大數據技術助力高校精準資助工作探析

路麗梅 范 繼

（江蘇科技大學蘇州理工學院 江蘇蘇州 215600）

前言

近幾年，國家對高校貧困大學生的資助力度不斷加大，新政策不斷出臺，但高校資助過程中的精準性、公平性、長效性有待提升，如對家庭經濟困難學生的精準識別認定，對貧困學生的人文關懷、精神幫扶、心理疏導等有待加強。大數據技術在資助工作中的運用，能夠助力高校資助工作全過程精準、全方面無憂、全方位育人。

一、大數據下的精準自助特點

新時代背景下，大數據在各行各業的應用逐漸深化，為各行各業的發展和完善提供了良好借鑒和方向。習總書記提出了精準扶貧概念，意在強調扶貧工作的精準高效。于是，教育管理工作基于習總書記的講話精神提出了精準資助策略，意在通過大數據手段提高大學生資助工作的實效，改革資助工作當中的不完善之處，實現對學生的有效資助，助力學生實現良好的發展。大數據的不斷發展在各行各業大放異彩，大數據的特點使得各行業都在積極運用這一新技術加強行業發展，促進社會的不斷進步。教育管理工作針對學生資助工作的特殊性，也在積極運用大數據這一新手段，提高工作效率，加強對資助工作的監督，保證學校的資助能夠準確地發放到需要的學生手中，幫助學生解決實際困難。

分析高校資助工作呈現的特點，首先，大數據下的資助工作更為高效、準確，大數據在學生貧困程度的認定工作當中發揮了巨大作用，使得認定工作變得高效、直接，省去了一些工作過程，有助于將資助資金及時準確發放到學生手中。其次，大數據背景下的高效資助工作向多元化、精細化方向發展，傳統的高校資助工作以單一的資金資助為主，每年為貧困學生發放一定金額的助學金幫助學生度過生活上的困難。隨著現代社會的發展，扶貧工作總結出扶貧更要先扶“志”和“智”，對于學生資金方面的幫扶固然重要，可是資金資助有其局限性，如果能夠運用大數據幫助學生開展一些勤工儉學方面的活動，那么就可以讓學生在體面的勞動當中獲得與自身價值對等的資助。這樣就可以幫助學生樹立正確的就業觀念，促進學生的全面發展。

二、高校資助工作當中存在的問題

（一）貧困生的認定缺乏科學標準

高校資助工作的出發點是良好的，資助工作的初衷是為貧困學生解決一些經濟困難，幫助學生能夠安心學習，免去一些后顧之憂，從而能夠更加專注于學習。一般的貧困生認定工作需要學生提出申請，并提交一些相關材料，貧困生的認定工作看似嚴謹，但是在實際的工作中，貧困生的認定工作難免出現一些漏洞，給資助工作帶來了不利影響。審批和投票一些看似民主、公平的過程實則存在一些因為人為因素出現的不合理現象和違規問題，導致一些真正的貧困學生得不到需要的資助金。

（二）缺乏動態管理和人文關懷

資助工作的開展一般在學期初進行，而且經過首次認定之后，容易出現對于學生動態管理缺失的狀況。雖然這一學期學生符合貧困生條件，理應得到相應的資助，但在經過一學期或者一學年時間后，需要對學生進行二次認定，對學生的狀況進行再次認定。當前資助工作的開展過程當中，對于學生的認定工作存在一定的固定思維，對學生的二次認定工作缺失，使得資助工作嚴謹性不足。資助資金一旦發放到學生手里之后，學校的資助工作幾乎就會停頓，缺乏為學生發展進行深層次考慮的動力，較為關注資金層面的資助和幫助，缺少從人文角度為學生提供幫助和支持，使得學生雖然得到了資金幫助，但是在成長發展當中的困難仍然得不到解決，精準資助中扶“志”和扶“智”工作得不到有效體現。

三、大數據技術助力高校精準資助工作的有效路徑

（一）大數據精準認定中的影響因子

新時代針對扶貧工作要求精準扶貧，精準脫貧，對于高校資助工作，更需要做到精準資助，嚴格規范資助工作認定評審程序，特別是在家庭經濟困難學生認定和評審環節中，不能僅根據學生提供的家庭經濟情況調查表，要充分利用好互聯網大數據優勢，建立定性和定量相結合的調查認定方法，進一步提高精準識別和精準資助工作。

