大数据背景下高职院校学生精准资助工作策略探讨

李雷民

摘要：在大数据背景下，精准资助概念受到高度重视，展现出显著应用推广价值。本文基于大数据背景，辨析高职院校学生资助概念，探究精准资助工作开展策略。我国高职院校管理者应转变自身管理理念，灵活运用大数据分析技术，秉持立德树人资助宗旨，增强学生资助资金管理力度，全面优化精准资助认定机制，以增强学生精准资助效果，实现高职院校资助育人目标。下面将针对大数据背景下高职院校学生精准资助工作策略展开全面分析。

关键词：大数据背景；高职院校；学生资助；精准资助

引言

2022年，我国教育部指出应强化高职院校精准资助，加快高职院校资助育人进程，主张精准资助措施全面落实。良好应用大数据技术，开展精准资助工作，能够提升学生资助效率，降低学生资助难度，充分挖掘精准资助育人潜力。然而，在我国高职院校学生精准资助现状中，仍旧存在身份识别、效率过低等问题[1]。在此背景下，基于大数据视角，创新高职院校学生精准资助工作策略，具有重要理论和现实意义，值得高职院校管理者多维探索实践。

一、高职院校学生资助现状概述

在我国高职院校内，开展学生资助活动，主要面向群体为家庭困难学生，该部分学生家庭缺少经济来源，难以承担学习生活费用，需要学校社会多方援助。总体而言，精准资助学生可分为两类，包括特殊困难与其他困难。其中，特殊困难对象又分为残疾、孤儿等。其他困难对象则指因不可抗因素，致使家庭经济遭受打击的学生群体。可见，高职院校管理者应采取多种方式，如数据分析、家庭访谈等，真实了解被资助对象生活情况，坚持立德树人原则，精准确定被资助对象。

分析高职院校学生管理现状，可发现学生资助是院校管理的重要组成部分。管理人员应结合管理人员应根据相关政策，争取当地财政支持，经由教育部门监督，良好落实精准资助方案，严格确认学生资助符合条件，给予院校学生多种形式帮助，减轻院校学生学习生活压力，避免院校学生放弃学业[2]。具体而言，学生资助可分多种形式，如助学贷款、励志奖学金等，整体资助体系日渐完善。高职院校管理者可号召被资助对象勤工俭学，为受资助学生提供绿色通道，辅以学费减免支持，帮助家庭困难学生切实走出困境。2017年，我国政府完善十大育人体系，将学生资助整合其中，主张推进资助育人进程。这就需要高职院校优化学生资助流程，高度重视精准资助育人，提升高职院校精准资助质量。

二、大数据背景下高职院校学生精准资助工作策略

（一）强化资金管理

在大数据背景下，开展高职学校资助工作，应着重强化资金管理，合理运用大数据技术，增强学校资金使用科学性，保证良好动态管理，充分体现资金管理价值。具体而言，高职院校管理者应做到问题及时发现，错误高效纠正，多维降低资助失误概率，优化资助工作环节，提升高职院校资助准确率，保证高职院校学生能够得到真正有效的帮助。高职院校管理者应结合资助实情，改善整体资助方案，提升资助方案针对性和灵活性，优化院校资助标准，切实改善资助对象生活，凭借科学动态管理，真正实现资助公平。

1.高职院校管理者应加大大数据技术应用力度，提高精准资助管理水平，寻找最佳执行路径，得出精准资助方案最优解，做好精准资助监督，实现精准资助方案良好落实。具体实践中，管理人员应坚持公平原则，运用聚类分析策略，多方收集被资助学生资料，整合被资助学生信息数据，提升资助决策精准性，高效落实财政拨款。

2.高职院校管理者还需实时关注政策信息，争取当地政府支持，结合数据分析结果，完善学生信息档案，广泛收集学生反馈，切实解决学生问题，全面提升学生满意度，充分应用大数据技术，展现其正面应用价值，强化精准资助公正性和及时性[3]。

3.应采用大数据技术，加强高职院校资金监管，系统性改善资金监管体系，凭借监测数据优化，保证精准资助政策推进与落实，在此基础上，充分尊重在校学生人格，保护院校学生个人隐私，科学选择披露信息，避免高职院校学生个人信息安全受到威胁。

（二）构建认定机制

基于学生资助视角，高职院校管理者应精准认定资助对象，明确资助对象特点，运用大数据技术，分析资助重点和难点，以此推进资助工作进程，促使资助工作平稳展开。近年来，分析我国高职院校学生资助现状，可发现其中存在多种问题，弄虚作假现象较为严重。部分学生开具虚假凭证，填写虚假内容，严重削弱学生资助精准性。因此，高职院校管理者应从以下三个维度入手，全面构建认定机制。

