大數據思維下高校資助工作的思考

陶強

摘 要： 隨著國家資助政策逐步完善，高校資助工作整體發展態勢良好，但其中遇到不少突出問題，特別是在資助政策能否切實落實在最需要資助學生的問題上面，可以說到目前為止，都沒有一個切實有效的方案。本文運用大數據思維與高校資助工作相融合，通過高校資助工作對象、方式及觀念轉變擺脫高校資助工作當前困境。

關鍵詞： 大數據思維 高校資助工作 家庭經濟困難學生

近年來，隨著互聯網的迅速發展，特別是移動互聯網和可穿戴設備的出現，我們的行為、位置，甚至身體的生理數據等每一點變化都成為可被記錄和分析的數據。而以這些數據為基礎，分析出個人的行為、喜好和消費等特點，從而挖掘出有效數據，再反饋到經濟市場中，這中間帶來的巨大商業價值逐漸被人們認可。

通常認為，大數據指無法在一定時間內用常規機器和軟硬件工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。大數據不僅是一種資源，還是一種方法，其特點是強調數據的量，而不在意數據的雜亂；強調代表性，不求數據精準；重視總結規律，不追求因果律①。

當前高校資助工作中，往往會有意無意地使資助對象標簽化，帶來的后果就是資助工作出現難以解釋的怪論：明明資助了學生，學生卻不會反饋和感恩。究其原因在于高校的資助工作在無法獲取學生真實數據時過分在意資助材料。而大數據正好提供了一個基于數據分析和挖掘做出的全面感知、收集、分析、共享的決策行為，給高校資助工作帶來變革式影響。

一、高校資助工作現狀和困難

高校學生資助的核心工作就是：將有限的資助資源真正用在最需要的學生身上。但是，目前高校資助工作中，出現資助資源有限和最需要資助學生的界定難題，使有些高校的資助工作出現公開演講“比窮”的情況。

（一）高校資助工作人員配備不足

資助工作開展過程中，一個重要問題在于高校資助工作人手不足。而資助工作需要做到非常精細，才能真正了解每個學生的家庭情況，才能安排最合理的資助政策。因此高校資助工作人手不足，對數據收集不夠，是當前高校資助工作中的大問題。

（二）高校資助體系設計與落實差異

根據《國務院關于建立健全普通本科高校高等職業學校和中等職業學校家庭經濟困難學生資助政策體系的意見》（國發〔2007〕13號）文件精神，高校資助體系涵蓋了“獎、助、貸、勤、減、免、補”。由于各高校對政策的落實不統一，導致資助體系不完善，資助效果不明顯。國家資助體系中的獎助學金的資助面窄，高校自身提供的獎助學金又相當有限。因此，“好鋼用在刀刃上”的訴求在高校資助中顯得異常強烈。

（三）家庭經濟困難學生認定體系尚不科學

全國省市和高校相繼出臺了家庭經濟困難學生認定辦法，認定辦法中無一例外都會參考學生家庭所在地的村委、街道或民政等相關部門證明的家庭經濟情況調查表，或者另外開具的家庭經濟困難證明。而表格或證明的填寫往往是學生自己代勞，負責部門蓋章。因此，這一份證明的效用到底多大是值得懷疑的。即使高校能保證足夠資助工作人員走訪學生家庭和村委、街道辦，切實了解學生家庭經濟情況，此項工作耗費的人力、物力和財力也是非常巨大的。

（四）忽視家庭經濟困難學生的心理問題

家庭經濟困難的學生由于經濟上面的差距，或多或少會產生一定程度的心理自卑，在人際交往過程中會出現自尊心受挫、敏感等情況，有些為了掩蓋這樣的心理問題，會采取偽裝自己，甚至做出與自己完全相反的生活態度和行為方式。而高校在資助工作中往往沒能及時了解，導致挫傷家庭經濟困難學生的自尊心。最后獲得資助，往往不懂得感恩學校和國家。

二、大數據思維與高校資助工作的結合

大數據思維的基本觀點：第一，大數據不是選取隨機樣本，而是針對全體數據；第二，大數據并不是精確性的，而是混雜性的；第三，大數據解決的不是事物的因果關系，而是相關關系②。

（一）大數據思維：平等對待所有學生

高校資助工作解決的是家庭經濟困難學生的學習問題，更深一步說的話是解決讀書公平、社會公平穩定的問題。因此公平涉及的就是全體學生、全社會學生。將所有學生列為資助關注對象，從起點上解決家庭經濟困難學生的心理自卑問題，而不僅是列出家庭經濟困難學生，進行標簽化。

