數據時代高校資助工作的機遇和挑戰

代將來 馮潔茹

（湖北汽車工業學院 經濟管理學院 湖北省十堰市 442002）

黨的十八大以來，以習近平總書記為核心的黨中央，把脫貧攻堅重要任務放在國家治理的首要位置，提出并實施了精準扶貧偉大戰略部署。教育扶貧是扶貧開發的重要任務，也是斬斷貧困代際傳遞的重要推手。2017年，習近平總書記在黨的十九大報告中強調，要健全學生資助制度，使絕大多數城鄉新增勞動力接受高中階段教育、更多接受高等教育。此后，教育部、財政部、全國學生資助管理中心等多部門聯合出臺并實施了一系列規范資助工作的政策法規，并提出了“精準資助”的工作理念。“精準資助”理念是習近平總書記“精準扶貧”思想在教育領域的深刻體現，是新時代高校開展資助工作的必然要求，契合了資助育人工程的內在規律，對高校資助工作提出了更高要求。雖然當前我國高校現行資助工作體系越來越完善、制度越來越規范、資助力度越來越大、普惠范圍越來越廣，但依然存在較多問題，如貧困生認定過程中貧困證明不夠客觀、認定標準缺乏科學依據和統一標準、認定程序主觀因素較多、貧困生指標分配過于機械、認定環節與其他管理服務育人等部門兼容性差、僅限于扶貧但無法更深層次的扶智和扶志、無法實現長效的動態跟蹤管理等。當前，以大數據技術為標志的數字信息技術蓬勃發展，2015年召開的十八屆五中全會上，黨中央正式提出“國家大數據戰略”。大數據技術的興起與全面推進，為高校資助工作帶來了新的機遇，但同時也面臨著新的挑戰。利用大數據技術，實現高校精準資助新模式，是當前和今后一段時期高校資助工作的主線邏輯。

大數據時代高校資助工作的機遇

大數據作為信息時代的新興技術，這一概念不僅包含技術本身，同時還是一種理念和一種應用。大數據是指與數據對象各方面有關聯的“全數據”，而非以往經部分采樣得來的“表征數據”，其不僅包含有限的、現實的結構化數據，也包含有無限的、虛擬的非結構化數據，并且可以通過一定模型的訓練，準確且生動地反映數據對象的特點。這一屬性深刻契合了高校精準資助工作的內在要求，大數據技術為高校資助工作帶來了嶄新的機遇。

大數據技術有利于高校資助精準認定。高校開展資助工作的前置條件就是貧困學生的識別與認定，認定結果的精準性決定了資助工作的有效性。以往高校的認定方式主要是采取學生填寫表項、提交證明材料、認定小組打分、民主評議等環節進行，認定手段較粗放，且認定過程中也有較大漏洞，虛假材料、不可量化數據、主觀評議等都在一定程度上對貧困結果產生了擾動，導致了高校資助對象有偏差。大數據技術通過客觀、智能的方式收集學生學習、生活、消費及其他各方面信息，建立個人動態數據庫，一方面可以有效確保貧困信息的真實性、可靠性，防止造假和人為干預，提升了貧困認定的信度。另一方面，收集到的是貧困學生的全數據，能夠從多個維度刻畫學生的貧困情況，通過建立數學模型，從不同方面以不同權重對貧困學生進行綜合判定，提升了貧困認定的精度。并且，大數據技術不是在某一特定時段進行的信息收集，其長效跟蹤和動態更新數據的技術特性，可以有效避免假性貧困生或真實貧困生的超限消費。

大數據技術有利于高校資助精準幫扶。大數據技術的底層依賴是單體密度很低的海量數據，但是通過信息采集、處理、轉化、建模、分析后，大大提升了數據價值，使其具備預測、聚類、相關性挖掘、提升決策力和模型發現等技術特點。大數據技術可以通過實時捕捉貧困學生信息、多元分析貧困學生境況、全面統籌高校資助體系各元素，實現精準幫扶。首先可以根據貧困學生不同類型、不同階段和不同層級的不同需求，提供多元化可選擇的差異性資助服務。如新生入學階段，是亟待適應和幫扶的，可以通過“綠色通道+愛心大禮包”等項目進行資助；學生在校階段，主要以生活保障和素質培養為主，可以通過組合“獎助學金+素質拓展”的形式，對學生進行能力素質資助。其次可以通過關聯采集與分析，將學生的生活、學業、心理、感情、能力和就業創業等納入一體化考量，給予有針對性的幫扶，助力學生的個性化發展。最后可以通過實時跟蹤與分析，把握學生貧困動態變化，進行不同等次和程度的資助調整。并且，通過對學生經濟數據的定向采集和分析，還可有效防范“校園貸”“網絡電信詐騙”等行為，防止貧困學生誤入歧途。

大數據技術有利于高校資助精準管理。高校資助工作內容多、難度大、事務雜，經常設計學校內外協作、校內部門協同，如學校與政府、企業、社會組織、銀行、基金會等，學校內部財務、后勤、學工和二級學院等都會存在大量協同合作場景。大數據技術可以全面統籌多個信息源，進行全局性、協同性、持續性和發展性的動態管理。首先可以提升高校內外資助資源的匹配成效，通過數據集成，實現高校與社會各界動態有機聯動，及時匹配有意向、有需求的社會資源，切實增強資助項目、經費、對象和方式的把控。其次可以提升高校內部資助資源的分配效率，通過全平臺分析，充分掌握各二級學院乃至于各班級的資助需求，動態調整資助項目、資助資金等的分配，實現精細化管理。

