高職院校貧困生等級認定綜合評價指標體系研究

摘要：貧困生認定是學校開展國家助學金工作的前提，其準確性直接影響到學生是否能享受到國家對貧困生的資助。家庭經(jīng)濟困難學生認定工作包含了太多的因素，而當前認定主要是從定性的方面進行認定，定量的方法用的還不是很多，定性方法存在一定程度的主觀隨意性，不能客觀公正對學生的貧困程度進行準確的認定。本文借助K-means均值聚類算法理論，提出了比較客觀的貧困生等級認定綜合評價指標體系和具體操作方法。

關鍵詞：國家助學金 貧困大學生 綜合評價

近年來，隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，國家對貧困學生的資助力度越來越大，資助的金額也越來越多，受助學生的面也越來越廣，如何用好國家對貧困學生的資助資金，科學合理地分配好國家助學金，讓真正貧困的學生能得到國家的資助和扶持，讓國家助學金發(fā)揮更好的作用，解決好貧困學生的燃眉之急，幫助貧困學生完成學習任務，不讓一個學生因貧困而失學或輟學，真正解決好貧困學生的實際困難，為國家培養(yǎng)更多技能型應用型人才。

1 高職院校貧困生等級認定存在問題分析

目前，很多高校在認定貧困生時是根據(jù)學生生源地民政部門出具的貧困證明來開展，采用的是“學生申請——班級民主評議投票表決——學校審批”工作模式。家庭經(jīng)濟困難學生的認定，一般由學生本人提出申請，實行民主評議和學校評定相結合的原則，對家庭經(jīng)濟困難的學生，分別認定為一般困難、困難和特別困難三個檔次，在資助過程中，分別按下表進行資助：

這種工作模式的在評定過程中存在著很多不確定因素，有很多隨意性。比如，學生個人申請的情況是否屬實，高等學校學生及家庭情況調查表中當?shù)孛裾块T的簽字蓋章意見是否客觀真實，班級民主評議投票表決是否公正，評定結果與學生在班級的人際關系直接相關，教師審查和學校審批的標準怎樣確定。在資助過程中，由于受助學生的面廣量大，再加上部分教師對資助工作不重視，責任心不強，工作不深入細致，也不可能對家庭困難學生個體全部一一進行家訪，不能詳細了解到學生的真實情況，將資助工作簡單化進行處理，使得評定結果就有失公正，導致與學生的貧困程度存在一定的偏差，使不該資助的學生得到了資助，家庭困難的學生又沒有受到資助，或資助的檔次與學生家庭的貧困程度不一致等問題。產生這些問題的原因是多方面的，一是政策原則性強，但具體量化執(zhí)行標準比較模糊，操作性不強，只能定性評判，沒有給出具體量化指標；二是評定會受到很多因素的影響，這些因素所占權重怎樣設定，使得量化的結果不一定全部公正合理；三是評定后的結果一般按學年來發(fā)放國家助學金，一年后再重新評定，沒有與學生在校學習表現(xiàn)情況、家庭變故或疾病、突發(fā)災害等情況動態(tài)掛鉤，動態(tài)調整，缺乏動態(tài)管理機制。

2 國外貧困生認定方法給我們的啟示

目前，國際上比較慣用的方法是從兩個角度來對大學生是否貧困進行判斷，一是調查大學生消費水平，二是調查大學生家庭經(jīng)濟狀況，包括家庭財產狀況和收入水平情況。從大學生消費水平的角度來判斷，國際上研究認定相對貧困的方法為：PL=X/2，其中，PL表示貧困線，X表示大學生平均生活水平。但這種方法的缺陷是認定標準單一、操作性難度大，需要建立在大量調查的基礎上并且要耗費一段較長的觀察時間。

