大數據思維對貧困生認定工作的啟示

石春宇

（浙江醫藥高等專科學校 制藥工程學院，浙江 寧波315100）

1 引言

“大數據”一詞本是計算機科學中的術語，表示計算機在存儲方面的巨大數量。而且隨著云計算，云共享等科學技術的產生和發展，基于海量數據的計算分析成為可能。隨著大數據技術的不斷發展，越來越多的學者對大數據技術提出新的觀點和研究結論，并且逐漸將其特點概括為大體量、高速度、多樣化、真實性、價值和可視化。總體而言，大數據就是基于對基礎性數據的海量采集、儲存和管理，借助統計學、計算機科學等分析算法，挖掘并推測事物發展的規律以及內在含義，為使用者提供更深層次的信息。

2 當前貧困生認定工作中存在的主要問題

2.1 貧困生認定工作人員專業化程度不高

據了解，現在絕大多數高校貧困生認定工作都是交由相關的輔導員負責，沒有專門的認定工作小組來對貧困生進行認定，但是輔導員日常工作本來就十分繁雜，而且管理的學生在200左右，申請貧困生的同學可能也有幾十人，大家都知道貧困生的認定工作往往需要花費大量的精力對學生的背景進行調查和數據搜集分析，因此在極短的時間內讓輔導員去精準地完成對貧困生的認定工作幾乎不可能。而輔導員做貧困生認定工作專業化程度不高，要實現精準的認定，這是難題。

2.2 貧困生認定環節存在問題

國家、省市各部門都出臺了貧困生認定工作的相關規定，在這些規定中對貧困生的認定方式普遍采用函調、證明等方式。但是在當前國家人口大規模流動的情況下，這種方式存在著比較大的漏洞，例如各種證明造假，因此，僅僅靠證明其實可信度并不高，更有甚者甚至會出現學生自己給自己開證明的情況。雖然近年來有的高校開始安排工作人員進入受資助對象的戶籍地及居住地對進行實地調查，但是對于一個學校上百號的貧困生，如果僅僅靠幾個老師去完成此項工程，不但耗費的人力、物力、財力，在要求的時間上也很難得到保證。

2.3 認定過程缺乏科學設計

認定的過程缺乏科學性主要體現在兩個方面，一是認定時間的單一性。目前的情況是高校貧困生的認定工作大都在每學年開學初進行，但是，這時的認定雖然能對大部分入學時家庭就處于貧困狀態的學生進行資助，但是還有一部分學生可能會在學年中因為自身或者家庭遭遇重大變故、疾病等突發情況，而出現因病返貧等情況。認定時間的單一性使這部分學生不能在最需要幫助的時候享受到國家幫助。二是缺乏對認定學生的隱私保護。有些貧困的同學，本來可能就已經比較自卑了，而有些高校對這些貧困學生的認定過程中缺少應有的關懷和關愛，讓原本善意的工作由于忽視認定對象的心理感受，從而給學生帶來更深影響的心理問題。

3 大數據思維對貧困生認定工作的主要解決策略

3.1 精準識別受資助對象

大數據的產生及運用在對受資助對象的精準識別方面有其先天優勢，而以往出現在人力調查中依靠證明文件以及實地走訪調研中所出現的問題，則可以通過大數據的運用及時解決。

一是數據采集的全面化、多樣化。大數據的分析運用需要大量的數據信息作為載體。因此，高校可以考慮為學生們制作一卡通方便今后對學生進行信息化管理。學生的一卡通應該能實現對學生在校期間所有消費情況的記錄，如學費繳納、食堂消費，校內店鋪消費、上課考勤情況，學習成績查詢等，并且在學生每次使用一卡通時都有詳細的數據記錄并及時上傳，為數據采集以及學生在校內的日常活動提供方便，這樣既可以方便學生，也方便學校的管理，并且保證了數據采集的數量和質量。二是對已采集的大量數據進行分析。例如，通過分析每月消費情況、每天消費情況以及必須消費的情況占比等實現對學生日常消費情況的真實記錄，再通過分析學生其他例如上課到課情況等行為數據，最終實現對受資助同學的精準分析識別。

3.2 認定工作的動態化調整

貧困生的認定工作不僅是一個時間段的工作，更應該是一個長期工作，不能等到學生拿到助學金之后，高校就不再對其進行監管，在以往的貧困生資助工作中，對已經受到資助的學生除非接到同學舉報，否則學校一般不會對學生進行動態監督和調查。因為這一過程無疑要投入大量的人力和物力。但是這一問題在大數據分析能力的面前講迎刃而解后，通過對大量數據的分析，可以及時發現受資助同學的異常情況，高校怎可以根據異常情況及時調整資助策略及方法。并且可以將這一情況提供給資助部門，以便其對學生家庭進行實地核實，如后續調查發現該生確實有不符合資助的條件，就可及時取消其認定，這樣可以提高資助效率。

隨著科技化進程的的不斷加快，大數據、云計算等現代化高科技管理手段在高校各個方面發揮著不可替代的作用，而大數據存儲和分析技術的出現必將為以往高校貧困生認定工作帶來新的思路和思考，而作為高校則更應該加快推進大數據對高校貧困生認定工作的理論創新和技術創新。