大數據驅動下的高校資助決策優化研究

摘 要 隨著大數據技術的快速發展，高校資助決策面臨新的機遇與挑戰。文章通過分析大數據在高校資助決策中的應用現狀，探討了大數據驅動下高校資助決策優化的主要路徑。研究發現，大數據可以提高資助精準度、優化資源分配、實現動態監管，但同時也存在數據質量、隱私保護、技術壁壘等方面的問題。為此，文章提出構建多源數據融合平臺、完善資助評估體系、加強數據安全管理等優化建議，以期為提升高校資助決策的科學性和有效性提供參考。

關鍵詞 大數據；高校資助；決策優化；精準資助

中圖分類號：G647"""""""""""""""""""""""""""""""""" 文獻標識碼：A""""" DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2024.35.048

Research on Optimization of University Funding Decisions Driven by Big Data

DONG Yanan， FAN Yujie

（Nanjing Tech University 2011 College， Nanjing， Jiangsu 211816）

Abstract With the rapid development of big data technology， university funding decisions are facing new opportunities and challenges. The article analyzes the current application status of big data in university funding decisions and explores the main paths for optimizing university funding decisions driven by big data. Research has found that big data can improve funding accuracy， optimize resource allocation， and achieve dynamic regulation， but at the same time， there are also issues such as data quality， privacy protection， and technological barriers. Therefore， the article proposes optimization suggestions such as building a multi-source data fusion platform， improving the funding evaluation system， and strengthening data security management， in order to provide reference for enhancing the scientific and effective decision-making of university funding.

Keywords big data; university funding; decision optimization; precise funding

高等教育資助是保障教育公平、促進人才培養的重要舉措。近年來，隨著信息技術的快速發展，大數據在教育領域的應用日益廣泛，為高校資助決策帶來新的發展機遇。大數據技術能夠整合多維度信息，挖掘潛在規律，為資助決策提供更加全面和精準的數據依據。然而，如何有效利用大數據優化高校資助決策，仍然是個極具挑戰性的問題。基于此，深入研究大數據驅動下的高校資助決策優化策略具有重要的理論和實踐意義。

1" 大數據在高校資助決策中的應用現狀

1.1" 數據采集與整合

高校資助決策的數據采集與整合正逐步實現全面化和系統化。根據《教育部等六部門關于做好家庭經濟困難學生認定工作的指導意見》，高校建立了包括學生基本信息、家庭經濟狀況、學習表現等在內的多維度數據庫。同時，通過與民政、扶貧、殘聯等部門的數據共享，實現了跨部門信息的整合。例如，全國學生資助管理信息系統的推廣使用，促進了各類資助數據的統一管理。該文件要求“將全國學生資助管理信息系統、技工院校學生管理信息系統與民政、扶貧、殘聯等部門有關信息系統對接，確保建檔立卡貧困家庭學生、最低生活保障家庭學生、特困供養學生、孤殘學生、烈士子女、家庭經濟困難殘疾學生及殘疾人子女等學生信息全部納入家庭經濟困難學生數據庫”[1]。然而，數據采集的標準化程度和信息共享的深度仍有待提高。

1.2" 需求分析與預測

大數據技術在高校資助需求分析與預測中的應用日益深入。《關于進一步落實高等教育學生資助政策的通知》強調了完善精準資助機制的重要性，這推動了基于數據分析的需求評估模型的構建。該通知要求“各省級教育、財政部門要根據經濟社會發展水平、城市居民最低生活保障標準以及財力狀況等因素，確定本地區家庭經濟困難學生的認定指導標準”。高校運用機器學習算法，對學生的經濟狀況、學業表現、心理健康等多維數據進行分析，實現對潛在資助對象的早期識別和精準畫像。預測模型的應用使得資助需求的動態變化可被及時捕捉，為制定前瞻性的資助政策提供了依據。然而，預測模型的準確性和適應性仍需進一步提升，以更好地落實文件中“確保應助盡助”的要求。

1.3" 資助方案制定與評估

大數據驅動下的高校資助方案制定與評估呈現出智能化和精細化的特征。《關于完善學生資助體系加強資助經費管理的意見》提出了“建立家庭經濟困難學生資助標準動態調整機制”的要求，促使高校利用大數據技術優化資助方案。該文件強調要“根據學生家庭經濟困難程度實施分檔資助，優先資助特別困難學生，適當提高比較困難學生資助標準，兜底保障一般困難學生”，這為高校運用數據分析方法提供了政策依據。通過對歷史資助數據的挖掘分析，高校能夠更科學地設定資助標準，合理分配資助資源。在評估環節，大數據分析使得資助效果的量化評價成為可能[2]。高校通過追蹤受助學生的學業進展、就業情況等長期數據，全面評估資助政策的實施效果，這與文件中提出的“加強資助資金使用績效評價”要求相呼應。然而，如何平衡數據驅動與人文關懷，確保資助方案的公平性和靈活性，仍是需要深入探討的問題，這也體現了文件中“堅持以人為本，注重保護學生尊嚴”的原則。

