高职院校基于大数据分析的学生精准资助研究

摘 要：传统的资助模式不能进行有效的动态调整，因此不能满足大数据背景下高职院校精准资助贫困学生工作的需求。要想有效提高校内贫困生精准资助工作的效率，高职院校就要充分利用大数据技術构建起新的资助模式。本文主要就高职院校基于大数据分析的学生精准资助做一番研究。

关键词：高职院校；大数据；贫困生；学生精准资助

中图分类号：G64 文献标识码：A

文章编号：1673-9132（2019）09-0185-01

DOI：10.16657/j.cnki.issn1673-9132.2019.09.170

随着高职院校招生人数的不断增加，校内贫困生的数量也明显增加，且精准资助关系到学生的生活问题，不容忽视且必须落实，然而要完成贫困生的精准认定并非易事，需要精准的学生经济方面的数据以及科学客观的测评标准、方法与体系，因此必须要利用一种有效的数据计算与分析的技术来为贫困生的精准认定与资助工作提供支持，大数据技术便是这其中有效的技术之一。

一、大数据技术与精准资助工作分析

（一）大数据技术

大数据是在计算机技术上发展起来的一种新型数据处理模式，它能对海量的数据进行采集、存储与关联分析，并从数据中发现可利用的新知识，创造出新的价值，从而提升新能力，因此也可以说大数据技术是一种新兴的服务业态与信息技术。

（二）大数据与精准资助工作

精准识别是精准资助的关键，因此将大数据技术应用到贫困生的资助中能够完成对贫困生的精准认定，利用大数据技术，能为学生建立一个专门的信息数据系统，将学生包括就医、出行、消费、银行卡收支信息在内的一切信息数据纳入到该数据系统中，并对其进行全面的分析，从海量的信息中分析挖掘出有效的、真实的贫困生信息，进而完成贫困生的精准认定。这样的认定程序不仅科学、客观公正，还能通过数据深度了解贫困生的真实贫困程度，为精准资助工作提供真实有效的参考数据[1]。

精准资助的意义即针对不同学生的不同情况，为其提供个性化的、精准到位的服务与帮助，因此落实精准资助工作的关键，就是找准学生的个性化需求。将大数据技术应用到高职院校的精准资助工作中，能通过大数据技术的收集与分析，挖掘出学生的个体需求，并根据大数据分析出的结果，结合学生的差异化需求、阶段化需求，设计制定出符合学生需求的、灵活多变的资助内容与形式，确保将精准资助工作落到实处。利用大数据技术实时监控、收集贫困生的日常行为与生活记录，如课堂表现、心理变化、学习成绩以及日常的社交记录，包括微信、微博，网评行为等，并从这些数据中分析出学生的真实心理诉求、学习态度、生活态度、道德价值观念等，从而设计制订出符合学生发展需求的综合素质能力培养策略，从物质、精神等各方面为学生实施个性化的、差异性的资助，从而实现真正意义上的精准资助。

二、高职院校基于大数据分析的学生精准资助研究

（一）应用大数据技术，落实精准认定

学生数量大，信息多，传统的资助模式不能有效收集信息，但是利用大数据技术却能对学生的信息进行全方位的整合[2]。一般情况下，精准资助工作需要收集学生的以下信息：学生的家庭信息，包括家庭经济状况、家庭成员等，学生的身体状况、教育支出、学生的在校信息，包括学习成绩、活动轨迹、校园消费等，学生的银行卡支出信息，出行信息等。利用大数据技术的收集整合，从海量的信息中分析挖掘出有效的、真实的贫困生信息，再结合学生提供的相关贫困证明资料、学生个人的反映、认定小组的最终意见等完成贫困生的精准认定工作。

（二）利用大数据技术，对学生实施个性化资助

精准化资助是一个包含多项内容的概念，它既包括资助对象的精准化，也包括资助内容、资助形式、资助时机以及资助力度的精准化，因此高职院校的学生精准化资助工作，一定要在恰当的时机，为真正需要帮助的学生提供及时的资助。为此，高职院校要利用大数据技术广泛、实时地收集学生的各项生活、学习信息数据，收集学生的微波、微信等网络行为信息，收集学生的心理诉求以及学习需求，并通过大数据技术的对比分析，实时掌握学生的学习态度、生活态度、发展需求，然后根据分析出的结果适时调整资助资助内容与形式。

（三）利用大数据技术，动态管理资助工作

当前许多高职院校对学生的资助仅是发放助学金，且在发放完助学金后不会对学生实施后续的追踪管理，这显然违背了精准资助工作的初衷，因为对贫困生的精准资助工作是一项长期的工作，需要对学生进行动态的、持续的跟踪与管理，而高职院校却普遍没有做到这一点。因此，高职院校需要利用大数据技术，对贫困生实施后续的监督与管理，通过监督与管理适时评估资助对象的资助条件，如果资助对象不符合资助政策的条件，应及时调整资助策略。

三、结语

基于大数据分析下的高职院校的学生精准资助工作，必须要从资助内容、资助形式等多方面构建起新型的精准资助模式。

参考文献：

[1]沈彩丽.大数据背景下如何实现高职院校精准资助——以常州信息职业技术学院机电工程学院为例[J].科技视界，2018.

[2]刘晓鑫，张成元.大数据背景下的高职院校贫困生资助模式初探[J].科学大众（科学教育），2017（12）：127.

[责任编辑 杜建立]

作者简介： 范征宇（1975.3— ），男，汉族，江苏常州人，讲师，研究方向：思政教育、学生资助。