大數(shù)據(jù)下高校智能資助的技術方案與實施模式研究

胡培培

(無錫科技職業(yè)學院 學工處，江蘇 無錫 214028)

近年來，大數(shù)據(jù)的研究和應用越來越廣泛，催生了社會諸多領域的變革。在教育領域，大數(shù)據(jù)對教學、學習、管理、評價、科研、服務等教育主流業(yè)務提供智慧支撐，改變了傳統(tǒng)教育思維方式，為破解傳統(tǒng)教育難題提供了新思路。其中，利用大數(shù)據(jù)完善學生資助體系是較典型的應用。

1 大數(shù)據(jù)下智能資助的優(yōu)勢

目前，普通高校建立了以“獎、助、貸、勤、減、補”等多種形式并舉的資助政策體系，資助額度和人數(shù)逐漸增加，資助覆蓋面不斷擴大，但在實踐中存在 “精準資助”定位不準、資助資源浪費嚴重、跟蹤監(jiān)督不到位、育人工作跟不上等問題。在目前沒有健全、暢通的渠道了解學生家庭經(jīng)濟狀況的前提下，大數(shù)據(jù)可以作為解決以上問題的一種嘗試。

大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(nèi)容進行抓取處理的數(shù)據(jù)集[1]。學校大數(shù)據(jù)中心可以采集貧困生的校內(nèi)外數(shù)據(jù)處理并分析，在大數(shù)據(jù)的驅動下，高校資助工作可以更加量化與科學化。

(1)有利于資助政策的完善。每年教育部資助中心都會發(fā)布當年資助發(fā)展報告，用大數(shù)據(jù)解讀全國資助發(fā)展情況，通過了解優(yōu)勢和不足，為下年資助政策制定與決策提供依據(jù)，各高校也應如此。

(2)有利于提高資助精準性。教育部長袁貴仁在2015 年全國教育工作會議上明確提出: “要提高國家資助政策的精準度，確保國家學生資助、獎補等優(yōu)惠政策真正落實到每一個需要幫扶的學生身上。”[2]通過對貧困生校內(nèi)外數(shù)據(jù)的采集和深度挖掘，全面掌握學生家庭經(jīng)濟和生活實際情況，改變以往單憑學生申報的家庭經(jīng)濟情況分配資助資源的做法，建立實行動態(tài)資助體系，提高資助精準度。

(3)有利于育人工作的開展。高校資助工作的重心逐漸從物質(zhì)資助轉為精神資助，重視貧困生健康人格和能力的培養(yǎng)。大數(shù)據(jù)可以監(jiān)督學生的學業(yè)和道德成長情況，對于發(fā)現(xiàn)學生成績明顯下降或者參加培訓、活動次數(shù)少的及時給予指導，同時結合就業(yè)大數(shù)據(jù)優(yōu)先推薦貧困生就業(yè)。

(4)有利于資助工作創(chuàng)新研究。以前高校為甄別貧困學生，想了很多辦法，包括競選貧困生、評議貧困生，這些做法遭遇不尊重學生隱私的質(zhì)疑，而大數(shù)據(jù)通過權限設置可以保證學生信息安全。

2 智能資助大數(shù)據(jù)技術架構

智能資助的關鍵是貧困生信息的全面采集和處理，在建構智能資助大數(shù)據(jù)技術體系的過程中，“三權分立”模式是一種趨勢，即數(shù)據(jù)采集、存儲管理、數(shù)據(jù)分析使用過程的安全保護由不同的管理決策者來執(zhí)行，以保證貧困生信息的安全。

按照資助大數(shù)據(jù)的全流程管理過程，在標準規(guī)范的約束下，智能資助大數(shù)據(jù)技術架構包括如下五層，具體組成與技術實現(xiàn)如表1所示。

表1 智能資助大數(shù)據(jù)技術架構

第一，數(shù)據(jù)采集層。他是整個智能資助系統(tǒng)的基礎層。所采集的數(shù)據(jù)包括靜態(tài)的貧困生情況調(diào)查表，動態(tài)的智能手機、電腦、傳感器、監(jiān)視器等采集的貧困生校內(nèi)外信息等。

第二，數(shù)據(jù)傳輸層。他負責將采集到的成千上萬的貧困生信息通過光傳輸、通信與網(wǎng)絡設備等傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)處理中心進行處理，網(wǎng)絡性能是重要參數(shù)指標。