結合我國大學生的實際情況，從大學生消費水平來看，貧困學生每個月的消費支出主要包括生活費、交通費、購物消費、娛樂消費、通訊上網(wǎng)費等，由于高職院校重在培養(yǎng)技能型應用型人才，實行雙證書制度，學生在參加技能等級考試或執(zhí)業(yè)資格考試過程中其花費也是一筆不小的開支，因此參加考證報名、培訓、考試費用，購圖書資料等費用也應計算在內。對于學生從父母每個月給的生活費用和學生在食堂就餐情況可進行排序處理，大致可以篩選出困難學生名單。從大學生家庭財產及收入狀況可以進一步對學生貧困程度進行核實。因此從這兩個角度調查學生貧困情況，還是比較準確的，只是調查成本較高。

3 高職院校貧困生等級認定流程及綜合評價指標體系設計

高職院校應根據(jù)學校所在地區(qū)和學生情況設計構建具體量化貧困生認定指標體系，科學確定資助學生對象，確保資助的公平、公正。具體指標可圍繞學生及家庭的基本情況進行設計，展開調查。

3.1 細化貧困生綜合評價指標，設計采集相關數(shù)據(jù)信息

很多學生在填寫助學金申請表時，基本上以文字形式描述家庭貧困情況，沒有詳實的數(shù)據(jù)信息，這給評定帶來很大難度，因此，我們在設計申請表時，盡量設計成定量數(shù)據(jù)信息，以便后期對信息進行數(shù)據(jù)處理和加工分析。如學生基本信息中，學生健康情況就比較模糊，細化為有無疾病或殘疾，一年中個人住院治病花費多少，并附醫(yī)院證明，學生家庭住址，可了解到學生生源地是否為國家貧困縣、當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展狀況和最低生活保障標準，可測算家庭生活費開支情況；學生家庭基本情況，將其細化為家庭人口數(shù)，父母姓名、年齡、工作單位及年收入，家庭成員工作單位及年收入，兄弟姐妹上學學校及學費，學雜費、住宿費、生活費，家庭成員健康狀況，若患病將列出患病醫(yī)療開支并附醫(yī)療花費證明材料，若家中住有老人，老人的經(jīng)濟來源、共同贍養(yǎng)情況、健康狀況也一并采集，家庭固定資產，若學生家中有私家車或兩套房及以上，肯定就不能評定為貧困生。這種用定性與定量結合的信息采集方式，對設計貧困生認定指標體系，就好量化處理，可參考下圖進行設計綜合評價指標體系。

3.2 調查貧困生消費及學習表現(xiàn)情況

對學生在食堂就餐費用通過IC卡查詢進行調查了解，學生是否使用高檔手機及高檔電腦、上網(wǎng)情況消費、是否經(jīng)常在外就餐等高消費行為、出行交通工具等情況通過同學之間進行了解，并在評定量化過程中實行扣分處理，對學習表現(xiàn)優(yōu)秀同學制定標準實行加分處理，對高消費行為、違紀、作弊等行為實行一票否決，取消助學金資格。

3.3 對收集的信息進行數(shù)據(jù)處理

以一年為周期，初步計算貧困學生的家庭年收入、家庭年支出和家庭年結余。

家庭年收入=父母年凈收入+工作的兄弟姐妹年凈收入+其它收入

家庭年支出=全家生活費+教育支出+醫(yī)療支出

家庭年結余=年收入-年支出

家庭年結余可看作家庭可供學生學習生活費用，對來自少數(shù)民族地區(qū)、貧困偏遠山區(qū)、重災區(qū)制定政策適當加分進行傾斜處理。

3.4 對計算機結果進行排序處理

對家庭年結余按從小到大順序進行排序處理。

3.5 用K-means均值聚類算法計算學生助學金等級

K-means均值聚類算法，它以k為輸入?yún)?shù)，將給定的n個對象，劃分為k個簇，使得簇內的對象相似度高，而不同簇內的對象的相似度低。它是一種很典型的基于距離的聚類算法，采用距離作為相似性的評價指標，即認為兩個對象的距離越近，其相似度就越大。用k均值聚類法就可計算出學生助學金的等級，如果計算結果與評定比例不一致，通過調整K值，多次重復迭代，直到滿足比例為止，最終評定出學生的助學金等級。

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