應用大數據構建高校貧困生精準認定工作體系

文/郭慶會 竇蘇明

為了實現教育公平，讓家庭經濟困難的學生能夠接受高等教育，國家建立了貧困生資助體系。2013年10月，習近平總書記在湖南考察時首次提出了“精準扶貧”概念，指示扶貧工作要精準識別、精準幫扶、精準管理。習近平總書記在黨的十九大報告中又強調要“健全學生資助制度”，為學生資助工作指明了道路。實現高校貧困生精準資助是高校落實精準扶貧精神與健全學生資助制度的必然選擇。高校精準資助主要體現在認定精準、內容精準和方式精準三個方面[1]。

一、大數據技術與精準認定工作分析

（一）大數據技術

維基百科將大數據定義為無法在一定時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。權威IT研究與顧問咨詢公司Gartner將大數據定義為大數據是大量、高速、及多變的信息資產，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與優化處理。美國國家科學基金會則將大數據定義為由科學儀器、傳感設備、互聯網交易、電子郵件、音視頻軟件、網絡點擊流等多種數據源生成的大規模、多元化、復雜、長期的分布式數據集。而2011年5月，麥肯錫研究院發布《大數據：創新、競爭和生產力的下一個新領域》宣布大數據時代來臨并給出大數據定義，大數據指的是大小超出常規的數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。

（二）大數據技術應用于精準認定的必要性

高校貧困生認定工作一直以來是一個難題。相比于歐美等國家，中國缺乏普遍的家庭經濟稅收制度，沒有統一的標準判斷家庭經濟狀況。高校在貧困生認定工作中難以全面掌握學生的家庭經濟情況。通常以學生提交的村委會、居委會或者民政部門出具的家庭經濟困難證明材料為認定依據。但是我國地域遼闊，各省各地區經濟發展水平不均衡，各地區認定標準不統一。這些材料不具有相互比較性，這就使得高校貧困生認定工作不能做到真正公平。存在能開到證明材料的學生能享受國家資助，真正困難的學生苦于沒有材料而不能享受國家資助。

精準認定即有效確定家庭經濟困難學生，認準資助對象。大數據分析技術為克服傳統貧困生認定存在的問題，實現精準認定提供了可能。利用大數據技術，將學生家庭經濟情況、一卡通支出等信息進行匯總，串聯起不同信息平臺，對大量信息進行分析與比對，客觀公正地了解學生家庭經濟狀況，為精準認定提供數據參考。

二、大數據視域下貧困生精準認定體系構建

（一）大數據信息化平臺的構建

為了利用大數據技術實現貧困生精準認定，常州工程職業技術學院自主研發設計智慧學工系統，建立一個專門信息數據系統，對學生申請信息進行全面分析，從大量信息中挖掘出真實有效的信息。信息平臺堅持定量與定性結合，對家庭經濟困難學生進行精準識別，從根本上提高資助工作的精準度和信息化水平。系統認證流程如圖1所示。

圖1 貧困生認定流程圖

1.家庭情況測評認定

為了客觀公正做好認定工作，在智慧學工系統中加入家庭測評調查系統。該測評系統基于前期調研，在學生自主評價基礎上，進行定性定量的分類測評。根據學院實際，結合《關于征求對“全省家庭經濟困難學生認定量化指標”修訂意見的通知》中的指示精神，確定5個一級指標、15個二級指標，不同的指標被賦予不同的權重。

為了使學生在網上測評簡單化，經過前期調研，確定19道選擇題的問卷來涵蓋這5個一級指標和21個二級指標。通過電腦或手機端，學生在智慧學工系統中參與測評。問卷每個問題對應一個分值，學生做完問卷調查生成一個家庭經濟測評分，得分越高者家庭經濟越困難。

2.校園消費信息

校園消費信息在一定程度上反映了學生的經濟狀況。分析學生的校園卡消費記錄，可以了解學生的消費水平。智慧學生系統對三個月內全校學生一卡通原始數據進行分析，根據三個月內一卡通消費總金額和消費次數計算平均單次消費金額。系統根據平均單次消費和對應人數，計算出消費區間分布[2]。

3.班主任評估

智慧學工系統能夠根據申請人家庭經濟測評分、民主評議測評分、校園消費信息自動給出學生困難等級，并將判定結果推送給班主任。鑒于每個學生家庭困難類型不同，在認定過程中增加班主任談話環節。班主任與學生談話以后，結合對學生日常情況的了解，對智慧學工系統判定的申請者困難等級進行評估和調整。

4.二級學院評估分析

班主任端口的數據會推送到所在的二級學院端口。二級學院資助工作人員在智慧學工端口能夠對各班級所給出的貧困生等級進行自動匯總分析，給出各二級學院貧困生占總人數的比例、貧困生地區分布、貧困生在各專業與班級的分布等數據，二級學院資助工作人員根據智慧學工匯總的結果，結合對學院學生情況的了解，對貧困生認定結果進行分析與確認。如二級學院資助工作人員對認定結果有不同的判斷，可退回班主任重新認定。

（二）智慧學工系統數據分析

智慧學工系統能夠自動對家庭經濟情況測評產生的大數據進行匯總分析。此項分析不僅能為精準認定服務，還可以通過分析家庭經濟困難學生的特征進行分析，進一步修正學校貧困生認定指標，進一步完善精準認定過程。

以常州工程職業技術學院智慧學工系統貧困學生家庭情況大數據分析為例，2017年被認定為困難的學生中有2%是孤兒、12%來自農村五保戶或扶貧戶，18%來自單親或離異家庭、19%來自特困職工家庭、8%來自低保家庭、41%來自一般家庭。

表1 2017年困難學生家庭情況/%

如表2所示，2018年被認定為困難的學生中：有1%是軍烈屬或優撫子女、4%是孤兒、31%來自農村五保戶或扶貧戶，22%來自單親或離異家庭、17%來自特困職工家庭、25%來自低保家庭。

表2 2018年困難學生家庭情況/%

根據上述2表通過2017年和2018年困難學生家庭類型對比分析，可以掌握學院家庭經濟困難學生家庭類型的基本概況。相比于2017年，在2018年困難學生中新增了軍烈屬或優撫子女類型的困難學生，且一般家庭困難類型不再出現在困難學生中。說明2018年認定結果主要分布在孤兒、低保家庭、扶貧戶等需要特別關注的學生群體中，認定結果更加有理有據，更科學合理（見表2）。

表3 2018年困難學生家庭地區分布/%

如表3所示，2018年被認定為困難的學生中：75%來自農村、16%來自縣城或鎮區、6%來自地級市所轄區、3%來自省城所轄區。以上數據充分說明，困難學生中大多數來自農村地區，下一年度貧困生認定指標可以放大城鄉差異的分值。

綜上分析，通過構建智慧學工系統，對貧困生申請數據進行自動匯總，并根據大數據數據分析結果自動給出貧困等級，從而實現了貧困生的精準認定。同時，通過數據分析比對，實現了數據流動，減少了貧困生申請所需的材料證明，方便貧困學生申請。