大數據背景下高校家庭經濟困難學生精準認定研究

董波

[摘 要] 教育扶貧工作在高校教育中具有重要地位，其能夠為學生學習提供基本保障。隨著大數據時代的到來，對家庭經濟困難學生的認定工作要求越來越高，精準化認定是精準化資助的基礎。在大數據背景下建立家庭經濟困難學生的信息庫，其中包含學生家庭經濟情況及在校期間的消費情況，有助于公開、公平、公正的對學生的困難程度進行精準化認定。因此為加強教育扶貧的精準性，針對大數據背景下高校家庭經濟困難學生精準認定進行了研究，以期為相關工作開展提供可靠依據。

[關鍵詞] 大數據時代;高校;家庭經濟困難學生;精準認定

[基金項目] 2020年度江蘇高校哲學社會科學研究專題項目“大數據背景下高校家庭經濟困難學生精準認定研究”（2020SJB0358）

[作者簡介] 董 波（1981—），男，江蘇沛縣人，碩士，南京城市職業學院馬克思主義學院助理研究員，主要從事大學生思想政治教育和資助管理研究。

[中圖分類號] G646? ?[文獻標識碼] A? ? [文章編號] 1674-9324（2021）45-0034-04? ?[收稿日期] 2021-04-15

一、引言

在大數據背景下，高校家庭經濟困難學生的精準認定已迎來革新。通過該項技術手段，高校將充分掌握學生的家庭經濟狀況，從而制定具備科學性的教育扶貧方案，幫助學生解決困難，對滿足我國人才需求具有重要意義。

二、高校家庭經濟困難學生精準認定及其緣起

我國多次召開扶貧會議，在會議中有關領導指出：扶貧脫貧工作是當下的首要任務，各部門及機構必須對其給予高度重視，并為該項工作的順利開展給予一定的幫助，以此創設全面小康社會[1]。教育扶貧在我國扶貧工作中具有重要地位，實現教育精準扶貧更是對我國的扶貧工作具有積極的促進意義。在教育扶貧中，高校首先應對學生的貧困情況進行認定，確保其符合相關標準。目前，隨著大數據時代的持續推進，高校認定學生家庭經濟困難的手段已得到更新，可以利用技術手段構建相關系統，并通過該系統收集學生在校內及校外的消費情況。從現實角度出發，可以發現大數據技術對我國教育扶貧工作順利開展具有重要作用。

三、現階段高校家庭經濟困難學生認定的問題審視

雖然我國高校在教育扶貧工作中具有豐富經驗，但根據實際調查及資料分析可以發現，多數高校對貧困生的認定依舊缺少科學性，與我國精準扶貧理念存在明顯差異。目前，高校在貧困生認定工作中主要存在以下幾點問題。

（一）注重認定過程的公開性，忽視對學生的隱私保護

為確保教育扶貧工作具有公正性，高校在進行貧困生認定工作時，多是嚴格遵循公開及公正等原則，將該過程透明化[2]。雖然高校嚴格遵循該項原則及理念能夠顯著提升貧困認定環節的公正性及精準性，但是其同樣可導致學生的隱私泄露，并對學生心理造成傷害。例如：在貧困認定環節保持公開性的背景下，學生提交于教師的相關資料將在班級中公開，從而導致其隱私泄露。根據相關資料顯示，高校貧困生認定工作過度公開將產生以下幾點負面作用：（1）對學生自尊心造成傷害。若貧困生具有較強的自尊心，其在得知資料信息公開后，心理狀態及情緒將顯著下滑。擔憂同學對自己的印象發生轉變或用有色眼鏡對自己進行審視，從而導致自己被孤立，無法順利完成學業。（2）使學生產生自卑心理[3]。學生因家庭經濟壓力過大，提交貧困補助申請資料。而在貧困認定環節中，因資料過度公開，同學們將充分了解貧困生家庭的實際情況。此時，貧困生將產生一定程度的自卑心理，從而導致其刻意與同學保持距離，拒絕參加各類學習及社交活動。這不僅對學生的學習極為不利，而且會對學生的心理健康產生嚴重影響。

（二）重視各類貧困認定的佐證材料，忽視學生實際家庭情況和個人消費情況

現今，我國高校在貧困生認定環節中，多是參考學生自主提交的貧困資料，從而對學生的家庭經濟狀況進行評定。但是經研究發現，以資料為基礎對學生家庭經濟狀況進行評定不具備科學性，即少數學生所提交的材料與其家庭實際情況存在明顯差異。其原因如下：家庭經濟狀況較為良好的學生能夠通過多個途徑獲知貧困資料的辦理方式，以此偽造出與自身經濟狀況不符的貧困資料;貧困家庭難以獲知貧困材料辦理方式，導致其無法順利提供貧困資料，從而造成高校無法對貧困家庭進行認定，致使需要補助的學生失去貧困補助資格，而家庭經濟狀況良好的家庭則得到此類補助。由此可以發現，雖然以貧困資料為基礎對貧困生進行認定是當下教育扶貧工作的重要途徑，但是其缺少科學性，無法為貧困精準認定提供保障。因此，利用大數據技術手段對家庭經濟困難的學生進行認定，不僅具有現實意義，而且是高校貧困生精準認定的必然趨勢。

