基于廣西高校學生“行為畫像”的精準資助模型探究

摘要：在信息化與數字化浪潮的推動下，教育大數據已成為推動高等教育內涵式發展、促進教育公平與質量提升的重要力量。本研究聚焦于廣西高校大學生這一特定群體，通過對學生學習生活、日常社交、實踐活動等多維度數據的收集和分析，分類設立標簽后刻畫出學生“行為畫像”，并基于此進一步構建出精準資助模型，旨在通過技術創新與思政教育的深度融合，優化高校資助體系，對學生進行精準識別，為不同類別的學生量身定制個性化的資助方案與成長支持計劃，實現資助資源的精準配置與高效利用，進而推動廣西高等教育資助體系的完善與發展，實現教育公平與質量提升。

關鍵詞：教育大數據；行為畫像；精準資助；廣西高校

中圖分類號：F2"""""""文獻標識碼：A""""""doi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.12.011

自黨的十八大以來，黨中央高度重視學生資助工作，相繼出臺了一系列資助政策，黨的十九大報告中明確提出要不斷“健全學生資助制度”，黨的二十大報告更是強調要“完善覆蓋全學段學生資助體系”。廣西壯族自治區作為一個多民族地區，高校學生群體的多樣性和復雜性顯著，其資助工作面臨著與之相適應的多元化需求和管理難題。在當今信息化時代，教育大數據的崛起正在為高等教育領域帶來前所未有的變革與機遇。在這個背景下，學生“行為畫像”作為教育大數據的重要組成部分，引發了廣泛關注，其不僅能夠深入洞察學生的學習習慣、社交模式和參與程度，更重要的是，它為高校提供了一種全新的視角，能夠更加精準地理解和滿足學生的個性化需求。因此，本文充分利用廣西高校教育過程中沉淀出的豐富學生行為數據，通過深度挖掘和分析，刻畫出學生“行為畫像”，同時運用先進的數據分析技術，將學生“行為畫像”與資助模型相結合，構建出精準資助模型，以期為廣西高校資助工作的智能化管理和學生的個性化資助提供理論支持和實踐指導。

1"高校學生資助工作研究現狀

1.1"研究現狀

現階段，國內對于高校精準資助領域的探索已取得了顯著進展，研究成果主要包括3個方面：一是針對高校精準資助政策和制度的設計、實施與評估。研究者通過分析各級政府和高校制定的資助政策和制度，衡量其對學生資助工作的影響和效果，進而評估政策的合理性和有效性；二是探討高校精準資助存有的問題和策略，這類研究關注高校精準資助工作的實際效果和社會影響，通過定量或定性方法分析當前高校貧困生精準資助中存在的問題，提出改進策略和建議；三是從技術與方法研究入手，探討如何利用先進的技術和管理辦法強化高校精準資助工作的效能和精準度，研究者關注教育大數據、人工智能、機器學習等技術在資助工作中的應用，探索構建基于學生行為畫像的資助模型和預測算法。具體詳見表1。

1.2"廣西高校學生資助工作模式

在新時代資助育人的大背景下，廣西作為經濟欠發達地區，探索開展以“精準資助”為導向的資助工作模式顯得尤為關鍵。目前，廣西高校已形成了較為完善的資助工作體系，主要表現為以下幾個方面。

1.2.1"資助體系全面覆蓋、無縫銜接

廣西壯族自治區政府高度關注家庭經濟困難學生的學業問題，踐行“應助盡助，助之有效”的核心理念，精心構建了一套“貫穿學生求學全過程”的全覆蓋資助體系，實現了從入學之初到就業之際無縫對接的支持網絡，為家庭經濟困難學生提供了全方位幫扶，確保他們在追求知識的道路上無后顧之憂，避免學生因經濟原因而中斷學業，兌現了教育公平的溫暖承諾。

1.2.2"資助規模大幅增長、成效顯著

廣西高校充分利用大數據技術，整合學生個人信息，匹配建檔立卡家庭，識別認定特殊身份學生人群。據統計，廣西全區各級財政投入學生資助資金連年增長，十年來，有關學生資助的財政資金累計投入超765.23億元，累計資助學生3582萬人次。就2023年而言，全區共資助學生達444.3萬人次，安排資助金額達77.53億元，為一批批家庭經濟困難學子助學圓夢。

1.2.3"資助管理隊伍完整、專業高效

根據教育部和廣西教育廳要求，廣西各大高校均按照1∶2500的比例配置一批覺悟高、作風正、業務精、高素質的資助專項工作人員，并定期組織開展資助政策解讀、資助管理系統操作技巧培訓，強化資助工作團隊的知識結構、專業能力和業務素養，實現高校資助工作的精準高校與有序開展。

