大數據視域下高校精準資助維度分析

【摘 要】本文認為目前中國高職院校對精準資助工作開展順利，但在資助過程中存在資助對象不準確、針對性不強和自助管理效率較低等問題，這些問題間接影響資助的公平性;針對這些問題，應對大數據視域下高職學校精準資助維度進行分析，運用大數據這一平臺準確選出所要資助的對象，同時進行有效的動態管理。

【關鍵詞】大數據 高校 精準資助 維度 育人平臺 動態管理

學生資助工作是高校的重要工作之一。依托國家教育管理信息系統建立學生資助平臺，能夠提高對學生資助的精準度。本文將剖析大數據視域下高職學校精準資助維度，以期每一名需要幫助的學生都能夠得到國家的精準資助。

一、進行精準查找，識別資助對象

在資助工作中，如果缺失客觀且真實的數據，將對資助工作有很重要的影響，致使高校學生資助工作沒有辦法順利完成。過去的傳統模式中經常缺少數據支持，只能對學生進行粗放式資助，沒有徹底解決學生問題，因數據不準確導致一些真正有困難的學生沒有獲得幫助。當前高校對學生的資助工作以大數據為背景，實施精準資助模式，能夠真正解決經濟困難學生的問題。筆者試論如何從粗放式資助模式轉變為精準資助模式。

（一）利用一卡通

目前，高校中已經采取一卡通的方式對學生進行管理。一卡通能夠在校園中當成貨幣進行使用。能夠購買物品，到圖書館進行閱讀，在校園食堂就餐，這種方式為學生提供更大的便利。學生在校園內通過一卡通產生交易記錄，交易記錄即可作為學生的消費憑證。一卡通是學生的重要證件，因此成為校園中的“數據記錄儀”，以一卡通的數據來定位資助對象實為佳策。

（二）借助公安和教育等大數據信息平臺

對學生進行精準資助工作，不僅可以利用一卡通，還可以借助公安、教育以及銀行等多種職能部門在內的大數據平臺，通過服務平臺鏈接學校資源庫的共享機制，這樣能夠進一步獲取學生與學生家庭的信息，確保信息能夠精準傳送到學校的平臺上，學生信息在確認得到保密的情況下，能夠為學校提供精準的數據支持。資助數據包括學生的生源地家庭經濟狀況以及學生個人情況等信息，學校通過信息按照實際情況進行分解，分解成若干個指標，每個指標進行再度分解，進行具體的細化。

二、對資助對象進行動態管理

大數據背景可以為學校提供學生的動態數據，讓學校對資助對象進行動態管理，能夠突破傳統模式中的固定時間。動態管理能夠掌握學生日常校園生活中的消費情況，其中的消費流水是能夠實時監測到的，對這些信息進行追蹤與分析，再利用大數據信息平臺，把所掌握的相關數據結合在一起，對資助學生的情況進行全面了解，這樣能夠保證決策具有科學性。對資助學生進行動態管理時，能夠實現資助學生“有進有出”，同時資助級別“有上有下”，進行定量分析，確認受資助的學生是否能夠繼續接受幫助。這種情況下，能夠及時發現資助失誤，并能夠將失誤率降到最低，這在一定程度上提高了高校精準資助工作的準確性。

三、對資助對象的差異化進行分析進而資助

當前，中國高校已經為精準資助工作建立獎、助、減等多元混合型資助體系，但是仍存在一些問題，例如資助面較窄、資助力度較弱以及針對性不強等問題。在大數據的支持下，高校通過數據平臺的精準分析對資助對象“對癥下藥”，能保證差異化資助。

（一）對學生大數據作采集分析

通過采集大學生大數據信息，進行合理分析，創新高校資助的形式，針對不同學生的情況進行合理的資助工作安排。對不同的資助對象采用不同的資助方式，例如勤工助學、臨時補貼等多項“個性化定制”的差異化資助方式。學生在學校應該以學習為主，學校可以利用大數據對學生進入圖書館的次數以及借書次數進行重點考察，通過采集的數據對學生進行合理的獎勵以及補償性的資助方式，以此激發被資助學生對學習的潛力。