（三）偏重定性的民主評議方法，缺乏定量測評方法

目前，我國高校所采用的貧困認定方式多為定性評議方式，該種方式主要內容如下：輔導員通過民主的方式要求班級同學共同選出數名學生。在選舉結束后，輔導員將使其組成評議小組。該小組由輔導員擔任組長，負責對學生所提交的貧困資料進行研究與分析，并綜合考慮該學生在校內及校外的消費情況，以此對學生的家庭貧困情況進行判定。在該過程中，小組內有學生對評議過程進行記錄，以供輔導員檢查。該種評議方式具有一定的可行性，但根據資料顯示可發現，在實際操作過程中高校普遍存在以下問題：（1）部分提交補助申請材料的學生在評議工作開始前對評議規則進行了解，并在后續日常生活中刻意控制自身消費，以此營造貧困的假象，致使評議小組誤判學生貧困情況，從而導致貧困生認定工作失去公正性。（2）雖然評議小組成員由班級同學共同選出，但輔導員無法保證小組成員是否存在私心。以此為基礎，少數成員將在評定過程中，對與其關系密切的同學給予一定關注。（3）隨著我國扶貧政策的持續推進，我國貧困人口數量正在逐漸減少，因此各機構需要對貧困人口進行細致化判斷。例如：將貧困人口區分為特別困難、困難及比較困難。以此為基礎，高校評議小組在工作工程中必須對學生貧困程度進行準確劃分，從而確保貧困補助能夠發揮核心價值。但是，目前班級評議小組所采用的評定方式難以做到細致化判斷，該點對迫切需要得到資金補助的貧困生求學等造成嚴重影響。

四、大數據對推進家庭經濟困難學生精準認定的價值

通過上文可以發現，目前在高校貧困生認定工作中仍存在許多缺陷。針對上述問題，高校必須積極引入大數據技術，將其與傳統認定方式進行融合，以此進一步加強貧困生認定工作的精確性，從而為貧困生認定工作的順利進行提供保障。

（一）利用各類平臺提供后臺數據，保護學生的隱私

在大數據技術手段的支持下，高校將實現準確獲取學生家庭經濟狀況信息。其中，高校可以通過校園卡等系統對學生在校內的消費情況進行統計與分析，而學生校外實際消費情況，高校將通過相關網站等進行獲取。在對學生家庭實際情況進行調查時，高校可以充分利用當地民政部門的相關資料，以此實現對貧困生的認定。通過上述手段獲取的資料信息具有極強的真實性與可靠性。此外，在高校利用此類信息的過程中，將實現有效降低貧困生認定工作的公開性，為學生隱私的保密性提供保障。以此為基礎，學生心理健康將得到保障。

（二）大數據與佐證材料雙管齊下，實現認定的精準性

隨著大數據技術手段的持續發展，高校對學生家庭經濟實際情況進行判斷的手段與途徑將得到拓展。例如：在傳統認定工作中，學生所提供的貧困資料是高校進行貧困認定的唯一途徑。但在大數據技術手段的支持下，高校可利用多種信息系統對學生的實際消費情況及家庭經濟狀況進行調查。在貧困認定過程中，高校可對國家各部門所提供的學生信息數據進行利用，以此拓展貧困認定的范圍及效率。該點對高校響應國家號召具有重要作用。

（三）定性評議與定量評議方法相結合，提高認定的民主性

在大數據技術手段持續發展的背景下，高校對貧困生的評議方法將得到拓展，即在民主評議方式的基礎上，衍生出定量評議方式。通過該種方法，高校相關人員將利用高校所收集的學生信息及數據，構建出相應模型。該種模型能夠對貧困生的實際情況進行認定與測算，所測算出的結果可與定性民主評議方法進行融合，從而幫助高校對貧困生進行認定。以此為基礎，貧困生認定的精確性將顯著提升，并促使資金補助能夠為迫切需要幫助的學生提供支撐，并發揮出自身的核心價值。

