大數據意識下高校助學金評定精細化研究

傅云鶴

大數據意識下高校助學金評定精細化研究

傅云鶴

在大數據時代，一定要樹立數據意識。高校學生工作者一定要樹立數據意識，抓住這一科學工作方法。關于國家助學金評定的研究主要集中在如何對于貧困生的認定上。在大數據的理念下，搭建一個貧困生認定量化系統。量化標準主要涉及助貸指標、家庭指標、兼職指標和消費指標。

大數據 助學金評定 精細化 量化

隨著傳統互聯網向移動互聯網發展，包括正在迅速興起的智能終端，除了結構性數據外，全球范圍內人們的日常行為產生了大量的、在過去無法想象的數據。這些看似繁雜、毫無聯系的數據，在大數據分析下卻充滿無限的機遇和智慧的指向。2013年被稱為“大數據元年”，因為“大數據深入各個行業各個領域并產生了巨大的變革力量”［1］，大數據時代已然來臨。美國已經把應對大數據帶來的影響提高到國家戰略的層面，并發布了《大數據研究和發展計劃》，同時組建了“大數據高級指導小組”，開展相關研究。

“大數據不僅僅是一種技術，而且是一種價值觀、方法論”。［2］在大數據時代，一定要樹立數據意識，關注數據。不關注數據，即是數據的浪費。大學生的“互聯網生存狀態”每時每刻都在產生海量的信息，而隨著高校校園管理的網絡化接入，搜集和掌握學生數據也成為可能。“如新型網絡媒體、校園服務管理信息系統、校園安全服務網絡不時產生數據信息，但大學生疏于對這些數據分析處理，這將是巨大的資源浪費。教師挖掘利用這些數據信息，正是了解大學生需求及反饋的最佳途徑”［3］。高校學生工作站在與學生接觸、對學生進行教育的第一線，大數據時代讓掌握和分析學生全面信息數據成為可能，高校學生工作者一定要樹立數據意識，抓住這一科學工作方法，在未來的學生工作中發揮數據客觀、精密、關聯的作用更好地引導服務學生。

高校助學金評定工作是學生工作重要的一部分，評定的公正與否直接影響學生正常的生活學習和校內的穩定。公平、合理、科學的助學金評定體系一方面使最需要的同學得到資助，實現價值的最大化，另一方面可以維護學生對于公平正義、自強自立的信仰，培養在校大學生對于母校的歸屬感和對于核心價值觀的認同感。如果在助學金的評定過程中出現這樣那樣主觀或客觀的失誤或偏差，是有可能引發學生群體性事件的。關于國家助學金評定的研究主要集中在如何對于貧困生的認定上。雖然2007年財政部、教育部聯合出臺了《關于認真做好高等學校家庭經濟困難學生認定工作的指導意見》，但是在實施過程中還是因為不能精細化或者量化而存在不同程度的問題。

現代管理學認為，科學化管理有三個層次：第一個層次是規范化，第二個層次是精細化，第三個層次是個性化。“規范化”被想當然地認為是最容易達到的一個層級，其實不然。所謂的規范化必須擯棄人為的參與影響因素，使管理流程有章可循、有章必循。“有章可循”需要的只是制度的支撐，然而“有章必循”則需要“精細化”的管控。精細化管理不僅全程參與管理全過程、界定管理者和管理要素在其中的地位和作用，而且擁有嚴密的監督、考核方式來使管理成為一個相對獨立和科學的體系，不受人為、外界因素的影響。高校學生工作精細化管理是全面提升高校學生工作質量，推動高校學生工作理念創新、機制創新、方法創新的重要舉措，是高校文化建設的重要一部分，其更要的則是“育人為本”理念下提高學生文化認同感、母校歸屬感和自身素養的一個重要抓手。高校學生工作精細化管理有其獨特性，它的目標不是效益和利潤的最大化，而是人的全面發展。

精細化乃至量化是筆者在高校助學金評定過程中特別是關于貧困生認定中一直思考的問題。隨著大數據時代的來臨，量化研究成為可能，“因為它為我們的生活創造了前所未有的可量化的維度”［4］“在科學研究領域，數據密集型科學已經成為與理論科學、實驗科學和計算科學比肩的第四研究范式。”在大數據的理念下，本著科學公正的原則，利用大數據的關聯性，筆者試圖搭建一個貧困生認定量化系統。量化標準主要涉及助貸指標、家庭指標、兼職指標和消費指標。家庭指標主要包含：是否單親、是否獨生子女、家中在讀大學生數目、是否孤兒、父母年齡、父母職業、父母健康情況、家中是否欠債、家中近期是否發生重大變故。消費指標主要包含：手機價格、每月花費、是否有電腦、每月生活費和校園卡消費情況。

前期工作主要有：（1）嚴格篩選每個班級的助學金評定小組成員，使了解學生的學生上升為公正評定的組織保證。評議小組成員的成分（包括班干、學生會成員、一般學生；家庭條件優越的、家庭條件一般的；外省的和本地的等）由本年級輔導員設定，再由班級全體成員投票產生，評議小組成員不能參選國家助學金。（2）嚴格審查申請助學金同學的貧困證明等材料，利用一切可能利用的條件核查資料的準備性。并要求評議小組對遞交申請的同學的家庭情況、兼職情況、生活作風等因素進行逐一的情況謄錄和比較，并列出初步的排名以供輔導員審核。（3）初步建立的貧困生檔案。檔案的來源有自我推薦、學生內部推選、班干反映、助學貸款與否、輔導員根據兼職情況認定等等。由于是初步建立，各種認定因素還不夠全面，下一步將通過座談的形勢將貧困生檔案量化、細化、精確化，并實施動態管理。

［1］胡樹祥，謝玉進.大數據時代的網絡思想政治教育［J］.思想教育研究，2013（6）.

［2］尋找通往未來的鑰匙［N］.人民日報，2013（2）1.

［3］凌小萍，鄧伯軍.大數據時代高校思想政治教育探究［J］.廣西師范大學學報（哲學社會科學版），2015（2）.

［4］維克托·邁爾-舍恩伯格著，盛楊燕，周濤譯.大數據時代［M］.杭州：浙江人民出版社，2013.

傅云鶴（1986-），女，漢族，河南南陽人，碩士，南陽師范學院音樂學院團委副書記，助教，研究方向：思想政治教育。