基于大數據平臺推動資助育人精準化發展

經濟資助，成才輔助，推動貧困學生德智體美勞全面發展，是資助育人的重點，也是我國扶貧減貧工作的重要內容。當前，高職教育階段貧困生資助管理面臨精度不準、形式單一、體制不健全等問題。充分重視和依托大數據技術，構建貧困生認定、資助信息化管理平臺，提高資助育人工作的精準化水平。在認定環節要確保數據真實、精準;在扶貧方案上要把控個性化、精確化;在整體統籌上要做好精準協同管理;在資助發展性上要達成育人目標。

結合高職教育普及化工作的開展，在校貧困生人數也越來越多，貧困生資助工作量、工作難度也隨之增大。當下，很多高職院校在貧困生認定中依然遵循“學生自主申請、院系評議、學校審核”等流程，依據《高等學校學生及家庭情況調查表》，以及街道辦、村委會出具的貧困證明材料。這些認定依據和認定流程在實施中存在諸多“盲點”，對貧困生無法做到精準識別，也制約了貧困生資助育人效率的提升。技術革新助推精準資助，成為資助育人工作的重要方向。改革傳統資助管理方式及管理手段，通過引入大數據技術來提高貧困生家庭及個人信息的采集、管理效率，為推進貧困生精準認定與資助奠定基礎。

一、高職院校資助育人工作面臨的主要問題

高職院校在推進貧困生資助育人實踐中，精準化資助成為必然選擇。資助育人工作要體現教育公平，要落實資助育人任務，切實提升教育質量。目前，資助育人工作還存在諸多難題。

（一）傳統認定方式存在漏洞，影響認定精準度

在資助育人工作中，貧困生的識別和認定是最基礎的工作。當前，很多高職院校在貧困生認定中，依據的是《教育部財政部關于認真做好高等學校家庭經濟困難學生認定工作的指導意見》和《教育部辦公廳關于進一步加強和規范高校家庭經濟困難學生認定工作的通知》兩個文件，采用由生源地民政部門加蓋公章的“家庭情況調查表”，以及街道辦、村委會出具的相關證明材料。認定依據本身，由生源地民政部門及所在街道、所在村組來認定，具有合理性、可行性。但一些地方對相關貧困家庭、貧困學生的考核工作落實不嚴密，特別是基層單位在出具證明環節存在人為性。民政部門又無力給予二次調研審查，可能會存在“偽貧困生”現象。同樣，在認定標準方面，高校參照的標準主要是城市居民最低生活保障標準，包括貧困家庭人均年收入等指標。這些指標與來自不同地區的大學生生源地相比，存在不均衡性，按照統一標準進行認定可能覆蓋面過大，極度貧困生與一般貧困生等額資助，引發不公平問題，甚至帶來認定工作矛盾和糾紛。另外，一些貧困地區、偏遠村落，因生活、求學歷程、思想及生活方式與城市學生存在差異性，可能會存在不愿意主動申請資助的現象，輔導員在未進行及時幫助情況下，可能會遺漏真正的貧困生，最終結果是導致貧困生資助工作缺乏精準度。

（二）資助形式單一，重“物質幫扶”，輕“發展性育人”問題突出

在扶貧減貧工作中，對貧困問題的化解，不能僅限于物質性幫扶，還要強調精神層面的幫扶。高職院校在資助形式上多以物質性幫扶為主，忽視對貧困生心理、精神、人際、就業層面的關注，導致資助育人工作存在諸多誤區。當前，高職院校在資助方式上以“獎、助、貸、減、免、補”為主要資助體系，在資助內容上，多以解決學雜費、生活費等經濟資助為主，具有外源式幫扶特征。從貧困生群體資助實踐來看，很多貧困生所面臨的困難絕非單一的“缺錢”問題。據相關組織調查顯示，有73%的貧困生對現有生活不滿意;有60%的貧困生對自我貧困背景感到羞愧;有25%的貧困生心理上有自卑感，不愿意別人知道自己的貧困處境。由此可見，現有的貧困生資助方式顯得單一，并未深入到貧困生的真正需求，特別是心理上的自卑感、自我封閉、社交障礙等問題，更應該給予人文關懷，將物質幫扶與發展性育人統合起來。

