大数据时代家庭经济困难学生认定新模式分析

吴令娴 石磊

摘 要：近年来，学校、社会、国家愈来愈重视高校家庭经济困难学生求学问题的解决。当前，我国已建立多元化资助机制以改善家庭经济困难学生的学习、生活质量。对于资助而言，其的首要任务是认定家庭经济困难的学生。大数据时代，对家庭经济困难学生认定提出了更高的要求：精确化、科学化。文章结合实际，首先论述了现行经济困难学生认定模式及存在的问题；在此基础上，分析了大数据时代家庭经济困难学生认定新模式，以期对提高资助实施效果有所帮助。

关键词：大数据时代；家庭经济困难学生；认定；新模式

家庭经济困难学生是大学生中的特殊群体，为确保其能够顺利完成学业，学校、社会、国家采取了一系列可行性措施：助学贷款、国家奖学金、助学金、勤工助学等，并取得了骄人的成绩。近年来，随着大数据时代的到来，家庭经济困难学生认定暴露出很多问题，严重影响着资助的公正性、有效性等。大数据时代，分析家庭经济困难学生认定新模式显得尤为必要。文章从现行经济困难学生认定模式及存在的问题、大数据时代家庭经济困难学生认定新模式2个角度做了论述，旨在提供参考。

1 现行家庭经济困难学生认定模式及存在的问题

1.1 现行家庭经济困难学生认定模式

财政部及教育部明确指出：家庭经济困难学生，即在校学习期间，学生及家庭所筹措的资金无法支付其基本开销（教材、生活、住宿等费用）的学生。目前，家庭经济困难（是否困难、困难程度）学生认定仅停留于定性层面。就高校现行的认定方法来讲，其存有很大的区别，通常包括3种方式：（1）民主评议式[ 1 ]。此种认定方法在高校家庭经济困难学生认定中较为常用。（2）以班级为单位进行调查。（3）向生源所在地确定。

1.2 现行家庭经济困难学生认定模式存在的问题

1.2.1 认定依据过于简单化

根据调查结果显示，生源地相关政府单位（民政部门、村委会）的证明在当前家庭困难学生认定中应用较为广泛。这种形势下，很多家庭条件较好的学生会采取各种方法以获得有关证明，进而在学校中受到相应的资助。受多种因素影响，高校逐一走访困难学生家庭是不现实的，对其的认定仅能凭借生源地证明。由此可见，高校对困难学生的认定不仅证据过于简单化，而且缺乏一定的约束与监督。此外，人为因素极易对困难学生的认定造成影响，可信度及可行性不高。

1.2.2 认定标准缺乏科学化

就现行的困难标准而言，其主要包括以下内容：居民最低生活保障、学生在学校中的实际消费情况、家庭总收入及人均收入。居民最低生活保障：将学校所在地居民最低生活保障水准线与学生每月生活费相比较，若结果为平标准、低于，则此学生可被认定为困难生。然而，在制定此标准时并没有将高校内部贫困生的差异性及高校间的差异性纳入考虑因素[ 2 ]。一般来说，高校不同，伙食费不同。此外，城市级别不同，学生的消费水平及当地居民最低生活保障也不同；学生在学校中的实际消费情况：在实际了解中，学校大都采用班级调查的方式，在准确性方面存有误差。同时，很多学生的个人物品（手机、电脑等高档用品）并非自己或家庭购置，而是源自亲戚、朋友。因此，很难考察证明学生是否经济困难；家庭总收入及人均收入：家庭总收入在很大程度上能够反映出学生家庭的的总体经济情况。众所周知，地区不同，其的消费水平、人民生活质量、经济发展等自然也不同。因此，家庭总收入并不符合横向比较的要求。

1.2.3 认定程序尚未规范化

一直以来，我国很多高校主要采取“学生说——教师定——学校批”的模式以完成认定困难生到资助困难生整个过程。在实际操作中，难免某些教师及学生干部存有私心或缺乏责任心或态度不够端正。未经深入调查，在尚未了解、掌握情况下便开展相关工作。此外，在实际工作中相关人员较为随意，且没有严格遵循有关程序、制度，致使高校资助中“平均享受”及“轮流享受”现象层出不穷，这对高校资助有效实施极为不利。

2 大数据时代家庭经济困难学生认定新模式

大数据时代，对以往的家庭经济困难学生认定产生了不可小觑的影响。随着社会经济与信息技术的迅猛发展，家庭经济困难学生认定趋于数据化成为必然趋势，影像、视觉数据及虚拟空间直观呈现。大数据时代，家庭经济困难学生认定新模式的构建，对实现资助的政治功能、资助的文化、资助的教育目标具有积极的意义[3]。

2.1 构建家庭经济困难学生认定新模式之“预警机制”模式

借助相关数学算法对海量数据进行分析，并对可能性事件发生概率进行测算是大数据的主要功能。

2.1.1 建立数据平台

从宏观角度，政府可对家庭经济困难学生进行科学分类，建立数据平台将省、市、县、镇、乡、村、组有机联合在一起。就家庭经济困难学生相关数据而言，其所包括的内容有经济状况、家庭结构、老龄化程度、劳动力情况等。

2.1.2 构建学校层面的预警机制

从技术角度上，构建学校层面的预警机制。为此，笔者建议在获取数据时充分利用搜索引擎、社交网络、微博等，并利用大数据技术开展相关工作（算法计算、数据挖掘及分析），以得出某一阶段某些学生的家庭经济实际状况，进而给予其适宜的资助。例如：当前，大学生在计算机网络用户中占据着相当大的份额，高校可利用大数据技术，在无形中使学生接受困难资助，以避免或减少自尊心较强的学生做出拒绝经济帮扶的行为。当大学生个人遭遇突发事故或大学生家庭发生变故时，其习惯于利用QQ、微信、人人网、微博等倾诉或寻求解决方法[4]。高校可通过深入挖掘、分析与计算数据，以预测哪些学生家庭经济状况出现了大的波动，并及时在心理、思想、物质等方面给予适宜的帮扶。

