大数据视野下高校精准资助问题及其对策研究

魏凤霞 张晶莹

2013年，国家首次提出精准扶贫。随着“精准扶贫”政策的实施，高校学生资助工作作为国家扶贫开发政策的构成部分，也面临着重大的机遇与挑战。当今世界正在走入大数据的时代，大数据以其数据类型多、数据量大、应用价值高、处理速度快、可挖掘能力强等特点被各行各业广泛使用。充分运用大数据处理高校精准资助问题，能够更好的实现高校资助资金的效益最大化，实现资助的精准与公平，做到扶贫与扶智的有机结合。

一、高校精准资助工作的必要性

高校精准资助是以“精准扶贫”思想为指导方针，对现行资助工作进行改进的有效方式，是助力精准脱贫的有效途径，是提升高校资助工作效果的必然要求。

（一）是助力精准扶贫精准脱贫的有效途径

2020 年是我国全面达成小康社会的关键之年，党和国家对新时期教育扶贫工作提出了新要求。高校精准资助是新形势下高校资助工作的新方向，新内涵，新要求。高校精准资助工作是精准教育扶贫的重要环节，是扶贫与扶志、扶智结合的有效方式，是提升资助工作效率，最大程度发挥资助工作效能，助力精准扶贫精准脱贫的有效途径。

（二）是提升高校资助工作效果的必然要求

目前高校资助工作存在资助前的精准识别、精准帮扶工作不够完善和资助后的精准管理和资助育人工作做的不到位的情况，如果这些问题得不到改善，那么高校资助工作在实行过程中很难达到理想的工作效果。精准资助是以差异化为方式，核心诉求是精准定位资助对象，以资助的最终目标与资助对象需求间的契合为手段，实现工作效率最大化，得以是的资助模式得以转变。因此，高校精准资助工作是提升高校资助工作效果的必然要求。

二、大数据时代高校精准资助工作存在的问题

目前高校虽然已初步建立较完善的资助体系，但存在资助对象认定精准度有待提高、资助过程动态管理有待加强，和资助效果育人功能有待强化的问题。

（一）资助对象认定精准度有待提高

精准认定资助对象，是做好高校资助工作的起点。但目前存在资助对象认定精准度不高的问题，具体表现为：一方面，按比例分配方式不合理。各班级贫困生人数不固定，而学校在分配名额时却是按比例分配，就会造成一定的偏差。另一方面，提供材料和现实契合度不高，资助评审的过程存在一定的主观性。在资助认定过程中，高校开具的贫困证明考虑到了“家庭人均收入”“受灾情况”“家人和学生身体健康状况”等实际情况，但没有考虑到地域差异、灾情和健康评估可信度等问题；家庭困难认定并不是全员参与，会出现参与评选的人员不完全了解被评议学生情况和一些人情方面的拉票现象，做不到绝对的公开透明。

（二）资助过程动态管理有待加强

学生的家庭困难情况是一个动态变化的过程，但目前高校对于学生家庭条件变动进行及时监控和调整方面工作不够完善。其中存在的问题主要表现在以下几方面：一方面对家庭经济困难学生缺少动态追踪，家庭情况是动态可变的，因此现有的资助管理方式会存在一些突遭变故的家庭不能及时被帮扶，以及一些经过帮扶已经脱贫的学生不能及时被发现，这样就会使资源浪费。另一方面是监管力度不强，缺少对奖助学金发放后的动态管理，存在少数学生拿到奖助学金后请客吃饭、旅游、购买奢饰品等高消费现象，使得未当选学生心理失衡。这类因为监管不力导致精准度降低，资助资源浪费的问题，会对国家资助政策的实施产生负面影响。这些也是资助管理中需要格外关心的问题。

（三）资助效果育人功能有待强化

我国教育重视落实立德树人根本任务，发展素质教育，推进教育公平，力在培养德、智、体、美全面发展的社会主义建设者和接班人。而目前高校在这一方面所做的工作还不是很到位。资助育人方面存在着重经济轻育人以及与其他工作结合度不够的问题。一方面，高校立德树人的理念并未完全确立，高校在实际资助工作中存在着“数字至上”的理念，一切通过数字说话，缺乏“立德树人”的战略意识。另一方面，对家庭困难学生社会主义核心价值观的培育，心理健康的监测以及学习的帮扶方面放的精力较少，让学生成为具有优良道德，健全人格，德才兼备的青年等教育工作方面做得还远远不够。

三、大数据时代提升高校精准资助工作效果的具体对策

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。要提升高校精准资助工作效果需要运用“大数据”提高精准资助对象认定精准度，需要建全精准资助动态管理机制，需要强化精准资助育人功能。

（一）运用“大数据”提高精准资助对象认定精准度

运用“大数据”提高精准资助对象认定精准度需要全面采集学生数据，深入分析挖掘数据。首先，高校可以将学生校园卡的消费数据与移动支付平台数据进行对接，采用校内校外数据联合监测的方式对学生的消费情况进行统计分析，综合评判学生个人的在校消费情况，进行初步筛选，将其与学生提交的信息进行对比，判断数据可信度。其次，高校可以利用大数据搜集整合与学生相关的所有数据，利用这些数据开发出自己的一套学生资助管理系统，从海量的信息中挖掘出最有效，最真实的贫困生信息。最后，大数据搜集的信息是所有学生的，因此在分配名额方面可以依据大数据得出的信息动态分配，无须再按比例人工分配。高校在核对好受助人资料后，可以要求全体同学通过大数据了解受助人资料后进行公开的不记名投票，从而确保评审过程公开透明。

（二）运用“大数据”建立精准资助动态管理机制

运用“大数据”建立精准资助动态管理机制可以通过收集信息分析异常以及建立预警机制。一方面，在大数据时代，学生的学习行为、生活状态等都可以通过数据上收集进行保存，如课程学习情况、校园卡消费情况等信息。通过数据分析技术和计算机算法，定期生成学生的学习和生活画像，得到每个学生的贫困指数，然后根据其贫困程度进行精细的分类、评估，进而分析出他们的日常消费等行为习惯。这样学校就可以通过这些数据及时发现学生的异常情况，了解学生经济困难的原因，从而进行精准的对接，为学生提供及时的帮助。另一方面，大数据在动态监督方面优势也很显著，可以利用大数据建立预警机制，一旦有学生的消费数据超出预警模型限定值，学校资助部门就可以及时进行实地核实，核实学生家庭情况是否有变动，及时对资助方案进行调整，提高高校资助的准确性和高效性。

（三）运用“大数据”强化精准资助育人功能

运用“大数据”强化精准资助育人功能主要体现在立德树人理念的完善和心理、学业帮扶。一方面，可以利用大数据大量，高速，可视化和隐蔽的特点，分析学生的信息，对资助育人的目标进行全方位的调查评价，使资助工作更加人性化，根据学生特点开展多种多样的有针对性的思想政治教育，促成立德树人目标的实现。另一方面，我们可以将心理状态的监测与学生资助系统联动，及时发现贫困学生的心理异常问题，在解决学生心理异常问题的同时弥补资助工作中出现的漏洞。与此同时我们可以用大数据对贫困学生学业，综合能力进行分析，并针对不足之处为他们建立定期的学业辅导、就业辅导，建立一套行之有效的资助育人体系。最终让贫困学生实现经济上、心理上、能力上的全面脱贫，达成利用“大数据”强化精准资助的育人功能的目标。