教育大数据在高校学生资助工作中的应用研究

孙云龙

（桂林理工大学 环境科学与工程学院，广西 桂林 541004）

自2013年以来，我国各种教育应用系统逐步建立，教育为主的数据飞速增长，以大数据技术增强创新发展和教育改革相关方面的研究越来越多。近年来，国家在培养人才方面采取了一系列有效措施：一方面，加大产学合作，在学校和企业实施联合育人项目，通过学校的优质教学资源和企业完备的实践环境，推动大数据人才的培养；另一方面，在高校增设大数据相关专业学科，如数据科学、云计算、物联网等专业。教育大数据在准确把握教育规律、科学制定教育政策以及合理调整教育结构等方面有着明显的优势。教育部发布的《2018年学生资助工作要点》指出要“推动学生资助数据库与学籍、就业指导等教育数据库，以及扶贫、民政、残联等部门数据库有效对接”。同时，教育部办公厅印发的《教育部机关及直属事业单位教育数据管理办法》，加强了教育部机关及直属事业单位教育数据管理工作，推进了各类教育数据的规范管理、互联互通和共享公开。不难发现，以教育大数据推动教育改革的时代已经到来。

一、大数据资助工作现存问题

我国教育大数据应用较晚，目前尚处于起步阶段，存在较多不足，主要面临数据准确性、规范性和共享性等方面的难题。

（一）数据准确性方面

一是专业技术支撑不足。现阶段教育大数据研究起步较晚，教育大数据模型的构建缺少专业技术的支撑［1］。一方面，大数据专业技术人才较为匮乏，高校资助管理者主要从事高校资助和大学生思想政治方面的研究，不够了解大数据技术；另一方面，前沿数据分析方法与技术的研究不足，只是停留在数据表面，对结果未进行有效分析。二是数据采集范围有待拓宽。教育数据采集的覆盖面较窄，缺少对教学过程、教育管理、学习行为等方面数据的采集。同时，各个在线学习平台设计之初往往未考虑数据分析的需要，数据采集面较为单一，对于一些能够反映学生学习情况的数据不够重视，造成了数据匮乏、结果无法应用的局面。

（二）数据规范性方面

一是数据标准不够规范。教学过程、教学行为相关方面的数据标准尚未确立，近年来逐渐兴起的网络在线教育数据标准也尚未建立，各学校、厂商都自立标准。标准的不健全给数据资源整合和数据共享带来了极大的困难，阻碍了教育大数据的应用。二是西部偏远地区的教育资助工作方法较为落后，仍以学生申请、逐级审核的传统流程为主，缺乏大数据技术的应用。同时，数据采集、汇总、上报等方面仍通过电子表格进行，信息化技术在教育资助工作中的应用不够广泛，致使教育扶贫工作缺乏精准性和时效性，同质化现象十分严重。

（三）数据共享性方面

一是开放共享尚未形成。当前，教育各部门之间数据孤岛现象严重，部门之间没有建立成熟的数据共享开放机制，数据共享的难题有待解决［2］。二是隐私保护仍需加强。高校学生的资助数据是来自各个方面的收集，这些敏感而复杂的集中数据容易成为不法分子的攻击对象，发生信息泄露现象。三是产品服务单一。从当前的教育应用产品和教育教学需求来看，适用性教学产品是教育大数据应用的主要方向，管理类产品应用较为缺乏，缺少能够为教育管理提供决策的服务。同时，产品功能及分析方法较为单一，数据分析方面主要采用常用的统计分析，缺乏大数据技术的应用。

二、大数据时代信息化管理对学生资助工作的意义

充分发挥大数据在高校学生资助工作中的作用，不仅有利于提高资助工作的精准性和科学性，还有利于高校学生资助工作由资助型向发展型的积极转变。

（一）促进精准资助工作的落实

打好精准脱贫攻坚战，对实现“两个一百年”奋斗目标具有十分重要的意义。《教育脱贫攻坚“十三五”规划》中明确提到：“到2020年，贫困地区教育总体发展水平显著提升，实现建档立卡等贫困人口（含非建档立卡的农村贫困残疾人家庭、农村低保家庭、农村特困救助供养人员）教育基本公共服务全覆盖。……保障贫困家庭孩子都可以上学，不让一个学生因家庭困难而失学。”开展高校贫困生资助工作是全面建成小康社会的重要手段，大数据可为高校资助工作提供新的工具和方法。高校利用大数据技术建立全面、动态的资助管理体系，可以真正将资助工作落实到每一个贫困生身上。