第三，數(shù)據(jù)存儲層。他用于存儲傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心的各種數(shù)據(jù)，主要包括服務器、存儲器、數(shù)據(jù)中心和云服務。高校需要有一個高度自動化、可橫向擴展的存儲與計算平臺，綠色數(shù)據(jù)中心(指數(shù)據(jù)機房中的IT系統(tǒng)、制冷、照明和電氣等能取得最大化的能源效率和最小化的環(huán)境影響)支撐著智慧校園各個上層應用。

第四，數(shù)據(jù)處理層。他是智能資助系統(tǒng)的核心，貧困生數(shù)據(jù)傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)中心的各類數(shù)據(jù)庫上存儲起來后，通過各種平臺軟件群進行分析預測，經(jīng)過計算機一系列精密算法，處理生成各種需要的數(shù)據(jù)，以可視化的形式展示所需要的信息。

第五，數(shù)據(jù)應用層。他將可視化展示的信息經(jīng)數(shù)據(jù)接口提供給應用層，為資助決策者提供信息的查詢、分類、決策、預警、趨勢判斷等應用服務。

在智能資助大數(shù)據(jù)技術架構基礎上搭建大數(shù)據(jù)計算平臺，以平臺為核心開發(fā)實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理各環(huán)節(jié)的多個應用系統(tǒng)，通過應用系統(tǒng)和平臺的協(xié)調(diào)運行，實現(xiàn)智能資助。

3 智能資助大數(shù)據(jù)計算平臺

處理貧困生信息的技術有兩類：一類是定期總結并處理貧困生家庭情況、經(jīng)濟水平、消費水平等數(shù)據(jù)的大批量處理技術，如目前廣泛使用的Hadoop和Spark；另一類是實時處理貧困生監(jiān)控信息的流式數(shù)據(jù)處理技術，如Storm。這三種計算平臺的特點和應用情況如下：

(1)處理海量數(shù)據(jù)的開源分布式技術Hadoop。他是由Apache基金會開發(fā)的分布式系統(tǒng)開源框架，其核心是HDFS和Mapreduce，以高性能、可拓展性強、簡單、高效受大眾關注，是大數(shù)據(jù)處理領域實際上的標準，Hadoop衍生出Common、Aaro、Hiver、Hbase等多個生態(tài)圈項目。目前，該技術普遍應用于電子商務(如淘寶)、金融模擬、文件處理、海量日志分析、廣告投放等領域。Hoodoop是離線批處理平臺，引入SQL高級查詢語言，如PIG和HIVE。他是對關系型數(shù)據(jù)庫的補充，擅長處理結構化數(shù)據(jù)，也可以用于處理文本和圖像等沒有固定屬性的非結構化數(shù)據(jù)。在智能資助中，由于采集的貧困生信息大都具有固定屬性、能用關系模型刻畫的結構化數(shù)據(jù)，具有非實時性，因此高校大多數(shù)使用Hadoop技術。

(2)處理速度更快的分布式處理系統(tǒng)Spark。他擁有Hadoop Mapreduce的所有優(yōu)點，在用于復雜的迭代算法(如機器學習、圖挖掘算法)和交互式數(shù)據(jù)挖掘算法方面更具優(yōu)勢，其核心是RDD技術。在智能資助中，有些貧困生數(shù)據(jù)可能是通過智能手機終端、SNS等獲得的，而Spark Graphx和Mlib結合使用非常適用于微信、微博、社交網(wǎng)絡、電子商務等智能化數(shù)據(jù)的挖掘。與Hadoop相比，Sparks擁有更快、更通用、更好的容錯性能，迭代運算效率更高，他是以后高校智能資助大數(shù)據(jù)處理技術的運用趨勢。

(3)處理實時數(shù)據(jù)的流計算系統(tǒng)Storm。Storm的核心概念是流，由Nibus、Zookeeper、Supervisor三大組件組成，其特點是流式數(shù)據(jù)和實時計算。該技術被廣泛應用于實時場景如廣告推送、實時監(jiān)控、社交網(wǎng)絡分析、實時交易系統(tǒng)等。Storm技術可以解決某些實時性要求比較高的貧困生信息，如突發(fā)狀況、資助資金使用情況的實時監(jiān)控等，他是今后高校大數(shù)據(jù)處理技術發(fā)展的趨勢。

