教育大数据在高校学生资助工作中的应用研究

斯美玲

【摘    要】大数据在教育教学领域的应用，能够进一步推动教育创新。采集教育大数据，能够为教育发展提供各种所需信息，促进区域教育的均衡化发展，实现个体的个性化发展，推动教育教学质量的提升。将其应用到高校学生资助工作中，能够在精准扶贫的基础上实现资助育人。基于此，本文简要阐述大数据在高校学生资助工作中的作用，探讨高校大数据资助工作的挑战，并对教育大数据在高校学生资助工作中的应用进行分析研究。

【关键词】教育大数据  高校学生  资助工作  应用

中图分类号：G4      文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1672-0407.2021.21.032

当前，云计算、移动通信和大数据等技术高速发展，为教育改革提供了新的可能。其中，大数据在多个领域得到广泛应用，促进了人们思维的变革，也对教育系统产生了强烈的冲击。教育大数据是指整个教育活动过程中产生的数据信息，在优化教育资源配置和教学质量提升方面有着不可或缺的重要作用。根据教育部相关政策的要求，要加强学生资助数据库与相关扶贫部门数据库的衔接，实现各类教育数据的规范管理，提高学生资助工作的高效性和精准性。

一、教育大数据的特征

教育大数据的采集比传统教育数据更加全面连贯，分析处理也具有更强的复杂性，应用也更加深入。在采集传统教育信息时，一般都是在非自然状态下进行，并且只是对数据进行简单的比较分析，将重点放到教育整体的发展上面。而在大数据背景下，各种先进技术融入到教育领域，可以实现对教学活动过程数据的自然采集，如教师课堂提问的频率以及学生的学习情况等。教育数据一直在持续产生，之前的数据采集将重点放到了宏观角度，只注重教育整体的发展情况对教育政策制定的推动作用。但随着大数据时代的来临，社会整体逐渐认识到教育大数据的重要性，更加注重数据采集的全面性以及对数据信息的深入挖掘[1]。在这样的背景下，这些数据具有更大的价值。加强教育大数据与其他领域数据的关联性，能够促进教育决策科学性的提升。

二、大数据在高校学生资助工作中的作用

学生在整个学习阶段会产生大量的数据，主要涵盖学籍数据、医疗数据、档案数据以及家庭信息等，这些都可以作为大数据基础。再加上人工智能和互联网等先进技术的发展，可以为高校资助工作的开展提供大量有价值的数据，提升决策的合理性和科学性。

（一）提升資助工作的精准性

高校学生资助工作的开展，对社会整体稳定发展具有重要影响。大数据手段的应用，可以为资助工作提供新的方法，建立全面的资助管理体系，实现对学生实际情况的动态跟踪，确定资助工作的有效落实。大数据可以实现对历史数据的深入发掘，从学生成绩等各个方面，对学生的各种表现进行综合评判，增强了论据的科学性，能够对贫困学生进行更加准确的评价，减少人为因素的影响。[2]

（二）保障资助决策的公平性

传统的决策一般都是依靠人的主观判断进行决策，难以保障决策的正确性，还容易受到人文和社会经济等因素的影响，不能对决策进行科学有效的指导。而大数据的应用可以有效弥补这一点，实现对数据背后信息的深入挖掘，增强数据的实用性，为决策的科学性和合理性提供保障，确保资助决策的公平性，降低决策风险。数据不仅可以结合地域、未来以及文化等各个方面，也可以统计学生综合发展的相关信息，为资助工作的开展提供客观性意见，确保相关资助决策的合理制定。

（三）促进资助育人工作的开展

在大数据技术支持下，高校内部各个部门之间的资源可实现共享。如招生就业处、财务处以及心理中心等，在信息管理系统中加入学生的综合信息，包括上课出勤率、图书馆借阅信息以及选课情况等。然后深入分析这些数据，找出其中潜在的规律，以得到准确的结果，这样就可以对家庭困难的学生进行帮扶。通过大数据技术的应用实现对相关资源的高效整合，可以采用云计算的方式大幅提升计算效率，并且增强统计数据的准确性，缓解资助管理人员的工作压力。[3]

三、高校大数据资助工作的挑战

（一）数据的准确性方面

由于教育大数据的发展时间比较短，缺少相应的专业技术人才，高校资助管理人员在开展相关工作的过程中，缺少对大数据技术的了解，将工作重心放到学生资助工作方面，并且缺少对数据分析方法的研究，不能实现对数据结果的深入分析。在采集教育数据时，缺少对教学过程和学习行为方面数据的采集，需要进一步拓宽数据采集范围。在设计在线学习平台时，也忽略了数据分析方面的应用，导致一些数据采集不够全面和准确，使数据不能得到有效应用。