（二）促进高校资助育人工作的开展

有了大数据技术的支撑，可以进一步提升高校资助工作的科学性和精准性。在大数据时代，可以在高校范围内实现招生就业处、心理中心、教务处、图书馆、财务处等部门的资源共享，将学生选课及上课出勤率、餐厅消费、晚归时间、图书馆借阅甚至网站浏览等情况纳入信息管理系统，然后不断更新和分析数据，找到潜在的规律，最终得到准确的、有代表性的结果。在此基础上，有针对地对家庭经济困难学生进行引导和帮扶，真正把“输血”型资助转化成“输血和造血结合”型资助。

（三）促进资助工作效率的提高

大数据对资源进行汇总整合，可以大大提高计算能力，将原来单一的汇总计算方法转变为以云计算为特征的分布式计算，减少了很多不必要的重复统计，也使统计数据更加清晰明了，减轻资助管理人员的负担。另外，融入统计学方法，将原本杂乱无章的数据处理后，可以针对性地找到高校资助出现的问题，方便日常工作的开展，同时使资助育人的效果更加明显。

三、高校大数据学生资助工作的有效实现路径

大数据并不是简单的、大量的数据堆积，而是对数据库系统以及数据处理技术的应用。高校应根据社会的发展、大学生群体的新变化不断优化资助体系，从管理和精准帮扶入手，切实发挥大数据在高校资助工作中的作用。

（一）完善大数据资助数据库系统

对高校学生消费情况实施动态监测，建立一个客观的、多维的、动态的数据库。在日常工作中，高校应通过家庭走访、学生上交纸质材料和班级信息员的反馈等方式，掌握每个学生家庭的基本情况，全面了解学生的资助需求，如户籍所在地、家庭住址、家庭成员信息、是否有突发事件等情况。通过定量与定性相结合的方法，完善和补充大数据数据库系统，为每学年的家庭经济困难学生认定工作提供强有力的保障。

（二）加强大数据信息系统数据共享的建设

第一，实现学校各部门系统平台之间的数据共享。高校推进信息化和系统化的数字校园时，应打通图书馆系统、后勤系统、教务系统、资助系统、财务系统、学工系统等各平台间的门户界限，实现“一键进入，资源共享”。第二，加快高校与政府部门信息系统之间的兼容性建设。针对目前建档立卡学生、贫困户学生漏报错报等情况，高校应加强资助系统的升级，用大数据技术替代传统的纸质汇总，将学校资助系统与政府的民政系统、户籍系统、学籍系统、扶贫系统、就业系统等部门实现数据对接。

（三）发挥大数据资助信息系统的价值

在当今大数据时代，高校建立了自己的学生资助信息系统，但在实际工作中仍然是人为因素占主导。例如：在家庭经济困难生认定方面主要由选举（推荐）产生，评议小组进行困难认定，学生资助系统在一定程度上成为学生资助信息化建设的“摆设”。鉴于此，高校应利用好信息系统的强大功能，提高指标认定的科学性，要依据学生在校的综合表现和家庭经济情况，从人格发展、技术能力、心理健康等多个方面进行评价，充分发挥大数据信息系统的价值，用信息系统开辟出“体面资助”的新渠道、新方法。

（四）建立大数据高校学生资助的应用制度

建立应用制度是大数据资助的重要内容，完善的制度能为数据的建设和应用的运转提供保障。要利用大数据认真统计学生的特长爱好、性格特征、消费情况、学习情况等信息，详细记录贫困生的资助过程及资助结果。另外，结合家庭经济困难学生的认定情况、资助育人的效果等，为制度建设提供多方面的数据参考，从而综合制定出高校学生资助的应用制度。另外，在日常工作中，应建立好反馈机制，根据出现的新情况、新问题不断更新完善，达到科学评价资助工作、精准动态化管理的目标。

结语

“教育大数据”时代，学生资助工作与其他部门、行业、产业、媒介的融合成为高校教育事业发展的必然趋势。高校应紧跟时代步伐，牢牢抓住大数据时代所带来的机遇，努力形成学生资助信息共享新格局，扬长避短，顺势而为，全力打造以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导的学生资助质量提升工程。