大數據精準認定過程中挖掘的重點是客觀內容數據和行為軌跡數據，根據高校大學生貧困認定的實際情況和要求，建立和學生相關的完整、科學的大數據檔案庫，從檔案庫中構建出科學性、全面性的認定評價因素。選取區別不同的影響因子，一級影響因子：家庭類型、家庭收入情況、學生在校表現；二級影響因子：家庭區域、家庭成員、健康狀況、學生日常消費等。根據以上影響因子指標通過大數據云計算的聚類分析以及語義分析等，測評大學貧困生的貧困等級趨勢，進而開展貧困生認定。除此之外，學校資助部門需要定期抽測經濟困難學生的各項影響因子指標，全面動態掌握學生真實的家庭經濟狀況，同時開展線下人工與線上大數據交叉復核，不斷提高貧困生資助的精準度。[1]

（二）大數據助力精準資助中的價值體現

通過建立大學生大數據檔案庫，進行精準的數據統計和數據分析，從龐大復雜的數據中挖掘出能客觀反映學生真實的生活學習狀態和家庭經濟情況。這不僅為精準資助過程中的精準認定環節提供了科學有效依據，同時可以將大數據技術運用到對受助學生的教育、管理和培養過程中。高校資助管理部門連同學生教育管理者可以通過大數據整合比對，深入挖掘數據關鍵指標和數據特點，如學生其中一段時間上課考勤記錄異常，早晚出入寢室時間較以往有變化，校園一卡通及銀行卡消費變化異常等，通過這些數據變化有針對性地了解學生本人或家庭是否有變故，從而實施重點檢測和動態管理，進而融入人文關懷，達到資助育人的效果，使得“扶貧”變成“扶智、扶志”，真正實現將立德樹人理念融入資助育人全過程，切實發揮資助育人功效，提高人才培養質量。

（三）大數據助力發展型幫扶

新時代立德樹人背景下，高校資助工作的出發點和落腳點都體現在育人上，實現育人才是資助的最終目標。因此，高校應該對資助育人功效進行強化，更應該關注對學生的思想政治教育，綜合素質和核心競爭力的培養。

高校可以將貧困生在高校中的具體表現二次輸入到大數據檔案庫中，具體指標主要有學習成績、評優評獎、德育評議、違紀處分、技能大賽、義工時長、勤工儉學、科技文化、實習就業等，然后利用大數據技術再次進行系統分析，實現對獲得資助后學生發展情況的全面掌握，根據實際需要開展其他全方位幫扶工作。

例如，學校可通過建立家長、班級、學院、學校四位一體的心理健康工作體系，積極開展貧困生自我悅納教育，關注貧困學生的心理；通過團建、黨建、主題班會等開展形式多樣的誠信感恩勵志教育活動，如貧困生認定過程中的誠信簽名，感恩系列活動日，通過情操育人活動做好貧困學生的思想引領；通過班級內部學習骨干，優秀黨員干部對接學習幫扶小組；通過研究生或學院專業教師資源開展專業認知交流、學術競賽、科研創新激發學生學習興趣、開拓學習視野，切實增強貧困學生的學習能力和綜合競爭力；通過職業生涯規劃大賽、簡歷制作大賽、學業導師跟蹤幫扶指導機制、企業導師經驗分享項目扶持等，加強貧困學子就創業能力培養。通過引導育人、情操育人、實踐育人等多途徑、多形式的育人方式，如加強朋輩育人，線上線下多渠道挖掘貧困生中自強不息、品學兼優的典型進行宣傳，充分發揮朋輩的榜樣作用。此外，高校還可積極組織開展各項志愿服務、公益活動，提升困難學生的服務奉獻意識，鼓勵受助畢業生，在有一定經濟基礎的時候反哺學校，傳播正能量，樹立立德樹人典型，并通過一系列思想心理引導幫扶、學習能力幫扶、就創業能力培養三位一體全方位助力貧困學生可持續全面發展。[2]

四、總結

在大數據技術的支持下，學校通過不同影響因子指標建立大數據檔案庫實現資助對象精準認定，通過深入挖掘數據關聯性及規律，對學生實施重點檢測和動態管理，根據受助學生二次大數據檔案庫開展對貧困學生的發展型幫扶，通過受助前后學生檔案庫比對，構建大數據在資助過程中的評估和反饋機制，從而不斷完善資助管理工作體系。因此，大數據技術的嵌入大大提高了精準資助工作的成效，能落實大數據助力精準資助理念，增強資助育人工作的科學性、有效性、系統性。