大数据背景下高校家庭经济困难学生精准认定研究

董波

[摘 要] 教育扶贫工作在高校教育中具有重要地位，其能够为学生学习提供基本保障。随着大数据时代的到來，对家庭经济困难学生的认定工作要求越来越高，精准化认定是精准化资助的基础。在大数据背景下建立家庭经济困难学生的信息库，其中包含学生家庭经济情况及在校期间的消费情况，有助于公开、公平、公正的对学生的困难程度进行精准化认定。因此为加强教育扶贫的精准性，针对大数据背景下高校家庭经济困难学生精准认定进行了研究，以期为相关工作开展提供可靠依据。

[关键词] 大数据时代;高校;家庭经济困难学生;精准认定

[基金项目] 2020年度江苏高校哲学社会科学研究专题项目“大数据背景下高校家庭经济困难学生精准认定研究”（2020SJB0358）

[作者简介] 董 波（1981—），男，江苏沛县人，硕士，南京城市职业学院马克思主义学院助理研究员，主要从事大学生思想政治教育和资助管理研究。

[中图分类号] G646   [文献标识码] A    [文章编号] 1674-9324（2021）45-0034-04   [收稿日期] 2021-04-15

一、引言

在大数据背景下，高校家庭经济困难学生的精准认定已迎来革新。通过该项技术手段，高校将充分掌握学生的家庭经济状况，从而制定具备科学性的教育扶贫方案，帮助学生解决困难，对满足我国人才需求具有重要意义。

二、高校家庭经济困难学生精准认定及其缘起

我国多次召开扶贫会议，在会议中有关领导指出：扶贫脱贫工作是当下的首要任务，各部门及机构必须对其给予高度重视，并为该项工作的顺利开展给予一定的帮助，以此创设全面小康社会[1]。教育扶贫在我国扶贫工作中具有重要地位，实现教育精准扶贫更是对我国的扶贫工作具有积极的促进意义。在教育扶贫中，高校首先应对学生的贫困情况进行认定，确保其符合相关标准。目前，随着大数据时代的持续推进，高校认定学生家庭经济困难的手段已得到更新，可以利用技术手段构建相关系统，并通过该系统收集学生在校内及校外的消费情况。从现实角度出发，可以发现大数据技术对我国教育扶贫工作顺利开展具有重要作用。

三、现阶段高校家庭经济困难学生认定的问题审视

虽然我国高校在教育扶贫工作中具有丰富经验，但根据实际调查及资料分析可以发现，多数高校对贫困生的认定依旧缺少科学性，与我国精准扶贫理念存在明显差异。目前，高校在贫困生认定工作中主要存在以下几点问题。

（一）注重认定过程的公开性，忽视对学生的隐私保护

为确保教育扶贫工作具有公正性，高校在进行贫困生认定工作时，多是严格遵循公开及公正等原则，将该过程透明化[2]。虽然高校严格遵循该项原则及理念能够显著提升贫困认定环节的公正性及精准性，但是其同样可导致学生的隐私泄露，并对学生心理造成伤害。例如：在贫困认定环节保持公开性的背景下，学生提交于教师的相关资料将在班级中公开，从而导致其隐私泄露。根据相关资料显示，高校贫困生认定工作过度公开将产生以下几点负面作用：（1）对学生自尊心造成伤害。若贫困生具有较强的自尊心，其在得知资料信息公开后，心理状态及情绪将显著下滑。担忧同学对自己的印象发生转变或用有色眼镜对自己进行审视，从而导致自己被孤立，无法顺利完成学业。（2）使学生产生自卑心理[3]。学生因家庭经济压力过大，提交贫困补助申请资料。而在贫困认定环节中，因资料过度公开，同学们将充分了解贫困生家庭的实际情况。此时，贫困生将产生一定程度的自卑心理，从而导致其刻意与同学保持距离，拒绝参加各类学习及社交活动。这不仅对学生的学习极为不利，而且会对学生的心理健康产生严重影响。

（二）重视各类贫困认定的佐证材料，忽视学生实际家庭情况和个人消费情况

现今，我国高校在贫困生认定环节中，多是参考学生自主提交的贫困资料，从而对学生的家庭经济状况进行评定。但是经研究发现，以资料为基础对学生家庭经济状况进行评定不具备科学性，即少数学生所提交的材料与其家庭实际情况存在明显差异。其原因如下：家庭经济状况较为良好的学生能够通过多个途径获知贫困资料的办理方式，以此伪造出与自身经济状况不符的贫困资料;贫困家庭难以获知贫困材料办理方式，导致其无法顺利提供贫困资料，从而造成高校无法对贫困家庭进行认定，致使需要补助的学生失去贫困补助资格，而家庭经济状况良好的家庭则得到此类补助。由此可以发现，虽然以贫困资料为基础对贫困生进行认定是当下教育扶贫工作的重要途径，但是其缺少科学性，无法为贫困精准认定提供保障。因此，利用大数据技术手段对家庭经济困难的学生进行认定，不仅具有现实意义，而且是高校贫困生精准认定的必然趋势。