2" 大數據驅動高校資助決策面臨的挑戰

2.1" 數據分散與整合困難

高校資助決策所需的數據來源廣泛，包括學生基本信息、家庭經濟狀況、學習表現、日常消費等多個維度，這些數據往往分散在教務、學工、財務等不同部門的信息系統中。同時，還需要整合來自民政、扶貧、殘聯等外部部門的數據。數據分散導致信息孤島，阻礙了全面準確的資助決策。此外，不同來源的數據在格式、標準和質量上存在差異，增加了數據整合的難度。例如，家庭經濟狀況數據可能存在不準確、不及時或不完整的情況，影響決策的可靠性[3]。跨部門數據整合過程中，數據標準不一致、格式不兼容等問題普遍存在，增加了數據清洗和整合的工作量。這些因素共同構成了高校利用大數據進行精準資助決策的首要挑戰。

2.2" 資助效果評估不足

傳統的高校資助效果評估方法往往過于簡單化，主要關注資助資金的發放情況和受助學生的基本學習狀況，難以全面、深入地評估資助政策的實際效果。在大數據時代，雖然有了更多的數據支持，但如何有效利用這些數據進行科學、系統的評估仍是一項挑戰。首先，缺乏統一的評估指標體系，難以對不同高校、不同類型的資助項目進行橫向比較。其次，評估往往局限于短期效果，忽視了資助政策對學生長期發展的影響。再者，現有的評估方法難以有效識別和量化資助政策對學生在學習動力、心理健康、社會責任感等方面的潛在影響。此外，評估結果的應用也面臨挑戰，如何將評估結果有效地轉化為政策調整和優化的依據，仍需進一步探索。

2.3" 數據安全與隱私保護風險

在利用大數據優化資助決策的過程中，學生隱私保護和數據安全成為高校面臨的重要挑戰。資助決策涉及學生的家庭經濟狀況、個人消費習慣、學習表現等敏感信息，如何在數據采集、存儲、分析和使用過程中保護學生隱私權，是高校需要慎重考慮的問題。隨著數據規模的擴大和價值的提升，數據泄露和濫用的風險也隨之增加。例如，未經授權訪問學生個人信息、濫用學生消費數據、泄露家庭經濟狀況等問題可能對學生造成不利影響。此外，跨部門數據共享過程中的安全風險、第三方數據處理機構的管理風險等也不容忽視。如何在充分利用數據提升決策精準度的同時，有效保護學生隱私和數據安全，是高校面臨的重要挑戰。

2.4" 專業人才儲備不足

大數據驅動的高校資助決策優化面臨專業人才儲備不足的挑戰。這一挑戰主要表現在三個方面。首先，大數據分析技術的復雜性和專業性要求相關人員具備較高的技術水平，而當前高校資助工作人員普遍缺乏這方面的專業知識和技能。其次，大數據分析不僅需要技術能力，還需要深入理解教育資助領域的特點和需求，這種復合型人才在市場上相對稀缺。再者，高校管理層對大數據在資助決策中的應用價值認識不足，導致在人才引進和培養方面投入不夠。此外，由于高校資助工作的特殊性，相關人才需要具備數據分析能力、教育背景知識、政策理解能力等多方面素質，這進一步增加了人才培養和引進的難度。人才儲備不足直接影響了大數據技術在高校資助決策中的有效應用和深度發展。

3" 大數據驅動下高校資助決策優化的建議

3.1" 構建多源數據融合平臺

高校應構建一個綜合性的多源數據融合平臺，整合來自不同部門和外部機構的數據。該平臺可以采用數據湖技術，允許存儲結構化、半結構化和非結構化數據。平臺應包括數據采集、清洗、存儲和分析等功能模塊。高校可以通過接口實時采集學生一卡通消費數據、圖書館借閱記錄等，并定期從教務系統導入學習成績數據。平臺還應與民政、扶貧等部門建立數據共享機制，通過安全的數據交換通道定期更新學生家庭經濟狀況信息。在數據清洗環節，高校可以使用機器學習算法自動識別和修正異常值，如異常高的消費記錄或不合理的家庭收入數據。數據存儲可采用分布式文件系統，確保大規模數據的高效存儲和訪問。平臺還應提供數據可視化工具，如交互式儀表盤，使資助工作人員能直觀地分析學生經濟狀況變化趨勢，識別潛在的資助需求。

