中西方背景下高校资助量化及育人新方式研究

姜 倩 裴明敬

（皖西学院 安徽·六安 237000）

高校资助育人工作是高校学生工作中非常重要的一部分，学校通过对学生经济资助从而达到立德树人的目标。本文通过中西方优秀资助方式和育人体系的研究，结合皖西学院资助育人现状分析出影响贫困生评定的参数，明确资助量化的必要性，采用机器学习方法建立函数模型从而将贫困生评定量化，同时提出几种育人新方式从而达到科学育人的目的。

1 国内外高校资助育人体系现状及经验

1.1 国内外高校资助体系现状与经验

西方国家资助育人体系，层次清晰，分工明确。有资助需求的学生只需要在网站上填写申请表，有专门的机构负责审核监督。

西方国家结合本国实际情况制定资助判定公式，以此来判定哪些学生可以受到资助，公式为：（1）资助需求=上学成本-预期家庭贡献；（2）上学成本=上学所必须+食宿费+交通费+学习用品费；（3）预期家庭贡献=父母贡献+学生本人贡献；（4）父母贡献=（家庭收入生产的可用收入+家庭财产产生的可用收入）*贡献系数÷当年供养的学生人数；（5）学生本人贡献=学生收入产生的贡献+学生财产产生的贡献；公式中的上学成本由学校核算，预期家庭贡献中家庭收入由政府根据家庭的税收等进行核算，学生本人贡献中学校和社会提供了大量勤工助学岗位和半工半读的机会，在解决学生经济问题的同时鼓励学生通过自己的劳动来获得报酬。在国内的高校里中国科学技术大学的“隐形资助”具有很强的指导意义。中科大从2002开始对“校园一卡通”进行数据分析，2004年开始实施“隐形资助”，2005年开始中科大逐步完善数据分析方法，并对入学新生的心理和家庭经济情况进行调查，建立家庭经济困难学生学生数据库，通过数据优化分析筛选出不实信息，为真正需要的学生提供帮助。中科大这种通过分析“校园一卡通”数据结果学生实际调查情况帮扶家庭经济困难学生的做法被很多高校借鉴，以北京市的做法尤为突出。北京市各高校在认定家庭经济困难学生时采用民主评议和集中认定相结合的方法，利用多种渠道掌握学生信息，及时更新贫困生数据库的方法为贫困生的资格认定提供依据，使贫困生的评定有据可依，更加精准。

1.2 国内外高校资助育人成效

教育部党组印发《高校思想政治工作质量提升工程实施纲要》（教党〔2017〕62号），将资助育人纳入“十大育人体系”之一。资助的最终目标是育人，随着精准资助的提出，仅几年我国各地大力推进资助工作，创新资助育人方式，其中江苏省创新的育人方式给其他高校提供可借鉴部分。江苏省的创新主要体现在弘扬成才典型和帮扶心理健康。国家和民族需要榜样的力量，榜样一定程度上为普通人民提供了方向，在资助育人工作中同样如此。

与国外完整的诚信体系相比，我国在个人征信方面相对落后，但是我们可以参考日本的相关做法。日本坚持以助学贷款作为国家的主要资助方式且遵循“谁受益谁负担”的原则，通过立法强制性收回贷款。学生成年后应该为自己的行为负责，偿还贷款是每位贷款学生的义务，责任教育与适当的压力会促进学生的成长。

2 高校资助育人存在问题——以皖西学院为例

2.1 贫困生评定存在的问题

皖西学院2020年重新修订的助学金管理办法，将组织架构进行调整，成立校级国家奖助学金评审领导小组和国家奖助学金评审委员会，各二级学院领导组将主要负责人定为组长，新增学生代表为小组成员。组长架构的改变体现了学校对资助工作的重视，改变了原来相对单一的资助体系。领导小组人员的增加和助学金评审委员会的成立有助于助学金评定的指导与监督，但小组成员多为兼职，能够专职投入资助育人工作的人员太少。皖西学院目前采取的家庭经济困难学生评定制度是由学生自主申请，班级评议小组根据学生提交的材料及平时消费水平的观察评定。这种评定方法主要依靠学生诚实上报和评议小组的公平公正，除国家规定的“六大类”学生外，其他学生在资格审查时没有可以依据的材料，评定过程也没有具体可以依据的量化指标。尽管辅导员通过各种方法力求做到公平公正，但这种评定方式仍存在主观性较强的缺点，一些学生材料写得不够煽情，或者同学了解较少可能会影响评定结果。

