基于大数据背景的艺术类高校资助育人工作路径探究

摘要：当今世界的信息化程度达到了前所未有的高度，大数据技术的兴起与应用给教育带来全新的机遇与挑战。近年来，艺术类高校精准资助工作取得了很大的成效，但还存在家庭经济困难学生认定标准模糊、资助方式单一、资助管理缺乏人文关怀、偏向经济无偿帮扶等问题。为进一步释放艺術类高校贫困学生的活力，应遵循艺术类学生的培养规律，将大数据的理念与技术充分运用到艺术类高校资助工作的各个环节，使主观评价标准更趋向于理性客观，以有效解决当前资助工作中的问题，增强学生资助管理工作的精准性、科学性和实用性，更好地发挥艺术类高校资助育人工作的积极作用。

关键词：大数据;艺术类高校;资助育人;精准资助

中图分类号：G647 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2022）13-00-03

艺术类学生精准资助制度体系是艺术类学生完成学业、传承工匠精神的坚强后盾和保障，是国家保障、改善民生的思路在艺术类高校学生培养中的具体体现。艺术类高校精准资助育人制度引入大数据的理念，对资助对象、资助资源的管理和分配以及资助育人的精准化发展都具有重要的现实意义[1]。文章基于大数据背景分析艺术类高校资助育人工作路径，探究艺术类高校资助工作专业化建设、建立全方位绩效反馈评估体系、践行人文关怀、构建大爱诚信育人体系等方面的工作。

1 大数据对艺术类高校推进精准资助育人工作的意义

1.1 为资助对象的认定提供数据支持

目前，高校贫困认定信息化建设还不完善，尚未完全实现与人口、地域、低保等扶贫相关部门的信息化对接，因此无法为贫困生的认定提供数据支持。同时艺术类高校对艺术生的家庭情况缺乏了解，且各地经济发展水平不一致，加上申请学生家庭情况相对复杂，甚至有部分学生缺乏诚信和感恩意识，导致“虚假认定”和“隐形贫困”现象不时出现。采用大数据技术，可以切实了解学生的家庭经济情况、个人消费水平，从而科学系统地分析贫困学生的情况，精准定位学生的贫困水平，为后续助学金等资源的分配打下坚实的基础。大数据技术的引入可以提高学生资助工作的精准度，以实现最大限度的公平公正。

1.2 为资助资源的分配和管理打下数据基础

在资助资源的分配上，艺术类高校多按学生人数比例计划下拨，但学生人数与贫困生人数往往不一致，导致出现资助不平衡或资源浪费的情况。对此，需要艺术类高校共享各类校园信息数据，分析学生的校园卡消费情况，明确学生的日常支出、手机消费、网络流量等使用情况，并了解学生的学业成绩、艺术培训费用等，找出相关性，进而分析学生的需求和感受，动态掌握学生的情况，将资助资源更加合理地分配到班级和个人。

在资助资源的管理上，艺术专业贫困生不是一成不变的，因此建立艺术专业贫困生动态管理机制尤为重要。借助大数据技术，积极探索建设贫困生积分管理制度，按积分转换艺术专业贫困生身份，将教育公平细化到贫困生管理中，有的放矢地做好贫困生管理工作。

1.3 为资助育人和发展提供平台支撑

“重经济轻发展”的资助模式在艺术类高校普遍存在，以无偿资助为主的资助方式弱化了学生的诚信奋斗意识和自强不息精神，滋生了“不劳而获”的思想。对此，应建立客观、动态、多维的数据库，以学生成长成才为精准资助育人的目标导向。以学生的家庭经济状况、消费情况以及学业成绩、能力水平作为依据，针对不同专业、技能、特长分类提供资助、给予个性化指导，建立多维度发展平台，促进贫困生经济和精神的“双重脱贫”。将创新文化融入艺术专业学生的学科竞赛和就业教育，促进一批优秀的贫困艺术生积极创业，发挥艺术专业优势，改变贫困状况。

2 大数据背景下艺术类高校资助育人工作路径

2.1 科学建立贫困生认定体系

目前艺术专业贫困生的认定主要靠学生的诚信度和个人申请，以及同学的民主评议结果，但认定结果往往受主观评价影响，不够客观准确。对此，可以将大数据技术引入贫困生认定工作，科学建立贫困生认定体系，提供新的技术支撑和工作路径。高校可以采集、分析学生的各方面信息，积极搭建科学、量化的贫困生认定体系，以实现对艺术贫困生的精准识别和有效定级[2]。