高校在運行過程中，可選擇采用不同的技術平臺對不同類型資助數(shù)據(jù)進行處理和挖掘。

4 智能資助大數(shù)據(jù)全流程管理

智能資助大數(shù)據(jù)全流程包括資助數(shù)據(jù)的采集、處理、分析、展示和應用五個關鍵環(huán)節(jié)。具體過程如下：

4.1 數(shù)據(jù)采集

對貧困生信息進行全方位采集是實現(xiàn)智能資助的基礎。它主要通過傳感器、互聯(lián)網(wǎng)、業(yè)務數(shù)據(jù)表、日常觀察等采集貧困生家庭經(jīng)濟、消費、資助情況、學習、社會活動等方面的數(shù)據(jù)，用于判斷貧困生家庭經(jīng)濟情況和成長情況。貧困生信息采集分在線自動采集和線下觀察兩種。自動采集數(shù)據(jù)包括學生基本信息(家庭成員數(shù)、成員健康狀況、家庭收入、家庭經(jīng)濟情況等)，學生在校數(shù)據(jù)(食堂消費、超市消費、休閑場所消費、門禁記錄等)，困難申請記錄(國家資助次數(shù)與金額、助學貸款次數(shù)與金額、勤工助學次數(shù)與金額等)；日常觀察數(shù)據(jù)包括學習表現(xiàn)和生活表現(xiàn)。

4.2 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理是實現(xiàn)智能資助的重要支撐。數(shù)據(jù)處理就是借助數(shù)據(jù)管理和分析工具，對采集的貧困生大數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)類型進行分類、識別、轉換、計算、檢索，逐步形成描述某一主題的信息集合過程。它包括數(shù)據(jù)清洗、規(guī)范化處理、綜合性處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)交換等步驟。隨著智能校園建設的推進，資助數(shù)據(jù)類型越來越豐富，半結構化和非結構化數(shù)據(jù)所占比重越來越大，這就需要先對資助數(shù)據(jù)進行整合和存儲，以便進行后期數(shù)據(jù)分析。

4.3 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是實現(xiàn)智能資助的關鍵環(huán)節(jié)。利用商業(yè)智能(business intelligence )、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、預測分析等技術對資助數(shù)據(jù)分析，挖掘貧困生數(shù)據(jù)以實現(xiàn)資助目標。

在智能資助數(shù)據(jù)分析中會運用很多大數(shù)據(jù)挖掘算法模型實現(xiàn)分析目標，如可以利用新型聚類分析算法分析資助績效評估，新型人工智能網(wǎng)絡和決策樹算法分析預測未來貧困生發(fā)展情況，SVM支持向量機精準分類貧困生貧困層次，蒙特卡洛算法認定貧困生資格，深度學習算法識別圖像、語音和人工智能領域的信息。在挖掘方案方面采用基于SPARK的MLbase挖掘工具，自動化分布式挖掘，設計簡單，自動找算法，自己選擇和優(yōu)化，產(chǎn)出最優(yōu)的模型和計算結果。當然也可以采用基于HADOOP的Mahout，實施海量分布式數(shù)據(jù)挖掘，但需要使用者具備機器學習能力，選擇想要的算法和參數(shù)。

4.4 數(shù)據(jù)展示

該過程是分析出數(shù)據(jù)結果以后，以直觀的方式展現(xiàn)給用戶，以便服務于決策支撐，它是資助大數(shù)據(jù)分析的重要環(huán)節(jié)，如何讓復雜的分析結果易于理解是技術解決的重要問題，可視化技術的發(fā)展解決了這一難題。

可視化是用戶可以見到的一種大數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式。他將大量復雜的數(shù)據(jù)自動轉化成直觀圖表，能提供多種進行數(shù)據(jù)分析的圖形方法。他能夠反應信息模式、數(shù)據(jù)關聯(lián)或趨勢，幫決策者直觀觀察和分析數(shù)據(jù)。目前，基于2D的圖形圖像展示方式和基于3D的多維展示交互技術發(fā)展迅猛，常見的工具有VISualeyes、Google Trends、Zoomdata等。精準資助認定的結果界面上逐條顯示精準資助認定結果的學生信息，如姓名、學號、年級、學院等。