（二）大数据资助盲从

随着大数据时代的到来，社会上产生了一种工具崇拜的价值观念，在这种价值观的误导下，一些领域出现了唯数据主义。在资助大数据体系中，主要体现为将大数据作为衡量工作的标准，而忽略了数据与人之间的关系，具有较强的主观因素。在这种情况下进行的数据统计工作，难以保障数据分析结果的准确性。这种唯数据主义观念的存在，将数据当作判断事物的主要标准，使得人们过于依赖数据。这样就会导致得出的结论本身存在问题，不具有参考价值[4]。因此，在资助工作中利用大数据时，应根据实际情况合理进行数据采集和分析处理，要具有辩证性思维。

（三）数据规范性和安全性

当前还没有建立教学过程相关的数据标准，并且在线教育等也缺少统一的标准，严重影响了数据资源的整合，并且也不利于数据共享的实现，降低了教育大数据的利用率。同时，一些偏远地区仍然缺少对大数据技术的应用，还是按照传统的流程开展资助工作，通过电子表格的形式进行数据采集和上报等，导致教育资助工作效率难以提升，并且存在严重的同质化现象。通过对学生各方面信息的收集，最终才能够形成高校学生资助数据，但这些集中的信息存在较大的安全隐患，很容易遭到不法分子的攻击，导致信息泄露[5]。现阶段各个教育部门之间还没有形成完善的数据共享机制，需要进一步加强重视，建立完善的信息共享机制，为资助工作的开展奠定良好的基础。

四、高校大数据学生资助工作的推进步骤

（一）完善大数据学生资助制度

为了保障大数据能够实现有效应用，高校应建立完善的应用制度，确保大数据资助工作的有效开展。通过对大数据的利用，对学生的喜好、学习情况、品行等信息进行统计，详细记录贫困生的资助信息。在制度建设的过程中，應根据资助育人的实际效果，结合贫困生的认定情况，确保制度的合理性和公平性。另外，还需建立相应的反馈机制，根据实际应用情况，不断改进制度，实现动态化管理，从而保障资助工作的科学性。在利用大数据开展资助工作的同时，也面临着信息安全的问题。

在大数据时代，个人在网络上的所有踪迹都可以查到，即使是网络外的生活，也能找到踪迹。这些信息的使用权并没有明确的界定，并且资助工作的开展需要收集大量信息资源，很容易遭到不法分子的攻击。对此，高校应加强内部管理，建立信息安全制度，规范操作流程，确保大数据使用的安全性，并加强对资助数据库的日常监管。高校资助管理人员应根据工作实际需求，结合自身的工作经验，建立完善的数据使用制度，对数据使用进行约束。高校各个部门应加强合作，为资助工作的开展提供助力[6]。此外，还需建立相应的评估反馈机制。在利用大数据技术的基础上，高校可以通过数据筛选的方式对相关数据进行深入分析，找出其中存在的规律，实现对学生的全面了解，促进资助工作的合理开展。但由于大数据在教育领域应用的相关研究还不够深入，并且大数据提供的建议也只是参考意见，所以高校资助工作人员应加强实践探索，增强绩效意识，对资助工作进行综合评价，以促进高校资助工作的高效开展。

（二）建立大数据资助数据库系统

通过建立动态化的数据库实时监测学生的消费情况。高校一般都是通过学生上交的纸质材料了解学生的家庭信息，如户籍所在地、家庭成员信息等，并且通过这样的方式了解学生的资助需求，完善数据库，为贫困生认定工作的开展提供依据。在建立资助信息系统的基础上，高校应改进工作方法，不再通过学生选举和评议小组的方式完成贫困生认定工作，而是要充分发挥学生资助系统的作用，提高认定的科学性和公平性。根据学生的综合表现并结合其家庭实际情况，从多个方面对学生进行评价，实现大数据信息系统的应用价值，为资助工作的开展提供新的途径。

（三）实现大数据信息系统数据资源的共享

一方面，高校应积极推动校内各个部门系统平台之间的联合，实现数据共享。在建设数字化校园的基础上促进图书馆系统、学工系统以及资助系统等平台之间的结合，实现资源共享。在此基础上还可以大幅提升资助工作的效率，一键获取工作开展过程中所需的信息，缩短获取信息的时间，也能确保信息的准确性和真实性。另一方面，高校要加强与政府相关部门的合作，实现信息系统的兼容性建设。在当前高校资助工作开展的过程中，经常存在漏报、错报的情况，严重影响了工作实效性，降低了资助工作质量[7]。对此，高校应积极更新升级资助系统，并将其与政府民政系统、扶贫系统的数据进行对接，为高校资助工作的开展提供数据保障。

