基于5G的智慧校园资助模式探索

□吴荣生

一、引言

高校的资助育人工作，使得一部分的家庭经济困难学生能够安心学习、成长成才，同时也是高等学校“立德树人”的要求。经过多年的探索和国家层面支持，高校资助育人工作和资助体系也在不断发展中，但某些方面还是存在不足，比如在认定标准的统一、界定资助对象方面不确定性因素太多，在一定程度上使得资助准确性不高，没有达到精准资助的目的。

智慧校园是指以互联网络为基础，以人工智能、物联网、云计算、大数据分析等新技术为核心技术，促进信息技术与教育、管理等相互融合，并且以提高教与学效果为目的，实现教育、管理、科研、服务等相互融合和预测的一种智慧型学习环境的校园。所以应该是能为师生提供个性化服务的、能感知校园物理环境、识别师生的个体体征和周围的学习环境、有效支持动态教学和教学过程中的分析、评价等的智慧型校园。

在智慧校园中高校资助工作如何借助新技术，在精准认定、精准资助、加强扶贫同扶志扶智、人文关怀等方面发挥优势，不断提升资助育人工作的实效性，达到精准资助与长效育人的目的。

二、新时代高校资助工作的不足

习近平总书记精准扶贫思想实质是用来解决“扶持谁”“谁来扶”“怎么扶”“如何退”等问题。在高校资助方面，主要是“扶持谁”“怎么扶”“如何退”的问题。高校资助体系经过多年的探索也在不断发展中，但也存在有待提升的地方。

(一)“扶持谁”——资助对象不精准。当前的时代是一个信息膨胀的时代，信息的内容也是多样、多元的，每个人的个体需求都具有个性化。大学贫困生在一定的范围内是处于一类特殊群体，他们所表现出来的个人需求更加隐蔽和个性化。如果学生不提出贫困申请，学校很难知道是否需要给予他一定帮助。

实现高校精准资助，大部分院校的分成两个步骤，一是进行贫困认定，二是进行助学金申请。只有进行认定的大学贫困生才能获得国家助学金的资助。而进行贫困认定的过程，一般都是学生主动提交贫困证明材料和申请材料到辅导员处，辅导员根据证明材料组织班级评议小组进行评定工作，最后形成困难学生名单。认定过程中经常出现几个问题：一是有一些真正有困难的学生如果不申请，发现不了；二是这些贫困证明是否属实，有待证明；三是什么样的程度可以认定为贫困，每个地区由于发展的不平衡，都没办法做到统一。

(二)“怎么扶”——资助标准和方式不完善。

1.贫困认定办法不科学。目前很多高校还是按照自己制定的贫困认定办法来进行贫困生的认定工作。高校中的兜底对象都在相应的政府部门里面有备案，而且还能出具相应材料进行证明。但其他贫困，仅仅只能依靠学生提供的证明材料加民政部门的盖章。比如同样是单亲家庭，在东部地区就可能是低保户，但在西部地区仅仅是普通困难，根据高校制定的贫困认定办法，就可能出现同等的贫困条件一个是特别困难，一个是普通困难，很难保证贫困生认定的精准度。

2.公示贫困生名单，造成学生心理压力。贫困认定工作结束后，通常要求对贫困生的名单进行公示，这与国家提倡的“不得公开学生困难情况”政策是相违背的，同时也加重学生的心理负担。资助工作的核心强调的是资助与育人的相结合，但是辅导员班主任总是没有很好的办法来降低因公示名单对经济困难学生所造成的精神压力，造成虽然在经济上被资助但心理上负担加重，从而放弃资助的机会，达不到精准资助。

(三)“如何退”——资助机制没有进行动态监管。当前的现象是“重困难生认定，轻后续监管”。一个学年两次发放助学金的方式虽在一定程度上有监管的意义，但缺乏对困难学生的日常消费、学习表现和资助费用使用情况等行为的动态跟踪。而且助学金的认定工作一般在当年的10月份就完成了，在这时间之后出现突发自然或者认为灾祸的情况，基本上无法及时关注或给予相应帮扶，这就有可能出现学生急需资助却得不到资助的情况。

三、大数据技术运用的可行性

信息技术的高速发展让人们的生活进入了数据时代，以数据为核心，通过数据挖掘、数据分析等技术手段，从数据库中挖掘出对高校有价值的数据信息，高校利用信息手段服务真正需要服务的学生。所以大数据技术具有数据规模大、数据种类多、流动速度快、数据真实等特点，运用大数据技术提升高校资助育人工作的精准性，可以看作是在传统资助思路基础上的一次新探索。

在智慧校园中，物物相连，所以数据都需要收集、存储。特别是随着物联网、云计算、人工智能等技术的发展，智慧校园中大部分大学生消费方式都变成移动支付，这就形成了大学生日常的学习、生活、人际交往、信息沟通等行为均可转变为可测量分析的数据，从而汇聚成一个海量的数据库。这个数据库可以从这几个方面进行收集，一是如QQ、微信、易班、出入校园人流量、人脸识别等平台产生的管理数据；二是线上课程、微课、网络选修课、图书馆借阅书籍等平台产生的线上数据；三是学生管理等一卡通方式产生的数据，如学生进出宿舍记录、课堂考勤记录等等。