（三）資助機制不健全，資助育人成效不高

貧困具有社會性、復合性特征，貧困在一定范圍內將長期存在。對貧困生的資助育人工作，目前相關體制、機制還不完善，導致資助育人的成效難以顯著提升。在認定環節缺乏動態調整機制。很多院校在貧困生認定后，在一年周期內，按照貧困生資助審核結果給予貧困生資助。每年對貧困生進行一次資格審查，這種制度有助于維護資助政策的穩定性、連續性，但卻存在弊端，機制過于僵化。比如一些貧困生為享受國家和學校的貧困補助，可能會隱瞞家庭經濟狀況轉好這一事實，學校審查不到位，對貧困生家庭狀況缺乏動態追蹤。另外，一些突發性貧困學生，無法納入貧困生目錄，臨時申請流程環節多，手續繁瑣，降低了資助時效性。在資助模式上，高校貧困生資助本身有著繁瑣、復雜的工作流程，具有較高的專業性、政策性，但現階段，多由班級輔導員展開落實，學生管理部門負責審核。這一審核方式缺乏專業性，對貧困生群體難以做到客觀、全面、精準管理。

二、大數據技術在高職院校資助育人中的應用價值

改革貧困生資助育人工作模式，充分依托“互聯網+”技術手段，整合貧困生認定數據庫系統，實現資助工作由“保障型”向“精準型”的轉變，切實為真正困難的貧困生提供成長、成才保障。

（一）大數據技術，確保認定工作更精準

大數據技術在貧困生認定工作中的應用，可以對貧困生家庭經濟狀況、個體生活消費情況進行全面、真實的數據統計，提高貧困生資格認定的客觀性、公正性，真實、多樣、全面的數據也為細化認定指標提供了量化基礎。比如在數據采集階段，利用智能終端，對資助符合條件的大學生進行調查;在數據甄別、分析環節，利用大數據挖掘技術，能夠有效剔除存在偽造、偏差、異常的數據，提高數據分析的有效性。在認定程序環節，大數據技術可以優化認定流程，減少人為干擾。另外，通過對學生在校消費、網購等數據分析，輔助識別貧困生，提高幫扶公正性。

（二）大數據技術，提升扶貧方案精準化

提高精準幫扶是貧困生資助育人工作的重要目標，也是當下資助工作的重點和難點。傳統資助方式對貧困生家庭經濟狀況采集信息少，導致定性容易，定量難。在資助方案上，多依賴于輔導員、學生管理部門的經驗判斷，缺乏精準化資助方案。大數據技術借助于海量數據分析、數據關聯，為貧困生資助方案的制定提供精準決策依據。如根據貧困生的個性特征、綜合素質，設定差異化資助方案。利用合理算法，引入加權計算，精準識別貧困生的資助需求。大數據技術可以對院系勤工助學崗位數量、性質、薪資水平、能力要求進行分析，并根據貧困生人群特點，實現用人部門與學生專業、技能、意愿相匹配。6029DA17-CD8D-4566-801E-341BB7DFD02E

（三）大數據技術，保障貧困生管理更精準

貧困生資助管理工作具有系統性、復雜性特點，涉及資助政策、學生信息采集、資格審查、資助經費發放、助學項目落實等工作。過去的貧困生管理涉及多個部門，千頭萬緒，協同配合成為難題。利用大數據技術可以對貧困生相關數據進行整體統籌和協同管理，不同部門、不同人員利用“互聯網+大數據”，可以實現對相關信息的快速查閱、統計和分析，增進部門間的協調與信息共享。另外，大數據平臺的搭建，可以滿足圖文、音視頻等不同渠道、不同性質、不同形式信息的聚合管理，利用數據挖掘技術，可以全面掌握全校貧困生資助工作情況及總體進度，精準匹配資助需求，提高資助工作統籌性和協同性，大大提升資助管理工作效率。

