基于大数据的高校学生精准资助体系研究

刘 帅

（华北水利水电大学，河南 郑州450046）

0 前言

我国教育事业正在不断扩张，同时，我国扶贫学生的数量也在迅猛增长。借助于大数据发展成为实施精准资助的重要手段，数据能够精准地定位贫困学生的消费收入和支出，也会以此为突破口，经过对数据的有效分析来确认是否需要接受精准资助，提升精准资助工作的准确性。

1 当前我国高校学生资助工作现状及局限

在我国，因为全社会对教育都很重视，所以学生的家庭状况也是大家关注的焦点，一切以教育为主，对家庭困难的学生要给与帮助。早在2000年，就已经有学生在生源地可以无息助学贷款政策[1]。但是再好的办法都会有或多或少的缺陷，其中主要是以下3点：

1.1 资助对象认定误差时有发生

很多高校对于家庭困难的学生认定方式还不是太准确，都是根据学生申请，大家投票决定，因为种种的原因，所以这种认定方法很难确保公平公正。

首先，提出该项目的申请学生未必都是家庭经济困难的。资助金的额度高，而要求非常低，又是无偿拿来的，这就有可能造成个别不太困难乃至不困难的学生会提出资助的申请。另一方面，某些确实困难的同学由于自卑的心理反而没有向学校进行资金和帮扶的申请，这就很有可能会导致真正需要帮扶和支持的学生资料不能够被及时地得到获取，也就使学校无法及时做到准确的资助。

其次，现行确认办法的基础依据单一，真实性也没有办法得到充分的保证。目前的贫困确认依据主要包括生源地民政部门颁发的《贫困证明》，或者由其家庭成员持有的中国《低保证》和《残疾证》。《低保证》和《残疾证》中的内容虽然真实性相对比较高，但毕竟它们都被认为是属于一种个体的情况，《贫困证明》中所涉及的情况比较多，但是它们的真实性却难准确地作出判断。第一，各地方在贫困确认水平程度和标准上都存在着较大差异，可能西部地区一般居民中等收入水平远远低于东部贫困户的居民水平，这样即便是由当地民政部门出具的确认结果真实有效，也无法把不同贫困户确认结果根据相应的贫困级别进行针对性的处理。也不排除某些地方的工作人员因为个别原因，比如人情世故等，在开贫困的证明上做得不够严谨[2]。

最后，这种认定方法并不能把所有的贫困生都筛选出来，因为，这种靠演讲的方式来取得支持的学生往往是能说会道、口才比较好的学生，而有些贫困生由于紧张、放不开，或者自卑心理太重，就会觉得不好意思在大家介绍自己的实际情况，从而错过了教师和同学们的支持，也就会错过助学金的帮助。

1.2 资助工作的后续管理不到位

目前，我国很多高校，在把助学金发到贫困学生手里以后就觉得完成任务了，而没有对贫困生助学金的使用情况做进一步的跟踪研究，所以也并不清楚这些贫困生会把助学金消费到哪些方面，也不去管这些助学金用没用到合适的途径。而且有的贫困生拿到助学金也不好好学习，浪费国家给与的受教育机会，不珍惜在大家支持下得来的助学金。

1.3 认定结果数据更新不及时

很多高校对于贫困生的认定都不是很灵活，都是设立了一个固定时间。于学年初进行确立，研究后的确立结果被录入到了相应的补贴资助管理信息系统，然后根据其需求提供相应的补贴。但是在对资金补助的具体执行中，一年内更新一次的补助数据有些滞后。比如，某个刚入学一学期的学生，他们的家里经济并不是很困难，因此没有向学校申请资助意愿，但不久后因家里出现一些情况而有经济困难就错过补贴。

2 基于消费支出借助大数据助力精准资助的实施路径

为各级院系搭建一套较为完备的精准资助信息管理系统，主要由各种信息系统共同组成，其中包括资金数据采集、存储、处理等多个信息系统组成，结合各种信息系统在采集、储存、处理等各种信息系统组成，结合各种数据采集、具体认定上构建一套系统化、科学化的资助评价方式，从而更好地达到实施精准资助的目标。

2.1 数据采集系统

数据采集系统指学校通过对计算机的信息处理技术的综合运用将学校贫困学生所在地的经济发展水平、家庭状况的相关资料以及学生个人的日常消费状况等数据进行采集分析统计，可以利用学生所属地区的民政部门针对贫困学生家庭的经济状况及其基本资料进行分析和了解，同时通过调取完整的资料和信息，整合学校贫困学生，核实出该学生的贫困资料是否准确、真实。

2.2 数据存储系统

应用的大数据存储系统，主要就是将上述所采集的海量数据都进行存储，在一定的程度上不仅整合海量数据还极大地提高了所需要数据的实用性。这样大量资料和数据库存储系统能够被划分成关于学生个人信息的电子档案，进一步增加对学生基本资料的掌控。

2.3 数据处理系统

数据处理系统主要是针对所收集到的学生基本信息资料数据进行统计和分析，再对其进行更为深入的考核，其主要的内容就是把贫困学生家庭或者生源地资料数据进行分析[3]。

3 大数据助力精准资助的可行性

3.1 大数据的价值体现

对于应用大数据认识不能只是简单的停留在规模大的数据集合，而是一种新型的概念、技术和应用。在这个全球化信息技术发展的关键时期，互联网的普及已经使得信息资源生产率大幅度增加，这样的信息资源也是非常海量的。虽然当前海量数据的内容庞杂、来源广泛、类型繁多，数据的综合分析很困难，但是只要能够从一个整体上对这些数据具备一种敏锐的洞察力，再加上运用新型的综合性数据分析技术和工具针对不同的情况做出分析，就可以使目标得到细化，从而更好地达到精确。

3.2 迎合国家资助体系的特殊性

《国家中长期教育改革和发展规划纲要》明确提到，我国将在未来5年内继续加快对高校学生经费资助的信息化工作体系建设，切实地提高对学生资助的信息化监督和管理。作为社会主义国家补贴优惠政策制度体系的重要组成部分，高校补贴工作存在其特定性，学生的补贴资金和管理信息系统不但在经济上需要与人口、扶贫等多个行政单位之间进行相关的信息共享，而且还需要及时确认和评定学生身份，精准识别和合理地评定贫困学生。

大数据带来了全新的观测角度，这种技术的应用推动了其他很多产业的向前发展。这一技术的特点已经被广泛地运用于众多的领域，它能够为各类决策者实现准确的统计分析，恰巧也迎合了目前国家资助制度的特色。

4 小结

将大数据运用于高校资助项目中，可以有效弥补传统的工作机制中信息滞后、管理覆盖能力不足等缺陷，有利于提高资助对象的精准度。但仍然有一个问题值得我们特别注意，大数据本身仅仅关心关联性，无法关心因果关系。因此，在我们开始使用这种大数据构建自己的资助工作信息系统的中，不可能完全否定传统的工作模式，而是必须要与传统工作模式有机地结合起来，避免工作中发生错误。