淺析大數據的高校困難生精準認定模式

張小紅 汪靜

摘要：現代社會已經步入大數據時代，伴隨各大高校的招生人數的增加，以往的高校貧困生認定模式已經無法滿足現有的需要，其靜態的信息整改和比較研究無法滿足現有的高校貧困生工作的順利進行。所以，采取什么樣的措施來進行貧困生認定，以及進行科學的貧困生資助工作現在已經是所有高校教育管理工作迫在眉睫的問題，現代大數據技術能夠很好的處理這一問題。下文作者將對現在各大高校進行困難生認定工作中所出現的問題進行研究，并根據實際問題，來簡要分析大數據下的高校困難生精準認定模式的應用。

關鍵詞：大數據;高校貧困生;精準認定

一、現有的高校困難生認定中的問題

高校困難生認定工作流程通常按照下列程序進行：首先學生如實填寫相關材料并到要求單位蓋章、開具相關的證明;其次學生自行提出申請后提交認定材料至院系;然后班級評議小組對其進行評議，得出評議結果，并向院系遞交有關才熬;院系再次對認定材料和評議結果進行復評，再遞交結果至校級;最后學校完成審核并公式。這樣的認定模式存在下列問題：

1.認定模式欠缺真實性。根據現有的高校困難生認定程序可以發現，這樣的認定模式比較單一，里面涉及到了許多的人為干預，特別是在班級評議小組評議的過程中，評議小組通常都是申請學生的同班同學，無可避免會具有主觀因素的影響，難以保證高校困難生認定可以客觀全面，影響評議結果的真實性，使得真正需要幫助的學生無法獲得資助。除此之外，學生在蓋章、開具證明的時候，有些單位無法真實的了解所有學生家庭情況，并且由于人情世故等因素，經常未經審核就直接蓋章，使得貧困證明的真實性受到影響，從而影響了高校困難生認定工作的有效進行。

2.欠缺科學明確的認定標準?，F在國內高校困難生認定標準沒有統一限定，但是國內教育部對困難生的界定表示的是學生整體家庭經濟狀況困難，對學生正常的受教育權利造成影響，就認定為困難生，但是這樣的認定標準比較含糊，在實踐認定工作中難以把握標準，并且還欠缺對貧困等級的認定，認定學生是困難生還是特困生，全部都是根據有關單位的貧困證明來分辨，使得真正需要幫助的學生無法獲得需要的資助。

3.認定程序欠缺持續性。依照現有的高校困難生認定模式來看，僅僅根據學生遞交的材料和學生的評議來進行認定工作，沒有對得到資助的學生進行跟蹤分析，研究其消費行為等，判斷學生滿不滿足困難生的條件。這就會導致在認定過程中出現“造假”問題，給認定工作帶來一定的阻礙。

二、大數據的高校困難生精準認定模式的建設

現代社會已經是網絡信息技術普及的社會，學生的生活也無法離開網絡，大數據就能夠主客觀準確的反映出這一內容，體現大學生的生活情況和消費能力，能夠給高校困難生精準認定工作帶來機會，有助于高校建設困難生精準認定模式，為今后的精準資助工作提供支持。

2.建立大數據工作觀念，帶領精準認定工作。應用大數據進行高校困難生認定工作，和傳統的高校困難生認定模式相比具有許多的轉變，所以需要從事資助工作的人員改變工作觀念，讓自己于大數據工作觀念的指引下進行高校困難生認定工作，以促進高校困難生認定工作可以邁向合理化、精準化道路前進。

3.建設動態資料采集庫，綜合獲知困難生信息。高校困難生認定需要保證得到的貧困生信息的綜合性，僅僅憑借教育部門難以完成，所以要通過大數據技術構建一個包含教育、銀行、民政等單位的綜合動態資料庫，完成困難生個人基本資料、家庭經濟收入和支出資料、學生消費資料和行為等等資料共享，實時跟蹤監測，給高校困難生認定工作提供準確真實且全方位的資料，加強困難生認定的效率和真實性。

4.培養大數據專業人才，參與精準認定工作。在大數據技術下進行高校困難生認定工作，要求人才具有復合型技能，并具備一定的信息技術能力、大數據知識及高校困難生認定工作經驗等能力知識。高縣要構建人才培養訓練體系，培養一批擁有大數據知識和復合技能的人才，專門進行高校困難生認定工作，讓高校困難生認定工作邁向專業化、準確化道路前進。

5.建設監管制度，保證貧困生資助工作順利開展。大數據的高校困難生認定工作，想要防止某些學生得到資助后，不僅沒有妥善使用，反而隨意揮霍的行為出現，通過大數據資料平臺，讓學生在平臺上進行實名注冊等級，實現動態檢測，動態監測貧困生資助金的用途。并且還可以開設對應的舉報渠道，對于發現困難生揮霍資助金行為的教師和同學，能夠使用相關渠道進行舉報，構建對應的監管制度，一旦發現隨意使用資助金的行為，要馬上對這位學生進行全校的通報批評和處分，以及取消其困難生認定生。除此，還可以讓教師不定期的對困難生進行家訪，真實的觀察其家庭狀況。

6.客觀準確進行困難生認定。利用大數據資料庫中獲取的困難生的相關資料，通過大數據技術來對獲取的數據進行量化，并構建數據模型，采用有關的信息軟件進行統計分析處理，全面地對困難生的所有的情況進行評價，并根據此來劃分學生的貧困等級，最終來篩查學生的貧困程序，客觀準確地評估學生的困難級別，精準認定困難生以及依照其貧困等級提供對應的資金資助。

7.構建大數據管理制度，確保精準認定工作。通過大數據進行的高校困難生認定工作中包含了許多家庭困難學生的個人資料，所有的資料都是學生自己的隱私，需要進行保密，保證資料的安全性和隱私性，確保學生的個人隱私不被泄露，避免因為資料泄露而對學生的個人生活造成影響。高校需要著手構建對應的信息保密制度和信息應用規定，促進大數據制度的構建，給高校困難生精準認定工作提供強大的制度支持，并且促進高校困難生精準認定模式的有效建設。

總結

總的來說，隨著我國對于教育事業的注重程度地提高，在教育事業中的投入也不斷增加，通過大數據觀念來加強高校困難生認定的精準程度一定會變為困難生認定工作的必然走向。所以，一定要在實踐中根據大數據中的精準扶貧觀念進行有關工作，保證高校困難生認定工作的成功進行，使所有的資金能夠準確的幫助學生，讓教育更加公平、公正。

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作者簡介：

張小紅，1974年出生，江西新余人，計算機專業副教授，專業方向：計算機軟件、計算機應用與計算機網絡

（作者單位：江西工程學院）