1.3"存在的問題

廣西高校雖已形成了較為完善的資助工作體系，但也存在以下幾方面的問題。

1.3.1"家庭經濟困難學生認定標準不夠合理

目前，廣西眾多高校在認定除建檔立卡類以外的家庭經濟困難學生時，普遍遵循一套流程：學生提交包含《高等學校學生及家庭情況調查表》在內的官方證明材料，并輔以書面申請，然后歷經班級評議、院系審查、學校審核等三級審核程序后給予認定。然而，這種僅依賴于紙質證明材料和主觀評判的認定方式存在明顯局限性，學生“偽貧困”現象凸顯，容易導致資助資源錯配，未能精準惠及真正需要的學生，甚至引發一系列人際矛盾。

1.3.2"高校資助工作人員工作內涵不夠深入

廣西高校的貧困學生大多來自偏遠山區，因其特殊的成長環境，相比其他學生往往更為內向和自卑，他們除了亟須經濟援助以緩解生活壓力外，更加渴望得到情感上的慰藉與心靈上的引導。在廣西高校資助工作中，部分資助工作人員對資助政策理解不深，過度關注于學生的物質困境解決，忽視了學生心理輔導、學業指導、能力提升等深層次需求，導致資助工作片面化，在一定程度上削弱了資助工作的整體成效。

1.3.3"受助學生的持續跟蹤管理不夠到位

當前，廣西高校資助工作存在著“重認定輕跟蹤”的現象，資助的重點往往集中在初次的經濟困難認定上，而后續的跟蹤管理環節則顯得力不從心。學生一旦通過認定獲得資助，其經濟、學習及生活狀況的動態變化卻往往缺乏有效監測，這導致資助資源難以持續、精準地投放到學生身上。即便有跟蹤管理，也大多依賴于書面報告或面談等傳統方式，這些手段不僅效率低下，而且難以全面、真實地反映學生的實際情況，資助效果因此難以評估量化。

2"教育大數據背景下高校學生“行為畫像”的精準資助模型構建

2.1"研究的基本思路

隨著教育大數據作用的不斷凸顯和智慧校園的日趨成熟，數據驅動的創新素養培育模式逐漸得到應用，以大數據技術為基礎的“用戶畫像”為高校學生培育提供了新思路和新方法。“用戶畫像”這一理念，其根源可追溯至交互設計領域的先驅艾倫·庫珀（Alan"Cooper）[16]，他首次引入了這一概念。通過整合詳盡的真實數據來構建目標用戶的虛擬模型，作為真實世界用戶的數字化替身。當這一方法論被應用于特定群體——即學生群體時，這一概念便自然延伸為“學生畫像”，其更專注于精準描繪學生用戶的特征、行為及需求模式。

本研究旨在通過構建基于學生“行為畫像”的精準資助模型，以期實現對學生需求的精確識別與資助資源的最優配置。研究的基本思路如圖1所示，具體包括。

2.1.1"建立多源數據庫

在構建基于廣西高校學生“行為畫像”的精準資助模型時，首先需要建立多源數據庫。家庭經濟困難學生的個人信息數據主要來源于學工、教務、團委和后勤部門，包括學生的信息系統、教務系統、圖書館系統、校園卡系統、門禁系統以及其他相關的社交平臺或第三方數據源。

2.1.2"數據采集

通過整合這些多源數據庫，提取出包括學生基本信息、學習成績、課程選修情況、課外活動參與、圖書借閱記錄、校園消費情況等多方面與學生相關的信息數據。采集過程中，應嚴格遵循數據保護法規和倫理標準，確保學生隱私不被侵犯。

2.1.3"數據分析

分析環節過程中，利用統計學、數據挖掘和機器學習等方法對采集到的數據進行深入處理和解釋，探索數據間的相關性、模式和趨勢，了解學生的行為特征和潛在需求。應用關聯分析、聚類分析、分類分析等技術手段，對采集到的多源數據進行深度挖掘和監測，揭示與學生資助需求密切相關的關鍵變量和行為特征[17]。

2.1.4"學生畫像構建

基于數據分析結果，通過標簽化手段對學生個體或群體的行為特征進行描述。將定量和定性數據轉化為直觀、易于理解、可視化的標簽，如學習成績、上網情況、消費習慣、門禁數據、勤工儉學等多維度數據，進而構建學生“行為畫像”模型，并對學生某項屬性進行具體解析。

2.1.5"畫像應用

在畫像應用階段，對構成學生畫像的各類標簽和數據指標進行詳盡闡述，利用相應的算法和模型，分析家庭經濟困難學生的潛在需求和可能面臨的困境，評估其資助需求和資助效果，從而輔助資助管理者進行準確決策，實現資助資源的優化配置。

