数据时代高校资助工作的机遇和挑战

代将来 冯洁茹

（湖北汽车工业学院 经济管理学院 湖北省十堰市 442002）

党的十八大以来，以习近平总书记为核心的党中央，把脱贫攻坚重要任务放在国家治理的首要位置，提出并实施了精准扶贫伟大战略部署。教育扶贫是扶贫开发的重要任务，也是斩断贫困代际传递的重要推手。2017年，习近平总书记在党的十九大报告中强调，要健全学生资助制度，使绝大多数城乡新增劳动力接受高中阶段教育、更多接受高等教育。此后，教育部、财政部、全国学生资助管理中心等多部门联合出台并实施了一系列规范资助工作的政策法规，并提出了“精准资助”的工作理念。“精准资助”理念是习近平总书记“精准扶贫”思想在教育领域的深刻体现，是新时代高校开展资助工作的必然要求，契合了资助育人工程的内在规律，对高校资助工作提出了更高要求。虽然当前我国高校现行资助工作体系越来越完善、制度越来越规范、资助力度越来越大、普惠范围越来越广，但依然存在较多问题，如贫困生认定过程中贫困证明不够客观、认定标准缺乏科学依据和统一标准、认定程序主观因素较多、贫困生指标分配过于机械、认定环节与其他管理服务育人等部门兼容性差、仅限于扶贫但无法更深层次的扶智和扶志、无法实现长效的动态跟踪管理等。当前，以大数据技术为标志的数字信息技术蓬勃发展，2015年召开的十八届五中全会上，党中央正式提出“国家大数据战略”。大数据技术的兴起与全面推进，为高校资助工作带来了新的机遇，但同时也面临着新的挑战。利用大数据技术，实现高校精准资助新模式，是当前和今后一段时期高校资助工作的主线逻辑。

大数据时代高校资助工作的机遇

大数据作为信息时代的新兴技术，这一概念不仅包含技术本身，同时还是一种理念和一种应用。大数据是指与数据对象各方面有关联的“全数据”，而非以往经部分采样得来的“表征数据”，其不仅包含有限的、现实的结构化数据，也包含有无限的、虚拟的非结构化数据，并且可以通过一定模型的训练，准确且生动地反映数据对象的特点。这一属性深刻契合了高校精准资助工作的内在要求，大数据技术为高校资助工作带来了崭新的机遇。

大数据技术有利于高校资助精准认定。高校开展资助工作的前置条件就是贫困学生的识别与认定，认定结果的精准性决定了资助工作的有效性。以往高校的认定方式主要是采取学生填写表项、提交证明材料、认定小组打分、民主评议等环节进行，认定手段较粗放，且认定过程中也有较大漏洞，虚假材料、不可量化数据、主观评议等都在一定程度上对贫困结果产生了扰动，导致了高校资助对象有偏差。大数据技术通过客观、智能的方式收集学生学习、生活、消费及其他各方面信息，建立个人动态数据库，一方面可以有效确保贫困信息的真实性、可靠性，防止造假和人为干预，提升了贫困认定的信度。另一方面，收集到的是贫困学生的全数据，能够从多个维度刻画学生的贫困情况，通过建立数学模型，从不同方面以不同权重对贫困学生进行综合判定，提升了贫困认定的精度。并且，大数据技术不是在某一特定时段进行的信息收集，其长效跟踪和动态更新数据的技术特性，可以有效避免假性贫困生或真实贫困生的超限消费。

大数据技术有利于高校资助精准帮扶。大数据技术的底层依赖是单体密度很低的海量数据，但是通过信息采集、处理、转化、建模、分析后，大大提升了数据价值，使其具备预测、聚类、相关性挖掘、提升决策力和模型发现等技术特点。大数据技术可以通过实时捕捉贫困学生信息、多元分析贫困学生境况、全面统筹高校资助体系各元素，实现精准帮扶。首先可以根据贫困学生不同类型、不同阶段和不同层级的不同需求，提供多元化可选择的差异性资助服务。如新生入学阶段，是亟待适应和帮扶的，可以通过“绿色通道+爱心大礼包”等项目进行资助；学生在校阶段，主要以生活保障和素质培养为主，可以通过组合“奖助学金+素质拓展”的形式，对学生进行能力素质资助。其次可以通过关联采集与分析，将学生的生活、学业、心理、感情、能力和就业创业等纳入一体化考量，给予有针对性的帮扶，助力学生的个性化发展。最后可以通过实时跟踪与分析，把握学生贫困动态变化，进行不同等次和程度的资助调整。并且，通过对学生经济数据的定向采集和分析，还可有效防范“校园贷”“网络电信诈骗”等行为，防止贫困学生误入歧途。

