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高校貧困生精準識別體系探析

2019-04-01 09:17:46許筱婷
青年與社會 2019年5期
關鍵詞:高校

許筱婷

摘 要:高校貧困生數據庫的構建往往具有難辨性、波動性等諸多特點,構建科學有效的貧困生精準識別體系是完善高校扶貧政策,促進在校貧困生健康發展的保證。文章在充分探析了現有貧困生識別流程的基礎上,運用主成分分析法,構建出一套全新的貧困生識別體系。該體系科學地選擇指標并進行數據處理,再利用數學建模得到貧困情況的排序,科學、客觀地對學生貧困情況進行評價,實現幫扶資源的合理分配。最后,根據當前高校扶貧工作的客觀情況,結合文章所討論的精準識別方法,對識別體系的實現進行了舉例說明和簡要探析。

關鍵詞:高校;貧困生;精準識別

一、高校貧困生精準識別的意義

現有的高校貧困生幫扶體系大致由貧困生識別、認定與貧困生幫扶兩個階段構成。對貧困生進行精確認定并根據實際情況確定幫扶優先級是高校扶貧工作的核心工作,也是實現科學、合理幫扶的前提。高校貧困生數量的日益增加已經成為一個不可忽視的社會問題,對現有的貧困生認定體系進行不斷地完善是一項艱巨而又具有重大意義的工作。

二、研究現狀及現有體系的缺陷

張福友(2015)把資助與育人有機結合起來,對從業人員正確認識精準識別的難度、提高精準資助方式提出了新的要求。王靜、孫婧(2016)強調了高校扶貧工作是”精準扶貧”戰略部署中的重要環節,以海南大學為例較為創新地處理了當前學生資助管理工作中的諸多問題,為高校精準扶貧體系的構建提供了新思路。馬騰飛(2016)從哲學的觀點較為完善地闡述了高校精準扶貧工作的必要性和急迫性。何媛媛(2016)從多個方面分析了高校貧困生資助的心路歷程,并結合現下高校中的大學生資助體系闡述了貧困生認定的改進措施。丁正榮在《新常態下高校學生“精準扶貧”問題分析與實施策略》一文中指出:高校的精準扶貧政策中,精準識別和精準幫扶是重中之重。

當前高校的幫扶體系大多以“獎、貸、助、補、免、緩”為主體,該體系能夠針對不同的個例提供足夠多的幫扶方案,但是該體系卻無法實現貧困生的精準認定。

目前高校對于貧困生的認定主要是通過以下流程:學生自由申報→班級審核→院系審核→學校審核。但是現有流存在兩個的缺陷,其一,申請入庫完全自愿,不能保證貧困生入庫比例。林晨蕾在《高校貧困生扶貧工作的有效途徑》一文中就提到許多貧困生羞于提及家庭窘迫,不愿意接受資助,還有一部分學生,愿意接受勤工助學的工作機會,但因顧忌他人取笑、擔心自己的學業等原因而放棄機會。其二,由于該審核過程主要是以申請學生的個人材料,學習成績和在校表現作為參考依據,而這些指標不但存在著不全面、主觀性過強等問題,且無法在評價中定量分析。

在貧困生精確認定這一方面,極少高校有科學、有效的方案。拿出科學、精確而又高效的貧困生認定方案,是高校實施“精確扶貧”方略的首要任務,也是核心問題。

三、基于主成分分析的評價體系

當前高校對于貧困生的認定手段主要是依據教育部、財政部發布的《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》,這種認定方式存在主觀性過強,入庫學生不全面,貧困生排序不科學等缺陷。一個好的精確識別體系應當具有以下幾個特點:(1)保證絕大部分貧困學生成為被幫扶對象;(2)綜合考慮貧困生情況并對他們的貧困情況進行排序。

我們大致有如下思路建設精準識別體系:初步識別→確定入庫貧困生→精準評價,對貧困生進行排序→制定方案,下面介紹該體系中各環節原理及其實現方法。

(一)多角度考察初步篩選

(1)入校前的摸排工作

為打破僅通過學生提交材料,學院領導主觀判斷的單一格局,應在新生入校前就開展相關工作,構建新的識別體系。自新生分班情況確定起,班主任和輔導員單獨聯系新生及家長,初步摸排各家庭的大致經濟情況并進行粗略分類(如富有、小康、良好、一般、貧困、重度貧困等)。而后便可根據現有信息大致估計該屆新生貧困比例,得到預期貧困生數,提前安排各類助學金和助學崗位名額的分配。

(2)開學初的信息采集

新生入學后,班主任和輔導員就可以依據之前收集的數據對貧困生進行單獨談話,收集并更新信息庫。由于數據統計和單獨談話的工作量極大,不僅需要相關負責人負責地開展工作,也需要對貧困生進行安撫,幫助他們解決認知障礙,鼓勵他們積極申請學校、國家的各類獎助。而后結合采集的信息與學校數據庫信息,便可進行數據處理。

