大數據下高職院校弱勢學生補償實施路徑研究

摘要：在大數據背景下，高職院校開展弱勢學生補償工作的必要性日益凸顯。本研究通過文獻查閱和實地調查，對全國多所高職院校弱勢學生補償工作的現狀進行了調研。結果顯示，目前在弱勢學生識別指標的全面性和精準性、數據共享與動態分析、幫扶效果的綜合評價等方面存在不足。針對上述問題，本研究從弱勢生識別指標篩選，標準幫扶流程制定、大數據管理平臺構建、幫扶成效綜合評價標準設計四個方面提出高職院校弱勢學生補償工作的具體實施路徑。

關鍵詞：高職院校；弱勢學生；大數據；教育公平；實施路徑

中圖分類號：G642.0

文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）14-0060-03

0引言

我國綜合國力不斷提升，高等教育公平水平也有顯著提高。然而，高等教育中的不公平現象依然存在。這主要是由于我國高等教育和社會階層發展仍存在不平衡，特別是東西部地區、鄉村與城鎮在教育資源和社會階層方面差異顯著。此外，高職院校的學生在教育質量和家庭背景方面相對弱勢。這些因素使得高職學生在獲取教育資源、培養學習能力和就業市場競爭中處于不利地位。

基于此，本研究全面了解高職學生弱勢成因及補償工作實施現狀，從大數據視角，提出針對高職弱勢學生進行合理補償的具體實施路徑。研究為高水平高職院校建設形成高畢業率、高水平人才質量的可持續發展提供理論支撐和方案保障，對助推各省高職教育人才質量工程，促進我國高職教育的高質量發展具有重要的理論借鑒和實踐指導價值。

1弱勢學生補償實施現狀分析

在國際上，各國高度重視教育公平，紛紛出臺政策保障弱勢群體的受教育權，如澳大利亞聯邦政府頒布了《澳大利亞區域鄉村及偏遠地區高等教育戰略》，提出了2020—2030年澳大利亞鄉村及偏遠地區高等教育發展戰略任務[1]，旨在到2030年將城鄉區域之間25～34歲人口中高等教育入學率和畢業率差距均減半；美國的社區學院為弱勢學生提供補習教育[2]，例如提供數學、閱讀和寫作的補習課程；法國的“學士學位成功計劃”中[3]，國家充分利用大學教育的可控因素，大力推進中低階層弱勢群體大學生融入大學精英文化，將本科學生學業失敗率降至最低，促進高等教育機會的過程和結果平等。但國外相關研究的實踐也發現了一些難點問題：例如美國實施的弱勢生補習教育，反對者認為該方式使高等教育標準降低，不符合追求卓越的高等教育理念。在實踐過程中，國外各大學相繼構建了不同指標以識別弱勢群體，但卻因為指標精準性不夠引發爭議。

國內學者就相關領域進行了深入的研究，孫天華[4]等提出：教育機會分配應堅持最有利于社會最不利階層或群體；王振存[5]提出：公平應體現三個層面的價值追求：一是平等地對待相同的；二是有差別地對待不同的；三是對弱勢進行補償；周麗萍[6]等基于全過程視角研究家庭背景對于高等教育從入口公平、過程公平到出口公平的影響；賀曉珍[7]提出家庭資本因素是影響高等教育資源的重要原因，主張：建立適當的錄取傾斜政策，對底層群體、大眾家庭子女進行高教機會補償，尤其對處于貧困地區、偏遠地區、民族地區的家庭給予補償；魏然[8]以農村大學生的就業問題為切入點，證實教育社會功能的弱化既給農村大學生帶來了身心發展受限和就業途徑減少兩個方面的影響，也為社會貧富差距增大、新的社會問題形成帶來了隱憂。

本研究檢索了442篇相關文獻，對其中204篇高質量的中文核心期刊論文進行了統計分析。結果發現，現有文獻主要聚焦于弱勢學生補償的現狀、運行制度改進和幫扶對策，側重結果數據的靜態分析，缺乏對過程數據的動態研究。表現在如下方面：

1）尚未建立一套完整可用的弱勢大學生識別指標體系

科學合理的弱勢學生識別指標體系是開展幫扶工作的首要前提。現有研究成果在弱勢生識別指標設計相關研究方面做出了一些貢獻[9-12]，但也存在一些明顯問題：①來源數據不明確，部分指標缺乏實踐層面的可操作性；②指標區分度不明顯，缺乏層次遞進性；③指標定義欠規范，缺乏相關政策文件和標準支持，適用性不強；④“結果性”指標較多，“預防性”指標偏少；⑤指標僅針對某一或某幾類特定類型的學生弱勢情形，比如貧困生認定、學業預警、心理問題學生排查等，未能覆蓋到所有類型。

2）尚未建立一體化的弱勢生幫扶平臺

目前各高職仍以建設某一類型的弱勢學生群體的專用平臺為主，比如針對學業弱勢的學習預警平臺，針對學生心理問題的評估與篩查系統；針對經濟弱勢學生的獎助貸平臺等。學生的弱勢特征往往具有連帶性。例如，經濟弱勢可能對學業水平產生負面影響。學業弱勢又可能導致就業受阻和心理問題。因此，需要綜合多方面數據進行研判，實施有針對性的幫扶措施，避免“頭痛醫頭，腳痛醫腳”的局限。體系3）尚未建立弱勢學生幫扶成效綜合評價標準由于一體化數據平臺建設的滯后，幫扶過程數據無法實現共享，難以利用數據挖掘與分析技術對弱勢生幫扶工作進行評價，也無從發現幫扶工作中隱藏的諸多問題，因而幫扶策略動態調整、幫扶效果綜合評價、幫扶人員工作量化考評等機制尚無法真正形成。