（二）大數據思維：摒棄標準化的畫線

高校家庭經濟困難認定工作中都會出臺一個基本標準。沒有基本標準就沒辦法開展工作，有基本標準，又會出現無法滿足所有情況。因此工作難度就在于制定一個“完美”的標準……大數據思維告訴我們，不需要精確的標準，只需要將大數據大幅度增加，在有充足數據之后，所有結果都能在大數據之中呈現。即使有錯誤的數據混入也沒關系，相應增加結果的不確定性。而不確定的結果能帶來的是綜合認定最需要資助的學生。

（三）大數據思維：忘記差異化

高校的資助工作應該針對有需要資助的學生，而不是各地評選的貧困生、特困生。如果來自于同一個地區，家庭經濟收入相同的兩個學生分別就讀學費5000元和學費20000元的高校，這個時候的貧困和特困只是一個相對數據，沒有絕對值。因此，高校資助政策差異化并不能阻礙高校的資助工作。高校的資助工作是結合當前資源，解決同等條件下，同校、同院系的家庭困難學生的問題。雖然各地高校的資助政策和體系不同，并不能影響高校資助工作科學地開展。

三、大數據思維對高校資助工作的啟發

（一）工作對象的轉變：將資助目光由家庭經濟困難學生轉向全體學生

大數據思維告訴我們，我們的目光要關注全體學生的全部數據。大家都公認其家庭比較困難、平時生活節儉、學習刻苦用功卻由于政策或手續問題無法獲得資助；家庭經濟困難甚至貸款讀書，但是拿著高檔手機、穿著名牌服飾，且時常曠課……各種各樣的學生帶來的資助難題不僅是資助政策沒能落實到需要的學生身上，而且可能造成校內公平缺失。為避免此類情況，應將目光轉向全體學生，對全體學生綜合數據進行全面了解和獲取。掌握全局數據的基礎上，對學生進行全面比較分析，可得出全校學生的需資助程度，再按照合理方式分配資助政策。

（二）工作方式的轉變：從篩查數據到收集數據

小數據情況下，家庭經濟困難數據有些虛假，容易造成一些錯誤與不公平，而大數據正規避了這一問題。大數據的統計似乎是默許了一些虛假數據，當所有貧困生的數據和資料呈現出來的時候，一些虛假數據能左右資助政策的可能就降到最低程度。因此要做好高校資助工作，降低資助政策錯位，需要在校內建設一套學生信息數據。該項數據能盡可能囊括學生家庭成員的基本情況、校內日常行為消費數據、舍友和同學反饋的日常行為及消費評價數據、銀行卡資金流動數據、學生校園活動和常駐位置的數據、地域自然災害數據等方方面面。有條件獲取學生網絡消費數據及其他數據，都可以列入大數據庫中。并且在數據更新之后，及時做好與歷史數據之間的關系分析。建立校內綜合數據庫，通過數據挖掘建立學生綜合評價體系。

（三）工作觀念的轉變：從絕對困難到相對困難的資助

改變過去絕對的思維，形成與當前適應的資助思維。高校資助工作做到絕對公平幾乎是不可能的，首先學生家庭經濟情況的數據獲取和核實難度極大，其次地域消費水平、學生家長的自尊自強意識嚴重影響學校的表面判斷；最后是自然災害、學科及學生群體的差異。因此，在高校學生資助工作中，往往期望將資助政策落實到最困難的學生身上，而最困難的學生往往并不一定是最需要資助的學生，特別是國家資助政策里面有列舉一些家庭經濟困難硬指標，如孤兒、烈士子女之類，往往這一類并不一定需要資助。學校資助政策落實到這些“需要”的學生身上，往往會引起真正貧困學生的不滿。因此要構建校內全體學生的大數據庫，從大數據庫中挖掘出有效信息，作為評判標準和參考依據，即使數據不能準確反映，但能展現全院學生家庭情況的相關關系，最終使“大家公認”最需要資助學生獲得資助效果。

注釋：

①鄔賀銓.大數據思維[J].科學與社會，2014，4（1）.

②克托·邁爾-舍恩伯格.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].浙江：浙江人民出版社，2013.

參考文獻：

[1]克托·邁爾-舍恩伯格.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].浙江：浙江人民出版社，2013.

[2]鄔賀銓.大數據思維[J].科學與社會，2014，4（1）.

[3]紀杰.大數據背景下高校學生資助工作策略[J].學園，2014，（36）.

[4]王東紅.大數據時代高校貧困生資助工作的思考[J].經濟研究導刊，2014，（35）.

[5]蔡穎.高校學生資助工作隊伍建設研究[J].當代教育理論與實踐，2014，6（7）.

[6]王元卓，靳小龍，程學旗.網絡大數據：現狀與展望[J].計算機學報，2013，36（6）.

[7]鄒曉琴，蔣紹祖.高校家庭經濟困難學生資助工作現狀分析與對策研究[J].科技視界，2014，（29）.