2.1.3 政府给予学校宏观帮助

从宏观角度，政府就家庭经济困难学生认定给予学校一定的帮助。将家庭经济困难学生的实际情况提供给学校，以增强学校对此学生的了解，进而更好地认定其是否属于困难学生范畴。

2.2 构建家庭经济困难学生认定新模式“云空间”模式

大数据技术具备多个特点，主要包括可选择性、个性化、互动性、开放性等。当前，大数据技术的开放性已得到了广泛的应用，通过追踪数据，可分析、判断学生家庭经济的变动。云空间模式建立于大数据基础之上，可随时、随地、任意形式对家庭经济困难学生进行适宜的资助。在具体帮扶中，帮扶者（企业、个人等）与帮助对象（家庭经济困难的学生）处于平等的地位，帮扶者须善用人性化语言激励学生积极参与自身锻炼，而非一味地接受外界的帮助。由此可见，帮扶者应起鼓励及推动学生的作用。接受帮扶过程中，“云空间”亦发挥着挖掘、分析、计算数据的作用，这些数据主要涉及帮扶对象的学习情况、思想动态、家庭经济情况等内容。云空间可将其获得有效信提供给学校，进而使得相关人员积极转换关注内容及方法，以更好地了解需要帮扶的学生的实际学习、生活情况，并实现有效资助的目标。

2.3 构建家庭经济困难学生认定新模式“监管”模式

毋庸置疑，在评定家庭经济困难学生过程中存有很多严重的问题：学校评定方式过于简单化、学生提供虚假生源地证明、学校缺乏科学性的评定引发某些学生产生抵抗心理、过多假贫困生等。因此，大数据时代背景下，须构建“监管”模式。监管模式由学生监管、教师监管、学校监管3个部分构成[5]，对提高家庭经济困难学生认定的真实性、可信度具有非凡的意义。

2.3.1 学生监管

很多学生与家庭经济困难学生朝夕相处，可对其日常生活进行细致观察。因此，教师或学校可采用随机抽查的方式通过其他学生对家庭经济困难学生进行侧面了解。大数据时代，学生个人隐私备受保护。为尊重学生，教师或学校可充分利用微博、QQ、微信等平台与学生交流沟通，以获得相关数据，并将其整合，进而分析、判定某学生是否家庭经济困难。

2.3.2 教师监管

教师作为教学主体，其在学生学习、生活中充当着引导者的身份，同时亦是学生成长的见证人。现实及虚拟空间中，教师可与学生谈心交流，以深入了解家庭经济困难学生的日常学习、生活等实际状况，进而使这些学生感受到人文关怀。与此同时，教师可将谈心交流中所获得有效数据进行整合，并作出科学分析及以档案形式进行存储，以为日后开展资助工作提供参考依据。

2.3.3 学校监管

在对家庭经济困难学生进行帮扶时，学校须严格遵循国家出台的资助措施及政策。大数据时代，学校可通过建立数据平台的方式以为学生、教师监管提供便利。例如：学校可针对家庭经济困难学生设立邮箱、微信、微博等，鼓励教师、学生反映情况及提出建议。学校创建的监管平台开放时间应是全年，而非仅限于认定到资助整个过程。在开放期间，如果发现认定结果存在异议，学校可将资助金召回，降低或取消之前已认定的贫困等级[6]。

3 结语

文章针对家庭经济困难学生认定存在的问题，提出了预警机制、云空间、监管三种新认定模式，旨在确保自助实施效果。希冀，我国家庭经济困难学生认定的真实性、可信度在将来能够得到显著提高，以真正发挥帮扶的价值，进而使得困难学生学习、生活有所改善。

[参考文献]

[1]吴巧玉.浅析大数据时代家庭经济困难学生认定新模式[J].商，2015（35）：282，274.

[2]郑杰.上海市高校家庭经济困难学生识别系统构建研究[D].上海：华东师范大学，2015.

[3]薛建航.基于层次分析法的家庭经济困难学生认定研究[D].西安：西安科技大学，2012.

[4]田辉玉，操菊华，邓新洲，等.国家助学金实施过程中的家庭经济困难学生认定调查分析[J].孝感学院学报，2011（3）：99-103.

[5]张丽，王晓鹏，暴晓彤，等.高校家庭经济困难学生认定方法的研究——基于中国海洋大学的案例分析[J].高教学刊，2016（2）：162-164.

[6]张彦坤.家庭经济困难学生认定工作模式的探究[J].思想政治教育研究，2010（6）：124-125，128.

Analysis on the New Pattern of Family Economic Difficulties Students in Big Data Era

Wu Lingxian， Shi Lei

（Hefei Institute of General Professional Technology， Heifei 230601， China）

Abstract： In recent years， the school， the society， the country pay more and more attention to the solution of the problem of college family economic difficulty. At present， China has established a diversified funding mechanism to improve the students learning and life quality of family financial difficulties. For funding purposes， the primary task is to identify the family economic difficulties of students. Big data era， the family economic difficulties students identified put forward higher requirements： accurate， scientific. Based on the practice， first discusses the current economic difficulties students identification mode and existing problems； then on this basis， analyzes the big data era family economic difficulties students identified new mode， in order to improve the funding the implementation effect of help.

Key words： big data era； family economic difficulties students； cognizance； new model