高校学生资助对象人群画像标签视域下资助体系优化探究——基于某高校A学院的调查研究

雷宏宇

（温州大学机电工程学院，浙江 温州）

学生资助对象主要是指本人及其家庭的经济能力难以满足在校期间的学习、生活基本支出的学生[1]，这一特殊群体从1997年我国全部实行招生收费并轨后，高等教育部分费用由个人及家庭承担，大量的高校贫困生群体开始逐步涌现，高校资助体系也逐步随之出现并进行完善。高校资助体系从1952-1982年采用免学费与助学金相结合的方式进入雏形期，从1983-1991年以奖、贷、助进入初创期，从1992-1998年奖、贷、助、免、勤结合资助进入整合期，从1999－至今进入奖、助、贷、勤、补、减、免为一体的资助成熟期，以“精准化、发展性、社会化”体现资助的“经济价值（扶贫济困）、教育价值（扶智育人）、伦理价值（人文关怀）、社会价值（教育公平）”多元探索阶段[2-3]。

随着我国高等教育体制改革的深入，我国已迈进大众化教育时代[4]，近年来高校招生规模不断扩大，高校学生资助对象日益增多，面临的问题也日益突出。高校在现行的学生资助对象认定工作过程中往往遇到时间紧、任务重等特点，目前认定主要采用申请人自主申报、班级评议小组评定、学院复审等流程，学生的家庭实际情况无法进行佐证，缺乏预判机制，也无法根据不同类型学生的实际所需进行动态化资助体系调整。随着云计算、大数据以及互联网应用的普及，数字化校园建设也成为了各高校当下建设智慧校园的重中之重，利用高校多源数据等整合学生基本信息、家庭经济状况、学生贷款信息、勤工助学信息等构建大学生资助对象人群画像标签，并依据学生资助对象人群画像标签所反馈出的问题进行调查了解和分析，以期为提高资助工作预判性和精准性发展提供参考。

一 研究对象与方法

本文将通过对学校家庭经济困难认定程序获得学生资助对象的学生采用自行设计的《大学生资助对象人群画像标签问卷》通过问卷星系统对某高校A学院201名学生资助对象进行调查问卷，有效回收率100%，除填写调查问卷外，还从学生资助对象中抽取一部分学生作为面谈对象，与他们进行一对一沟通。

二 研究结果

（一） 学生资助对象基本情况

从本次调研结果来看，学生资助对象中男性占比81%，女性占比19%，A学院全院本科学生中，男性占比87%，女性占比13%。家庭经济困难学生中女性占比略高于全院学生中女性占比，通过访谈可以了解到部分同学存在不愿接受学校资助的帮扶，特别是工科学院，女性人数占比低，部分受资助的同学易出现自尊心受挫等情况，因此在学生资助过程中要加强对学生资助对象中的女生群体的人文关怀与经济帮助并行的举措。

从学生资助对象年级人数占比结果来看，从2018级到2021级人数占比分别为19%、22%、29%、30%，随着近年来高校普及高等教育进行扩招，学生资助对象基数越来越大。

（二） 学生资助对象家庭经济困难情况

表1对学生资助对象家庭情况困难原因进行了调查，从调研结果中来看，家庭经济困难的原因排名四分别为家庭成员父母劳动能力弱、家庭成员中包含老人且身体弱、家庭欠债以及家庭成员多子女，占比分别为26%、21%、10%、10%。家庭成员父母劳动力弱为家庭经济困难的主要原因，其中有部分同学来自于偏远农村家庭，家庭主要经济来源依靠父母务农，家庭经济收入单一，并且部分同学父母一方中也伴有疾病无法进行过重的体力劳动，进而导致家庭经济情况较差，另有部分同学因父母伴有残疾无法进行劳动，家庭经济收入微薄。

表1 家庭经济困难原因人数占比表

（三） 学生资助对象生源地分布

表2对学生资助对象生源地人数占比进行了调查，从调查结果中来看，学生资助对象人数西部地区占比最高，占比为40%，东部地区其次，占比为35%，中部地区占比22%，东北地区占比为2%。由于地区经济发展的不平衡，我国东西部地区发展速度和现有经济体量存在较大的差距，其中西部地区中来自于贵州、广西、甘肃、云南四个省份学生资助对象人数占比较高，大部分学生家庭中都是多人口构成，其中农村户口比例占比高达96.7%。东部地区中学生资助对象主要来自浙江省内，占比为88.7%，该比例也与招生地域分布有关，该部分同学主要来自于省内农村家庭，父母长期在外务工，工作不稳定。

