大數據背景下高校學生“精準資助”的實現路徑研究

摘要：在當前全國實施精準扶貧的大環境下，高校資助育人工作自覺以精準扶貧為指導，探索高校資助育人精準化舉措，是響應時代要求的必然選擇。當前高校資助管理工作仍存在資助對象身份認定不夠精準、缺乏動態關注和人文關懷、資助系統兼容性有待提升等客觀問題。因此充分利用大數據技術，借助其強大的數據挖掘和數據分析能力，實現對象認定的精準化、資助育人的精細化和資助管理的精致化，助力高校貧困學生精準資助工作。

關鍵詞：大數據；高校；精準資助；實現路徑

教育公平是維系社會公平的重要基石，有效落實“精準資助”政策又是貫徹國家教育公平的重要途徑。十八大以來國家將“精準扶貧”上升為國家戰略并強調扶貧工作要堅持精準理念；實施高校貧困學生“精準資助”不僅利于提高資助資源的利用率、增強資助育人效果也是促進教育公平、社會公平的重要手段。在實際工作中，高校資助仍然存在諸多現實問題，因此如何健全高校資助育人體制，將國家扶貧政策惠及到每一個需要幫助的學生身上，是目前高校資助工作亟需思考的問題。當前，隨著大數據、云計算等技術的日趨成熟，問道高科技、借力大數據，利用其對于海量信息深度挖掘、高速分析的特點開拓高校“精準資助”的新模式已成為解決當前問題的不二之選。

一、當前高校學生資助工作中存在的現實困境

1、資助對象身份認定不夠精準

精準扶貧的思想核心在于精準二字，因此想做好精準資助工作，就首先要對受助對象進行精準鎖定，才能針對資助對象的現實情況和客觀需要因人而異地開展資助工作。目前高校貧困學生認定的基本流程為：學生本人提出申請，后向高校提供由當地民政部門審核蓋章的相關證明材料，高校根據學生提供的貧困材料結合檔案中家庭信息了解申請學生的家庭情況，并綜合班級民主評議等環節確定受資助人選。這就導致很多學生由于自我認知不完善和內心的自卑感不愿意將自己的客觀狀況對外袒露；相反，也有一些同學本身家庭情況并不困難，但在其他相關因素的驅使下導致了虛假申請，造成了部分虛假貧困學生占據扶貧資源的浪費的客觀現象給高校貧困學生資格的認定帶來了困難。

2、缺乏動態關注和人文關懷

目前的高校資助工作大多實行的還是“輸血式”的資助模式，在學生資助過程中關注較多的是將資金合理地發放出去，而對于貧困生內心狀況和現實需要往往容易被忽略。高校貧困生相較于其他在校學生更容易被標簽化、符號化，由于貧困生這一特殊身份，內心更加敏感易挫，他們更需要的是精神上的關懷和心靈上的呵護。扶貧先扶志，要想使貧困學生徹底轉變貧困落后的現實狀況，不僅要在金錢上給予扶持，更要在能力培養、技能提升上給予支持，物質上的給予只能滿足現實需要，而精神上的扶貧才是助力發展的源泉，我們在資助工作當中不能將二者割裂，要防止資助工作淪為缺乏人文關懷的機械活動。

3、資助系統兼容性有待提升

目前，隨著我國綜合國力的提升和教育觀念的轉變，以國家財政資金為主要來源，學校、社會資助資金為輔助來源的資助體系已基本建立，涵蓋范圍包括教育、民政、金融、各類民間社會團體等各界力量。現如今在互聯網廣泛運用的時代背景下，各界資助力量各自建立自身的資助管理平臺，平臺之間由于程序差異或標準不一，互相之間兼容性低，無法做到信息資源的互通共享。造成了資助平臺成本的增加，社會資源的浪費，也使高校資助人員在實際操作過程中于頻繁切換，耗費時間精力，極易造成資助信息的的誤報、漏報，降低資助工作的準確性和實效性。

二、大數據助力高校“精準資助”的可行性分析

根據以上分析，高校“精準資助”面臨許多需要解決的問題，而大數據的興起給資助工作現實需要提供了解決方案。所謂大數據是指“一種在數據獲取、儲存、管理、分析方面具有超強能力的數據集合，它具有海量數據規模，快速數據流轉，多樣數據類型和價值密度低四大特征。”大數據的意義不僅在于掌握海量的數據信息，而在于對這些數據信息進行“加工”，產生遠大于數據相加的巨大“增值”。當前時代，獲取信息的渠道越來越多，各類信息內容多元、繁雜，看似獨立存在但又包含著某種關聯性，通過大數據分析處理挖掘事物的內在聯系，獲取更有價值的信息。因此借助大數據技術，將貧困生的各類信息進行關聯性分析，準確判斷該類學生的資助需要，然后對癥下藥、設計個性化的資助項目精準幫扶。

三、大數據背景下高校“精準資助”工作的實現路徑

1、以數據挖掘實現對象認定的精準化

資助準確度的有效提高，核心在于精準識別資助對象，達到科學配置育人資源的目的。因此要避免傳統貧困認定的某些弊端，就要借助數據挖掘提高資助精準度。首先全面采集學生數據，涵蓋學生校內生活消費信息：日常消費、勤工助學情況、學習生活的其他數據。利用校園一卡通的數據粘性采集就餐、購物、借閱等一系列校園活動情況，將每個學生產生的碎片化的數據匯總起來構成一個數據信息庫，通過智能算法技術對學生采集的數據進行信息挖掘，依據參數結果作為評定困難生等級的依據。其次還要整合財務、后勤等部門全方位、深層次挖掘學生數據，通過梳理消費額度、頻次、水平等關鍵因素分析學生的家庭經濟狀況和個人貧困程度。

2、以數據分析做到資助育人的精細化

資助育人模式的精細化，具體體現在針對不同的受助學生采取的資助形式差異化。目前高校資助的形式包括“獎、助、勤、貸、減、免、補”以及社會資助等多種形式，但仍然不能滿足復雜的資助需要。因此考慮利用大數據分析的技術手段，在挖掘資助對象客觀的生活消費數據之后進行全面分析然后“對癥下藥”。在資助育人過程中盡量避免以往“輸血式”的資助模式，要進一步擴充校外關聯大數據，搜集學生籍貫信息、父母工作狀況、家鄉地氣象災害等要素對需要幫助的個別學生有針對性的進行物質以及精神上的幫助，加強精神關懷注意設計多元化成長成才路徑，注重創新精神和個性化發展的培養，塑造團隊和競爭意識，培育創新創業理念，打造個性化資助項目，搭建具有人文關懷的資助立交橋。

3、借助大數據實現資助管理的精致化

資助管理的精致化主要內涵就是資助管理體系的動態化，通過多方聯合及時更新、盡快糾正采取動態化管理達到精準化資助的目的。根據《國家中長期教育改革和發展規劃綱要2010-2020年》要求，盡早實現各級各類資助管理平臺的系統兼容與信息互享。以此實現動態化管理、精致化資助，依靠大數據技術在決策、執行、監督等環節進行嚴格把關。在進行資助決策時要按照“真扶貧、扶真貧”的標準，將相似程度較高、互有關聯的信息整合在一起，利用大數據技術構建經濟困難學生數據分析模型，保證資助決策準確合理；此外還要利用大數據技術完善監督體制，在保證受助學生尊嚴的前提下適當公示相關信息，使整個資助管理體系處于可控范圍內。

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作者簡介：王啟遠，江蘇大學，研究方向：思想政治教育。