艺术类高校可以积极与地方政府和教育部门沟通，必要时可实地走访，通过银行、学生所在街道或居委会采集学生生源地经济发展水平、家庭经济收入及消费状况、家庭成员健康水平等数据信息，同时结合学生的消费情况和个人消费行为等多项数据，分层次探索各因素权重、提炼致困因子、检验一致性状况，在大数据的支撑下不断优化贫困生认定标准，搭建科学、量化的评价认定体系，从而更精准地识别贫困对象，确定贫困等级，实现精准认定。

2.2 实行靶向资助和动态管理机制

精准资助必须靶向定位、科学把握学生的生活、成长需求。传统的一刀切式的分配方式忽略了学生的发展需要，限制了有限资助资源效率和效益的最大化发挥。艺术类高校可以通过此前建立的贫困生认定数据体系，结合贫困等级实施等级化和差异化帮扶。应避免重经济轻发展的单一资助形式，可以根据艺术类学生的年级、专业等分析学生的实际情况和需求，如提供适合学生兴趣、技能的勤工助学、手绘、服装等实践实训机会，帮助学生成长成才。同时通过信息数据共享建立艺术类高校贫困生资助动态管理系统。结合学生的学业成绩、受助情况、行为消费等数据，持续观测贫困生的经济状况变化，以动态化、精准化实施资助管理，实现对资助对象的动态引导及其持续发展。

2.3 构建多元化资助育人发展平台

构建以资助育人为导向的发展平台是艺术类高校精准资助和提高资助育人成效的重要途径。在“资”与“助”的过程中，尊重、发展、公平、正义的理念对资助对象的成长极为重要。艺术类高校可以借助大数据技术分析资助对象的情况，加强资助育人过程中的人文关怀，整合学校、政府、企业、校友等各类资源，构建多元化的发展平台，不断提高资助对象的素养和核心竞争力，并逐渐实现学生的自助、助人，使其成长为“大德、大智、大气”的人才。创新拔尖人才培养是当今世界高等教育人才培养的发展趋势，也是我国实施“大众创业，万众创新”人才培养战略的重要路径。将创新文化融入艺术类创新拔尖人才培养过程，是当前创新型人才培养的重要路径。

运用大数据技术分析艺术类贫困生发展平台，可以为学业成绩优秀、专业特长明显、创新潜力较大的贫困生提供技术支撑和帮扶。以扬州大学广陵学院为例，学院积极鼓励一部分艺术类贫困学生在校时积极开展手绘、鞋靴、服装、环艺等创业项目;毕业后，利用从创业项目中習得的技能和积累的经验，积极创立公司，改善经济状况。

3 大数据背景下艺术类高校开展资助育人工作的更多路径

3.1 加强资助工作专业化建设

艺术类高校应顺应大数据时代的发展要求，树立大数据观，并将大数据理念引入高校资助工作的专业化建设。一是培养专业的资助工作人员。高校应建立资助工作中心，并在各个院系设立资助分中心。根据学院规模、工作量给予院系二级机构充足的经费，并配备一定数量的专业资助工作人员。要对现有资助工作人员加强大数据知识和技术培训，促进资助工作与大数据技术的融合。二是搭建专业化的信息平台。目前，现有技术平台采集的数据，数量和质量均有限，难以满足高校精准开展资助工作的需要。因此艺术类高校应积极搭建学生资助工作的信息化平台，整合各类资源，降低数据处理难度，并优化各部门，以提升高校资助育人工作的质量[3]。

3.2 建立全方位的绩效反馈评估体系

将大数据应用于艺术类高校资助管理工作，能使高校资助管理人员更为准确地了解资助对象，极大地提高资助工作的精准度。但高校精准资助工作中仍然存在一些偏差，同时受助学生成长情况和资助育人效果的反馈形式也比较单一，因此运用大数据技术建立全方位的绩效反馈评估体系对提高资助工作的质量尤为重要[4]。艺术类高校资助绩效反馈评价体系一方面考察资助工作的开展情况，如资助对象是否真正困难、是否真正需要受助资金、资助过程是否公平公正;另一方面可以利用数据平台汇集受助学生的评奖评优、实践实训、创新创业、科研升学等各方面信息，适时调整方案，激励引导学生，帮助学生自强自立、健康发展、成人成才。

