大数据背景下学生资助工作的新变化及问题与精准化对策

【摘 要】本文认为当前学生资助工作亟须实现精准资助，针对数据共享存在信息壁垒、工作人员能力有待加强、数据信息安全体系亟待完善等问题，提出对接认定部门数据、摸清困难学生底数、开展差异化资助、构建全程跟踪机制等措施，借力大数据实现学生资助精准，并以广西、重庆、河南为例论述学生资助身份认证系统的建立。

【关键词】大数据 学生资助 资助工作 精准资助 新变化  问题 对策

“扶贫先扶志，治贫先治愚。”教育对我国打赢脱贫攻坚战发挥着基础性、先导性的作用，而学生资助能够保障广大家庭经济困难学生顺利入学、完成学业，提高国民科学文化素质，推动有学龄子女的建档立卡贫困家庭顺利脱贫、稳定脱贫和高质量脱贫。随着脱贫攻坚的不断深入，学生资助从以往的“大水漫灌”向“精准滴灌”转变。如何借用大数据有效提升学生资助的精准度，对于进一步加强学生资助工作、助力脱贫攻坚具有重要意义。

一、学生资助工作的新变化

目前，我国已建立“以财政投入为主、学校和社会资金为辅”的资助经费投入体制，形成以“奖、贷、助、勤、补、免”多元混合的資助政策体系，实现从学前教育到研究生教育所有学段的全覆盖、公办民办学校的全覆盖和家庭经济困难学生的全覆盖，从制度上充分保障“不让一个学生因家庭经济困难而失学”的目标。与此同时，我国教育事业改革也正处于深化改革、加快发展的关键时期，学生资助也面临着新的发展形势、进入新的发展阶段。

（一）脱贫攻坚对精准资助提出新要求。党的十九大报告提出，要坚决打赢脱贫攻坚战，坚持精准扶贫、精准脱贫，到 2020 年全面建成小康社会。学生资助既是脱贫攻坚的一项重要内容，又是脱贫攻坚的一项重要举措;精准不仅是扶贫工作的基本要求，而且是学生资助工作的重要任务。精准资助，就是改变以往“平均用力”的资助方式，根据学生的需求和类型“量体裁衣”，在资助项目的标准设定、资金分配、对象认定、资金发放的全流程中做到精准。

（二）基层减负改变以往资助认定方式。2019 年 3 月，中共中央办公厅印发《关于解决形式主义突出问题为基层减负的通知》，指出要解决一些困扰基层的形式主义问题，切实为基层减负。为了落实中央基层减负的文件精神，教育部自 2019 年起取消了高校学生申请资助时需由家庭所在地乡、镇或街道民政部门对学生家庭经济情况予以证明的环节，改为申请人书面承诺。各省份也随之印发相关文件，明确了家庭经济困难学生认定方式从提供证明材料到个人承诺制的转变，强调了学校要通过内部调查、信息共享、网络核验、主动核查等方式核实家庭经济困难学生身份，让大数据替老百姓“跑腿”。

（三）监督检查将精准资助列入考核内容。由于学生资助资金量大，并且与脱贫攻坚挂钩，资助政策的落实情况长期以来都是教育、审计、纪检等部门的重点检查内容。随着精准资助目标的提出，相关部门也将检查重点放在建档立卡等特困学生是否享受资助政策，学生资助资金是否及时、足额发放到位等问题上，并逐渐通过大数据比对、核查学生在校消费情况，查询资助信息系统数据等新形式开展检查，而不再是翻阅纸质档案材料。

二、问题与挑战

（一）各级部门数据共享的信息壁垒仍然存在。目前，各级教育主管部门积极推进部门数据共享进程，已基本实现教育信息系统与扶贫、民政、残联等相关部门数据的对接。但是，各系统之间还未实现实时的无缝对接，系统存在因统计时间节点不同而导致两个系统数据不一致的问题，一些动态调整的建档立卡贫困户无法及时对接到教育信息系统而不能够享受学生资助。

（二）学生资助管理人员专业能力有待加强。相比以往的传统模式，基于大数据的学生资助管理模式在工作内容、工作方法上有了很大转变，需要学生资助工作管理人员具备一定的计算机能力和数理分析水平。因此，学生资助工作人员除了讲政治、有担当外，还需要全面提高素质，加大业务培训，提高管理水平和政策执行力，不断适应新形势下学生资助工作的需要。

（三）数据信息安全体系亟待完善。学生资助的大数据囊括了学生的基本信息，包括身份信息、家庭住址、收入信息、财政资金等，如果发生数据泄露，将会造成非常大的影响。因此，要在构建大数据信息系统的同时，不断建立健全数据信息安全保障体系。一是要明确数据使用规则，落实国家信息安全等级保护和数据安全保密制度，遵循“谁主管谁负责，谁使用谁负责”的原则，严禁泄露或非法向他人提供信息;二是要加强数据信息的安全管理，落实“谁使用，谁负责”的管理制度，信息在使用期满后要从数据库中及时删除;三是要提升用户安全意识，定期对各地各校的系统使用人员进行数据安全培训，提高用户安全意识。

三、借力大数据实现学生资助精准化策略

当前，学生资助工作的新形势对实现精准资助提出了新的要求，充分挖掘和利用大数据的潜在价值，从顶层设计建立家庭经济困难学生数据库，进一步开展精准资助，有助于提高资助资金使用效益，推动教育扶贫不断取得新成效。

