大数据背景下的高校学生资助管理体系建设

陈燃

【摘要】国家为了教育事业的发展，对高校学生的资助工作非常重视。在当前高科技发展迅猛的时代，信息化管理对学生资助工作意义重大，利用这些先进的技术手段建设学生资助工作体系，使其更精准、更高效地服务于教育事业，具有深远的现实意义。

【关键词】大数据；学生资助管理体系；精准资助

在“十三五”期间，全国各级学生资助管理机构都在以完善资助体系为新起点，以建立精准资助工作机制为突破点，以落实资助政策为落脚点积极开展工作，大数据时代的到来给高校学生资助工作的开展注入了新的活力，同时也引起了高校学生资助工作者的广泛关注与重视。

一、我国高校学生资助工作的现实困境

高校学生资助工作是保证国家教育公平的重要工作。为了实现“不让一名学生因家庭经济困难而失学”的目标，从中央到地方各级政府先后出台了一系列资助政策，同时也得到了社会组织及爱心人士的大力支持，引起了社会各界的高度重视。根据国家要求和上级文件精神，高校一般成立有专门的管理机构——学生资助管理中心，统筹负责学校的学生资助工作。但是，在资助管理体系建设和实际操作过程中还存在着一定的问题和不足。

（一）对家庭经济困难学生的界定不够精准

家庭经济困难学生在高校是一个比较庞大的群体，这是我国高校在校生规模较大，且各地经济发展不平衡造成的。家庭经济困难学生身份如何认定成为各级教育主管部门、各高校的一个难题，而身份的认定又是资助的前提，尽管政府、高校出台了很多政策，但到了执行层面仍然面临很多障碍。

1.缺乏认定标准。由于我国地域辽阔，不同地区之间的生活指数不同，还有贫困的申报评定制度、统计制度、经济状况评定制度等不健全，导致无法制定统一的评定标准。在有些高校中，家庭经济困难学生的认定主要靠个人一纸申请、家庭所在地出具证明和学校评定小组的主观认定，这些程序确实解决了部分复杂的问题。但是，随着资助工作的发展，也暴露出来很多问题。比如有一些学生在家庭所在地开出的证明并不能客观地评定其家庭经济状况；再比如评定小组中有人不能客观地评判家庭经济困难学生的日常经济状况，夹杂个人感情有失公允……

2.认定过程静态化。贫困家庭的经济状况不是一成不变的，而是一个动态发展的过程，会随着时间的推移和客观环境的变化而发生变化。相应的，学校对家庭贫困学生的评定就应该是一个动态的过程，随着情况的变化而实现动态资助，使应资助盡资助，使“伪贫困”及时被发现，从而实现资助的有效性。但是，目前多数高校的评定标准还是侧重于静态的、主观的，一旦定下来资助对象将会持续一段时间不会改变。

3.评定过程中信息不对称。随着国家对学生的资助力度不断加大，有些学生心存侥幸“主动贫困”，通过夸大家庭贫困程度、提供虚假的证明材料，影响班级评定小组的意见，以获得资助名额。而有些因疾病、孤残等原因导致真正贫困的学生反而因为自尊心的问题不愿意把自己的家庭经济状况暴露在学校师生面前，不主动申请甚至拒绝资助。这些真实信息，仅凭辅导员一个人是不可能在短短的评定周期内去了解、核实的。

（二）对受助学生的后续管理不够完善

很多学校的资助工作缺乏对学生资助效果的评估和反馈，对资助重发放轻管理，给予资助后，对受助学生缺乏动态跟踪，信息不能及时更新反馈，对受助学生的学习情况、生活消费能力、信用习惯等情况没有建立综合评价及管理，将来再次评定时，依然是“瞎子摸象”。出现这种情况的原因一方面是管理制度不健全甚至不涉及后期管理，使工作人员在执行过程中无所适从，不知道该管不该管、该怎么管、管哪些。为避免矛盾，就干脆不管或者上级通知做什么就执行什么，得过且过；另一方面是管理人员配备不足。在多数高校，资助管理人员与辅导员身份是重合的，而有些高校辅导员的配备本身就不足，还要同时负责心理教育、党团、宗教等若干工作，导致其用于资助工作的精力有限，对于后期资助工作的跟踪管理心有余而力不足。

二、大数据时代信息化管理对学生资助工作的意义

信息化管理是依托计算机的发展，通过对数据采集、存储和关联分析从而发现新的价值。对资助工作而言，大数据的真实性使得高校对家庭贫困学生的认定成为可能，可以实现精准识别，也使资助的方式更为多样化，从而实现高效精准的资助目标。