1.改善认定方法。开展资助工作时，高职院校管理者应坚持公平、公正、科学原则。当前，在我国部分高职院校内，学生资助对象认定规则相对宽松，具有较大操作空间，易出现认定对象认定漏洞。在对象认定实践中，部分辅导员专业素养不强，并未良好理解相关政策，对学生思想教育力度不强，致使多种问题出现。可见，在大数据背景下，我国高职院校管理者应严格制定规章制度，规范学生资助对象认定方法，加强资助政策宣传，开展学生诚信教育。在院系班级内，可创建学生评议小组，增设学生评议规定，明确班级学生真实情况，避免资助内容伪造，整合定性与定量策略，完善对象认定方案，全面评估资助对象家庭情况，增强精准资助可操作性。根据定量原则，学生资助工作人员应全面收集学生信息，分析资助对象家庭收入，评估资助对象日常生活情况；根据定性原则，学生资助工作人员应开展民主评议，整合多方意见，确定学生资助对象。经过系统性投票后，高职院校管理者统计投票情况，科学实现权重量化，多维评估被资助人员实际情况。

2.完善认定程序。高职院校管理者需持续完善资助流程，做好资助对象认定规划，减少资助认定误差。具体而言，管理者应严格把控认定进度，结合当地政策规范，保证校内学生对象认定步调一致，在此基础上，给予针对性指导，辅以资助流程监督，提升资助程序严谨性。对于学生资助工作人员而言，则应及时发布学生资助事项信息，做好资助信息推广，避免学生错过资助信息，定期提醒资料提交时间，减少资料准备不充分问题。在院系班级内，班级教师应提前公示被资助对象，保证全班同学知晓，引导该学生完善信息材料，做好自身材料归类，完成材料信息核查，保证信息内容真实性，若发现材料出现遗漏，应及时提醒该申请对象，对信息材料进行补充。待申请资料整理完成后，班级教师应召开会议，开展学生资助评议，详细记录会议内容，认定会议评议结果。会议结果应保证全班同学知晓，若会议结果不合理，应采取修正措施，确保全班学生并无异议，以便将会议结果上报，待相关工作人员反复核查[4]。

3.实现动态认定。基于大数据视角，高职院校管理者应改善学生认定机制，保证学生资助动态变化。究其原因，则是随时间发展，学生经济情况亦将发生变化，并非长时间固定。部分学生在某年内，可能经济状况良好，却因不可抗因素，让家庭经济遭受打击，自身生活亦面临困境；部分学生则曾经作为资助对象，但时间推移后，家庭经济情况日渐好转。因此，应实现资助学生动态认定，若学生经济情况好转，则将其排除在认定对象外，若学生面临经济困难，则给予其申请认定资格。学生认定应每学期展开，适当改变精准资助学生范围，优化资助认定机制，实现资助对象更新，保证学生精准资助效果。具体而言，在每个学期内，高职院校管理人员都应更新资助对象库，完善申请材料规则，优化评议小组队伍，缩短资助对象名单公布时间，加快精准资助进程，监管学生资金花销，帮助高职院校学生成长。在每学期初，高职院校管理者可科学分配学生资助任务，要求各班级组成评议小组，开展班级民主评议活动，完成班级学生资助对象初步认定，发放相关材料表格，讲解申请资助流程，根据精准资助要求，对申请学生全面开展评估，确认申请学生对象情况属实，结合精准认定程序，开展后续资助工作。

（三）活用数据分析

身处大数据时代，高职院校管理者应提升自身发展思维高度，寻找精准资助新方向，精准把握学生资助着力点，优化精准资助问题解决策略，凭借大数据技术，开展精准资助工作，实现学生资助快速推广，保证精准资助良好应用。

1.高职院校管理者应坚持大数据应用理念，紧跟时代发展步伐，活用人工智能技术，创建高职院校数据中心，协同多个部门，开展学生资助工作，采取定量决策，破除时间空间限制，紧密联系资助主客体，分析被资助学生思想行为，寻找被资助学生显著特征，增强精准资助计划全面性，根据数据分析结果，寻找精准资助因果链，全面提升学生资助精准性。

2.高职院校管理者应多方整合资源，保证学生资助精准度。具体而言，应全面搜集学生数据，明确经济困难学生对象，良好对接信息系统，实现学生信息共享，精准比对学生信息，优化信息数据系统，提升数据获取能力，做好数据分析决策，精准对标贫困学子，整合信息录入数据系统，提高信息真实性。

3.应实现信息数据联动，组织多部门协作，形成高职院校部门工作合力。高职院校管理者应科学把握数据应用关键点，增强信息数据互通性，保证数据分析真实可靠。若采用大数据技术，则应创建海量信息数据库，优化信息处理环节，提升整体处理质量，包括分析、存储等，协同各数据部门，取得良好资源共享效果，实现各部门协同攻关，构建信息数据动态处理机制，切实增强高职院校信息数据协同处理能力，活用大数据技术，开展学生信息整合，创建精准资助格局，实施大数据战略，做好高职院校精准资助工作。