表2 学生资助对象生源地人数分布占比表

（四） 学生资助对象学业情况

从调查结果来看，学生资助对象中学习成绩排名为班级前1%的人数占比为1%，排名为班级前40%的人数占比为28%，成绩排名与获得高额奖学金息息相关，其中获得浙江省政府奖学金人数占比为1%，获得国家励志奖学金人数占比为28%，该数据也反馈出学生资助对象群体中大部分同学存在学业压力相对较大的问题，在关注学生资助对象经济压力上的同时，我们要更加关注他们的学业问题。根据调研结果，其中有71%的学生资助对象未获得高额奖学金，仅有国家助学金，不足以维持其基本的学习及生活费用，个人经济情况仍存在较大问题。

（五） 学生资助对象月均花费情况

从学生资助对象月均生活费情况调研结果来看，月均生活费消费金额在800及以下的人数占比为26%，月均生活费消费金额在800-1000元学生人数占比为72%，月均生活费消费金额在1000元以上贫困生占比为2%，月均花费情况主要取决于高校所在地生活水平，其中温州市瓯海区居民最低生活保障标准为886元，由此可见学生资助对象目前月均花费较为拮据，其中从花费占比构成来看82%用于吃饭，11%用于个人购物，6%用于购买生活必需品以及学习用品，另外有1%占比应用于个人其他消费。从面谈结果来看，生活费来源中有92%的学生资助对象来源于家长资助，约有25.76%的学生会依靠学校提供的勤工助学、家教兼职、寒暑假兼职等获取额外经济来源。

（六） 学生资助对象心理情况

从学生资助对象心理健康状况调查中结果表明有29.5%同学认为自己通过困难认定而有自卑情绪，个人性格也较为敏感，特别在意外界对于自己的评价，有63.2%同学认为自己的心理是正常的，不会因为自己是学生资助对象而有较大的心理波动，剩余部分的同学认为自己的心态是积极向上的，同时也乐于助人。尽管通过调查大部分学生资助对象心理状态正常，但是仍有一部分同学会存在部分心理问题，针对这部分群体在提供物质帮扶的同时，人文关怀也显得尤为重要，让他们体会到学校的资助工作是有态度、有温度的。

（七） 学生资助对象社交情况

在社交调研方面，主要是调研学生资助对象是否主动跟周围的同学进行交往，扩大自己的人际关系网络，通过调研结果显示，68.2%的学生资助对象会主动跟周围同学进行交往，扩充自己的人际关系圈，26.5%的学生资助对象仅想过与周围的同学进行交往，但是往往由于自己的性格不够外向等因素，进而没有付诸实际的行动，另外还有5.3%独来独往，生活在自己的封闭圈子中，这部分学生往往也伴有心理问题，个人性格十分敏感。另外针对寝室关系情况也进行了调研，有76.8%同学与寝室室友关系良好，21.6%人同学室友关系较为一般，平时较少沟通，另外还有1.6%同学与寝室同学关系较差，平时基本不沟通，通过上述调研结果表明绝大部分学生资助对象在社交方面较为正常，能够跟自己的同学或者室友进行沟通交流，处理好自己的人际关系。

三 资助体系优化探究

（一） 应用数据，精准构建人群画像

将人群画像视域下大数据构建精准资助可视化分析引进到高校资助工作中，通过采集历年来学生资助对象个人信息库、在校学习成绩、奖助学金获得情况、勤工助学情况等多重数据源构建学院内部的可视化数据分析，进而形成学院学生资助对象人群标签，并根据标签数据构建可视化基础数据图表，并依据所需条件进行筛选形成最终人群画像报表，依据报表可以对学生资助对象在校期间的各项情况等进行动态监测及对比，及时发现异常，并采取有效资助帮扶策略。同时构建好学院学生资助对象人群画像标签，并结合学院招生生源情况及时了解到不同地区的学生资助对象群体特性、经济条件、学业情况等等，进而形成更具有针对性的资助帮扶政策，提高资助帮扶工作成效。

（二） 差异帮扶，建立新老资助策略

根据学院学生资助对象人群画像，结合新生生源地情况，可以预判出当地学生经济等各项状况，在新生入学前进行更加具有针对性的摸排工作，以便及时了解到新生的具体经济情况，制定好更具有针对性的帮扶政策。同时在新生开学前要及时召开线上资助政策宣讲，让新生了解到学校不同的资助政策和申请要求，尤其是新生可以在开学时可以立刻申请的相关政策条例，同时要及时了解学生所遇到的实际困难，同步开启勤工助学岗位的招募工作，让新生能够快速且清晰地体会到学校的帮扶，进而安心入学报到，而不是因为经济问题而产生放弃读书的想法。

