教育大數據在高校學生資助工作中的應用研究

孫云龍

（桂林理工大學 環境科學與工程學院，廣西 桂林 541004）

自2013年以來，我國各種教育應用系統逐步建立，教育為主的數據飛速增長，以大數據技術增強創新發展和教育改革相關方面的研究越來越多。近年來，國家在培養人才方面采取了一系列有效措施：一方面，加大產學合作，在學校和企業實施聯合育人項目，通過學校的優質教學資源和企業完備的實踐環境，推動大數據人才的培養；另一方面，在高校增設大數據相關專業學科，如數據科學、云計算、物聯網等專業。教育大數據在準確把握教育規律、科學制定教育政策以及合理調整教育結構等方面有著明顯的優勢。教育部發布的《2018年學生資助工作要點》指出要“推動學生資助數據庫與學籍、就業指導等教育數據庫，以及扶貧、民政、殘聯等部門數據庫有效對接”。同時，教育部辦公廳印發的《教育部機關及直屬事業單位教育數據管理辦法》，加強了教育部機關及直屬事業單位教育數據管理工作，推進了各類教育數據的規范管理、互聯互通和共享公開。不難發現，以教育大數據推動教育改革的時代已經到來。

一、大數據資助工作現存問題

我國教育大數據應用較晚，目前尚處于起步階段，存在較多不足，主要面臨數據準確性、規范性和共享性等方面的難題。

（一）數據準確性方面

一是專業技術支撐不足。現階段教育大數據研究起步較晚，教育大數據模型的構建缺少專業技術的支撐［1］。一方面，大數據專業技術人才較為匱乏，高校資助管理者主要從事高校資助和大學生思想政治方面的研究，不夠了解大數據技術；另一方面，前沿數據分析方法與技術的研究不足，只是停留在數據表面，對結果未進行有效分析。二是數據采集范圍有待拓寬。教育數據采集的覆蓋面較窄，缺少對教學過程、教育管理、學習行為等方面數據的采集。同時，各個在線學習平臺設計之初往往未考慮數據分析的需要，數據采集面較為單一，對于一些能夠反映學生學習情況的數據不夠重視，造成了數據匱乏、結果無法應用的局面。

（二）數據規范性方面

一是數據標準不夠規范。教學過程、教學行為相關方面的數據標準尚未確立，近年來逐漸興起的網絡在線教育數據標準也尚未建立，各學校、廠商都自立標準。標準的不健全給數據資源整合和數據共享帶來了極大的困難，阻礙了教育大數據的應用。二是西部偏遠地區的教育資助工作方法較為落后，仍以學生申請、逐級審核的傳統流程為主，缺乏大數據技術的應用。同時，數據采集、匯總、上報等方面仍通過電子表格進行，信息化技術在教育資助工作中的應用不夠廣泛，致使教育扶貧工作缺乏精準性和時效性，同質化現象十分嚴重。

（三）數據共享性方面

一是開放共享尚未形成。當前，教育各部門之間數據孤島現象嚴重，部門之間沒有建立成熟的數據共享開放機制，數據共享的難題有待解決［2］。二是隱私保護仍需加強。高校學生的資助數據是來自各個方面的收集，這些敏感而復雜的集中數據容易成為不法分子的攻擊對象，發生信息泄露現象。三是產品服務單一。從當前的教育應用產品和教育教學需求來看，適用性教學產品是教育大數據應用的主要方向，管理類產品應用較為缺乏，缺少能夠為教育管理提供決策的服務。同時，產品功能及分析方法較為單一，數據分析方面主要采用常用的統計分析，缺乏大數據技術的應用。

二、大數據時代信息化管理對學生資助工作的意義

充分發揮大數據在高校學生資助工作中的作用，不僅有利于提高資助工作的精準性和科學性，還有利于高校學生資助工作由資助型向發展型的積極轉變。

（一）促進精準資助工作的落實

打好精準脫貧攻堅戰，對實現“兩個一百年”奮斗目標具有十分重要的意義。《教育脫貧攻堅“十三五”規劃》中明確提到：“到2020年，貧困地區教育總體發展水平顯著提升，實現建檔立卡等貧困人口（含非建檔立卡的農村貧困殘疾人家庭、農村低保家庭、農村特困救助供養人員）教育基本公共服務全覆蓋。……保障貧困家庭孩子都可以上學，不讓一個學生因家庭困難而失學。”開展高校貧困生資助工作是全面建成小康社會的重要手段，大數據可為高校資助工作提供新的工具和方法。高校利用大數據技術建立全面、動態的資助管理體系，可以真正將資助工作落實到每一個貧困生身上。