4.需坚持强化育人原则，充分发挥高职院校立德树人效用，实现校内学生精准资助。具体而言，高职院校管理者应把控精准资助效果，分析精准资助过程，逐步推广精准资助理念，整合育人与资助，将助人理念融入精准资助整体内容中，真正为高职院校学生“输血”。

（四）明确资助宗旨

立德树人应是高职院校育人基本目标，亦是其重要教育思想。可见，基于学生精准资助视角，高职院校管理者应将资助资金作为育人工具，将学生教育作为资助目标。可见，坚持立德树人理念，能够为学生精准资助工作赋予新活力，帮助高职院校管理者找到资助新方向，科学整合文化教育与资助教育，实现高职院校学生培养良好效果。因此，基于学生精准资助视角，高职院校管理者应将立德树人作为资助任务中心理念，秉持精准资助新原则，多维联系资助实践与立德树人目标，有序推进高职院校学生精准资助工作进程。然而，分析我国高职院校学生资助现状，可发现院校学生资助管理仍旧存在一定局限，如工作落实、资助数量等，致使整体资助效果大幅度削弱。可见，实现学生精准资助，包括多个实践内容，如精准管理、精准认定、精准执行等，高职院校管理者应结合大数据技术，全面精准分析学生信息，实现学生信息数据云计算，通过互联网应用，构建高职院校学生精准资助网络，做好学生资助精准定位，提升学生精准资助针对性、科学性和有效性。

（五）完善评价体系

近年来，大数据技术高度发展，学界充分肯定大数据技术应用价值，认为可凭借大数据技术，推进人类社会发展。在大数据背景下，高职院校管理者应充分尊重大数据应用价值，整合价值与工具评价，持续完善学生精准资助评价体系，合理运用大数据智能，积极推进技术发展，保持自身运用理性，避免出现工具偏执，增强学生精准资助多元性。

1.高职院校管理者应全面采集数据，深化数据挖掘，做好数据分析，结合数据分析结果，保证学生资助准确预判，根据过往学生资助经验，剔除数据推断缺陷，保持客观中立态度，合理降低数据依赖性，将数据分析结果作为参考答案，融入自身理性，确定资助对象，跳出数据分析模糊困境，系统性认知学生精准资助，充分保持自身理性。将教育育人作为资助重点，科学强化学生综合素养，发展学生创新实践能力，增强学生社会责任感，促使学生毕业后为社会服务，让价值评价凌驾于工具评价之上。

2.高职院校管理者应多维完善评价体系，保证自主评价科学有效。首先，高职院校管理者应采取大数据比对策略，合理开展数据分析，全方位评价资助对象情况，优化资助对象认定机制，落实资助认定三维程序，即监管、运用、采集，良好对接各资助部门，形成学校民政合力，为院校学生提供智能服务，帮助院校学生完成资助材料准备工作。

3.还应强化价值评价，根据价值评价结果，修正数据工具应用，拓展资助对象评价范围，全方位了解被资助对象实际情况。分清数据分析扮演角色，明确数据应用价值，让大数据技术成为学生精准资助工作强劲助力。强化精准资助审核制度，协同辅导员、班主任共同开展工作，凭借家庭走访、电话沟通等方式，多方了解被资助学生情况。在此基础上，坚持隐私保护理念，分析学生消费数据，审核学生家庭经济情况，确认学生具备精准资助资格。若发现学生数据不符合实情，应及时更新精准资助数据库，调查学生家庭真实情况，努力寻找学生本人，提供相关证明材料，实现学生精准资助动态矫正，完成学生精准资助认定。

结语

综上所述，身处大数据背景下，高职院校管理人员应科学发挥大数据技术优势，合理调整学生资助资源配置，在精准高效和隐私保护间取得平衡，构建高职院校良好精准资助生态，提升精准资助针对性和育人性，保证学生精准资助工作高效开展。

参考文献：

[1]谭雅茹，叶曼，刘玉莲等.新建高职院校资助育人体系建设研究——以A校为例[J].现代商贸工业，2024，45（07）：164-167.

[2]刘惠娟.精准帮扶背景下高职院校家庭困难学生资助精准化的实施路径分析[J].科学咨询（科技·管理），2024，（01）：47-52.

[3]李霞，卢子华.高职院校家庭经济困难学生精准资助工作现状及突破分析[J].公关世界，2023，（23）：96-98.

[4]林莹.大数据背景下高职院校精准学生资助工作机制研究[J].太原城市职业技术学院学报，2023，（10）：115-117.