基于大數據的高校學生精準資助體系研究

劉 帥

（華北水利水電大學，河南 鄭州450046）

0 前言

我國教育事業正在不斷擴張，同時，我國扶貧學生的數量也在迅猛增長。借助于大數據發展成為實施精準資助的重要手段，數據能夠精準地定位貧困學生的消費收入和支出，也會以此為突破口，經過對數據的有效分析來確認是否需要接受精準資助，提升精準資助工作的準確性。

1 當前我國高校學生資助工作現狀及局限

在我國，因為全社會對教育都很重視，所以學生的家庭狀況也是大家關注的焦點，一切以教育為主，對家庭困難的學生要給與幫助。早在2000年，就已經有學生在生源地可以無息助學貸款政策[1]。但是再好的辦法都會有或多或少的缺陷，其中主要是以下3點：

1.1 資助對象認定誤差時有發生

很多高校對于家庭困難的學生認定方式還不是太準確，都是根據學生申請，大家投票決定，因為種種的原因，所以這種認定方法很難確保公平公正。

首先，提出該項目的申請學生未必都是家庭經濟困難的。資助金的額度高，而要求非常低，又是無償拿來的，這就有可能造成個別不太困難乃至不困難的學生會提出資助的申請。另一方面，某些確實困難的同學由于自卑的心理反而沒有向學校進行資金和幫扶的申請，這就很有可能會導致真正需要幫扶和支持的學生資料不能夠被及時地得到獲取，也就使學校無法及時做到準確的資助。

其次，現行確認辦法的基礎依據單一，真實性也沒有辦法得到充分的保證。目前的貧困確認依據主要包括生源地民政部門頒發的《貧困證明》，或者由其家庭成員持有的中國《低保證》和《殘疾證》。《低保證》和《殘疾證》中的內容雖然真實性相對比較高，但畢竟它們都被認為是屬于一種個體的情況，《貧困證明》中所涉及的情況比較多，但是它們的真實性卻難準確地作出判斷。第一，各地方在貧困確認水平程度和標準上都存在著較大差異，可能西部地區一般居民中等收入水平遠遠低于東部貧困戶的居民水平，這樣即便是由當地民政部門出具的確認結果真實有效，也無法把不同貧困戶確認結果根據相應的貧困級別進行針對性的處理。也不排除某些地方的工作人員因為個別原因，比如人情世故等，在開貧困的證明上做得不夠嚴謹[2]。

最后，這種認定方法并不能把所有的貧困生都篩選出來，因為，這種靠演講的方式來取得支持的學生往往是能說會道、口才比較好的學生，而有些貧困生由于緊張、放不開，或者自卑心理太重，就會覺得不好意思在大家介紹自己的實際情況，從而錯過了教師和同學們的支持，也就會錯過助學金的幫助。

1.2 資助工作的后續管理不到位

目前，我國很多高校，在把助學金發到貧困學生手里以后就覺得完成任務了，而沒有對貧困生助學金的使用情況做進一步的跟蹤研究，所以也并不清楚這些貧困生會把助學金消費到哪些方面，也不去管這些助學金用沒用到合適的途徑。而且有的貧困生拿到助學金也不好好學習，浪費國家給與的受教育機會，不珍惜在大家支持下得來的助學金。

1.3 認定結果數據更新不及時

很多高校對于貧困生的認定都不是很靈活，都是設立了一個固定時間。于學年初進行確立，研究后的確立結果被錄入到了相應的補貼資助管理信息系統，然后根據其需求提供相應的補貼。但是在對資金補助的具體執行中，一年內更新一次的補助數據有些滯后。比如，某個剛入學一學期的學生，他們的家里經濟并不是很困難，因此沒有向學校申請資助意愿，但不久后因家里出現一些情況而有經濟困難就錯過補貼。

2 基于消費支出借助大數據助力精準資助的實施路徑

為各級院系搭建一套較為完備的精準資助信息管理系統，主要由各種信息系統共同組成，其中包括資金數據采集、存儲、處理等多個信息系統組成，結合各種信息系統在采集、儲存、處理等各種信息系統組成，結合各種數據采集、具體認定上構建一套系統化、科學化的資助評價方式，從而更好地達到實施精準資助的目標。

2.1 數據采集系統

數據采集系統指學校通過對計算機的信息處理技術的綜合運用將學校貧困學生所在地的經濟發展水平、家庭狀況的相關資料以及學生個人的日常消費狀況等數據進行采集分析統計，可以利用學生所屬地區的民政部門針對貧困學生家庭的經濟狀況及其基本資料進行分析和了解，同時通過調取完整的資料和信息，整合學校貧困學生，核實出該學生的貧困資料是否準確、真實。

2.2 數據存儲系統

應用的大數據存儲系統，主要就是將上述所采集的海量數據都進行存儲，在一定的程度上不僅整合海量數據還極大地提高了所需要數據的實用性。這樣大量資料和數據庫存儲系統能夠被劃分成關于學生個人信息的電子檔案，進一步增加對學生基本資料的掌控。

2.3 數據處理系統

數據處理系統主要是針對所收集到的學生基本信息資料數據進行統計和分析，再對其進行更為深入的考核，其主要的內容就是把貧困學生家庭或者生源地資料數據進行分析[3]。

3 大數據助力精準資助的可行性

3.1 大數據的價值體現

對于應用大數據認識不能只是簡單的停留在規模大的數據集合，而是一種新型的概念、技術和應用。在這個全球化信息技術發展的關鍵時期，互聯網的普及已經使得信息資源生產率大幅度增加，這樣的信息資源也是非常海量的。雖然當前海量數據的內容龐雜、來源廣泛、類型繁多，數據的綜合分析很困難，但是只要能夠從一個整體上對這些數據具備一種敏銳的洞察力，再加上運用新型的綜合性數據分析技術和工具針對不同的情況做出分析，就可以使目標得到細化，從而更好地達到精確。

3.2 迎合國家資助體系的特殊性

《國家中長期教育改革和發展規劃綱要》明確提到，我國將在未來5年內繼續加快對高校學生經費資助的信息化工作體系建設，切實地提高對學生資助的信息化監督和管理。作為社會主義國家補貼優惠政策制度體系的重要組成部分，高校補貼工作存在其特定性，學生的補貼資金和管理信息系統不但在經濟上需要與人口、扶貧等多個行政單位之間進行相關的信息共享，而且還需要及時確認和評定學生身份，精準識別和合理地評定貧困學生。

大數據帶來了全新的觀測角度，這種技術的應用推動了其他很多產業的向前發展。這一技術的特點已經被廣泛地運用于眾多的領域，它能夠為各類決策者實現準確的統計分析，恰巧也迎合了目前國家資助制度的特色。

4 小結

將大數據運用于高校資助項目中，可以有效彌補傳統的工作機制中信息滯后、管理覆蓋能力不足等缺陷，有利于提高資助對象的精準度。但仍然有一個問題值得我們特別注意，大數據本身僅僅關心關聯性，無法關心因果關系。因此，在我們開始使用這種大數據構建自己的資助工作信息系統的中，不可能完全否定傳統的工作模式，而是必須要與傳統工作模式有機地結合起來，避免工作中發生錯誤。