大數據技術有利于高校資助育人實現。高校資助工作的根本目標在于，將思想政治教育融入貫徹到資助過程中，實現物質幫助、道德浸潤、能力拓展和精神激勵的“資助育人”理念。高校的傳統資助工作模式主要集中于紓解學生物質貧困，但是囿于事務性、數據性統計及整理工作，階段性和受限制的資助平臺，只能流于表面進行資助資源的簡單發放，不能滿足貧困學生的深層次需求，更無法深入開展扶智和扶志的深層次育人工作。大數據技術首先以完整、客觀、真實、可靠的數據，為家庭經濟困難學生在認定和幫扶過程中，減少了繁瑣的、不必要的、難以辦理的證明材料和申請環節，消除了“公開比慘”的打擂式評比，極大程度地保護了學生的自尊心和隱私權，滿足了學生的受助需求。同時，大數據技術以其特有的聚類和預測特性，以及實時跟蹤動態調整的功能，及時發現并為有突發需求的學生提供幫扶，彰顯高校的人文關懷。最后，大數據技術可以根據收集到的信息，對學生的個性化需求提供多元化資助服務，不僅給予物質幫扶，還可在資助中融入思想引領、能力提升，真正的實現資助育人。

大數據時代高校資助工作的挑戰

大數據技術作為一種新興的理念與手段，將其應用到高校的資助領域確實會為高校資助工作增加新的活力，帶去新的發展機遇，擁有巨大的實踐價值，但同時也面臨著諸多挑戰。

大數據時代面臨信息意識挑戰。信息時代，一切組織和行為都是信息流轉的載體，以大數據為依托的高校資助工作，其本質是一種高校事務管理和思想政治教育模式的大變革，這要求高校相關工作的決策者、組織者、實施者和參與者切實改變觀念，提升信息意識。首先，在思想層面，必須全員樹立起以“數據信息”為主的理念；其次，在組織層面，必須要構建起與實際工作需求、場景和目標相匹配的大數據技術架構；最后，在操作層面，必須摒棄過往以群體慣性或個人經驗為主的工作模式，要有信息化思維，用數據說話。

大數據時代面臨人才隊伍挑戰。大數據作為一種前沿技術，其使用和管理是有較高門檻的。在資助領域，無論是前期的數據收集與處理，中期的模型構建與訓練，還是后期的動態跟蹤與分析，每個環節都需要受過專業技術訓練的人才做支撐，且該技術專業性強、門檻高，難以通過短期培訓速成掌握。但就目前環境來看，高校的主要資源還是傾向于教育教學環節，對于掌握大數據技術的人才培養不夠，發展規劃不明，投入資金不足，導致大數據技術應用于高校精準資助工作領域的人才嚴重不足。因此，高校依托大數據實現精準資助目標，必須建立起長效的人才培養機制。

大數據時代面臨平臺建設挑戰。大數據技術在資助領域的實踐應用，必須以共享互通的高校資助數據平臺為載體，這既是其自身技術特性的要求，也是其應用場景的特點所決定。一方面，大數據技術背景下的精準資助既然要全面采集貧困學生信息，這些信息不可能由單一機構全部掌握，因此勢必會與多個信源部門進行數據交叉，必須進行信息集成。其次，精準資助工作的推進，也需要校內外各組織各部門全員參與、協同運轉，必須進行組織集成。最后，除了實際的結構化數據外，實現精準資助還必須通過網絡等平臺采集虛擬數據，這就要求必須進行場景集成。同時，大數據平臺的搭建，除了人力和技術要素外，資金要素也是一個巨大的現實挑戰。

大數據時代面臨數據安全挑戰。信息時代，數據就是打開一切通道的鑰匙。尤其是集成了高校貧困學生海量信息的大數據資助平臺，一旦被泄露出去，后果將不堪設想。大數據技術在高校資助工作中的應用確實存在諸多優勢，但是由于數據的采集、分析和使用過程環節多、時間長、人員廣，在管理上仍然存在較多天然漏洞，容易被網絡不法分子盜竊、篡改或牟利。另外，由于大數據技術是新技術在新場景的應用，相關的法律法規還不太規范，并且無論是數據提供者還是數據管理者，這方面的保護意識和保護手段還不甚健全。可以預見，一旦實施，將會遭到無休止的數據安全騷擾甚至攻擊。因此，如何保護數據安全將是大數據時代的一個重大挑戰。

注釋

[1]楊曉慧．關于新時期高校學生精準資助工作的思考[J]．中國高等教育,2016(09):22-25．

[2]吳朝文,代勁,孫延楠．大數據環境下高校貧困生精準資助模式初探[J]．黑龍江高教研究,2016(12):41-44．

[3]張遠航．高校資助育人的價值意蘊與實現路徑[J]．思想理論教育,2018(06):106-109．

[4]侯蓮梅,米華全．利用大數據推進高校精準資助工作創新[J]．思想理論教育,2017(08):107-111．