针对老生，学校除了在经济上给予帮扶，要更加注重在学业和心理上的帮扶，老生对于各项资助政策较为了解，我们要根据学院构建的人群画像标签及时了解到老生所遇到的课业问题，积极组织学业成绩的同学开展朋辈帮扶，同时要树立学生资助对象学习榜样，让他们能够向学习成绩优异的同学学习，通过自己的努力和成绩获取到更多金额的奖学金，尤其是国家励志奖学金覆盖比例高、金额多，通过自己的努力叠加上校级奖学金和国家助学金等能够更好地缓解自己在求学过程中所遇到的经济压力，真正让学生资助对象群体认识到贫有所助，优有所奖，这样才能更好地发挥资助政策的引导和激励作用，同时要定期关注老生的心理及情绪，发现异常要及时给予疏导，使其向积极向上的方向发展，发挥好资助与育人的双重功效。

（三） 科学合理，构建高效精准资助

高校在资助体系运行过程中往往存在时间紧、任务重等特点，要在较短的时间内完成学生资助对象的认定工作，依托学院自身建立的学生资助对象人群画像，针对不同地区和区域的学生制定更加合理化、科学化的认定标准，使得认定工作更加具有公平性和合理性，同时定期进行抽样调查，提高认定的精准度，确保高效率完成学生资助对象的认定工作。同时建立学院学生资助对象和非资助对象的人群画像对比数据库，对于同一省份、地区的学生进行对比，进而掌握差异化数据指标，将差异化指标进行分类，形成差异化赋分认定表格，进而提高资助认定工作过程中的准确性。

（四） 多元举措，强化资助感恩教育

高校在进行资助认定的过程中要加强感恩教育，通过调研座谈中发现部分同学认为自己家庭条件困难理所应该得到相关的帮扶政策，对于此类现象要及时进行引导，帮扶政策是为了更好地解决学生资助对象在求学过程中所遇到的经济困难，让学生安心求学，顺利完成学业，通过人群画像基础标签，我们要充分利用学业成绩优秀的学生干部、学生党员等发挥先锋模范作用，同时定期组织学生资助对象参加各类公益活动和社会实践活动，让学生在得到物质帮扶的同时懂得回馈、懂得感恩，将“物质帮扶”与“精神帮扶”相结合。

（五） 帮扶关怀，助力成长成才发展

高校在资助工作过程中往往重资助、轻关怀，学生资助对象群体对周围的人际事物等更加敏感，同时由于多数学生资助对象来自于中西部贫困地区，教育资源匮乏，受教育程度较低，在高校课业学习中往往还伴随着较大的学业压力，因此我们要更加要注意学生资助对象中存在心理、学业等问题的学生，将此类学生的人际关系网络、心理问题困惑、学业问题特点进行单独构建人群画像标签进行分析，以便开展精准帮扶，并且定期开展谈心谈话了解此类学生的心理变化特点，通过寝室室友、朋友等群体及时了解到此类学生的学习和生活状态，同时鼓励他们积极展示自我、发展自我，积极参加各类学科竞赛，引导学生资助对象以乐观向上的心态面对大学的学习和生活，强化“学业帮扶”和“人文关怀”相结合，进而实现学生资助对象群体的成长成才。

（六） 授之以渔，开拓勤工助学渠道

高校设置勤工助学的最初目的主要是帮助家庭经济困难的学生减缓日常生活经济压力，通过学生资助对象人群画像标签构建我们可以清晰了解到学生在校期间的日常经济来源、月均消费情况等掌握学生的经济情况，进而更加有针对性地向经济困难的学生提供勤工助学岗位，我们可以根据人群画像标签下不同类型和性格特点的学生资助对象提供多元化、个性化、匹配化的勤工助学岗位，在内部增设“学习型”“技能型”“实践型”等[5]不同类型的勤工助学岗位，鼓励学生资助对象通过自身所学专业知识、个人性格特点等情况申请并完成相关岗位的工作，充分发挥勤工助学的作用和价值，在解决学生资助对象经济困难的同时，做到学以致用，进而也可以增强学生资助对象的综合技能。

四 结语

人群画像视域下大学生资助对象标签的构建对于高等学校进行精准资助、动态帮扶、建立预警机制、构建数据模型等方面具有十分重要的意义，对于高校开展学生资助工作提供了强有力的数据基础，对高校推进精准资助育人、关心学生、围绕学生等方面提供有利基础保障，也为新时代高校资助精准化、精细化开展提供了新的思路。