大數據時代下高校資助工作精準化的困境與對策

肖亞楠　王成　王天

摘? 要：隨著信息技術的快速發展，高校建設數字校園的力度不斷加大，大數據在高等教育中的應用也越來越廣。探索建立大數據時代下的數字化、動態化的資助工作體系，可實現從認定、幫扶、管理到育人的精準化，但在大數據視域下開展精準資助工作，還存在著諸多應用困境，高校資助工作者應重視數據搜集、搭建數據平臺、提高數據素養、強化數據保護，切實提高運用大數據開展精準資助的實效性。

關鍵詞：大數據;高校精準資助;應用困境;對策

中圖分類號：G640 文獻標志碼：A 文章編號：2096-000X（2019）15-0118-03

Abstract： With the rapid development of information technology， efforts to build digital campuses in universities have been intensified， big data has been increasingly applied in higher education. To explore and establish a digital and dynamic funding system in the era of big data， realize the precision from identification， help， management to education， however， there are still many difficulties in the application of precise funding from the perspective of big data. University financial aid workers should pay attention to data collection， build data platform， improve data literacy， strengthen data protection， and practically improve the effectiveness of using big data to carry out accurate financial aid.

Keywords： big data; precise funding of university; applied dilemma; strategy

引言

隨著信息技術的飛速進步，人類社會開始邁入大數據時代，大數據正逐漸成為促進經濟社會發展和變革的新引擎。習近平總書記強調：“大數據發展日新月異，我們應該審時度勢、精心謀劃、超前布局、力爭主動，實施國家大數據戰略加快建設數字中國。”大數據的快速發展為高校資助工作提供了有力的數據支持，借助大數據技術，實現高校資助工作精準化，不僅是貫徹落實國家“精準扶貧”戰略思想在高等教育領域的集中體現，也是全面推進資助育人的必然要求。但是在大數據熱背后，我們也應該認識到，當前高校運用大數據開展資助工作精準化方面尚處于摸索與起步階段，在數據資源整合、數據價值挖掘、資助工作者數據素養培養等方面存在難點。面對大數據帶來的機遇，高校應該主動應對，冷靜思考，努力打破妨礙大數據應用的桎梏，探索精準資助新路徑，提高資助育人的實效性。

一、運用大數據開展精準資助的現實意義

個性化、概率預測和反饋是大數據在教育領域有效發揮作用帶來的三種重要的變化[1]，因此，依托大數據開展精準資助工作，具有以下價值和意義：

（一）貧困生認定精準化

精準認定貧困生是實現精準資助的前提，傳統貧困生認定主要依靠民主評議小組根據學生所填的《家庭經濟困難學生認定申請表》和學生日常消費行為進行判斷，存在獲取信息片面的問題，難以保證認定的客觀性、公平性。而在大數據時代下，每個學生都是數據的制造者，基于海量數據進行前瞻性預測是大數據的核心價值[3]。學校可根據學生校園卡消費記錄、門禁、娛樂消費等數據，并與扶貧、銀行、民政等部門數據有機結合，建立能反映學生真實生活情況的“畫像”，制定貧困生認定定量標準，判斷學生是否符合貧困生條件，實現貧困生認定的精準化，同時也能體現學校資助育人的人性化關懷。

（二）貧困生幫扶精準化

貧困生致貧原因各不相同，如地域因素、子女眾多、因病致貧、意外事故致貧等，貧困程度也有所差別，相應的幫扶政策需要進行分類，幫扶力度也要進行分級。在大數據視域下，根據搜集到學生數據，分析學生實際需求，實行差異化資助，有利于實現“精準滴灌”式資助。運用大數據，構建細化分級資助模式，根據學生貧困程度，發放滿足學生需要的獎助學金和生活用品;根據學生特點安排勤工助學崗位，不僅促進學生發揮特長，還能減輕學生家庭負擔。依托大數據，可為學生量身打造出適應學生需求的資助工作體系，有利于實現貧困生幫扶的精準化。

（三）資助工作管理精準化

規范化的資助管理系統是促進資助工作公平公正的堅實保障。依托大數據技術，高校資助中心可建立涵蓋貧困生認定、分級分類資助、跟蹤反饋、榜樣示范的全程動態化的資助管理系統，實現對資助工作的科學化管理。運用物聯網、“互聯網+”技術，搜集學生數據，及時更新學生的家庭經濟情況、在校消費情況、學業表現情況、參與活動情況，描繪反映學生真實情況的“畫像”。利用大數據分析技術，實時監測學生有無因意外事故致貧的情況，建立資助動態預警機制，及時調整資助力度和資助方式，以便實現資助育人的及時預警和科學決策。信息化的資助管理平臺，有利于構建資助對象、資助標準、資金分配、資金發放的協調聯動的精準資助工作體系，提高資助工作效率。