五、大數據背景下高校家庭經濟困難學生精準認定的路徑構建

（一）構建精準認定指標體系

構建具備科學性的貧困認定指標體系是高校對學生家庭實際情況進行認定的先決條件，因此高校應對該體系給予高度重視，并積極構建出包括學生個人消費及家庭情況等多項指標的體系，以此對學生的實際貧困程度進行精準認定。其具體內容如下：（1）學生個人消費指標。該項指標主要包括以下幾點內容：一是學生每月在校內的實際消費情況，包括學生消費總額、次數、平均消費金額及最大消費金額等多項內容。二是學生每月在校園食堂的實際消費情況，包括學生每月在食堂的具體消費次數、總體消費金額、平均消費金額及最大或最低消費金額。三是學生每日在校園內的實際消費，包括學生每日在超市的具體消費次數、總體消費金額、在校園超市的平均消費金額及洗浴消費次數等多項內容。四是學生每月在校外的實際消費情況，包括出行工具、消費場所的選擇及是否存在購買昂貴電子產品等行為。（2）學生家庭情況指標。該項指標主要包括以下幾點內容：一是學生家庭人口數量，包括學生家庭人口總數量、家庭實際勞動力、是否為獨生子女及家庭是否存在患有重大疾病的成員等。二是學生家庭是否具有特殊性。例如：學生是否為烈士子女或是否為單親家庭等。三是學生家庭是否曾遭遇重大變故等。（3）學生是否存在個人收入。根據實際調查可以發現，多數家庭貧困的學生會在課余時間選擇利用兼職等賺取一定金額的收入，從而達到為家庭減少壓力的目的。此類崗位工作性質具有簡易性，能夠在保障學生自尊心及自身利益的基礎上，緩解其經濟壓力。三是創業。個別專業能力水平較高的貧困生將在課余時間，通過創業來緩解自身及家庭的經濟壓力。

（二）構建精準認定技術路徑

高校在明確貧困生認定指標體系后，應立即對該體系的相關數據進行調查與分析。在實際調查過程中，高校不僅需要借助相應的信息系統，而且要與校外機構達成合作，以此確保收集的數據信息具有準確性（如表1所示）。通過表1可以發現，高校在對貧困生實際數據信息進行收集時，應從以下幾個方面出發：（1）在大數據背景下，高校信息系統已趨向成熟，故各高校首先應利用一卡通對學生在校內的實際消費情況進行統計。同時，高校應通過校內學生部門，對學生是否存在個人收入及收入來源進行調查。（2）在對學生校內情況進行調查后，高校應通過校外企業等對學生的校外情況進行調查。而學生在校外的實際消費情況，如出行工具等，高校可向交通部門求證。此外，對于學生家庭的實際情況，高校可通過學生家庭所在地的社區進行查實。（3）在對學生校內外數據信息進行調查后，高校應對其進行分類，確保其能夠清晰化。此外，因高校所調查的數據信息為學生隱私，故而在完成分類工作后，應對信息采取相應的保護措施，避免其發生泄露，從而對學生的身心健康產生嚴重影響。

（三）構建精準認定保障條件

構建相應的保障條件在高校貧困生認定中具有重要地位，因此高校應高度重視，其具體內容如下：（1）落實政策，以此為貧困生提供保障。針對該點，高校不僅應嚴格遵循教育部門所推出的政策，而且要根據自身的實際情況，對貧困生采取相應的認定方式。（2）擴大工作隊伍。隨著我國教育扶貧工作的持續推進，高校資助工作者的工作壓力正在日益增長。這不僅對保證工作人員的工作效率極為不利，而且會對貧困生認定的精準性產生嚴重影響。因此，在資金等方面允許的情況下，高校應擴大資助工作隊伍，并對現有的工作人員進行培訓，確保其能夠對大數據技術手段進行正確利用。（3）加強相關技術。先進技術是大數據背景下資助工作的重要組成部分，因此各高校必須積極優化相關系統，創設具有科學性的信息化平臺，并加強一卡通等系統的可靠性，確保其能夠準確記錄學生的實際消費情況。此外，高校應不斷優化貧困認定指標體系，以此提升家庭經濟困難學生認定的精準性。

六、結語

綜上所述，教育扶貧在我國扶貧工作中具有重要地位，因此各高校應對其給予高度重視，并對大數據技術進行正確使用。此外，高校應構建貧困生認定指標體系，靈活運用信息系統，加強認定方式的合理性。基于此，我國高校家庭經濟困難學生認定的精準性將顯著提升。

參考文獻

[1]袁怡琨.高校貧困生貧困指數精準測度系統的設計原理及可靠性分析[J].教育教學論壇，2020（52）：104-106.

[2]王軼中.陜西高校家庭經濟困難學生精準認定研究[J].中國新通信，2020，22（22）：242-244.

[3]袁怡琨.基于大數據的高校貧困生精準認定研究[J].高教學刊，2020（34）：120-122+126.

Research on Accurate Identification of College Students with Financial Difficulties in the Context of Big Data

DONG Bo

（School of Marxism， Nanjing City Vocational College， Nanjing， Jiangsu 211200， China）

Abstract： Poverty alleviation through education plays an important role in higher education， which can provide basic guarantee for students to continue their study in colleges and universities. With the advent of the era of big data， there are higher requirements for the identification of students with financial difficulties. Accurate identification is the basis of accurate funding. In the context of big data， the establishment of a database of students with family financial difficulties， which includes students family economic situation and consumption records during school， is helpful to accurately identify students difficulties in an open， fair and justice manner. Therefore， in order to improve the accuracy of poverty alleviation through education， this paper studies the issue of accurate identification of students with family financial difficulties in colleges and universities under the background of the era of big data， so as to provide a reliable basis for related work.

Key words： the age of big data; colleges and universities; family financial difficulties students; accurate identification