大数据技术有利于高校资助精准管理。高校资助工作内容多、难度大、事务杂，经常设计学校内外协作、校内部门协同，如学校与政府、企业、社会组织、银行、基金会等，学校内部财务、后勤、学工和二级学院等都会存在大量协同合作场景。大数据技术可以全面统筹多个信息源，进行全局性、协同性、持续性和发展性的动态管理。首先可以提升高校内外资助资源的匹配成效，通过数据集成，实现高校与社会各界动态有机联动，及时匹配有意向、有需求的社会资源，切实增强资助项目、经费、对象和方式的把控。其次可以提升高校内部资助资源的分配效率，通过全平台分析，充分掌握各二级学院乃至于各班级的资助需求，动态调整资助项目、资助资金等的分配，实现精细化管理。

大数据技术有利于高校资助育人实现。高校资助工作的根本目标在于，将思想政治教育融入贯彻到资助过程中，实现物质帮助、道德浸润、能力拓展和精神激励的“资助育人”理念。高校的传统资助工作模式主要集中于纾解学生物质贫困，但是囿于事务性、数据性统计及整理工作，阶段性和受限制的资助平台，只能流于表面进行资助资源的简单发放，不能满足贫困学生的深层次需求，更无法深入开展扶智和扶志的深层次育人工作。大数据技术首先以完整、客观、真实、可靠的数据，为家庭经济困难学生在认定和帮扶过程中，减少了繁琐的、不必要的、难以办理的证明材料和申请环节，消除了“公开比惨”的打擂式评比，极大程度地保护了学生的自尊心和隐私权，满足了学生的受助需求。同时，大数据技术以其特有的聚类和预测特性，以及实时跟踪动态调整的功能，及时发现并为有突发需求的学生提供帮扶，彰显高校的人文关怀。最后，大数据技术可以根据收集到的信息，对学生的个性化需求提供多元化资助服务，不仅给予物质帮扶，还可在资助中融入思想引领、能力提升，真正的实现资助育人。

大数据时代高校资助工作的挑战

大数据技术作为一种新兴的理念与手段，将其应用到高校的资助领域确实会为高校资助工作增加新的活力，带去新的发展机遇，拥有巨大的实践价值，但同时也面临着诸多挑战。

大数据时代面临信息意识挑战。信息时代，一切组织和行为都是信息流转的载体，以大数据为依托的高校资助工作，其本质是一种高校事务管理和思想政治教育模式的大变革，这要求高校相关工作的决策者、组织者、实施者和参与者切实改变观念，提升信息意识。首先，在思想层面，必须全员树立起以“数据信息”为主的理念；其次，在组织层面，必须要构建起与实际工作需求、场景和目标相匹配的大数据技术架构；最后，在操作层面，必须摒弃过往以群体惯性或个人经验为主的工作模式，要有信息化思维，用数据说话。

大数据时代面临人才队伍挑战。大数据作为一种前沿技术，其使用和管理是有较高门槛的。在资助领域，无论是前期的数据收集与处理，中期的模型构建与训练，还是后期的动态跟踪与分析，每个环节都需要受过专业技术训练的人才做支撑，且该技术专业性强、门槛高，难以通过短期培训速成掌握。但就目前环境来看，高校的主要资源还是倾向于教育教学环节，对于掌握大数据技术的人才培养不够，发展规划不明，投入资金不足，导致大数据技术应用于高校精准资助工作领域的人才严重不足。因此，高校依托大数据实现精准资助目标，必须建立起长效的人才培养机制。

大数据时代面临平台建设挑战。大数据技术在资助领域的实践应用，必须以共享互通的高校资助数据平台为载体，这既是其自身技术特性的要求，也是其应用场景的特点所决定。一方面，大数据技术背景下的精准资助既然要全面采集贫困学生信息，这些信息不可能由单一机构全部掌握，因此势必会与多个信源部门进行数据交叉，必须进行信息集成。其次，精准资助工作的推进，也需要校内外各组织各部门全员参与、协同运转，必须进行组织集成。最后，除了实际的结构化数据外，实现精准资助还必须通过网络等平台采集虚拟数据，这就要求必须进行场景集成。同时，大数据平台的搭建，除了人力和技术要素外，资金要素也是一个巨大的现实挑战。

大数据时代面临数据安全挑战。信息时代，数据就是打开一切通道的钥匙。尤其是集成了高校贫困学生海量信息的大数据资助平台，一旦被泄露出去，后果将不堪设想。大数据技术在高校资助工作中的应用确实存在诸多优势，但是由于数据的采集、分析和使用过程环节多、时间长、人员广，在管理上仍然存在较多天然漏洞，容易被网络不法分子盗窃、篡改或牟利。另外，由于大数据技术是新技术在新场景的应用，相关的法律法规还不太规范，并且无论是数据提供者还是数据管理者，这方面的保护意识和保护手段还不甚健全。可以预见，一旦实施，将会遭到无休止的数据安全骚扰甚至攻击。因此，如何保护数据安全将是大数据时代的一个重大挑战。

注释

[1]杨晓慧．关于新时期高校学生精准资助工作的思考[J]．中国高等教育,2016(09):22-25．

[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):41-44．

[3]张远航．高校资助育人的价值意蕴与实现路径[J]．思想理论教育,2018(06):106-109．

[4]侯莲梅,米华全．利用大数据推进高校精准资助工作创新[J]．思想理论教育,2017(08):107-111．