（四）資助育人精準化

育人是資助工作的根本出發點，在大數據技術支持下，可建立“扶困-育人-成才-回饋”的資助育人良性閉環。基于學生日常行為信息描繪的“畫像”，精準識別學生需求，可依托網絡平臺實現隱形資助，于無形中幫助困難學生，實現“潤物細無聲”式資助。準確把握學生行為、思想動態，如學生有無鋪張浪費情況、學生學業表現是否達標等，針對性的開展思想政治教育工作，將物質幫助和思政教育相結合，促進學生成長成才。按照學生特點提供相應的助學崗位，拓展學生能力，促進學生全面發展。大力宣傳優秀學生事跡，建立有效的精神激勵機制，形成良好示范效應，激勵更多學生成長成才。依托大數據技術開展資助育人，有利于提高育人的精準性和實效性。

二、運用大數據開展精準資助的應用困境

大數據的快速發展，為新時代的思想政治教育提供了新思路，更為高校資助育人工作提供了新途徑，但在大數據熱中也應該有冷思考，我們應該認識到，當前高校運用大數據開展資助育人尚存在諸多難點，高校需要努力打破妨礙大數據應用的桎梏，開辟精準資助新局面。

（一）數據資源欠整合

數據是運用大數據技術進行精準資助的前提。當前高校雖積極推進數字校園的建設，但是學校各部門之間仍存在數據壁壘，尚未形成合力，未能實現數據的互聯互通，大多數高校尚未搭建起切實有效的大數據平臺。當前只有復旦大學等少數幾所高校已建起大數據平臺并應用于學生日常管理工作中[1]。高校各部門之間數據共享、資源整合涉及部門利益，各部門雖掌握大量學生的數據，但由于缺乏專門的領導機構和統籌協調，不愿意與其他部門共享，加大了數據收集、整合的難度，導致運用數據開展資助育人工作時出現各自為戰的狀態，既是對豐富的數據資源的浪費，也無法充分發揮出大數據的優勢。

（二）數據素養待提高

數據素養概念是對媒介素養、信息素養等概念的一種延續和擴展，通常包括以下五個方面的維度：對數據的敏感性、數據的收集能力、數據的分析、處理能力、利用數據進行決策的能力、對數據的批判性思維[3]。高校資助工作者的數據素養直接影響著運用大數據進行精準資助的實際效果。但是，在當前運用大數據開展精準資助工作對大多數資助工作者仍是一個嶄新的課題，大部分高校資助工作者仍停留在傳統的“定性認定”、“大水漫灌”等思維模式中，運用大數據創新工作的思維意識尚未完全建立、拓展新途徑的工作技能尚未完全掌握、數據素養仍有待加強，還不能充分發揮出大數據的優勢。

（三）“數據暴力”難破解

大數據是一把雙刃劍，海量的數據在給資助工作者研究學生行為、思想特點提供有利條件的同時，也會掩蓋很多反映學生個性的數據。大數據時代，真正對我們有用的不是大數據本身，而是隱藏在其背后的各種信息資源，然而這些信息資源相對于巨量的數據總體，可謂是鳳毛麟角。從這個角度來看，大量的數據堆積其實形成了“數據垃圾”。大數據簡化了對數據差異性的認知，在巨量的數據面前，許多能反映學生個性特征的數據在大數據“霸權”面前會成為無足輕重的犧牲品，導致依托大數據建立的學生“畫像”不能真實反映學生的個性化特點，在進行精準認定時存在偏差，以致于出現幫扶和育人不精準的問題。多源數據之間的交互動態性使大數據變得異常復雜，目前，只有少數人能夠處理這種復雜的大數據，易導致“數據暴力”。

（四）數據信息易泄露

大數據具有容量大、多樣性、生成速度快、隱藏價值高的特點[4]。隨著數據體量的增大和數據的集中，對海量數據進行安全防護變得愈加困難，數據的大量匯集和集中存儲不可避免地增加了用戶數據的泄露風險。大數據的背后隱藏著很多與學生相關的有價值信息，集合學生海量信息的大數據平臺，存在著被入侵的風險。若大數據平臺安全保護級別較低，極易導致數據泄露，使學生信息被不法分子所用。高校資助工作者還存在著數據安全保護意識不強的問題，如果只依賴數據來推斷學生行為，不經深思熟慮地去運用和擴散數據，極易導致學生信息的泄露。