2.1.6"精準資助工作

通過前五個階段的工作，相關資助工作者能夠精準識別出經濟困難學生及其具體需求，進而提供如獎助學金、勤工助學、心理滋潤、能力幫扶等形式的個性化、精準化資助措施和幫扶方案，以最大程度地滿足學生的實際需求，促進其全面發展和成長。

2.2"教育大數據背景下高校學生“行為畫像”精準資助模型構建過程

2.2.1"教育大數據背景下高校學生“行為畫像”模型構建

通過學校的信息化系統、學生管理系統以及其他相關平臺，收集學生多維度數據，同時結合問卷調查、行為跟蹤、社交媒體分析等方式收集非結構化信息，建立出學生學生、生活行為數據庫。隨后，將家庭經濟困難學生多重數據進行提取、整合、篩選，利用聚類分析轉化成具體的可視化的標簽。如學業數據具體包括：基本信息、綜測成績、選課情況、獎懲信息等內容；消費數據具體包括：餐飲消費、水電信息、學業繳費、游玩消費等內容；門禁數據具體包括：宿舍出入信息、校門出入信息等內容；上網數據具體包括：有線、無線網絡數據、購物記錄、電子圖書借閱情況等內容；勤工數據具體包括：勤工助學記錄、貸款信息、受助數據、家庭情況等內容。基于上述家庭經濟困難學生的標簽進行關聯規則分析，刻畫并構建出學生“行為畫像”全貌（見圖2）。學生本人通過“行為畫像”了解自己的各項特征，可以更深入地認識到自身的優勢和不足，從而激發學習的主動性。高校則通過學生“行為畫像”模型，從宏觀層面全面掌握學生多維度的發展狀況，用以實質評估和理解貧困生在各方面的需求和表現，從而在微觀層面為育人部門提供指導，提升教育服務的針對性和效率，促進教育資源的不斷優化配置。

2.2.2"教育大數據背景下高校學生精準資助模型構建

在高校學生“行為畫像”模型“導航”的基礎上，借助數據分析技術，對標簽進行加工和整合，利用統計學和機器學習技術對這些數據進行深度分析，挖掘其中的潛在規律和模式。再通過可視化技術，進一步構建高校學生精準資助模型，實現對學生行為的動態跟蹤和分析。

（1）建立基本信息收集平臺，對特征工程進行處理

基本信息系統的構建是精準資助模型的基礎層次，它涉及對學生基礎數據的收集與整合。這一系統的核心在于建立一個全面的數據收集平臺，涵蓋學生的個人信息、家庭背景、入學成績、獎懲記錄等。信息系統構建后，對收集的學生數據進行特征工程處理，挖掘出對學生經濟狀況和行為模式有顯著影響的變量，并將其轉化為可用于模型分析的格式。

（2）數據編碼與算法選擇，讓模型進行深度訓練

在基本信息系統建立的基礎上，對特征數據進行一對一編碼，每個數據值均映射出學生相應的行為特征，不同維度的行為數據指標含有不同的編碼集。采用維度縮減技術如主成分分析（PCA）來減少數據的復雜性和冗余性，同時填補缺失值并剔除無用信息。隨后，選擇適配的機器學習算法對處理后的數據進行深入學習和預測分析，如TensorFlow或PyTorch，構建DNN模型，對其進行訓練，通過多層的非線性變換，捕捉數據中的復雜模式和關系。

（3）構建精準資助模型，強化體系評估與優化

在模型系統訓練過后，建立精準資助模型。精準資助模型的構建和優化是一個持續迭代的過程。隨著時間的推移和環境的變化，學生的行為模式和經濟狀況也會發生變化，這就要求模型能夠適應這些變化，不斷更新和優化。通過模型評估與優化，確保精準資助模型始終保持其準確性和有效性。評估指標包括準確率、召回率、F1分數等，這些指標能夠全面反映模型的預測能力。

最終，經過構建、評估和優化的精準資助模型可應用于實際的高校資助工作中，該模型能夠輔助資助決策者快速識別出真正需要經濟幫助的學生，實現資助資源的合理分配。

3"精準資助模型在廣西高等教育中的應用意義

3.1"行為畫像精準定位，促進家庭經濟困難學生提高自我認知

在傳統資助模式下，學生往往被動接受資助，缺乏對自身需求的深入反思。行為畫像的精準定位，能夠全面捕捉學生在日常中的學習狀態、生活習慣、興趣愛好、勤工儉學等多維度的信息數據，為學生勾勒出一個全面、立體且真實的自我形象。這一過程對于學生而言，就像是一面鏡子，讓他們有機會從多個角度審視自己，清晰地看到自己的潛在的能力與短板。當學生們意識到自己的不足時，他們會產生強烈的自我提升意愿，積極尋求改變和成長的機會。同時，行為畫像的精準定位還能夠為學生提供個性化的成長路徑和建議，幫助他們更加有效地利用資源和時間，實現自我價值的最大化。

