基于數字畫像的高校精準資助育人實踐研究

中圖分類號：G647

文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2025.20.031

Research on the Practice of Precise Funding and Education in Colleges and Universities Based on Digital Portrait

DING Zening

（JinanUniversity，Jinan，Shandong

Abstract In the process of higher education modernization， the funding and education system is undergoing a profound transformation fromeconomic security to value guidance.The traditional \"one-size-fits-all\" funding model is difficult tomeet theactualneedsof heterogeneous developmentofstudent groups.Although the digital transformation has achieved certain results，there are stillproblems suchasdataislands and superficialapplication.This study proposes to build a funding and education model empowered bydigital portraits，and explores a closed-loop practice path of \"mechanism integration， portrait-driven，personalized empowerment，and collaborative education\"，soas to promote the organic integration of precise funding and educational effectiveness.

Keywordshigher education; funding and education; digital portrait

黨的二十大報告強調“完善覆蓋全學段學生資助體系”，對新時代學生資助工作提出了更高的要求，指明了前進的方向。習近平總書記強調，要不斷促進教育發展成果更多更公平惠及全體人民。為了推動教育公平，實現教育高質量發展，高校資助育人工作尤為重要。然而，在傳統資助體系下，簡單的經濟資助無法實現資助的發展性育人功效，僅完成“輸血”，缺乏對“造血\"的關注與實踐，亟須通過數字化手段破解\"精準識別難、有效干預難、持續發展難”的實踐困境。

1高校資助育人工作的困境剖析

1.1識別困境：“證明審核”難以實現“動態監測”

傳統的貧困生認定方法主要包括家庭經濟情況證明、民主評議等。家庭經濟情況證明要求學生提供由當地民政部門開具的貧困證明，以及其他可以證明家庭經濟狀況的材料，其真實性、時效性、準確性難以保證。民主評議一般是由班級學生代表、班主任、輔導員等組成的評議小組通過投票和討論的方式對申請貧困資助的學生進行評估。這種方法雖然能夠在一定程度上反映學生在校期間的生活狀況和消費情況，但存在較強的主觀性。這反映出當前傳統高校資助體系仍以“證明審核\"這一靜態機制為主，家庭低保證明、民主評議等傳統工具雖符合程序正義，卻難以識別“隱形貧困”，難以捕捉“動態波動”。

1.2干預困境：“數據孤島”無法聯動“協同育人”

當前，部分高校已通過引入消費數據、學業數據等校園內的數據信息輔助貧困識別，但仍存在以下幾個問題：一是部門間數據壁壘導致育人合力難以形成。財務系統記錄的消費數據、教務系統存儲的學業表現、學工系統掌握的心理檔案，三者本應構成學生成長的完整畫像，但現實中卻因管理權限分割形成信息孤島；二是過度依賴消費行為數據，忽視價值觀、心理成長等軟指標；三是精準資助信息安全和隱私保護的規范及技術尚未成熟，確保學生個人信息的安全和合法使用需要凝聚各方的合力。

1.3發展困境：“經濟解困”不能滿足“精神脫貧”

當前大部分資助工作僅止步于物質供給，將貧困簡化為經濟問題，陷入了“頭痛醫頭\"的機械思維，這種“輸血式”資助未能激活學生的內生動力，扶貧與扶志、扶智脫鉤。當“發錢”成為主要任務，心理賦能、價值觀引導等精神培育環節必然被邊緣化，這與“培養擔當民族復興大任的時代新人\"的育人目標背道而馳。

2基于數字畫像的高校資助育人模型構建

面對資助對象特征復雜化、育人需求多樣化的新挑戰，亟須構建具有理論創新性與實踐指導性的資助育人范式。由于資助工作關聯著大量數據，育人模式數字化轉型成為高校學生資助工作創新發展的趨勢。