（二）通過政府大數據信息平臺采集分析

高校對學生進行資助時，可以通過政府職能部門的大數據平臺對學生的生源地進行全面評估，掌握學生家庭情況以及征信情況等關鍵性信息，評估學生是否真的有困難以及所掌握的信息是否正確，從而對學生進行精準的資助。此外，高校可以為經濟困難學生提供勤工助學崗位，以點帶面，發揮高校資助長效的效應。此項資助工作的“精”體現在精密合理的布局，對經濟困難學生進行統籌安排。

四、為資助對象搭建資助育人平臺

（一）利用信息化手段育人

高校可以合理利用現代化信息技術手段，對學生的行為以及活動進行量化積分。通過大數據平臺，掌握學生早操、課堂出勤率，校園內部消費額度，參加校園活動的次數，宿舍進出頻率等數據，通過以上數據對學生的點滴行為進行評價，了解學生日常的個性行為以及學生的個性特點、學習態度、經濟情況等，還能夠了解學生的興趣愛好，這樣才能精準判斷出受資助學生的行為習慣以及信息狀態。將學生的信息進行深度整合，更為精準地覆蓋受資助學生，不僅能夠彰顯高校的人文關懷，還能在開展資助育人活動中有的放矢。

從宏觀層面上考慮，大數據手段得以充分利用，能夠及時掌握學生的思想狀態，學生關注某些熱點事件以及突發事件，都能夠通過大數據平臺進行及時干預以及正確教育引導。能夠及時解決潛在的矛盾沖突，維護好學生的思想并能維護校園的穩定。從微觀層面上考慮，可以對比學生的歷史數據再進行下一步的預判工作，從而采取正確的指引。例如，通過掌握學生的個性和興趣等相關信息，給予學生相應的職業生涯規劃建議，并為學生提供相應的實習崗位，讓學生能夠在畢業之后有正確的職業發展，這也在一定程度上為學生提供強有力的支持。

資助工作應按照馬斯洛需求層次理論對學生從高至低的生理需求以及尊重需求進行，對學生資助以及扶志并重，對家庭經濟困難的學生應進行經濟資助。同時也應該通過誠信和志愿服務等，對學生進行實踐育人，以此達到高校更高層次的需求。

（二）通過大數據平臺進行數據分析

高校的精準資助工作能夠通過大數據平臺進行數據分析，分析高職院校中受助學生比較推崇的勵志人物類型。利用微信公眾號、校園直播平臺、微博平臺等多種自媒體媒介有效開展學生對離職典型的經驗分享，正確引導學生樹立正確的、積極向上的人生信念，不斷提高學生的核心素養，從他助到自助再到助人方向轉變。把誠信教育工作融入學生的日常思想教育中去，可以不斷提高學生在誠信方面的意識。在結合大數據平臺對受助學生參加教育活動的人數進行反饋，不斷教育學生在獲得國家資助的同時還要心存感恩，培養學生的責任感以及自強不息的精神，讓學生能夠以自己的實際行動反哺社會。

（三）依據志愿服務完善資助育人體系

構建資助育人體系可以依托志愿服務，高職院校中的育人體系可以將資助與扶志相互結合在一起，扶起學生勤于服務和樂于回報的志氣。鼓勵受資助的學生積極投身于志愿服務，讓受資助的學生能夠以實際行動回報社會的幫助。受資助的學生能夠在社會中切實感受到自己被認可以及被社會需要的滿足感，進而增強感恩意識以及責任意識，激發內在進取動力。有效地幫助受資助的學生規劃出具有專業特點的志愿服務活動，提高知識轉化的能力。不斷挖掘自身的優勢資源，增強社會實踐經驗，促進學生就業創業能力的提升。

綜上所述，高職院校的資助維度在大數據的視域下得以精準分析，還能對資助對象進行動態管理，以及對資助對象進行差異化資助等。

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【作者簡介】凌貴光（1984— ），男，廣西平南人，廣西職業技術學院講師，研究方向為高職大學生思想政治教育。

（責編 黃 煌）