三、運用大數據開展精準資助的對策建議

大數據在高等教育領域的的運用尚處于摸索和起步階段，應用大數據技術落實高校的“精準扶貧”還存在諸多難點，高校資助工作者應不斷提高自身數據素養，重視數據搜集與獲取，搭建切實有效的數據融合平臺，著力打破阻礙大數據應用的桎梏。

（一）重視數據搜集，保證“源頭活水”

數據是信息的來源，數據的搜集是實施大數據技術的基礎，沒有數據，運用大數據開展精準資助將成為“無源之水”。高校資助工作者要重視數據采集，保證“源頭活水”。一方面，要積極拓展數據渠道，保證數據搜集的廣度。高校資助工作者應盡可能獲取能夠反映學生方方面面的數據，不斷拓展數據的維度，以描繪出全面反映學生真實情況的多維“畫像”，如“消費畫像”、“學習畫像”、“思想畫像”、“運動畫像”等，為開展精準資助提供依據，檢驗資助育人的效果。另一方面，堅持做到數據聚焦，保證數據搜集深度。資助工作者在搜集數據的過程中，注意對數據進行甄別，仔細篩選能夠反映學生真實情況的數據，防止出現數據暴力。面對網絡活動日益活躍的大學生，需要資助工作者擁有一雙“慧眼”，識別有效數據，才能真正掌握學生情況，評估育人效果。

（二）搭建數據平臺，消除“數據壁壘”

運用大數據探索高校精準資助的新思路、新途徑，需要高校完善制度建設，建立長效機制，這是應用大數據開展精準資助的必要保障。首先，學校應制定相應的規章制度，規范大數據的搜集、處理、管理過程，將大數據使用納入到學校發展的長期規劃中，并給予一定的政策優惠、經費補貼和人才支持，制定詳細的大數據發展應用規劃。其次，高校應成立專門的領導機構，統籌管理大數據的整合，如可由學工部門牽頭，聯合教務、網絡中心、后勤、保衛等部門成立大數據中心，專門負責數據的搜集，并及時與民政、扶貧、銀行、醫保等反映學生家庭實際情況的數據保持貫通，實現資源共享，從而改善學校各部門之間“各自為戰”的問題，消除“數據壁壘”，形成覆蓋全員的“立體式”大數據，搭建切實有效的大數據平臺。

（三）樹立數據意識，提高數據素養

高校資助工作者的數據素養直接影響著運用大數據開展精準資助的效果。作為高校資助工作者，應積極樹立數據意識，不斷提高數據素養。一方面，要以積極、開放的心態接受大數據，認識大數據，養成運用大數據開展精準資助的思維模式。另一方面，要自覺主動的提升數據素養，不斷接觸新事物、學習新方法，善于用敏銳的眼光捕捉數據、用靈活的方式處理數據、用批判性思維運用數據。從高校層面來講，需要對資助工作者開展工作技能和數據素養的系統培訓，如通過開展經驗交流沙龍、工作案例分享等活動，著力提高高校資助工作者的數據收集和處理能力，不斷提升資助工作者的數據素養和工作技能，進而充分釋放大數據在高校精準資助工作中的價值潛力。

（四）強化數據保護，筑牢安全防線

大數據在為高校資助工作帶來了新理念、新途徑的同時，也帶來了更多的數據安全風險。高校數據都涉及學生隱私，數據泄露會給學生造成極大困擾，高校資助工作者應清醒認識到保障數據安全的重要性，制定安全的防范措施，筑牢數據安全防線。高校應加強頂層設計，建立堅實保障。結合大數據與云計算等技術，建立安全高效的數據存儲體系，按照數據價值，明確重點保護對象，強化對敏感監控管理，出臺管理辦法，形成從數據產生、存儲、處理到應用的完整保護鏈條。明確搜集主體，固化數據源頭，實施有源可查、有責必究的管理制度。及時更新數據，確保數據新鮮，及時清除過時、無用的數據，防止垃圾信息泛濫，避免安全隱患，確保高校數據不流失，學生信息不泄露。

參考文獻：

[1]陳曉華.復旦大學推出首個中國高校社會科學數據平臺[EB/OL].http：//news.fudan.edu.cn/2014/1229/37794.html.

[2]趙中建，張燕南.與大數據同行的學習與教育——《大數據時代》作者舍恩伯格教授和庫克耶先生訪談[J].全球教育展望，2014（12）.

[3]郝媛玲，沈婷婷.數據素養及其培養機制的構建與策略思考[J].情報理論與實踐，2016，39（1）：58-63.

[4]胡樹祥，謝玉進.大數據時代的網絡思想政治教育[J].思想政治教育研究，2013（6）.