大數據背景下高校學生精準資助模式探究

摘要：精準資助是高校資助工作的前進方向，當前高校資助工作中還存在國家資助資金分配不精準、資助對象模糊、育人功能弱等問題。大數據技術的發展為精準資助提供了解決方案，利用大數據建立信息化共享平臺實現精準識別，建立動態監測系統實現動態管理，建立分析模型了解學生狀況、提升育人實效。

關鍵詞：大數據；精準資助；信息平臺；育人

高校精準資助緣起于我國扶貧工作中的精準扶貧政策，新時期的高校學生資助工作要以習總書記“精準扶貧”思想為指導，努力創新，全力推動學生資助工作精準化。當前高校資助工作還存在不精準的問題，大數據技術的出現為精準資助目標的實現提供了技術支持。

一、當前高校資助工作不精準的表現

（一）國家資助資金分配不精準

目前我國各高校的資助資金來源主要為中央及地方財政，而中央及地方財政在分配資助資金時存在一些問題。以國家助學金名額分配為例，教育部及財政部于2007發布的《普通本科高校、高等職業學校國家助學金管理暫行辦法》中規定，地方高校國家助學金的資助名額由各省（自治區、直轄市）根據財政部、教育部確定的總人數，以及高校數量、類別、辦學層次、辦學質量、在校本專科生人數和生源結構等因素確定。但在實際操作中，各地方財政基本是根據各高校人數多少來分配資助名額，而不是根據各高校貧困人數的多少來分配助學金名額。當前寒門難出貴子現象越來越受到社會關注，重點大學的寒門學生比例越來越低，各高校貧困生數量有很大差異。因此出現了一些高校貧困生人數少，助學金名額用不完，于是將國家助學金發給一些并不貧困的學生；一些高校貧困生人數多，助學金名額不夠用，于是很多真正貧困的學生卻沒有得到助學金。所以國家在資助資金的分配上要充分考慮各高校貧困生比例來確定資助名額，保證我們的助學資金真正的惠及每一位貧困生。

（二）資助對象認定模糊、動態性差

高校在貧困生的識別上也存在一些問題，當前高校在貧困生認定上，基本都是以地方居委會、民政部門開具的貧困證明或者低保證等一些證件為認定依據，認定程序都是由學生提出申請并提交材料、班級小組民主評議、結果公示、資金發放這幾個步驟構成，其中一些環節容易出現問題。比如由于各地方居委會、民政部門工作人員負責程度不同，可能會出現有些地方只要學生申請都給蓋章，而有些地方則只認低保證、殘疾證等，其他一律不蓋。由此就會出現一些并不貧困的學生可以拿到貧困證明、而有些真實貧困的學生卻無法拿到證明。同時高校又沒有時間精力去實地走訪復核學生家庭經濟情況而導致資助對象出現偏差。此外班級民主評議不規范，出現一些當眾哭窮、投票認定等問題，導致一些真正貧困的學生由于“臉皮薄”而放棄或者因人際關系不好而沒有得到資助。資助對象認定動態性較差，高校的各項資助形式如國家獎學金、國家勵志獎學金、國家助學金、國家助學貸款以及校內的各項助學金都是以一年為期進行資助，而對于一些家庭突發變故而導致經濟困難的學生則較少關注到，相應的資助形式也很少。

（三）缺乏人文關懷、育人效果差

教育部等部門發布的《關于進一步落實高等教育學生資助政策的通知》明確要求，在資助對象認定時要更好地體現人文關懷，強化資助育人功能。高校等培養單位在評定家庭經濟困難學生時，有時會出現一些當眾哭窮現象，填寫家庭的詳細情況表等都會對學生心理造成一定的影響。或者為宣傳資助政策效果，在非學生自愿的情況下樹立勵志典型等都是缺乏人文關懷的表現。同時在資助資金發放完畢之后，資助工作基本就告一段落，對于學生對資助資金的使用情況、學生的感恩教育及學生受助后的心理狀況的跟蹤都還不到位。因此出現一些學生獲得資助后揮霍現象，出現一些心理問題，或者缺乏對社會的感恩、認為獲得資助是理所當然的，這些都說明我們的資助資金雖然到位了，但沒有達到真正的育人效果。

二、大數據時代提供的解決方案

（一）建立全面綜合的信息化共享平臺

建立多部門、多機構互聯互通的綜合信息化共享平臺，高校資助部門與地方民政部門、扶貧辦、村（居）委會、高中學校等可以互聯共享信息，學生所在村（居）委會對學生家庭經濟情況進行詳細了解并錄入信息化互聯平臺，包括家庭收入情況、家庭人員、子女入學情況、患病情況、擁有車房等情況、地方民政部門、扶貧辦對家庭經濟困難情況進行審核、認定，高中學校共享學生在校期間的獲資助情況以及學業表現等，高校資助部門通過大數據手段分析，詳細了解學生的家庭經濟情況、入學前的學業情況等，從而開展具有針對性的精準認定、精準資助。中央及地方教育部門、財政部門同樣接入信息化平臺，了解各高校的貧困生數量，從而科學合理的分配資助資金，保證資助資金財盡其用。

（二）差異化資助、動態化管理

大數據技術給我們提供了了解學生的有力工具，我們可以借助大數據分析了解每一位同學家庭經濟情況從而采取不同的資助策略，根據不同學生家庭貧困的具體情況，因人而異制定不同幫扶形式，如入學困難的發放交通補貼開辟綠色通道，針對困難畢業生發放就業補貼、學費補償代償，針對有海外交流的意愿的困難學生開展研學資助政策等。同時資助資金到位后充分利用大數據監測資金使用情況，保證資助資金是扶真貧。同時要建立動態監測系統，對每一位學生的校園卡等消費情況進行動態監測，結合信息化共享平臺及時發現因突發變故而致貧的學生，并及時給與資助。

（三）大數據跟蹤提升育人效果

大數據也可以幫助我們根據學生的全面情況，提升資助育人效果。高校資助部門可以充分利用大數據，在保證尊重學生隱私的前提下，收集學生的課堂出勤、選課情況、校園卡等消費情況、圖書館進出頻次、圖書借閱等數據，同時通過互聯網問卷調查受助學生個性、愛好、技能、實踐需求、就業意向等信息，以及心理中心定期訪談了解其心理狀態。利用收集的信息、調查問卷情況以及心理訪談數據建立大數據分析模型，全面把握學生的學習、生活、心理等詳細狀況。在收集數據過程中，要充分保證學生的隱私，尊重的學生的意愿，收集的各項數據都要經過加密處理，經數據模型處理后反饋學生的需求狀況，輔導員根據反饋結果開展相應的輔導、教育、幫扶，真正的提升育人失效，促進受助學生成長成才。

參考文獻：

[1]侯蓮梅，米華全.利用大數據推進高校精準資助工作創新[J].思想理論教育，2017（08）.

[2]孫婷，張軍，曹林林.大數據背景下建立精準學生資助工作機制芻議[J].教育教學論壇，2016（51）.

作者簡介：于亞飛，男，碩士，廣東輕工職業技術學院輔導員。