高職的招生實際現狀決定了高職弱勢學生補償的重點不是解決入口公平問題，而是過程公平和出口公平，例如：因貧困導致的學生心理問題、因地域發展的不平衡導致的學業困難問題、因社會面上存在的對高職學歷不認可導致的就業質量不高、就業困難等問題。應加大力度研究如何將弱勢學生識別和幫扶的成功案例及實踐經驗提升到理論層次，在努力擴大入學機會的同時，更加重視弱勢學生群體教育過程的公平和結果公平。

2基于大數據的高職院校弱勢學生補償工作的具體實施路徑

研究在對我國高校弱勢學生補償現狀進行調研和分析的基礎上，以“科學鑒別、數據共享、主體聯動、精準幫扶”為指導思想，圍繞弱勢學生補償體系建設四要素：數據、體系、平臺、方案，探索出一條可借鑒、可推廣的高職促進教育公平的具體實施路徑。包括如下幾個階段：

1）探索學生弱勢成因，合理設計識別指標。綜合運用統計學原理、心理學知識和大數據技術，挖掘指標因子的影響因素，明確學生弱勢成因的主要維度。結合各高校現行的弱勢生幫扶制度和流程，對識別指標進行初步甄別。之后，通過專家集中會議，共同確定識別指標體系。指標體系設計應遵循“五易”原則：來源明確，易獲取；層次清晰，易區分；定義規范，易推廣；識別精準，易操作；規則簡單，易掌握。

2）明確幫扶主體職責，制定標準幫扶流程。建立完整的弱勢學生幫扶組織領導機構及幫扶規章制度。幫扶工作需要多個職能部門、各二級學院及家長參與、密切配合實施，因此，必須組建強有力的領導機構。通常可由主管學生工作的校級領導牽頭，各相關職能部門及二級學院設置專人（分管副處長或學生工作書記）具體負責，由任課教師、輔導員、心理老師、班主任、就業指導老師等形成幫扶組具體執行干預及幫扶工作，做到崗位職責明確，同時，建立健全的考核和獎勵機制，促進弱勢學生幫扶工作的良性循環。總結來說，應做到“四化”：一是多方參與，管理制度化；二是分類施策，幫扶標準化；三是靈活運用，效果可視化；四是主體明確，工作可量化。

3）采用分層架構模式，建設補償體系平臺。在大數據環境下，創新性利用大數據技術，構建弱勢生識別與幫扶創新大數據應用平臺，將具有如下重要意義：一是有利于各幫扶主體形成合力，提升工作效率；二是有利于摸排導致學生弱勢的連帶因素幫扶策略，提高措施與成因的匹配程度。服務平臺應，動態調整基于現有校園網的軟硬件資源，采用面向服務的分層架構設計模式，按照學生學業生涯周期構建工作流程，重點解決幫扶工作中的難點問題，如數據融合、幫扶人員責權分配、平臺運行模式、幫扶主題聯動與協同等。通過不斷優化平臺工作流程，促進弱勢生幫扶質量螺旋式上升。

4）用好幫扶過程數據，構建成效評價體系。該項工作不能局限于僅對弱勢學生進行幫扶，更深層次的意義在于從根本上解決教育公平問題，從而達到轉化矛盾、提高人才培養質量的目的，據此去綜合評估弱勢學生補償工程在促進學校高質量發展和內涵建設方面的貢獻度。利用數據倉庫技術，將各種類型的幫扶過程數據融合在一起，消除數據分散帶來的不便和耗時，利用其強大的分析功能，構建集成果數據匯總、質效分析和滿意度測評于一體的綜合成效評價指標體系（見表1），多角度分析弱勢生幫扶工作效果，窺視隱藏在數據中的問題點，加快幫扶工作決策的速度，使得幫扶主體各方的溝通和協作更加高效。

3結束語

教育公平是促進社會公平的重要途徑，對弱勢學生群體進行合理補償是實現教育公平的必要手段，也是國家教育創新的必然要求。針對弱勢大學生學習生涯全過程，提供合理的補償和有效的幫扶，對加強高職院校內涵建設、促進高質量發展具有重要意義。

1）應強化弱勢學生補償是新勢態下促進教育公平的有力工具的認識，在思想和觀念上要有所突破。深究當前我國高職院校沒有建立完善的弱勢學生幫扶機制主要原因是：忽視了其對促進教育公平和提升人才培養質量的影響，同時缺乏對弱勢學生群體進行實時干預的有效手段。學校管理部門和廣大的教師應真正認識到：弱勢學生補償體系建設是謀求更深層次的教育教學改革，能有效促進教育公平化，整體提升人才培養質量；能讓學生、家長、院校和社會多方受益，是育人管理變革的必然訴求。

2）要突破弱勢學生識別評價指標適應性和精準性難以協調的難題。我國高職院校的制度建設和管理方式存在較大的差別，如何結合校情和學情，制定對應的評價指標，保證識別的精度和泛在性，是此項工作面臨的一個較大的挑戰。弱勢學生補償的核心是識別和幫扶，要用現代化的手段和方法重塑對弱勢學生群體的補償工作。使“為了一切學生”的教學服務理念和工作落到實處，使幫扶工作常態化和規范化。

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【通聯編輯：梁書】