2.2 以资助达到育人功能方面存在问题

学校缺少相应的激励政策与宣传。除励志奖学金外只有一项“大学生诚信自强之心”评选，且宣传力度较小，同学们缺少榜样的力量。学校每年都会在新生录取通知书里放入资助相关材料，皖西学院的学生贷款全部是生源地贷款，只有国家开发银行和农村信用社可以办理，贷款的相关办理指南会列出相应的办理流程和具体可以办理的银行地址和联系电话，力求每位家庭经济困难学生在入学前了解资助政策，但通过调查发现，仍有很多学生及家长不知道如何办理助学贷款，甚至有家长认为办理助学贷款会影响学生以后发展，家庭经济困难学生上学难得问题仍然无法得到解决。在资助育人问题上大多重资助轻育人。考虑到受助学生隐私、自尊心等方面，没有相关制约措施。

3 完善高校资助育人建议

3.1 确定贫困生认定参考指标

从资助方面的问题分析可以得出我国高校迫切需要建立可以将贫困生认定量化的方式。运用大数据分析的基础是数据的真实有效性，地方型大学学生来源多为同一省份，平均家庭经济水平相差不多，且家庭情况调查相对简单。通过对皖西学院学生贫困生评定现状分析，列出可作为参考指标的因素。

家庭因素：同住人口数、未婚兄弟姐妹数量、正在上学兄弟姐妹数量、家庭月收入、家庭月收入、需赡养老人数量、医疗支出（残疾和慢性病费用）；个人情况：学费支出、学习用品费用支出、生活费支出（校园一卡通数据导出）、奖助学金收入、勤工助学收入（校内）、兼职收入（校外）；外界评价：辅导员评价、同学评价。

3.2 基于机器学习确定函数模型

本文采用数据集处理与机器学习算法的方法将评定贫困生量化，将是否评委贫困生用函数表示：

（fx）=ax1+bx2+......+jx10；其中：a,b......j为权值系数，x1，x2......x10为参数。

实验使用的数据集是皖西学院电子与信息工程学院提供的困难生认定数据集，根据表一提供的参考指标，对数据集做了相应的处理，整个数据集根据8:2的比例，划分成了训练集和测试集。实验所用的机器学习算法是随机森林分类器，在模型参数中n_estimators表示的是建立子树的数量，一般情况下该值越大，模型有更好的性能，预测就更准确，本实验值取的是20，其他参数取的都是默认值。在训练集和测试集的准确率分别达到93%和92%说明我们的模型准确率很高，而且泛化性能也很好。

图1给的是各个困难生中各个指标所占的权值比例，纵轴表示的是各个指标特征，横轴表示的各个指标特征的所占比例，如果值越大，说明对模型的结果影响越大。模型训练的各个指标权值分别是[0.25045653，0.37976768，0.00228365，0，0.07545527，0.03279284，0.07896946，0.04561144，0.0137337，0.12092944]，第一个值表示的是正在上学的兄弟姐妹数量，后面以此往上，和图1一一对应。

图1：模型中各个指标所占的权值

因此得出皖西学院贫困生评定公式：

x1=正在上学兄弟姐妹数量；x2=家庭月收入；x3=医疗支出；x4=学费支出；x5=生活费支出；x6=奖、助学金收入；x7=勤工助学金收入；x8=兼职收入；x9=辅导员评价；x10=同学评价。

3.3 多方位助力育人成效

应用型本科高校资助育人工作的开展应结合学校的实际情况和培养方案，学校可以发挥其地方性优势，与地方优质企业联系，将优秀的受助学生推荐至企业，达到企业和学生双向认同，与此同时可以设定企业奖助学金，即解决了学校资助资金来源单一的问题，又为学生就业提供保障。但是，企业是以利益为目标，与高校的育人目标不同，高校如果想获得企业帮助必须得在两者之间找到平衡点。高校应加大人才培养力度，使学生成为企业真正需要的人才，让企业看到应用型本科高校培养的人才具有强大的市场竞争力。同时，高校可以加大宣传力度，借鉴江苏省宣传方法，将典型的人才案例利用艺术再加工的形式在学校和地方广泛宣传，正能量的引导可以提高被宣传学生本身的自信，也可以让其他受助学生看到榜样的力量。

资助的本质目标是育人，关注受助学生的心理健康，提高受助学生自信心，帮助其成为身心健康，德智体美劳全面发展，能够为中华民族伟大复兴贡献力量的新时代人才。