2.1育人目標驅動的多維畫像指標設計

在教育數字化轉型的大背景下，高校資助育人的畫像指標體系設計需基于全面性、科學性、客觀性、動態性和隱私性的原則，因此，應圍繞學生家庭經濟狀況、校園消費行為、學習表現、社交活動以及心理健康等多個維度，確保能夠系統地反映學生的真實情況，育人目標驅動的多維畫像指標設計見表1。

2.2數據挖掘驅動的收集機制與資源匹配

整合多源數據，建立“高校精準資助育人大數據平臺”，涵蓋學生基本信息、校園卡記錄、學習成績信息、校園活動記錄、心理測評數據和校園行動軌跡等，剖析影響家庭經濟困難學生的“家庭經濟維度、消費行為維度、學業表現維度、社交活動維度、心理狀態維度\"五項指標，全方位、立體化地刻畫家庭經濟困難學生特征畫像，并依此分析數據，輔以宿舍調查、班級調查、家訪調查、村委會調查、問卷調查等形式的鄰域范圍調查。根據學生的不同背景、不同貧困程度、不同需求，為每位受助學生智能生成相匹配的個性化培育方案，開展針對性政策宣講、社會實踐、學業幫扶、就業指導等。

2.3畫像數據驅動的育人過程動態監測

基于多維畫像指標和大數據收集匹配，圍繞學業發展、心理狀態、社交行為等核心維度構建“識別一監測一干預一保障\"的閉環機制，確立可量化、可追蹤的預警指標體系。例如，學業維度以出勤率、階段性測驗情況、成績波動情況等為主；心理維度整合行為標記與SCL一90自評量表數據，通過深度學習模型篩選出抑郁、焦慮等風險特征4；社交維度則通過小組作業完成情況、校園活動參與度等構建“社交活力指數”。設定三級預警閾值，實行“黃一橙一紅”三級分級預警，依據預警分級依次啟動輔導員、班主任、學校心理健康指導中心、學校資助中心干預的聯動機制，形成閉環處置。同時設置人工復核模塊，當誤判率超過閾值時觸發專家校準，持續優化算法的敏感性。

3基于數字畫像的高校精準資助育人實踐路徑

3.1機制融通：打造“數據一決策一行動”育人閉環機制

打破部門壁壘，通過跨部門協作實現育人資源的精準配置與動態響應。由學工處、團委、教務處、后勤服務部門和安全保衛部門等部門提供數據支撐。例如，教務處提供成績波動數據，心理健康中心上傳心理測評結果，后勤服務部門反饋宿舍夜間活動規律，形成多維度的學生畫像。

在決策層面，通過優先級權重矩陣，綜合考慮風險緊迫性（如抑郁傾向 gt; 學業拖延）、干預成本（如家校溝通gt;一對一輔導），為不同部門生成差異化的行動建議。所有干預措施均納入數字化平臺，通過“行動一反饋一效果評估\"進行持續優化，例如，效果評估后發現某生抑郁量表分值未下降且出現自殘言論，則觸發轉介機制。

3.2畫像驅動：群體分型引導的素質培育方式創新

基于多維度數據畫像進行群體分型，將學生劃分為“勵志型”“潛力型”“風險型”“邊緣型\"“進取型”“平衡型”“迷茫型”“特需型”八類典型群體，群體分型聚焦于學生的共性特征與類屬需求。以“勵志型”“風險型”“潛力型”學生為例。

“勵志型”學生雖經濟困難，但學業表現優異。然而，長期處于榮譽競爭環境中，易因榮譽壓力導致心理失衡。針對此，應匹配“精神激勵 + 資源傾斜\"策略，可通過設立專項獎學金、榮譽稱號等方式，強化其內在成就動機，提供更多參與學術交流、科研項目的機會，助力其進一步提升?！帮L險型”學生面臨經濟、學業、心理方面的多重危機。對于這類學生，需構建“緊急干預 + 家校聯動\"的響應機制，當發現學生出現危機跡象時，應及時啟動緊急干預，如提供臨時經濟援助、心理疏導等，并與家長溝通，形成家校合力，共同制定長期幫扶計劃，從家庭和學校兩個層面給予支持。“潛力型”學生創新能力突出，但可能因缺乏啟動資金而受限，學?？蔀槠溥m配“創業孵化 + 實戰課程”，創業孵化可提供場地、設備、資金等硬件支持，實戰課程則從商業策劃、市場營銷等方面給予專業指導，全方位助力其創新想法落地。