（一）有助于实现资助工作全覆盖

通过将学生及其家庭的基本信息、消费情况、银行卡收支信息、出行记录、医疗情况等纳入信息管理系统，然后对数据进行持续更新、分析，使其潜在的秩序和规律显现出来，最终得到更有代表性、更准确的结果，资助工作人员可以以此为基础，从不同层面、不同角度比较所有学生的情况，及时发现资助过程中存在的问题，制定出更合理的资助工作方案，从而保证学生资助工作不留死角，最大可能地实现资助工作全覆盖。

（二）有助于受助学生的日常监督与管理

通过对大数据的精准筛选、甄别、定位，在技术条件支撑下，高校学生资助工作者更能了解学生的真实状况，有助于制定出相应的措施，建立相应的行为规范和约束机制，从而更好地服务于高校家庭经济困难学生资助工作。

（三）有助于拓展资助育人功能

结合学生的成绩、消费倾向、作息数据等合成不同主体需求的高校家庭经济困难学生管理数据模块，努力把大数据嵌入资助育人环节，从中发现规律并实施有针对性的教育引导策略，努力将单纯“输血”型资助转变为“输血与造血结合”型资助，激发学生的内生动力，使其最终成长为有用之才。

三、大数据背景下的学生资助管理体系建设路径

在大数据时代，高校资助工作的管理、服务模式方面也可尽展风采。以中原工学院为例，其所开发的基于高校学生资助管理信息化的《贫困生认定系统》，为实现家庭经济困难学生认定提供了技术手段，也获得了国家版权局颁发的“计算机软件著作权登记证书”。系统分为前端和后台，前端主要用到js和css；后台主要用java开发，采用MVC的模式，使用SSM框架及MySQL数据库，目前系统还在进一步完善。如何使这些资源发挥出最大的效益，真正帮助到更多的家庭经济困难学生，最终实现精准资助，是值得我们研究的重要问题。

（一）依托传统认定方法，完善家庭经济困难学生认定指标

高校可以根据以往資助工作经验，建立家庭经济困难学生贫困程度量化评价体系，明确家庭经济困难学生认定标准，同时充分利用先进技术建立动态数据库。体系的建立可以将定量指标与定性指标相结合，通过与相关机构相结合实现信息共享互通，及时掌握家庭经济困难学生的各类信息，高效精准定位到受助人，并根据受助人的不同情况，确立精准的资助模式，使资助物尽其用。

（二）深入挖掘剖析数据，建立家庭经济困难学生预警制度

在实际工作中，有一部分家庭经济困难的学生出于自卑心理，不愿意让老师和同学知道自己的真实情况，致使他们无法享有应有的资助。大数据背景下学生的家庭经济情况、在校生活轨迹都能通过量化的形式呈现出来，对这些数据进行挖掘分析、有效整合，为学校更全面了解学生的具体情况提供了可能。只有适时建立家庭经济困难学生预警制度，包括餐饮预警、勤工助学预警和综合预警，才能确定困难学生的贫困程度以及资助级别，扫除学生资助工作的盲区，从而可以更科学、公平地使用帮困资源，发挥其最大效益，促进学生全面成长。

（三）延伸资助工作领域，开拓发展性资助途径

通过信息化管理可以有效实现家庭经济困难学生资助工作的跟踪与记录。高校完全可以将这一信息技术优势延伸至资助工作领域，通过分析受助学生的资助及毕业后的追踪情况来有效引导并管理资助工作的规划、实施、事后监督的每一个环节，切实发挥现行资助政策的预设作用、监督资助工作的有效分配以及提高资助工作的效率。同时，为了实现资助育人的目的，促进家庭经济困难学生成长成才，推进学生资助工作由“给予型”向“强能型”转变，在做好受助学生经济资助工作的基础上，还必须开拓发展性资助途径。比如，在政策允许的范围内提取一定的经费作为助学基金，在学生学习实践、创新创业等综合素质提升方面给予资助。

管理信息系统提供的数据支持虽然会使高校的学生资助工作更上一层楼，但是，在运行的过程中，还会存在一些问题，具体实施中还需要配套相关的政策、制度、技术来保证信息的安全性，相信随着社会技术的日益发展和资助工作人员的不断探索，终将实现“不让一名学生因家庭经济困难而失学”的最终目标。

参考文献：

[1]李成飞.大数据背景下高校贫困生资助工作精准化研究[D].南京邮电大学，2017（3）.

[2]吴朝文，代劲，孙延楠.大数据环境下高校贫困生精准资助模式初探[J].黑龙江高教研究，2016（12）.

[3]张涛.大数据时代高校精准资助新模式初探[J].高教论坛，2017（11）.

【本文系河南省教育科学“十三五”规划2016年度学生资助专项课题“学生资助管理信息化体系建设研究”（2016-JKGHXSZZ-40）的阶段性成果】

（作者单位：中原工学院）