大數據背景下高校精準資助路徑探究

侯潤澤

摘 要： 大數據是一種集存儲速度快、類型多、容量大及使用價值高于一身的數據集合形式，正在逐漸轉變為對來源分散、數據量大及形式多樣的數據展開集中采集、關聯及儲存分析，并且從中發現新的知識，創造出新的價值，對能力進行創新的服務業態及信息技術。本文以大數據為依托，系統闡述了大數據背景下高校精準資助的現狀，分析了當前高校精準資助過程中存在的問題，從認定、匹配及考評三方面闡述了大數據背景下高校精準資助的路徑。

關鍵詞： 大數據 高校精準資助 資助路徑

一、基于大數據背景下高校精準資助現狀

高校在發放貸款的時候，大學生如果要得到資助資格，就必須按照相關的政策規定獲得家庭貧困學生資格。評定的時候，各高校需要按照自身實際情況制定出相應的認定標準及程序，可是總體認定及評議不會出現太大變化。部分貧困生因為愛面子、要強或者是對于政策不夠了解，沒有參加申請評選活動。此外，少數學生因為提交了虛假的材料，對于貧困情況存在夸大的問題。同時，因為對于家庭困難學生的認定標準上存在籠統的弊端，再加上民主評議過程中會受到主觀因素的影響，導致一些偽貧困情況的產生，特別是對于低年級的學生來說，因為對于政策了解程度不足，影響自主準確性。這些都阻礙了資助工作的順利開展，并且會引發不公平的情況，精準自主存在舉步維艱的情況。現在我國高校對于貧困生所采取的自主措施通常是無償的，這導致一些貧困生會產生靠、等、要的思想，感恩觀念缺失。

二、一些高校精準資助中存在的問題

（一）資助體系不夠兼容

當前，我國資助資金保障體系依然將財政資金作為核心，學校及社會資金主要是通過輔助的方式存在于系統中。整個系統牽涉到很多部門，資助部門及形式都呈現出多元化的發展態勢，只能通過使用資助管理系統的形式，搜集以整理資助信息。可是，各個資助部門及高效資助系統之前兼容性較低，所擬定的標準存在差異性，所以難以實現數據之間的互通，并且會造成不報、漏報及重報的情況，這會降低資助系統公平性及高效性。所以，資助體系現代化管理水平及頂層設計水平都需要進一步提升，對于系統需要進行統一的籌算及規劃，實現資源數據共享，有效提升自主高效性。

（二）貧困證明虛假

在高校資助工作開展過程中，對于受助對象缺少客觀、準確而又及時的認定，是非常重要的基礎。可是，長久以來，我國在判定貧困學生的標準方面過于關注內容描述，忽視對學生的量化考核。也就是在認定貧困生的時候，關注評判小組的判斷及貧困生自我闡述。從判定形式上看，貧困證明及高校針對家庭情況所進行的調查當中，都是由申請人將調查表寄回到家庭所在地來辦理相關的手續，然后由高校對這些資料進行匯總并集中上報。申請人的貧困證明基本上都是自己對于家庭情況所進行的闡述，然后由政府部門蓋章以后對其進行認定。行政部門蓋章的時候，是否會審核或者是走訪申請對象的實際情況，外界很難知曉。因此，一些貧困證明及家庭情況調查表最終都流于形式，在程序整體推進的過程中存在一定的作弊空間，申請者的申報材料有效性及真實性難以考究。

三、大數據背景下高校精準資助路徑

（一）精準認定

使用大數據為高校精準資助提供支持，通過數據采集、存儲、訪問、分析、應用等程序，實現定性與定量認定之間的有效融合，集中考慮學生的在校消費、經濟、學業等情況，判定學生是否滿足資助的要求。

第一，數據采集系統。一般高校資助的對象都是家庭相對困難的學生。如何判定學生家庭困難與否本身就是一個綜合、復雜等過程，需要考慮學生的家庭情況、生源地區的情況、日常消費情況、在校表現等。通過真實、客觀、動態及系統化的信息采集，將其作為評定學生受資助資格的重要評定標準，避免在認定過程中出現人情分的情況，從而在制度上對認定程序進行規范。

