大数据背景下建立精准学生资助工作机制刍议

孙婷+张军+曹林林

摘要：高校学生资助是国家扶贫的一项重要内容，是保证国家教育公平的重要举措。大数据技术为高校学生资助工作提供了新途径，为建立精准学生资助工作机制提供可能。本文从现存学生资助工作机制的问题，大数据在精准学生资助工作机制中建立的价值、内容、问题和策略方面，分析大数据在建立精准学生资助工作机制中的可能性，真正实现教育公平。

关键词：大数据；精准资助；工作机制

中图分类号：G647 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）51-0007-02

当今世界，信息化程度达到了前所未有的高度，大数据思维正在各个领域改变着社会。2014年，“大数据”第一次出现在“两会”的政府工作报告中，其重要性不言而喻。高校作为思想活跃、知识密集、技术先进的前沿阵地，大数据思维和技术对高校的教育、管理和服务产生了深刻的影响。2015年，教育部部长袁贵仁在全国教育工作会议上明确提出：“要提高国家资助政策的精准度，依托国家教育管理信息系统建设平台，确保国家学生资助、奖补等优惠政策真正落实到每一个需要帮扶的学生身上。”2016年3月，教育部副部长杜玉波在就学生资助工作答记者问中，又进一步明确了“精准资助”的战略任务。在大数据背景下，建立精准学生资助工作机制成为可能，运用科学有效的大数据技术手段，对资助对象进行精准识别、资助和管理，为进一步提高高校学生资助工作水平、实现“精准资助”奠定了重要基础。

一、现存学生资助工作机制及问题

目前，在我国高校贫困生认定过程中，主要依靠学生举证、学校评定的方式进行。学生提供残疾证、低保证或有家庭所在地民政部门、街道办事处、父母所在单位出具的家庭经济贫困证明、家庭年收入证明等相关文件，采取班级民主评议和学校评定相结合的方式，并通过公示制度，对贫困学生进行认定。在具体的工作中，认定依据过于简单、标准不够科学、程序尚未规范、资助分配单一、资助管理滞后等因素影响了学生资助工作的精准化。（1）认定依据过于简单。困于地域、经费、时间、人力等多种因素影响，高校逐一走访申请学生的家庭难以实现。生源地相关部门出具的贫困证明在贫困学生认定中应用较为广泛。然而，生源地部分政府工作人员往往会出于人情原因而开具不具公信力的贫困证明，直接导致出现“助而不困，困而未助”的情况，产生了不良后果和影响。（2）认定标准不够科学。教育部现行的政策规定中，关于贫困生认定的标准有如下规定：“家庭经济困难，月生活费来源（含家庭、亲友及学校提供的各种资助）持平或低于学校所在地政府规定的居民最低生活保障线，难以维持正常学习和生活开支的学生可认定为贫困生。”[1]家庭总收入及家庭人均收入总体上可以反映学生家庭的总体经济情况，然而在实际认定过程中，学校多采用班级评议，通过对学生个人生活、消费情况进行民主评议认定。但是认定过程也存在较大误差。（3）认定程序尚未规范。目前，我国高校采取的大多是学生申请、政府证明、学校评议的“三步走”贫困生认定模式。这一模式看似合理，其实在操作中存在很多问题。由于贫困生认定时间紧、任务重、资料多、数量大，部分辅导员因怕出現“误评”或“漏评”现象而采取了“平均主义”的评定方式，扩大认定范围而降低了资助的精准度。此外，在实际的认定过程中，部分教师和学生干部存有私心或缺乏责任心，没有严格遵循相关程序，损害了贫困生的利益，阻碍了精准资助的实现。（4）资助分配单一。目前，我国资助形式以国家奖助学金和助学贷款为主，将学生划分为一般家庭经济困难和特别家庭经济困难两档进行不同额度的资助。但是这两档之间的界限并不十分清晰，对于高校来说在认定操作中的可行性很低。据调查，针对不同特征的学生应选择不同的资助模式而非单纯依据困难程度进行划分。[2]

二、大数据是建立精准学生资助工作机制的重要手段和有效途径

1.大数据在精准学生资助工作机制中建立中的价值。互联网时代，海量数据成为重要的资源和生产要素，有效聚合、利用信息为各个领域带来无限可能和生产力。可以说，大数据是高校管理现代化的技术必经之路，催化着高校学生工作创新。当前，互联网使得数据激增，使得数据对比和分析成为可能，HPCC、SPSS等大数据分析工具应运而生，使得数据的处理更为科学，大数据的技术价值为建立精准学生资助工作机制提供了现实基础。大数据时代，分析大数据必须要有宏观视野，在整体层面高屋建瓴地运用直觉和洞察力，对数据进行分析。学生资助工作机制的建立中，大数据的价值在于可以从海量非相关性数据中探寻相关性，推演出学生的真实生活状态。大数据的应用价值主要体现在综合评价、发展预测和决策支持。在精准学生资助工作机制的建立中：对外，学校可以通过与各省、市、县多级数据信息服务平台相关联，与公安、银行、民政等多个部门联网，完成数据的搜集和整理；对内，学校可以通过数据中心收集学生的归寝时间、选课情况、校园卡消费、课堂出勤、图书借阅甚至是网页浏览情况、网络动态等信息。两方面结合，掌握学生个人在校情况及其家庭信息，进行综合定性、定量分析，精准地认定家庭经济困难学生群体，持续观察受助学生的状态，方便资助工作的开展。

