大數據視野下高校精準資助問題及其對策研究

魏鳳霞 張晶瑩

2013年，國家首次提出精準扶貧。隨著“精準扶貧”政策的實施，高校學生資助工作作為國家扶貧開發政策的構成部分，也面臨著重大的機遇與挑戰。當今世界正在走入大數據的時代，大數據以其數據類型多、數據量大、應用價值高、處理速度快、可挖掘能力強等特點被各行各業廣泛使用。充分運用大數據處理高校精準資助問題，能夠更好的實現高校資助資金的效益最大化，實現資助的精準與公平，做到扶貧與扶智的有機結合。

一、高校精準資助工作的必要性

高校精準資助是以“精準扶貧”思想為指導方針，對現行資助工作進行改進的有效方式，是助力精準脫貧的有效途徑，是提升高校資助工作效果的必然要求。

（一）是助力精準扶貧精準脫貧的有效途徑

2020 年是我國全面達成小康社會的關鍵之年，黨和國家對新時期教育扶貧工作提出了新要求。高校精準資助是新形勢下高校資助工作的新方向，新內涵，新要求。高校精準資助工作是精準教育扶貧的重要環節，是扶貧與扶志、扶智結合的有效方式，是提升資助工作效率，最大程度發揮資助工作效能，助力精準扶貧精準脫貧的有效途徑。

（二）是提升高校資助工作效果的必然要求

目前高校資助工作存在資助前的精準識別、精準幫扶工作不夠完善和資助后的精準管理和資助育人工作做的不到位的情況，如果這些問題得不到改善，那么高校資助工作在實行過程中很難達到理想的工作效果。精準資助是以差異化為方式，核心訴求是精準定位資助對象，以資助的最終目標與資助對象需求間的契合為手段，實現工作效率最大化，得以是的資助模式得以轉變。因此，高校精準資助工作是提升高校資助工作效果的必然要求。

二、大數據時代高校精準資助工作存在的問題

目前高校雖然已初步建立較完善的資助體系，但存在資助對象認定精準度有待提高、資助過程動態管理有待加強，和資助效果育人功能有待強化的問題。

（一）資助對象認定精準度有待提高

精準認定資助對象，是做好高校資助工作的起點。但目前存在資助對象認定精準度不高的問題，具體表現為：一方面，按比例分配方式不合理。各班級貧困生人數不固定，而學校在分配名額時卻是按比例分配，就會造成一定的偏差。另一方面，提供材料和現實契合度不高，資助評審的過程存在一定的主觀性。在資助認定過程中，高校開具的貧困證明考慮到了“家庭人均收入”“受災情況”“家人和學生身體健康狀況”等實際情況，但沒有考慮到地域差異、災情和健康評估可信度等問題；家庭困難認定并不是全員參與，會出現參與評選的人員不完全了解被評議學生情況和一些人情方面的拉票現象，做不到絕對的公開透明。

（二）資助過程動態管理有待加強

學生的家庭困難情況是一個動態變化的過程，但目前高校對于學生家庭條件變動進行及時監控和調整方面工作不夠完善。其中存在的問題主要表現在以下幾方面：一方面對家庭經濟困難學生缺少動態追蹤，家庭情況是動態可變的，因此現有的資助管理方式會存在一些突遭變故的家庭不能及時被幫扶，以及一些經過幫扶已經脫貧的學生不能及時被發現，這樣就會使資源浪費。另一方面是監管力度不強，缺少對獎助學金發放后的動態管理，存在少數學生拿到獎助學金后請客吃飯、旅游、購買奢飾品等高消費現象，使得未當選學生心理失衡。這類因為監管不力導致精準度降低，資助資源浪費的問題，會對國家資助政策的實施產生負面影響。這些也是資助管理中需要格外關心的問題。

（三）資助效果育人功能有待強化

我國教育重視落實立德樹人根本任務，發展素質教育，推進教育公平，力在培養德、智、體、美全面發展的社會主義建設者和接班人。而目前高校在這一方面所做的工作還不是很到位。資助育人方面存在著重經濟輕育人以及與其他工作結合度不夠的問題。一方面，高校立德樹人的理念并未完全確立，高校在實際資助工作中存在著“數字至上”的理念，一切通過數字說話，缺乏“立德樹人”的戰略意識。另一方面，對家庭困難學生社會主義核心價值觀的培育，心理健康的監測以及學習的幫扶方面放的精力較少，讓學生成為具有優良道德，健全人格，德才兼備的青年等教育工作方面做得還遠遠不夠。

三、大數據時代提升高校精準資助工作效果的具體對策

大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。要提升高校精準資助工作效果需要運用“大數據”提高精準資助對象認定精準度，需要建全精準資助動態管理機制，需要強化精準資助育人功能。

（一）運用“大數據”提高精準資助對象認定精準度

運用“大數據”提高精準資助對象認定精準度需要全面采集學生數據，深入分析挖掘數據。首先，高校可以將學生校園卡的消費數據與移動支付平臺數據進行對接，采用校內校外數據聯合監測的方式對學生的消費情況進行統計分析，綜合評判學生個人的在校消費情況，進行初步篩選，將其與學生提交的信息進行對比，判斷數據可信度。其次，高校可以利用大數據搜集整合與學生相關的所有數據，利用這些數據開發出自己的一套學生資助管理系統，從海量的信息中挖掘出最有效，最真實的貧困生信息。最后，大數據搜集的信息是所有學生的，因此在分配名額方面可以依據大數據得出的信息動態分配，無須再按比例人工分配。高校在核對好受助人資料后，可以要求全體同學通過大數據了解受助人資料后進行公開的不記名投票，從而確保評審過程公開透明。

（二）運用“大數據”建立精準資助動態管理機制

運用“大數據”建立精準資助動態管理機制可以通過收集信息分析異常以及建立預警機制。一方面，在大數據時代，學生的學習行為、生活狀態等都可以通過數據上收集進行保存，如課程學習情況、校園卡消費情況等信息。通過數據分析技術和計算機算法，定期生成學生的學習和生活畫像，得到每個學生的貧困指數，然后根據其貧困程度進行精細的分類、評估，進而分析出他們的日常消費等行為習慣。這樣學校就可以通過這些數據及時發現學生的異常情況，了解學生經濟困難的原因，從而進行精準的對接，為學生提供及時的幫助。另一方面，大數據在動態監督方面優勢也很顯著，可以利用大數據建立預警機制，一旦有學生的消費數據超出預警模型限定值，學校資助部門就可以及時進行實地核實，核實學生家庭情況是否有變動，及時對資助方案進行調整，提高高校資助的準確性和高效性。

（三）運用“大數據”強化精準資助育人功能

運用“大數據”強化精準資助育人功能主要體現在立德樹人理念的完善和心理、學業幫扶。一方面，可以利用大數據大量，高速，可視化和隱蔽的特點，分析學生的信息，對資助育人的目標進行全方位的調查評價，使資助工作更加人性化，根據學生特點開展多種多樣的有針對性的思想政治教育，促成立德樹人目標的實現。另一方面，我們可以將心理狀態的監測與學生資助系統聯動，及時發現貧困學生的心理異常問題，在解決學生心理異常問題的同時彌補資助工作中出現的漏洞。與此同時我們可以用大數據對貧困學生學業，綜合能力進行分析，并針對不足之處為他們建立定期的學業輔導、就業輔導，建立一套行之有效的資助育人體系。最終讓貧困學生實現經濟上、心理上、能力上的全面脫貧，達成利用“大數據”強化精準資助的育人功能的目標。