三、高職院校大數據精準資助育人平臺的構建

當前，大數據技術與資助工作的融合，為推進資助育人提供了技術支撐。高職院校要著力做好大數據資助管理平臺建設，充分發揮信息技術優勢，實現資助育人精準管理。

（一）構建貧困生大數據資助系統，提升資助育人效率

大數據技術，簡言之就是通過對高職院校貧困生相關數據的采集、整合，搭建大數據管理平臺，利用數據分析、數據挖掘技術來優化資助育人工作模式，提升管理精準度。在系統構成上，有數據生成、數據分析、結果顯示三大模塊。數據生成模塊重點是對貧困生相關數據進行采集、錄入，為后續數據分析提供準備。在采集環節，要注重數據的系統性、全面性、真實性。比如在貧困生基礎信息采集中，對生源地數據進行全面覆蓋，包括生源地是否列入貧困縣（村），生源地居民人均年收入水平，生源地最低生活保障線，生源地貧困補助政策等。同樣，在家庭狀況方面，包括家庭人口、父母職業、家庭收支、兄弟姊妹就學狀況等。在校內外數據采集方面，主要包括所在校地區“獎、助、貸、補”等相關政策及配套措施，校外社會性勤工助學崗位情況、校內勤工助學崗位情況，貧困生資助歷史數據等。另外，對貧困生日常消費記錄的采集，包括校園卡消費情況、在校學習情況、參與公共活動狀況等。在數據分析模塊，主要是結合數據挖掘、數據統計需要，引入不同算法，來滿足資助信息輸出需要。比如利用數據網絡挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等技術，引入大數據融合技術審視和分析方法，對收集的數據進行分析，為資助工作提供科學依據。在結果呈現模塊，主要對統計分析結果進行可視化顯示，如以圖表形式展示統計結果。另外，從動態追逐視角，借助于時間軸來對貧困生家庭狀況、個人學習狀況進行實時動態監控。

（二）細化貧困生認定及資助指標體系，實現精準識別與個性化資助

在高職院校大數據貧困生資助平臺建設中，利用大數據技術，細化各項貧困生認定及資助管理指標體系，建立全面的數據甄別、篩查、分析標準。通過前期數據的采集、統合，生成大數據，接著要設定具體的評價指標，來對相關數據進行區分、界定，提高大數據分析與處理能力，為決策者提供有價值的參考依據。關于指標體系的制定，針對貧困生認定工作需要，設定評價指標。對貧困生數據庫相關字段、信息進行綜合研判，提煉審核定性指標，再引入數據分析技術，對結果進行呈現，并轉化為定量指標。比如貧困生認定指標，包括生源地指標、家庭經濟狀況指標、院系指標、個體指標四個層次。生源地指標，詳細記錄生源地相關數據及信息;家庭狀況指標，作為貧困生認定的主要依據;院系指標，記錄學生在校學習、生活相關數據，特別是日常消費開支，作為階段性資助審查的重要依據。資助指標體系主要是對學生認定審核后，對其學習生活、日常消費、能力素質、個性特征等設定評價指標。該類指標主要反映學生總體成長狀況，以及學習生活狀態。比如對某貧困生在日常消費記錄中，發現高于貧困生均值，而其在社會交往、公共活動參與方面低于均值，說明該生需要發展性育人幫助，而非經濟性資助。

（三）組建專業化資助育人團隊，提升大數據平臺應用效能

貧困生資助育人大數據平臺的建設還需要具有大數據技術、具備相應專業化技能的人才團隊來充分挖掘大數據平臺優勢，提高貧困生資助精準性水平。當前，很多院校在貧困生資助育人工作中，精通大數據技術、懂得專業技能的人才偏少，建議從兩方面來改善：一是要做好優秀人才的引進。對接科研院校、其他高新技術企業，做好人力資源的引進，來滿足大數據領域人才欠缺問題。通過人才引進，充實現有管理團隊。二是加強本校人才的培訓與培育。建議委托科研院所培育現有人員，通過專門化培訓活動，切實強化本校人才的管理技能。可以通過師資調配方式，將校內培訓與校外進修相結合，拓寬培訓渠道。整合教育學、心理學、思想政治學、管理學等專業化人才，打造高素質資助育人管理團隊。

四、結語

對高職院校貧困生大數據資助育人平臺建設要科學規劃，做好協同分工與部門聯動，從政策、制度、數據系統平臺、人才團隊、保障機制等方面，明確責任，細化制度，確保各項工作有序展開。另外，要加強大數據安全管理，做好數據安全保護，從硬件、軟件投入上為大數據管理提供安全保障。

【基金項目：重慶工業職業技術學院黨建專項課題項目《基于決勝全面建成小康社會的發展型資助體系研究》（項目編號：GZY2021-ZX-33）;重慶市教育委員會人文社會科學研究項目“基于‘五育協同的發展型資助體系研究”（項目編號：21skxszz03）。】

（郎璐米，碩士，助教，研究方向：大學生思想政治教育、管理學。）6029DA17-CD8D-4566-801E-341BB7DFD02E