2.大数据建立精准学生资助工作机制的主要内

容。建立精准学生资助工作机制的目的是有效地解决学生资助工作的现存问题，有针对性地对家庭困难学生展开资助。大数据的正确运用可以有效地帮助建立精准学生资助工作机制：构建客观的、可操作性强的家庭经济困难学生认定指标体系，从海量数据和信息中提炼挖掘，从而实现对资助对象的精准识别；根据各级各类学校不同学生、不同地域的差异进行有针对性、高效的资助；通过大数据信息服务技术平台，对资助对象及家庭情况实时动态检测，进行持续追踪和管理。建立家庭经济困难学生认定指标体系。通过专业技术软件进行分析的海量数据，形成客观的定量数据，从多个维度客观评价、分析资助对象的详细情况。根据共性特征，形成指标体系，通过大数据分析和整合，在评定体系中设计合理的权重，实现科学认定。在大数据视野下，对受助学生的生活状态形成动态追踪，实现对受助学生的动态管理，使得资助工作更具有可操作性、时效性和科学性。

實行贫困学生差异性资助。据相关调查研究显示，根据国内外高等教育资助的现状以及经验，不同特征的学生应当采用不同的资助模式。这是实现学生资助工作时效性的重要举措。依托大数据平台，学校学生资助管理部门对家庭经济困难学生进行前期数据采集，根据资助数据的分析，将宝贵的资助资金分配给有迫切需要的地区、家庭和学生。通过多维度得到综合指数，根据各个维度的指数和权重最终得到贫困情况。[3]实行动态化资助管理模式。完善贫困生的认定体系，要构建贫困生的动态数据库，建立规范的动态贫困生档案。据了解，很多高校的贫困生数据库基本是一学年进行调整一次甚至处于静止状态。运用大数据信息服务技术平台，对学生信息进行网上动态监管和网下监管相结合，确保受助学生的信息真实准确。同时，通过收集家庭经济困难学生的个性、成绩、兴趣、技能、就业意向等相关信息，对其进行正确的职业生涯规划和人生引导，提高学生的就业率和成材率，为学生日后的可持续发展提供强大动力支持。

3.大数据在建立精准学生资助工作机制中存在的问题和策略。大数据时代开展学生资助工作并非毫无压力，大数据带来的技术难题和道德悖论也不容忽视。在现有的技术条件下，大规模地收集、分析等方面的技术条件仍有难度，思想政治工作者的技术尚不够娴熟。此外，大数据背景下建立精准学生资助工作机制的前提是收集海量数据，无形中会侵犯学生的隐私权。我们必须强化大数据思维，提高运用大数据的技术能力，加强制度保障，维护学生的个人隐私，才能够真正地建立精准的学生资助工作机制，实现精准资助。

三、结语

精准学生资助工作是“精准扶贫”在高校范围内的具体体现，建立精准学生资助工作机制是实现精准资助的核心和基础，是重中之重。利用大数据建立精准学生资助工作机制，是大数据的创新应用，也是高校思想政治工作的创新举措，对于推动资助资源的优化配置，提高资助工作的时效性具有重要意义。他山之石，可以攻玉，以大数据推进高校学生资助工作，必将成为建立精准学生资助工作机制的必然趋势。

参考文献：

[1]徐晓军.高校贫困生资助体系问题分析及对策，2004.

[2]杨阳.高校家庭经济困难学生的资助特征与资助悖论[J].高等教育研究，2009，（11）：31.

[3]吴丽仙.建立精准学生资助工作机制研究[J].教育评论，2015，（9）：48.

Discussion on Accurate Student Financial Assistance Mechanism Established the Big Data

SUN Ting，ZhANG Jun，CAO Lin-lin

（Shandong University of Technology，Zibo，Shandong 255000，China）

Abstract：College Student Financial Assistance is an important part of national poverty reduction.It is an important initiatives to achieve the national education fair. Big Data technologies offer new ways for student financial assistance and make accurate student financial assistance mechanisms established possibly. The paper discourses from the aspects of the problem of existing student financial assistance mechanism，the establishment of large data value，content，and policy issues in accurate student financial assistance mechanisms in order to achieve education fair.

Key words：big data；accurate；student financial