4.5 數(shù)據(jù)應用

資助數(shù)據(jù)展示的結果是為了更好地開展應用，如精準認定、優(yōu)化資助策略、動態(tài)管理、預警異常狀態(tài)、指導貧困生成長成才等。不同的應用目標需要不同的數(shù)據(jù)展示圖。當然技術要和人很好地配合，對于技術分析的結果要進行人員二次確認，加強對貧困生的人文關懷，真正實現(xiàn)精準資助和感恩育人的資助目標。

高校在具體技術實施過程中，因師資和資金問題，可采取與企業(yè)合作的形式，利用企業(yè)技術和人才優(yōu)勢，購買企業(yè)提供的教育大數(shù)據(jù)技術產(chǎn)品與服務，如成都尋道科技有限公司精準資助認定系統(tǒng)。從而把有限精力投入到更好地為學生服務中去。

5 大數(shù)據(jù)下的智能資助實施模式

高校在實施智能資助過程中，可以按精準認定—精準資助—動態(tài)調(diào)整—預警機制—人文關懷模式進行，操作如下：

5.1 貧困生認定

根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結果將貧困生貧困情況分等級，評定標準各高校可以根據(jù)自身情況制定。有的高校是根據(jù)家庭經(jīng)濟情況，有的高校是根據(jù)學生在校消費情況，有的高校是根據(jù)統(tǒng)一的貧困生認定指標確定困難指數(shù)。

5.2 精準資助

根據(jù)認定結果發(fā)放獎助項目。高校的獎助項目很多，為了最優(yōu)化資助資源，避免浪費，發(fā)放的基礎是依據(jù)成本理論和教育分擔原則，評估學生家庭經(jīng)濟狀況，學校發(fā)放獎助總金額=年教育成本-(年家庭總收入-年家庭總支出)，總金額不高于年教育成本。在實施中，根據(jù)貧困等級，特困獎助最高額為年教育總成本，比較貧困金額為部分學費+年成活費總額，一般貧困獎助最高額為年生活費總額。特困生可以減免學費和給予生活補助。

5.3 動態(tài)調(diào)整

資助大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)可以記錄學生日常消費和行為，通過數(shù)據(jù)分析調(diào)整貧困等級，對比分析學生困難情況與獲得資助信息情況，評估學生獲得資助是否滿足學習和生活的經(jīng)濟需求，協(xié)助學校及時調(diào)整資助資源，避免資助不足和過度資助。對日常消費的分析要注意時間均衡性，可選取一學期校內(nèi)月消費均值作為調(diào)整貧困等級的參考標準。

5.4 預警機制

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以預警經(jīng)濟和學習行為波動較大的學生，提醒資助管理者注意。對于預警的學生，資助老師要及時核對情況，對于經(jīng)濟突發(fā)困難的要及時給予補助，對于學習成績下降大的要及時給予指導。

5.5 人文關懷

資助管理者要保護貧困生信息安全，尊重學生隱私與自尊心，給學生營造良好的大學校園環(huán)境；心理老師要開展多種形式的貧困生心理輔導、心理咨詢；輔導員和班主任要關心貧困生的日常生活情況，鼓勵他們成長成才；學校要開展多種形式的針對貧困生的技能培訓、實習實訓和勤工儉學，提高他們的就業(yè)能力；就業(yè)部門加強對貧困生就業(yè)推進和指導，使貧困生早日走上工作崗位。

6 案例賞析

6.1 案例介紹：成電利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)新精準資助工作

成都電子科技大學(以下簡稱“成電”)應用了尋道科技研發(fā)的“精準資助”系統(tǒng)，該系統(tǒng)有線下流程電子化、大數(shù)據(jù)精準認定貧困生以及貧困生動態(tài)管理三大功能[3]。新生報道前，登錄界面進入智能系統(tǒng)，點擊學號完善個人信息后進入智能助困系統(tǒng)界面，填寫個人信息，系統(tǒng)將采集新生家庭經(jīng)濟及成員信息、學生本人及受資助信息、學生所在生源地經(jīng)濟水平信息、學生日常消費評價等涵蓋4大類、40余個小類的上千萬條數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)的挖掘與分析，自動生成家庭經(jīng)濟困難新生名單。學生在校期間，收集校內(nèi)消費數(shù)據(jù)，如食堂飯卡、超市消費、健身館消費、乘坐校際班車、水卡等，分析學生的消費水平，通過計算機一系列精密的算法，系統(tǒng)判定學生的困難指數(shù)(1～9)，困難指數(shù)越高則代表越貧困。學生被分為不困難、一般困難、困難和特困4大類。最終，系統(tǒng)篩選出了200名最需要資助的學生。將此名單與各學院輔導員進行一一核對，反饋挖掘的困難學生名單準確率100%。