通過基于多維度數據畫像的群體分型，將有限的資助資源精準導向最需要的群體，有效解決了傳統資助效率低下的問題，為后續開展個性化深度資助支持奠定堅實的基礎，推動資助育人工作向精準化、高效化方向發展。

3.3個性賦能：動態生成個性化資助方案與成長支持策略

基于數字畫像的精準資助育人體系，以“系統智能診斷 + 人工專業干預”雙輪驅動，實現扶貧與扶志、扶智的深度融合。系統通過多源數據生成數字畫像，識別學生的經濟情況波動、能力短板與心理需求，自動生成群體差異化資助方案，再經過輔導員復核與優化，輔導員在人工干預過程中，不僅關注資助方案安排是否合理，還會根據與學生交流的細節，調整輔導方式與頻率，對資助策略進行優化，確保資助方案在滿足學生物質需求的同時，給予充分的精神支持與人文關懷，實現技術工具與人文關懷的有機銜接，使資助育人從“輸血”轉向“造血”，既破解了資源錯配難題，又培育了學生的社會責任感與可持續發展能力，真正達成“扶一人立一人\"的育人目標。

3.4協同育人：落實數據安全與多元協同保障措施

精準資助育人體系的穩健落地，數據安全是其不可或缺的基石，而\"家校政企社\"協同育人共同體則為其提供了堅實支撐。在此基礎上，構建“技術防護 1+ 制度保障 + 多方聯動”的多維防護網，成為確保育人過程精準高效且富有人文溫度的關鍵所在。

在技術防護、制度保障層面，采用先進的加密算法與防火墻技術，對學生的多源數據進行全流程加密處理。從數據采集到數據傳輸均注重保密性與完整性，防止數據被竊取或篡改。同時，學校應制定嚴格的數據管理規范與隱私保護制度，明確規定數據的采集范圍、使用權限與存儲期限，確保數據使用遵循“最小必要\"原則。

在多方聯動的協同育人機制方面，以“三全育人”為核心理念，開發“家校聯動”小程序，家長可授權查看子女在校情況，同步接收學校推送的個性化資助方案；對接民政、人社等部門數據，建立“貧困家庭動態數據庫”；與企業共建就業實習基地，定向推送實習崗位；將社會實踐接入“公益學分”系統，加強對家庭經濟困難學生的感恩教育。

4結語

本研究剖析了高校資助育人工作在識別、干預與發展層面的困境，提出構建基于數字畫像的資助育人模型，從多維畫像指標設計、數據收集機制、育人過程監測等方面入手，探索“機制融通、畫像驅動、個性賦能、協同育人”的實踐路徑。未來，應持續優化數字畫像技術，拓展數據維度，提升數據質量，進一步完善群體分型與個性化方案制定。同時，高校應加強對資助育人效果的長期跟蹤評估，推動精準資助育人體系持續迭代升級，為實現教育公平、培育全面發展的人才貢獻更大的力量。

參考文獻

[1]閻茹，仲維維.教育精準扶貧視閾下的高校發展型資助育人效果研究[J].中國特殊教育，2021（10）：91-96

[2]王靜，唐志文.新發展階段高校學生精準資助的價值意蘊、現實境遇與實踐向度[J].思想理論教育，2024（11）：106-111.

[3]姜慶華，袁旭元.高校資助育人模式數字化轉型的動因與圖景[J].江蘇高教，2024（7）：88-95.

[4]楊慶璽.基于大數據的高校學生畫像系統研究[J].焦作大學學報，2024，38（4）：70-73.