(3)人工篩選登記入庫

在每學年開學初,以院系為單位,督促學生提交家庭情況調查表以及家庭經濟困難學生認定材料,先經班級選擇,廣泛聽取班級同學的意見,后由各院系學生工作相關老師負責匯總,結合當地最低生活消費標準,商議出貧困生名單并且進行公示,無異議后加入貧困生庫。

各院系組織班主任、學工老師對同學進行不定期的走訪,針對極少數遭遇突發狀況而導致經濟困難的學生以及一部分確實存在經濟困難,但未及時申報貧困生的同學,在政策允許的情況下,爭取補錄進庫。

(4)技術手段數據分析

高校大學生的主要生活消費在于飲食,而食堂往往消費水平較低,可推斷其為貧困生的主要就餐場所。因此假使院系定期追蹤學生校園卡在食堂的消費情況,就可以在一定程度上了解學生的經濟情況。首先根據當地的消費水平,擬定每天食堂消費的平均額度(為客觀需要,應區分性別)。其次院系以周為單位進行數據統計,若有學生連續2-3周的消費明顯低于平均水平,則認為該生可能存在一定的經濟困難,此時院系應及時和班主任聯系,對該同學進行密切關注,若確定該生貧困但未申報貧困生,經本人同意,可考慮入庫。

(二)全方面評價精準識別

以上的“雙重評議模式”僅是第一步:識別貧困生。院系還需利用科學手段對貧困情況進行排序:基于貧困生自身的各項數據(如家庭平均收入、“一卡通”月平均消費等)對每個貧困生的貧困情況定量打分排序。

考慮到扶貧工作需要做到透明化、公開化,我們需要采取一個現階段公認的計算方法:也即考慮m個指標,它們的得分分別為x1,x2,…,xm,相應權重為c1,c2,…,cm,那么總得分就應該是w=cjxj。

(1)數據準備

在介紹具體的分析方法前,我們先解決進行評價的兩個需要注意的問題:

指標的選擇與處理。影響學生貧困級別評定的因素有許多,如當地家庭人均月收入、家庭除正常生活開銷外的支出(往往表現為家庭患者的治療費用,債務償還等)、家庭勞動力占比等。此外,還需要考慮一下兩個問題:第一,指標的定性。許多指標的數值越大,表明學生越貧困,例如家庭人均負債,而另一類指標則相反,前者稱為正向指標,后者稱為逆向指標。第二,就是在處理數據時,要消除指標的單位帶來的影響,做到“無量綱化”。

權重的確定。顯然權重滿足cj>0(j=1,2,…,m)且c1+c2+…+cm=1,我們在確定權重時要保證客觀性。目前在高校中多為人工收集資料,存在主觀因素的影響,為了突出“精確識別”中的“精確”二字,我們應當從指標數據入手確定權重以消除主觀的影響。

當我們解決了以上兩個主要問題后,就可以利用評價方法對貧困生進行排序。

(2)依托主成分分析法建立模型

本文依據實際情況,選擇8個指標作為范例。

假設在初步識別階段已篩選n名貧困生,考慮以下指標:家庭人均月收入(/千元、逆向指標),家庭人口數(/個,正向指標),家庭勞動力占比(無單位,逆向指標),家庭人均額外月開銷(/千元,正向指標),家庭人均負債數(/萬元,逆向指標),家庭患病者比例(無單位、正向指標),學生已獲資助金額(/萬元、逆向指標),學生“一卡通”平均月消費(/元、逆向指標)。

數據處理:首先將數據標準化,再構造樣本數據的相關系數矩陣R,利用MATLAB等專業軟件,計算矩陣的特征值及特征向量,以得到相應的指標權重,以及各貧困生的主成分指標數據yij。

選主成分:生成的8個新指標代表所有訊息,選擇累計貢獻率達到85%-95%的指標即可。計算得分:計算每個貧困生的得分ωi=Ikyik,并進行排序,最后根據學院(校)政策,對貧困生進行對應補助。

合理分配:根據上述結果,學院在發放補助時,應參考等級排序。如何完善貧困生的幫助方式是一個較為主觀的問題,需要執行者及學工領導根據院系和學生的具體情況進行處理。

參考文獻

[1] 丁正榮,劉文慶.新常態下高校學生“精準扶貧”問題分析與實施策略[J].機械職業教育,2016(06):29-30+39.

[2] 王靜,孫婧.高校大學生“精準扶貧”實踐路徑探析[J].高教學刊,2016(16):30-32.

[3] 李栓久.“助困育人”高校扶貧模式探索[J].西南民族大學學報(人文社科版),2006(05):15-21.

[4] 馬騰飛.高校家庭經濟困難學生精準化認定方法探析[J].高教學刊,2016(06).

基金項目:湖南省高校思想政治教育研究課題《大數據視域下高校貧困生自信心提升的路徑探析與研究》(17F14)“湖南省大學生思想道德素質提升工程資助項目”。

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