（四）打造专业化大数据资助队伍

大数据为高校资助工作带来新的发展机遇，所以高校的领导者要及时转变思维，重视大数据在资助工作中的应用，并采取有效措施促进资助工作人员专业水平对提升。高校资助工作者不仅要有正确的工作理念，还要具备熟练应用互联网的能力，掌握真实的学生信息，明确大数据背景下的资助工作规律。根据教育部门对高校学生资助工作的要求，高校在安排资助工作人员时，应按照1∶2500人的比例配备。通过这样的方式，能够提高队伍的职业化水平，避免出现人员短缺的问题，在实际开展资助工作的过程中，也能提高工作效率和质量，为大数据资助队伍的建立奠定坚实的基础。

为了实现这一目标，高校应成立学生资助中心，为职业化资助工作的开展创造良好的条件，在建立资助中心的基础上配备相应的资助人员，充分发挥其在资助工作中的作用。但当前很多高校没有配备相应的资助工作人员，不仅影响了资助政策的有效落实，也不能真正发挥资助育人的功效。因此，高校应加强资助队伍人才配备，建立相应的培训体系，实现对资助人员的职前教育，并加强在职培训。同时，由于资助工作具有较多的刚性要求，应挑选一些具有较强的大数据应用能力和较高政治素养的综合型人才，进一步提升资助队伍的专业水平。

（五）提高资助工作智能化水平

在传统的资助工作中，资助工作人员往往凭借个人的经验对学生进行评估，导致评估工作缺乏科学性，并且效率难以提升。通过使用大数据技术，可以实现对学生相关信息的动态跟踪，如上课出勤率、借用器材的相关信息、图书借阅频率等，实现对学生的科学评定。同时，实现对学生微观行为的调查，了解其个性、心理情况、兴趣爱好等信息。还可以实时监测学生的就餐消费情况，准确选取需要资助的学生。对于学生资格认定存在的问题，可以通过大数据智能算法建立相应的特征模型，高效处理相应问题。在此基础上，不仅能够了解学生的思想动态，也能对各种突发事件进行教育引导，维护校园的稳定性。

通过对历史数据的对比，可以实现学生接下来行为的预判，实现对状态异常学生的有效干预。比如，通过收集贫困生的相关信息，可以为其提供合适的就业信息，帮助其更好地进行职业规划，为其今后的发展提供支持。另外，随着政府对大学生资助工作重视程度的提升，投入的经费也不断增加，但资源分配有限。对不同程度的贫困生配发资助经费其实也是有限资源的争用，因此在实际处理的过程中带有较强的复杂性。大部分学校的资助人数会受到各种因素的影响，每年都在发生变化，所以需要重新制定资助标准。对此，高校可利用大数据智能算法实现对资源分配的优化，确保资源分配的合理性。

综上所述，高校资助工作的优化完善是一项长期的复杂性工程，需要根据时代发展不断改进工作方法。在当前的社会背景下，大数据在高校资助工作中的应用是必然趋势，对学生资助管理工作具有重要的影响作用。因此，高校应完善大数据学生资助制度，建立大数据资助数据库系统，实现大数据信息系统数据的共享，打造专业化大数据资助队伍，合理评估工具理性和价值理性，提高资助工作智能化水平，不断促进高校资助工作实效性的提升。

参考文献

[1]孙士强.大数据下的高校精准资助育人工作[J].西部素质教育，2019（15）：26-27.

[2]刘婧.大数据在家庭经济困难学生资助工作中的应用[J].社会与公益，2020（4）：35-36.

[3]王娅霜.大数据背景下高校学生资助工作信息化建设研究[J].北极光，2019（7）：21.

[4]姜庆华，钱修萍.数据驱动高校资助育人精准化：动因，阻碍与实践进路——基于江苏省学生资助申请平台建设与研究[J].职业技术教育，2021（18）：56.

[5]赫宸.大数据时代的高校“精准资助”：问题表征与路径突破[J].2021（2018-4）：140.

[6]张刘.大数据技术在高校学生教育管理工作中的应用[J].智库时代，2018（50）：281-282.

[7]崔建锋，李家文.大数据思维在高校学生资助工作中的创新性应用研究[J].新丝路：下旬，2021（7）：2.