第二，數據儲存系統。高校在每個學期都需要采集貧困對象的數據信息，還需要采集那些想要在下學年申報貧困資助的學生信息，對于存在突發情況的學生要及時地將有關信息添加到系統當中，為受資助對象的認定工作提供數據支持，從而實現對精準資助的動態化管理。

第三，數據訪問系統。在“十三五”期間，教育部提供要保證資助惠及所有家庭經濟困難的學生。各個區域的民政部門、家長、學生及相關人員都能夠訪問該系統，從而掌握學生的真實情況，關心學生健康成長。

第四，數據分析系統。將繁雜的數據信息全部整合到該系統中，按照申請人的家庭他條件、生活消費情況及在校表現，設置不同的等級。通過對比受資助對象與普通學生之間的數據，分析受資助者所處的受助等級，從而提供有針對性的資助。

第五，數據應用系統。在分析及處理數據以后，將上述定量分析及評議小組所進行的定性分析有效融合在一起，對申請者的貧困情況進行定級，并發放相應等級的助學金。

（二）精準匹配

利用大數據對個體需求進行分析，使用當前資助自愿為受助對象提供針對性的自主。現在，我國高校在匹配的過程中將資助條件分成不同的類別，貧困學生并不清楚自己能夠獲得何種資助及自身條件滿足什么樣的資助項目，通常會出現重復申請或者是助學金重復發放的情況。與此同時，因為眾多的資助類型之間無法產生互補，導致資助資源被極大的浪費，不利于教育公平性，同時對于貧困生成長也會產生不利的影響。

為了實現資源配置的合理性，提高資源的使用效率，高校可以把國家、學校及社會當中的不同資助項目進行打包與整合，從而產生不同形式與等級的資助包，為貧困程度不同的學生提供綜合性的資助形式。比如借鑒西方國家的做法，資助包中涵蓋助學金、獎學金、勤工儉學及助學貸款等資助形式，這類資助方式可以幫助那些家庭經濟存在困難的學生。

現在，一些高校采用特別困難、一般困難及比較困難三個等級的標準，在操作過程中會暴露出分析不夠準確，指標重復的問題。所以在資助匹配的時候，高校需要對其進行細化及分級，從而提升資助匹配度，比如高校可以設置靜態及動態的混合式分級模式。在靜態模式下，主要考量家庭收入情況。在動態模式下，主要對學生的在校表現及精神狀態進行綜合性的考量，這種對受資助學生的層級細化，有助于實現受資助對象的精準匹配。按照貧困生的真實情況，對其進行分類并且提出指導的方法，有效提升教育資源的使用效率，推動教育公平，保證貧困生得到系統而又全面的發展。

（三）精準考評

通過對受資助對象的客觀評價，體現出高校資助工作的實際效果及社會價值，體現教育公平。在高校精準考評中，目標管理是長期存在的，體現了社會價值。高校精準考評需要以高校精準資助作為核心目標進行管理，這種目標管理不僅僅能夠體現出社會效果，還能夠體現貧困生心理健康、經濟改善及綜合素質發展的育人效果。

我國高校的助學金資助體系是封閉系統，存在著一定的上下級關系，以及確定的政策導向性。現在各個高校所構建的貧困生資助考評體系本身就有著極為強大的育人價值，這同樣也是高校目標管理的重要組成部分。資助考評主要歐式按照高校資助工作的實施效果、基礎建設、資助育人等綜合性的指標所進行的綜合性考核。高校自主工作育人價值可以得到集中體現。建設高校差異化的資助考評體系及個性化的資助形式能夠有效發揮貧困生的主動性，對資助資源進行科學合理的分配。

大數據背景下所構建的高校精準資助體系是高校資助的趨勢。本文依據當前我國高校資助體系存在的弊端，以大數據為依托，分析高校精準資助的模式創新路徑，該路徑對于理論層面有著重要的探索意義，為高校精準資助的開展提供指導意義，并且有效推動社會教育公平。可是因為大數據分析當中很多數據很難獲得，成本相對較高，在實際應用過程中需要社會、政府及高效的共同推動，相信在不遠的未來，大數據技術能夠全面應用于高校精準資助。

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