（一）对接认定部门数据，实现“资助对象精准”。建立教育、扶贫、民政、残联等部门联动的家庭经济困难学生认定机制，在信息系统建设上实现各认定部门的家庭经济困难学生数据库与学籍系统、资助系统等教育数据库的实时对接。各级各类学校于开学前登录信息系统，查看相应部门提供的特定困难学生信息，并对其进行资助。对于没有录入信息系统的困难学生，学校再通过“申请—认定—公示—发放”的常规方式进行资助，确保优先资助和重点资助特别困难的学生，实现资助对象认定的精准。

（二）摸清困难学生底数，实现“资金分配精准”。各级教育和财政部门在信息系统数据库的基础上，摸清困难学生底数，掌握贫困地区、贫困学生受助需求，在分配资助资金时进行精准投放。具体而言，就是在分配资金和名额时不再简单参照固定比例，而是充分结合困难学生的分布情况，对建档立卡贫困户学生、低保家庭学生、特困救助供养学生和孤残学生予以优先分配和覆盖，从资金上对该部分学生的资助政策实施予以充分保证，确保家庭经济特别困难的学生优先资助、全部资助。

（三）开展差异化资助，实现“资助标准精准”。学校根据学生的家庭经济状况对其进行困难认定，参照不同的困难认定等级开展差异化的学生资助。首先，对于建档立卡贫困户学生、低保家庭学生、特困救助供养学生和孤残学生等特别困难的学生，全部按照一等国家助学金的标准进行资助。其次，对于家庭经济比较困难的学生，按照二等国家助学金的标准进行资助。

（四）构建全程跟踪机制，实现“资金发放精准”。全程跟踪的精准管理是实现精准资助的关键。在学生资助的过程中有两个需要全程跟踪的流程：一是自上而下的资助资金下达流程，从“中央—省—市—县—学校—受助学生”自上而下逐级分配下达;二是自下而上的学生资助工作流程，由学生提出申请到学校认定公示，逐級提交资助名单。在信息系统建设中，要完整记录两个流程并进行比对分析，重点查看资助资金是否与受助学生名单一致，从而分析得出各级部门是否有截留、克扣资助资金，资助不及时、不到位等问题，确保资金发放精准。

四、建立学生资助身份认证系统探索

为实现精准资助，广西于 2015 年下发《关于开展中等职业学校受助学生指纹（人脸）身份识别管理试点工作的通知》等文件，在全区 7 个设区市、2 所区直中等职业学校开展生物特征身份识别技术试点工作。力求通过生物识别技术构建资助系统，切实加大学生资助管理部门对资助资金的监管力度，从源头上有效地防范虚报、冒领学生资助资金的行为，防止资助资金流失;同时，通过信息系统减轻人工核验的工作量，大大提高资助工作效率，为今后的各项检查提供有效、完备的数据支撑。据统计，2016—2017 学年，广西试点单位共通过生物识别技术验证受助学生 9.5 万名，运用识别结果下达学生资助资金，共挽回资金损失 72.4 万元。在总结试点经验的基础上，广西于 2018 年建立“广西区直中等职业技术学校学生资助认证系统”，通过“人脸+指静脉+身份证”技术对中职受资助学生身份进行认证，学生通过认证终端录入自己的生物信息，并定期进行考勤，学生资助部门通过考勤情况进行精准资助。2019 年底，广西进一步完善认证系统，开发手机终端 APP，学生可通过该 APP 进行考勤打卡，学生资助部门进一步加强了对三年级学生和实习学生的监管，打通了学生资助监管的“最后一公里”。

除广西外，其他省份也积极通过信息手段助力精准资助。例如 2011 年秋季学期，重庆市就出台了《关于中职学生指纹考勤管理工作的指导意见》，在全市 40 个区县推广使用中职学生指纹考勤管理。学生资助部门根据工作需要，不定期对相关学校学生进行指纹考勤。在规定时间内，学校组织相关专业班级的学生通过按压指纹机，获得相应学生的指纹匹配数据。考勤数据采集完成后，由学校现场实时将指纹机生成的特殊数据文件通过网络传输到学生资助管理部门。河南省则从 2017 年秋季学期开始在全省中等职业学校全面启用面部识别监管系统，采取日常抽查和不定期抽查的方式，通过 APP 手机客户端加上 GPS 定位的方式进行认证，学生必须在校园（下转第24页）（上接第13页）范围内（以学校中心为圆心 1000～1500 米）才可以通过认证。通过利用生物识别技术和设备采集学生面部信息，记录学生在校情况，为确定受助资格、核发资助资金、加强资助监管和异常监控提供了重要依据。

【参考文献】

[1]陈宝生.学生资助要在脱贫攻坚中发挥更大作用[N].人民日报，2019-03-01

[2]张露露，黄海敏.基于大数据助力高校学生精准资助[J].知识经济，2017（11）

[3]段 鹏，孙宗一，董新凯.大数据助推扶贫监管的创新模式与有效路径探析——以江苏省为例[J].现代管理科学，2018（12）

【作者简介】李文菲（1991— ），女，壮族，籍贯广西南宁，中级经济师，硕士研究生，现就职于广西学生资助管理中心，研究方向为经济管理。

（责编 江月阳）