（二）促進高校資助育人工作的開展

有了大數據技術的支撐，可以進一步提升高校資助工作的科學性和精準性。在大數據時代，可以在高校范圍內實現招生就業處、心理中心、教務處、圖書館、財務處等部門的資源共享，將學生選課及上課出勤率、餐廳消費、晚歸時間、圖書館借閱甚至網站瀏覽等情況納入信息管理系統，然后不斷更新和分析數據，找到潛在的規律，最終得到準確的、有代表性的結果。在此基礎上，有針對地對家庭經濟困難學生進行引導和幫扶，真正把“輸血”型資助轉化成“輸血和造血結合”型資助。

（三）促進資助工作效率的提高

大數據對資源進行匯總整合，可以大大提高計算能力，將原來單一的匯總計算方法轉變為以云計算為特征的分布式計算，減少了很多不必要的重復統計，也使統計數據更加清晰明了，減輕資助管理人員的負擔。另外，融入統計學方法，將原本雜亂無章的數據處理后，可以針對性地找到高校資助出現的問題，方便日常工作的開展，同時使資助育人的效果更加明顯。

三、高校大數據學生資助工作的有效實現路徑

大數據并不是簡單的、大量的數據堆積，而是對數據庫系統以及數據處理技術的應用。高校應根據社會的發展、大學生群體的新變化不斷優化資助體系，從管理和精準幫扶入手，切實發揮大數據在高校資助工作中的作用。

（一）完善大數據資助數據庫系統

對高校學生消費情況實施動態監測，建立一個客觀的、多維的、動態的數據庫。在日常工作中，高校應通過家庭走訪、學生上交紙質材料和班級信息員的反饋等方式，掌握每個學生家庭的基本情況，全面了解學生的資助需求，如戶籍所在地、家庭住址、家庭成員信息、是否有突發事件等情況。通過定量與定性相結合的方法，完善和補充大數據數據庫系統，為每學年的家庭經濟困難學生認定工作提供強有力的保障。

（二）加強大數據信息系統數據共享的建設

第一，實現學校各部門系統平臺之間的數據共享。高校推進信息化和系統化的數字校園時，應打通圖書館系統、后勤系統、教務系統、資助系統、財務系統、學工系統等各平臺間的門戶界限，實現“一鍵進入，資源共享”。第二，加快高校與政府部門信息系統之間的兼容性建設。針對目前建檔立卡學生、貧困戶學生漏報錯報等情況，高校應加強資助系統的升級，用大數據技術替代傳統的紙質匯總，將學校資助系統與政府的民政系統、戶籍系統、學籍系統、扶貧系統、就業系統等部門實現數據對接。

（三）發揮大數據資助信息系統的價值

在當今大數據時代，高校建立了自己的學生資助信息系統，但在實際工作中仍然是人為因素占主導。例如：在家庭經濟困難生認定方面主要由選舉（推薦）產生，評議小組進行困難認定，學生資助系統在一定程度上成為學生資助信息化建設的“擺設”。鑒于此，高校應利用好信息系統的強大功能，提高指標認定的科學性，要依據學生在校的綜合表現和家庭經濟情況，從人格發展、技術能力、心理健康等多個方面進行評價，充分發揮大數據信息系統的價值，用信息系統開辟出“體面資助”的新渠道、新方法。

（四）建立大數據高校學生資助的應用制度

建立應用制度是大數據資助的重要內容，完善的制度能為數據的建設和應用的運轉提供保障。要利用大數據認真統計學生的特長愛好、性格特征、消費情況、學習情況等信息，詳細記錄貧困生的資助過程及資助結果。另外，結合家庭經濟困難學生的認定情況、資助育人的效果等，為制度建設提供多方面的數據參考，從而綜合制定出高校學生資助的應用制度。另外，在日常工作中，應建立好反饋機制，根據出現的新情況、新問題不斷更新完善，達到科學評價資助工作、精準動態化管理的目標。

結語

“教育大數據”時代，學生資助工作與其他部門、行業、產業、媒介的融合成為高校教育事業發展的必然趨勢。高校應緊跟時代步伐，牢牢抓住大數據時代所帶來的機遇，努力形成學生資助信息共享新格局，揚長避短，順勢而為，全力打造以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導的學生資助質量提升工程。