系統(tǒng)還可以精準把握不同年級、不同民族、不同類別、不同去向的學生資助需求，實現(xiàn)差異性資助。如針對品學兼優(yōu)的學生組織企業(yè)參觀實習、短期出國交流，針對少數(shù)民族同學設立少數(shù)民族學生獎學金，針對有志于服務西部、選擇基層就業(yè)的學生發(fā)放求職交通補助等。

為了動態(tài)完善受助學生數(shù)據(jù)庫，學校每年寒暑假還將開展“百名輔導員實地走訪經(jīng)濟困難學生家庭”活動。此外，學校也將建立學生網(wǎng)絡征信檔案體系，對學生資助申請材料進行核實，將申請資助過程中的不誠信行為記入學生誠信檔案。

6.2 案例分析：成電利用大數(shù)據(jù)完善資助體系，引起了社會的廣泛關注

6.2.1采用與企業(yè)合作的形式 成電采用的是尋道科技大數(shù)據(jù)研究所開發(fā)的家庭經(jīng)濟困難學生精準識別系統(tǒng)“智慧助困系統(tǒng)”，公司提供系統(tǒng)維護、功能定制與后續(xù)服務等功能。與企業(yè)合作，高校即避開大數(shù)據(jù)應用人才與管理等方面缺失，又節(jié)約了開發(fā)資金。

6.2.2精準識別與動態(tài)管理 該系統(tǒng)在線全面采集學生數(shù)據(jù)，動態(tài)記錄學生消費、行為軌跡，運用大數(shù)據(jù)算法，從多行為軌跡、人脈關系、學生消費、家庭背景、助貸記錄五個維度建立學生經(jīng)濟水平評估模型[4]，對比分析學生困難指數(shù)和貸款記錄，評估學生是否需要資助與資助額度，真正實現(xiàn)“資助智能管理，資源利用更加精準”的目標。系統(tǒng)一旦發(fā)現(xiàn)學生經(jīng)濟情況好轉，則停止或減少資助力度；經(jīng)濟情況變差，則增加或加大資助力度。

6.2.3以人為本的資助 成電把資助育人工作貫穿學生成才全過程，注重學生心理健康成長。入學前建立聯(lián)系，介紹資助政策，提供來校路費；在校期間實施一對一幫扶、實地走訪、差異性資助，注重提升學生就業(yè)能力；畢業(yè)后持續(xù)關注基層就業(yè)、服兵役等后續(xù)資助，真正做到“讓每一個貧困生都活得精彩”的目標。

精準資助和育人教育是今后我國學生資助工作的兩大目標。大數(shù)據(jù)技術可以很好地解決貧困大學生認定、資助、管理以及社會資源的收集、分配、監(jiān)督等問題，為助力貧困生成長成才提供可靠的幫助。

[1] 趙勇.大數(shù)據(jù)革命：理論、技術和創(chuàng)新模式[M].北京：電子工業(yè)出版社，2014：3.

[2] 中國教育報.全面深化綜合改革全面加強依法治教加快推進教育現(xiàn)代化：袁貴仁部長在2015年全國教育工作會議上的講話[EB/OL].(2015-01-22)[2017-08-21]. http://old.moe.gov.cn//publicfiles/business/htmlfiles/moe/moe_176/201502/183984.html.

[3] 中國教育資訊網(wǎng).創(chuàng)新新生扶貧 “精準資助”系統(tǒng)獲央視點贊[EB/OL]. (2016-09-19)[ 2017-08-21][EB/OL].http://learning.sohu.com/20160919/n4686925-11.shtml.

[4] 成都尋到科技有限公司.尋到科技精準扶貧[EB/OL].(2016-12-11)[ 2017-08-21] http://www.xdbigdata.com/public/template/helpDetail.html.