（三）偏重定性的民主评议方法，缺乏定量测评方法

目前，我国高校所采用的贫困认定方式多为定性评议方式，该种方式主要内容如下：辅导员通过民主的方式要求班级同学共同选出数名学生。在选举结束后，辅导员将使其组成评议小组。该小组由辅导员担任组长，负责对学生所提交的贫困资料进行研究与分析，并综合考虑该学生在校内及校外的消费情况，以此对学生的家庭贫困情况进行判定。在该过程中，小组内有学生对评议过程进行记录，以供辅导员检查。该种评议方式具有一定的可行性，但根据资料显示可发现，在实际操作过程中高校普遍存在以下问题：（1）部分提交补助申请材料的学生在评议工作开始前对评议规则进行了解，并在后续日常生活中刻意控制自身消费，以此营造贫困的假象，致使评议小组误判学生贫困情况，从而导致贫困生认定工作失去公正性。（2）虽然评议小组成员由班级同学共同选出，但辅导员无法保证小组成员是否存在私心。以此为基础，少数成员将在评定过程中，对与其关系密切的同学给予一定关注。（3）随着我国扶贫政策的持续推进，我国贫困人口数量正在逐渐减少，因此各机构需要对贫困人口进行细致化判断。例如：将贫困人口区分为特别困难、困难及比较困难。以此为基础，高校评议小组在工作工程中必须对学生贫困程度进行准确划分，从而确保贫困补助能够发挥核心价值。但是，目前班级评议小组所采用的评定方式难以做到细致化判断，该点对迫切需要得到资金补助的贫困生求学等造成严重影响。

四、大数据对推进家庭经济困难学生精准认定的价值

通过上文可以发现，目前在高校貧困生认定工作中仍存在许多缺陷。针对上述问题，高校必须积极引入大数据技术，将其与传统认定方式进行融合，以此进一步加强贫困生认定工作的精确性，从而为贫困生认定工作的顺利进行提供保障。

（一）利用各类平台提供后台数据，保护学生的隐私

在大数据技术手段的支持下，高校将实现准确获取学生家庭经济状况信息。其中，高校可以通过校园卡等系统对学生在校内的消费情况进行统计与分析，而学生校外实际消费情况，高校将通过相关网站等进行获取。在对学生家庭实际情况进行调查时，高校可以充分利用当地民政部门的相关资料，以此实现对贫困生的认定。通过上述手段获取的资料信息具有极强的真实性与可靠性。此外，在高校利用此类信息的过程中，将实现有效降低贫困生认定工作的公开性，为学生隐私的保密性提供保障。以此为基础，学生心理健康将得到保障。

（二）大数据与佐证材料双管齐下，实现认定的精准性

随着大数据技术手段的持续发展，高校对学生家庭经济实际情况进行判断的手段与途径将得到拓展。例如：在传统认定工作中，学生所提供的贫困资料是高校进行贫困认定的唯一途径。但在大数据技术手段的支持下，高校可利用多种信息系统对学生的实际消费情况及家庭经济状况进行调查。在贫困认定过程中，高校可对国家各部门所提供的学生信息数据进行利用，以此拓展贫困认定的范围及效率。该点对高校响应国家号召具有重要作用。

（三）定性评议与定量评议方法相结合，提高认定的民主性

在大数据技术手段持续发展的背景下，高校对贫困生的评议方法将得到拓展，即在民主评议方式的基础上，衍生出定量评议方式。通过该种方法，高校相关人员将利用高校所收集的学生信息及数据，构建出相应模型。该种模型能够对贫困生的实际情况进行认定与测算，所测算出的结果可与定性民主评议方法进行融合，从而帮助高校对贫困生进行认定。以此为基础，贫困生认定的精确性将显著提升，并促使资金补助能够为迫切需要帮助的学生提供支撑，并发挥出自身的核心价值。

