大數據時代基于層次－模糊評價法的大學生資助績效評價指標體系設計

摘要：依托大數據技術實現精準資助是新時期大學生資助管理改革的主要方向。采用新的視角，開展基于大數據的資助績效研究，可以提高資助效率，客觀了解大學生資助的有效性，促進大學生資助的科學化、規范化。本文基于大數據的設計思想，創新引入層次-模糊理論，綜合運用層次分析法和模糊評價法，構建了大學生資助評價體系，并對現有的指標體系進行完善；通過大數據收集G大學的資助績效評價數據，進行數據分析，找出資助工作中存在的問題，并提出解決方案。本研究可以為大學生資助績效評價和資助體系的完善提供決策建議。

關鍵詞：大數據；層次－模糊評價法；大學生資助；績效評價指標

引言

近年來，隨著我國大學生獎助學金政策的大力推行以及大學生助學貸款政策的不斷完善，我國的大學生資助體系日漸完備[1]。然而，在大學生資助工作中，由于大學生資助績效評價體系不完善，使得大學生資助工作無法形成有效的反饋，資助效率不高 [2]。在大數據時代，利用信息和數字技術收集貧困生的家庭和個人信息，準確識別和資助高校貧困生，已成為必然選擇[3－4]。因此，在大數據時代，如何借助信息和數字技術創新大學生資助工作，已成為大學生資助管理研究的熱點問題。

本文利用大數據技術創新大學生資助績效評價，采用層次－模糊評價法設計大學生資助績效評價指標體系，并確定各級指標權重。以G大學為例，通過實證分析，找出G大學資助績效工作中存在的問題，提出解決方案。

1. 設計方法

1.1 基于大數據的設計思想

所謂大數據，指的是一種新型的數據處理技術。在大學生資助績效評價指標體系的設計中，大數據和指標是相互滲透的關系。指標為大數據提供評價標準，大數據為指標獲取大量相關數據并進行分析。因此，基于大數據的大學生資助績效評價指標體系應該符合以下幾個原則。

1.1.1 基于大數據的大學生資助績效評價指標體系能反映資助的目的

所謂績效評價，是檢驗大學生資助工作的具體成效，具有一定的目的性。因此，基于大數據的大學生資助績效評價指標體系能反映資助的目的，可以驗證大學生資助工作對大學生教育的成效。

1.1.2 基于大數據的大學生資助績效評價指標體系具有可操作性

基于大數據的大學生資助績效評價指標體系不能僅僅是一個理論體系，還應能夠有效地指導實踐，具有可操作性。通過大數據能夠快速獲得想要的信息，同時評價指標也要能夠有效使用，這才是可靠的大學生資助績效評價指標體系。

1.1.3 基于大數據的大學生資助績效評價指標體系具有動靜合一性

信息社會的一大特征就是發展速度快。因此，基于大數據的大學生資助績效評價指標體系應具有動靜合一性，能夠隨信息社會的變化而變化，以適應新社會的需要；同時，在一定條件下，又能不考慮小的變化，維持現狀。

1.2 層次－模糊評價法

層次—模糊評價法是結合了層次分析法和模糊評價法的優勢，取長補短，從而提高大學生資助績效評價指標體系的合理性和準確性[5－6]。層次—模糊評價法的具體實現流程如圖1所示。

2. 指標體系設計

2.1 指標體系構建

依據大數據的設計思想，本著體現資助的目的、具有可操作性和動靜統一性等原則[7]，應用層次－模糊評價法，確定了大學生資助績效評價指標體系，如圖2所示。

在貧困學生的認定指標中，規章制度的完整性用來衡量是否有一套關于貧困生身份認定的規章制度[8]。

貧困生資助的目的是通過一定的識別機制，將有限的助學金資源分配給貧困學生。貧困學生資助資源的籌措主要包括中央財政投入比重、地方財政投入比重、高校投資比重、社會力量投入比重。中央財政投入比重是指中央財政資助份額，地方財政投入比重是指地方政府財政投入占貧困學生資助總額的比例，高校投資比重是指高校投入占貧困學生資助總額的比例，社會力量投入比重是指社會力量投入占貧困學生資助總額的比例。

貧困學生資助資源的配置直接影響到資助學生的效益，是衡量高校資助學生效益的主要指標。它有4個二級指標：資助資源配置比例、資源配置理念的優化性、資源項目的整合性、資源配置模式的多級性。資助資源配置比例是指不同地區、院校、專業等資助資源分配比例；資源配置理念的優化性，是指是否擴大傳統輸血方式，免費轉為造血方式和還款方式的財政資助；資源項目的整合性，是指如何設置貧困生資助額度；資源配置模式的多級性用來衡量籌資方式的不同模式。