3.3 高校精准资助工作应加强人文关怀

教育要始终围绕学生、服务学生、关爱学生、发展学生，艺术类高校精准资助工作亦如此。精准资助的价值追求表现为公平公正，包括起点公平理念、差别正义原则和过程公正理念等。在信息化时代，高校精准资助工作更加关注受资助学生的诉求和发展。是否体现人文关怀是考察艺术类高校精准资助工作的一个重要维度[5]。

艺术类高校可以根据大数据技术提供的学生消费情况、学习成绩、毕业后还款等数据开展一些有温度的活动，如举办征文或演讲比赛，抓典型发挥示范作用，设立自立自强奖学金;利用鲇鱼效应激励贫困生奋发向上，培养学生感恩自立、自我激励、自我解困、回报社会的品质。在艺术类高校资助育人工作中加强人文关怀，不仅使贫困生在经济上获得帮助，改善生活环境，还要培养他们自强、感恩的品质，为贫困生实现精神脱贫提供支撑，不断提升精准资助育人工作的实效[6]。

3.4 以志愿服务为载体，构建诚信育人梯队

当前大数据分析显示，贫困生的认定、毕业后的还款及其成人成才都离不开责任和诚信教育。艺术类高校可制定《贫困生志愿服务办法》，在青年志愿者服务队下设贫困生志愿服务队，不断加强对贫困生的责任与诚信教育，并建立梯队。贫困生每参加一项志愿服务活动，可获取一定的学分。将“志愿暖人心”等打造为志愿服务活动的主线，以志愿活动积分为活动激励，施展艺术类学生的特长，解决以往志愿服务活动层次较低、内容单一、持续性不强等缺陷。在校内积极开展文明爱心教育，如建立爱心漂流书屋、手绘抗疫图片、设立诚信考场、开展诚信宣誓、指导垃圾分类等[7]，倡导温暖、绿色生活。学校还应鼓励志愿服务者走出校园、走向社会。比如积极参与社区的“四点半课堂”，用大爱关怀、照顾老人，辅导儿童。通过校内、校外活动的开展，不断强化受助贫困生的社会责任感、感恩意识和诚信精神。受助学生每参加一次活动都可以得到相应的积分，积分达到一定程度颁发合格证书，优秀者可以登上志愿服务活动荣誉墙，逐步形成高年级志愿者带低年级志愿者的梯队教育[8]。

4 结语

艺术类高校精准资助育人体系是学校教育教学顺利开展的制度保障，是艺术类贫困生得以茁壮成长的基石。将大数据技术引入艺术类高校的精准资助工作，具有重要的现实意义，可以为资助对象的认定、资助资源的管理和分类、资助育人的发展提供数据支撑和分析基础。

参考文献：

[1] 董鲁皖龙.学生资助更加精准有效：全国学生资助工作不断取得进展述评2018[EB/OL].教育-人民网，http：//edu.People.com.cn/n1/2018/0312/c1—29862340.Html，2018-03-12.

[2] 相萌萌，岳增刚.浅析当前高校学生资助工作中存在的基础性问题[J].中国成人教育，2014（17）：83-84.

[3] 张福友.关于普通高校学生精准资助工作的理路[J].黑龙江高教研究，2015（11）：78-80.

[4] 万辉.大数据在高校学生管理工作中的应用[J].高校辅导员学刊，2014（4）：49.

[5] 刘彦，胡雪，崔静独立学院学生资助育人工作的精准认定及精准资助探[J].价值工程，2018（4）：257-259.

[6] 钟国防.网络时代高校心理健康教育的研究及其对策[J].高等农业教育，2014（2）：20-22.

[7] 侯莲梅，米华全.利用大数据推进高校精准资助工作创新[J].思想理论教育，2017（8）：107-111.

[8] 李水明.浅议地方特色院校家庭经济困难学生资助工作的育人特色[J].科技广场，2011（12）：172-174.

作者简介：崔丽蓉（1981—），女，江苏扬州人，硕士，讲师，研究方向：大学生思想政治教育。