3.2" 完善資助評估體系

高校應建立全面、動態的資助評估體系，涵蓋短期和長期效果評估。學校可以設計多維度的評估指標，包括學習表現、心理健康、社會參與度等。評估人員可以通過分析受助學生的成績變化、圖書館使用頻率、參與社團活動情況等數據，評估資助對學習積極性的影響。高校可以引入預測性分析模型，利用機器學習算法預測受助學生的學業完成率和就業前景。學校可以建立一個基于隨機森林算法的模型，輸入包括學生的學習成績、出勤率、社交網絡活躍度等特征，預測學生的學業成功概率。高校可以實施對照測試來評估不同資助策略的效果[4]。例如，對兩組相似背景的學生分別實施不同金額或形式的資助，通過對比分析確定最有效的資助方案。此外，學校應建立長期跟蹤機制，通過校友網絡和社交媒體數據，分析資助對畢業生職業發展的長期影響。高校還可以利用自然語言處理技術分析學生的反饋意見，及時調整資助政策。

3.3" 加強數據安全管理

高校應實施全面的數據安全管理策略，確保學生隱私得到有效保護。學校可以建立數據分級保護機制，對不同敏感度的數據采取不同級別的安全措施。高校可以使用多因素認證系統控制對高度敏感數據（如家庭收入信息）的訪問。學校應利用數據脫敏技術，在數據分析過程中使用假名或加密標識符替代真實身份信息。可以采用匿名化技術，確保任何特定個體無法被唯一識別。還可以使用區塊鏈技術記錄數據訪問和使用日志，保證數據操作的可追溯性。例如，每次數據訪問都會生成一個不可篡改的記錄，包含訪問者身份、訪問時間和目的等信息。高校應實施動態數據訪問控制策略，根據用戶角色和具體場景動態調整數據訪問權限，還可以開發一個基于角色的訪問控制系統，結合情境感知技術，根據時間、地點等因素自動調整訪問權限。另外高校還應定期進行安全審計和滲透測試，及時發現和修補安全漏洞。

3.4" 培養復合型人才

高校應建立系統的人才培養和引進機制，打造具備數據分析能力和教育資助專業知識的復合型人才隊伍。學校可與相關院系合作，開設“教育大數據分析”專項課程，內容涵蓋數據挖掘、機器學習和教育政策分析。應建立校內輪崗制度，安排資助工作人員參與為期3―6個月的數據分析項目，提升技術能力。學校可定期邀請業界專家舉辦研討會和工作坊，分享大數據應用實踐。設立“數據分析師”崗位，提供有競爭力的薪酬和職業發展路徑，吸引專業人才[5]。鼓勵跨部門協作，組建由資助工作者、信息技術專家和教育研究人員組成的跨功能團隊，共同推進大數據在資助決策中的應用。這些措施將有效提升高校在大數據驅動資助決策方面的人才儲備和應用能力。

4" 結語

大數據時代為高校資助決策優化提供了新的技術支撐和發展方向。充分利用大數據技術，高校可以實現資助決策的精準化、科學化和動態化，從而提高資助工作的效率和效果。然而，在推進大數據驅動的資助決策優化過程中，仍需要不斷完善數據采集與分析體系，加強數據安全管理，培養專業人才，以應對技術發展帶來的新挑戰。未來，隨著大數據技術的進一步成熟和廣泛應用，高校資助決策優化將迎來更大的發展空間，為促進教育公平和人才培養作出更大貢獻。

基金項目：2022年南京工業大學黨建與思想政治教育研究課題“‘三全育人’視角下高校基層黨組織育人體系構建”（SZ20220208）；2019年江蘇省高校哲學社會科學研究一般項目“大數據思維下高校貧困生的精準資助研究”（2019SJA0190）。

參考文獻

[1] 劉鳴，許鐘元，齊云鶴.基于決策樹算法的高校學生精準資助策略[J].黑河學院學報，2019，10（10）：118-120，140.

[2] 劉欣，邢露萍.大數據背景下高校精準資助實施路徑研究[J].互聯網周刊，2024（13）：72-74.

[3] 蔡青.基于大數據技術的高校資助工作精準化平臺設計與實現[J].中國新技術新產品，2024（2）：48-50.

[4] 張耀方.大數據背景下高校資助對象精準認定研究[D].太原：山西財經大學，2018.

[5] 張瑋.高校智慧資助平臺建設探索[J].安徽水利水電職業技術學院學報，2020，20（3）：54-56.