五、大数据背景下高校家庭经济困难学生精准认定的路径构建

（一）构建精准认定指标体系

构建具备科学性的贫困认定指标体系是高校对学生家庭实际情况进行认定的先决条件，因此高校应对该体系给予高度重视，并积极构建出包括学生个人消费及家庭情况等多项指标的体系，以此对学生的实际贫困程度进行精准认定。其具体内容如下：（1）学生个人消费指标。该项指标主要包括以下几点内容：一是学生每月在校内的实际消费情况，包括学生消费总额、次数、平均消费金额及最大消费金额等多项内容。二是学生每月在校园食堂的实际消费情况，包括学生每月在食堂的具体消费次数、总体消费金额、平均消费金额及最大或最低消费金额。三是学生每日在校园内的实际消费，包括学生每日在超市的具体消费次数、总体消费金额、在校园超市的平均消费金额及洗浴消费次数等多项内容。四是学生每月在校外的实际消费情况，包括出行工具、消费场所的选择及是否存在购买昂贵电子产品等行为。（2）学生家庭情况指标。该项指标主要包括以下几点内容：一是学生家庭人口数量，包括学生家庭人口总数量、家庭实际劳动力、是否为独生子女及家庭是否存在患有重大疾病的成员等。二是学生家庭是否具有特殊性。例如：学生是否为烈士子女或是否为单亲家庭等。三是学生家庭是否曾遭遇重大变故等。（3）学生是否存在个人收入。根据实际调查可以发现，多数家庭贫困的学生会在课余时间选择利用兼职等赚取一定金额的收入，从而达到为家庭减少压力的目的。此类岗位工作性质具有简易性，能够在保障学生自尊心及自身利益的基础上，缓解其经济压力。三是创业。个别专业能力水平较高的贫困生将在课余时间，通过创业来缓解自身及家庭的经济压力。

（二）构建精准认定技术路径

高校在明确贫困生认定指标体系后，应立即对该体系的相关数据进行调查与分析。在实际调查过程中，高校不仅需要借助相应的信息系统，而且要与校外机构达成合作，以此确保收集的数据信息具有准确性（如表1所示）。通过表1可以发现，高校在对贫困生实际数据信息进行收集时，应从以下几个方面出发：（1）在大数据背景下，高校信息系统已趋向成熟，故各高校首先应利用一卡通对学生在校内的实际消费情况进行统计。同时，高校应通过校内学生部门，对学生是否存在个人收入及收入来源进行调查。（2）在对学生校内情况进行调查后，高校应通过校外企业等对学生的校外情况进行调查。而学生在校外的实际消费情况，如出行工具等，高校可向交通部门求证。此外，对于学生家庭的实际情况，高校可通过学生家庭所在地的社区进行查实。（3）在对学生校内外数据信息进行调查后，高校应对其进行分类，确保其能够清晰化。此外，因高校所调查的数据信息为学生隐私，故而在完成分类工作后，应对信息采取相应的保护措施，避免其发生泄露，从而对学生的身心健康产生严重影响。

（三）构建精准认定保障条件

构建相应的保障条件在高校贫困生认定中具有重要地位，因此高校应高度重视，其具体内容如下：（1）落实政策，以此为贫困生提供保障。针对该点，高校不仅应严格遵循教育部门所推出的政策，而且要根据自身的实际情况，对贫困生采取相应的认定方式。（2）扩大工作队伍。随着我国教育扶贫工作的持续推进，高校资助工作者的工作压力正在日益增长。这不仅对保证工作人员的工作效率极为不利，而且会对贫困生认定的精准性产生严重影响。因此，在资金等方面允许的情况下，高校应扩大资助工作队伍，并对现有的工作人员进行培训，确保其能够对大数据技术手段进行正确利用。（3）加强相关技术。先进技术是大数据背景下资助工作的重要组成部分，因此各高校必须积极优化相关系统，创设具有科学性的信息化平台，并加强一卡通等系统的可靠性，确保其能够准确记录学生的实际消费情况。此外，高校应不断优化贫困认定指标体系，以此提升家庭经济困难学生认定的精准性。

六、結语

综上所述，教育扶贫在我国扶贫工作中具有重要地位，因此各高校应对其给予高度重视，并对大数据技术进行正确使用。此外，高校应构建贫困生认定指标体系，灵活运用信息系统，加强认定方式的合理性。基于此，我国高校家庭经济困难学生认定的精准性将显著提升。

参考文献

[1]袁怡琨.高校贫困生贫困指数精准测度系统的设计原理及可靠性分析[J].教育教学论坛，2020（52）：104-106.

[2]王轶中.陕西高校家庭经济困难学生精准认定研究[J].中国新通信，2020，22（22）：242-244.

[3]袁怡琨.基于大数据的高校贫困生精准认定研究[J].高教学刊，2020（34）：120-122+126.

Research on Accurate Identification of College Students with Financial Difficulties in the Context of Big Data

DONG Bo

（School of Marxism， Nanjing City Vocational College， Nanjing， Jiangsu 211200， China）

Abstract： Poverty alleviation through education plays an important role in higher education， which can provide basic guarantee for students to continue their study in colleges and universities. With the advent of the era of big data， there are higher requirements for the identification of students with financial difficulties. Accurate identification is the basis of accurate funding. In the context of big data， the establishment of a database of students with family financial difficulties， which includes students family economic situation and consumption records during school， is helpful to accurately identify students difficulties in an open， fair and justice manner. Therefore， in order to improve the accuracy of poverty alleviation through education， this paper studies the issue of accurate identification of students with family financial difficulties in colleges and universities under the background of the era of big data， so as to provide a reliable basis for related work.

Key words： the age of big data; colleges and universities; family financial difficulties students; accurate identification