貧困學生資助的社會效應指標主要包括：貧困生的優秀人才培養、社會公眾的認可度、高等教育發展的適應性、高校和社會的穩定性、輿論引導的有效性。貧困生的優秀人才培養是指將有才華的貧困學生送入社會，為社會做出貢獻等；社會公眾的認可度是指公眾對高校貧困生助學金的認可程度；高等教育發展的適應性是指資助是否適應高等教育的發展；高校和社會的穩定性是指貧困生資助工作是否促進高校與社會和諧發展；輿論引導的有效性反映貧困生資助的輿論影響等。

貧困學生資助政策指標包括政策的價值性、政策的合法性、政策的有效性、政策的回應度。政策的價值性是指貧困學生決策者基于價值判斷的集體選擇；政策的有效性是指貧困生資助政策的效益目標，貧困學生資助政策是以最低成本獲得最大效益，最大限度地發揮貧困學生資助政策的作用；政策的回應度是指貧困生的接受程度。

2.2 確定指定權重

按照層次－模糊評價法，先咨詢了有關專家，對各級指標的重要性進行排名，得出各級指標的AHP矩陣，計算出A1-A6的指標權重，最后檢驗一致性。基于層次－模糊評價法的大學生資助績效評價指標權重如表1所示。

3. 實例分析

3.1 數據收集

本次問卷調查主要以G大學貧困生資助工作為例。調查的主要對象是大學生的助學金管理者和G大學學生。問卷的發放采用了書面問卷、電子問卷兩種形式。學生主要采用書面問卷的形式，管理者則采用電子問卷的形式。

調查的內容主要分為兩部分，一是G大學貧困生資助工作的評價，二是調查對象的基本情況。第一部分是按照圖2的A1-A6來進行設計的，本著簡明扼要的原則，設計的問題只有四個選項，即“優、良、一般、差”。然后，組織人員對問卷進行回收整理，去掉無效的問卷，將有效問卷的數據進行記錄，使調查結果更加有效可靠。

3.2 評價結果

以指標A1為例，將原始數據轉換成模糊評價矩陣F1，如公式（1）所示。

（1）

然后，可得A1二級指標的模糊評價向量如公式（2）所示。

B1= A1·F1

=（0.0448，0.0913，0.2272，0.2272，0.4095）·

＝（0.4550， 0.4061， 0.0810， 0.0579）

（2）

按上述方法，可得模糊綜合評價集如公式（3）和公式（4）所示。

（3）

B=A·F=

=（0.4339， 0.4318， 0.0933， 0.0397）

（4）

最后，可得G大學的大學生資助績效評價結果如公式（5）所示。可知，G大學的大學生資助工作處于良好水平。

（5）

結語

本文的研究可以科學評價貧困生的資助績效，并且克服貧困生資助過程管理中實施效果的主觀評定弊端。本文基于大數據的基本思維，設計大學生資助績效評價指標體系，采用層次分析法確定各級指標權重。以G大學為例，通過實證分析，應用模糊綜合評價法，找出G大學貧困生資助績效工作中存在的問題，提出解決方案。從評價結果可以看出，G大學貧困生資助工作評價得分為78.89分，表明略高于良好水平，可以從以下幾個方面進行改進：第一，為了解決G大學的問題，可以建立健全大數據精準資助系統；第二，構建完善的貧困生認定及資助指標體系；第三，借助大數據技術跟蹤、記錄、分析每個學生的日常信息，對學生的行為進行分析。

參考文獻：

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[3]劉佳，朱學博.大數據視域下高校貧困生資助的路徑探析[J].內蒙古財經大學學報，2022，20（2）：27-30.

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[6]陳翠，陳麗軍.森林研學系統共生績效評價研究——以大別山國家森林公園為例[J].林業經濟，2021，43（7）：71-82.

[7]楊建勇，馬陳靜.讓數據充滿情感：新發展階段高校貧困生資助體系的構建[J].重慶電子工程職業學院學報，2022，31（2）：39-43.

[8]Qiu L，Yang WB，Wang T.The evaluation of the performance of the poor students in colleges based on the fuzzy comprehensive evaluation method[J].Journal of Intelligent and Fuzzy Systems，2021，（1）：1-12.

作者簡介：楊文斌，碩士，講師，研究方向：教育管理、公共管理；邱嵐，碩士，副教授，研究方向：通信與信息系統、高等教育。

項目基金：2020年江西科技學院人文社科項目——教育公平視域下的高校貧困生資助績效模糊綜合評價研究（編號：RW2015）。