3.2"數據賦能資助體系，實現廣西高校對家庭經濟困難學生的精準幫扶

基于學生“行為畫像”構建出的多維度、客觀動態的精準資助模型，各級學生管理部門與各級服務部門共享數據資源，實現精準識別家庭經濟困難學生，形成困難庫名單。資助專項工作人員通過學生“行為畫像”系統掌握家庭經濟困難學生的特征和類型，監測受助學生的成長軌跡，及時發現學生的潛在需求與變化，促進高校對學生“量身定制式”教育工作的開展，提供更加個性化和針對性的關懷與引導，進而有效推動高校資助工作由保障型向發展型轉變。

3.3"模型優化資源配置，推動廣西高校資助工作與信息化教育科學接軌

由于地區經濟、文化發展的限制，廣西高校資助工作的整體信息化水平不高，學生數據的收集與處理大多依靠人工、手動，形式單一、效率低下。而通過構建精準資助模型進行大數據分析，能夠有效整合大學生的日常生活、學習情況、實際需求等信息，清晰直觀地展現出受資助學生大學四年的成長脈絡，并從分析結果中總結得出一些相關性的結論和關聯規則，發現學生行為數據背后隱藏的行為規律和特征。此外，通過收集家庭經濟困難學生在校內的全面數據資源，精準定位和連接各類數據源，實現數據的無縫采集、高效傳輸、集中匯聚和實時反饋，為廣西高校資助工作提供科學數據支撐與有效決策依據，促進高校資助與教育的深度融合與協同發展。

4"結語

本研究在教育大數據背景下，對廣西高校學生資助現狀進行深入分析，提出建立一個多維度、立體化的學生“行為畫像”模型，并將其應用于精準資助模型的構建中，旨在通過數據驅動的方法精準識別出家庭經濟困難的學生，推動廣西高校資助工作革新，促進廣西教育大數據應用發展，進而使資助育人工作更科學、更精準、更連貫。

參考文獻

［1］焦中寧.高校資助育人問題研究回顧與展望：政策初衷與實踐困境[J].高校輔導員學刊，2023，15（01）：6977+99100.

[2]瞿連貴，石偉平.職業教育精準扶貧的政策設計、實施成效及優化策略[J].教育與職業，2020，（24）：2633.

[3]毛凱梅，刁潔瑋.高校精準資助制度的發展性職能分析[J].西部學刊，2021，（06）：8688.

[4]黃斌，廖彬.義務教育階段經濟困難家庭學生精準資助的外溢效應[J].中國遠程教育，2024，44（09）：2741.

[5]周彩云，陳金波，張冉.新發展階段高校學生資助的頂層設計和策略選擇[J].當代教育與文化，2023，15（02）：110114.

[6]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）：7274..

[7]李旭，高永利，屈小剛，等.新媒體視域下高職院校精準資助政策實施困境及對策研究[J].市場瞭望，2024，（12）：7375.

[8]羅夢婷.高校家庭經濟困難學生精準資助的現實困境及未來進路[J].延邊教育學院學報，2023，37（05）：2831.

[9]吳文浩，潘燕，印璇.高校精準資助政策實施困境與對策研究[J].湖北開放職業學院學報，2023，36（03）：1617+20.

[10]魏銘臣.大數據視角下高校貧困生精準扶貧路徑研究[J].科教導刊，2022，（33）：128130.

[11]胡海.基于大數據的精準資助服務平臺的建設[J].網絡安全和信息化，2024，（04）：7981.

[12]張嘉，王嬌，王志星.基于概率軟邏輯推理模型的高校貧困生識別[J].電腦知識與技術，2024，20（07）：13+7.

[13]王慧，王蕾，郭博建.基于改進型PBFT共識算法的區塊鏈高校精準資助認證模型[J].智能計算機與應用，2023，13（08）：175179.

[14]芮喜.大數據視域下基于學生畫像分析的精準思政路徑探索[J].數字技術與應用，2023，41（09）：7880.

[15]林振，王慶佳，馮志明.基于大數據技術的高校貧困生資助體系構建[J].林區教學，2022，（07）：3437.

[16]Cooper"A，Reimann"R，Cronin"D，et"al.About"face：the"essentials"of"interaction"design[M].John"Wileyand"Sons，2014.

[17]李妍.大數據背景下基于學生“行為畫像”的高校精準資助模型研究[J].南昌師范學院學報，2023，44（03）：8689+104.