比如线上课程中，提供1,080P级别的高清视频流，采用24位真彩色画面计算，在没有压缩的情况下产生约3,038Mb/s的数据量，但这种级别的视频效果比较差，因此4K级别画质的视频流是大家所要追求的，此时对带宽的需求是1,080P的5倍，4G网络在并发访问实现流畅播放有难度。而5G网络的网络速度可以达到1Gb/s，完全可以满足上述要求。

在互联网络快速发展的同时，大数据所承载的业务形式也会更加多样，在应用过程中产生了规模庞大的数据，大数据也对数据的实时性、时效性与传输速度提出了更高的要求。5G作为新一代信息通信基础设施的核心，5G通过提升连接速率、降低时延和拥有更大的容量，使得数据采集更加快捷方便。相比之前的移动通信技术，5G一种大带宽、低时延、多连接的移动通信，能实现用户体验速率达到1Gb/s，峰值速度达到10Gb/s，支持500km/h的终端移动速度，流量密度达到10Tb/s/km2。这些特性，能让大数据技术在高校资助体系中更好、更全面地挖掘出学生的有用价值，实现精准资助。

所以大数据以客观实在的数据为依据，准确性要高于传统的数据来源渠道和收集方式。运用大数据技术，通过对大学生的数据库进行分析，建立起受助学生的个人档案，对学生的消费、学习、平时表现、就业等方面情况进行分析，挖掘出其中的关联性，这些数据还可以挖掘分析出不同的资助模块或者资助功能，帮助辅导员班主任更好地分析学生行为，了解家庭经济困难学生的个体需求，所以大数据可以有效地反映出学生的实际情况，达到精准扶贫，精准育人的目的，确保高校资助育人工作的精准化。

大数据通过物联网、互联网和数据处理中心集中进行数据分析，帮助教育管理者了解受资助对象的动态，对其学习和生活中存在的问题进行早期预测和研判，有利于提升资助管理体系的动态发展。

四、智慧校园精准资助工作新模式的探索

在5G的支撑下，智慧校园精准资助使用大数据技术，就能从全方面来对每一个贫困生进行综合的衡量，而不仅仅是让辅导员和班级同学来评定。利用智慧校园的优势，让数据“多跑路”学生“少跑腿”，执行好资助工作的“最后一公里”，确实提升高校资助工作的实效性。

(一)以数据挖掘实现数据整合，精准资助对象，明确“扶持谁”。精准资助的关键在于准确认定困难学生，依靠数据来说话，使每一位有需求的学生受到资助。一是综合教学管理、科研服务等各个环节产生的数据，采集、筛选其中与学生学习表现与资助工作相关的数据，比如学习时长、学习表现等，根据数据均值计算确定困难学生学习情况的相对标准。二是建立一套学生管理方面的数据库，包含平时表现、评选先进、参加技能竞赛、就业实习、认证考试等信息，根据综合表现确定困难学生的平时表现与资助工作的数据。三是建立学生日常消费的数据库，高校学生的消费支出状况可以作为困难学生认定的重要标准，比如校园餐卡在学校超市、食堂等消费记录，把这些数据进行整合，根据消费的金额、消费的频率，建立预警机制。

通过挖掘潜在数据的关联性，分析困难学生困难的可能原因，在大数据背景下，可以将辅导员、班主任与学生干部、困难学生的日常谈心谈话、困难学生的个人行为习惯等，进行更深层次的分析，挖掘出学生是否真正困难及困难的原因，高校除了资金资助，是否还有别的适合学生发展的方式来进行资助，比如勤工岗位，从而提高资助的精准性。

(二)以数据分析实现个性需求，完善资助标准和方式，明确“怎么扶”。高校资助体系包括“奖、助、贷、勤、减、免、补”等多种形式，但每个学生贫困的原因都大不相同，每个学生的个性、个人需求也不一样，采用数据分析的方法，探索不同学生个人需求特点的个性化资助方式，实现高校学生的精准资助。比如分析困难学生的学习记录、科研成果等可以建立奖励科研成果的资助体系。以此来激发困难学生认真学习、回报社会的积极性。

(三)以数据应用实现动态管理，动态监管资助机制，解决“如何退”。资助只是一种手段，育人才是真正的目的。学生在学校的时间毕竟有限，通过大数据能让高校的资助工作更加精准化，通过一系列的帮扶工作，对学生进行精准帮扶。还可以通过大数据技术挖掘出资助工作的隐形教育功能，比如必要的心理疏导、开展诚信教育和感恩教育、对学生学业进行帮扶、提供就业指导等，通过大数据应用实现资助对象的动态管理。

智慧校园专网是学校最重要的信息化基础设施。而5G技术全面实现数据在“云”端的存储、计算和传输需求，建立多段共享的云处理平台，能提供更快的数据传输速度，通过包括各类终端收集、各种应用及平台等，从云、网、端把智慧校园的信息连接起来，充分利用大数据在数据的挖掘、分析、应用等方面功能，精准扶贫，以数据目标为定位，健全学生资助制度，建立精准资助工作新模式，实现精准资助与长效育人。