大數據背景下高校精準資助工作機制淺析

王靜遠 陳柯柯

摘;要：經濟困難學生的求學問題一直是國家、社會、學校和家庭關注的熱點。為了改善貧困生的學習和生活質量，我國已經建立了多種資助機制。但在大數據蓬勃發展的今天，傳統的資助分配模式暴露出很多的問題，難以適應時代發展的需要。本文結合實際情況，首先論述了目前高校資助工作的現狀和暴露的問題，提出自己對大數據時代高校精準資助學生工作機制的看法，以期對高校的學生資助工作提供借鑒。

關鍵詞：大數據;精準資助;工作機制

2014年，“大數據”這三個字，第一次出現在“兩會”的政府工作報告中，其重要性不言而喻。高校作為思想活躍、理念先進、技術精湛的前沿陣地，利用大數據思維和先進的理念，來教育、管理和服務學生，一定會產生良好效果。2015年，教育部部長袁貴仁在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，依托國家教育管理信息系統建設平臺，確保國家學生資助、獎補等優惠政策真正落實到每一個需要幫扶的學生身上。”

大數據技術讓高校“精準扶貧”成為可能，通過精準識貧、精準扶貧和可持續性追蹤管理，進一步提高了高校學生資助工作的效率。在大數據技術日益發展的同時，高校學生資助工作也暴露出很多問題，嚴重影響著資助工作的公正性與有效性。文章從現行的學生資助模式和存在的問題入手，提出了新的大數據精準資助工作模式，旨在提供參考。

一、目前高校資助工作現狀

1.我國高校資助政策的歷史演變見下表。

2.當前高校資助資源和資助對象分析

2007年，國務院頒布《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》中提到，將資助強度與幫困獎優并舉，在積極促進教育公平的同時，注重優化教育結構。目前高校主要的資助資源包括國家助學金、國家勵志獎學金、國家助學貸款（包括生源地貸款）、勤工助學、學費減免等。

（1）資助對象認定

當前國內多數高校對資助對象的認定主要是通過家庭經濟情況，依靠學生舉證、學校評定的方式進行。學生提供殘疾證、低保證或有家庭所在地民政部門、街道辦事處、父母所在單位出具的家庭經濟貧困證明、家庭年收入證明等相關文件，采取班級民主評議和學校評定相結合的方式，并通過公示制度，對貧困學生進行認定。在學生經濟困難認定過程中將學生的困難程度進行分檔，經班級、學院、學校三級審核對其家庭經濟困難情況進行認定。而在這個過程中，認定依據過于簡單、標準不夠科學、程序尚未規范、資助分配單一、資助管理滯后等因素影響了學生資助工作的精準化。

（2）學校資助資源及分配模式

高校的資助資源主要來源于兩類，一類是比較穩定的國家助學金、國家勵志獎學金和學校固定的資助項目，另一類是不穩定的社會類資助。目前高校資助資源的分配主要采用名額比例制，學校按照各院貧困生比例安排名額，學院再將名額分配給班級，最終在班級中挑選出符合條件的受資助對象。在實際操作中，資助額度區分度不明顯，導致不同貧困類別學生采取上臺“比慘”形式進行競爭，在資源有限的情況下，不能做到資源的合理分配。在具體的實施過程中，流程煩瑣，費時費力，容易傷害到學生的自尊心。

二、傳統資助工作存在的問題

1.資助認定標準不夠合理，真實性、精準性難以保證

高校在認定學生家庭經濟情況時，雖然采取了分級管理，將學生分成了特別貧困、一般貧困和普通貧困，但是在實際操作中主要依據家庭年收入來界定困難分類。采用這種認定標準存在不合理性，比如因為地區經濟水平差異而帶來的影響并未考慮其中，評價要素過于單一。如果單純利用此劃分依據，在資助學生評定過程中，就很容易造成不公正的情況。

同時，目前判定學生是否貧困主要依據的是學生家庭所在地的村委會、街道辦事處等有關基層部門開具的列有家庭人口、收入等基本情況的貧困證明為依據，按照貧困生比例，從學校到學院，從學院到輔導員，從輔導員到班級，一級一級進行名額分配。確定名額后，在班級內進行民主評選。由于人力、精力和時間有限，輔導員和高校無法全部核實材料的真實性，一些真正經濟困難的學生可能由于自尊心過強、礙于面子等原因放棄申請。依據這樣的形式進行評選，逐漸暴露出證明材料真假難辨、學生家庭經濟狀況不透明、民主評議不夠全面的問題。

在分配模式上，這樣的操作模式也較為僵化，忽視了學生的個性化需求。一方面，學院總人數和困難學生總數不存在正比關系。另一方面，個別班級貧困學生多，可能會存在這個班級中普通貧困的學生要比另一個班級特別貧困學生經濟條件更差的情況，而現存的分級局限和資源分配局限，則會導致這部分學生無法享受到最適合自己的經濟資助。

2.資助過程強調制度規范，沒有很好地做到隱私保護

為了保證資助工作的公平公正公開，目前多數學校都采用先由班級進行民主評議，再由學校評定的形式。而在這個過程中，必須按照規定的評審流程嚴格執行。在實際操作中，為了體現評選過程的規范合理性，常常需要將受助學生的基本情況告知其他學生，一切要求公開，對貧困生的情感造成了很大的傷害。而這顯然與國家資助政策的初衷是背道而馳的，一方面，過分強調信息透明對經濟困難學生的隱私造成了傷害，另一方面，這讓貧困學生的心理自卑問題顯得更加突出。

3.側重經濟資助，輕視精神資助和能力培養

目前，高校對于學生的資助主要側重于經濟方面，而對貧困學生“精神”方面的資助和心理方面的幫助則較為匱乏。現階段，隨著資助政策的不斷推進，受助學生的心理和思想問題也逐漸凸顯出來。在思想方面，有的學生受助后缺乏感恩心理，償還貸款不誠信、遇到困難不自強等，而心理方面，自尊心強、過度自卑和性格孤僻等問題也不斷涌現出來。這樣一來，不僅真正需要資助的學生沒有得到幫助，這些缺乏誠信的行為也導致同學之間“看不順眼”，進一步引發學生對資助過程的質疑。更為重要的是，雖然在學習和生活方面給予他們物質支持，但對學生的學習情況、職業規劃、就業沒有提供長遠幫助。

4.資助到位后缺乏跟蹤管理

在當前國內的學生資助過程中，資助金發放完畢后，對于學生獲得資助后的具體表現和資金運用情況缺乏進一步的追蹤調查。錢款如何使用，是否有效都得不到反饋。因后期跟蹤不到位，就無法確保學生收到的資助是否真正用于學習和生活。例如，有的學生可能拿著資助金請客吃飯、買高檔商品等，這樣的情況還不在少數，同時也不利于學生感恩意識和社會責任感的培養，不利于貧困學生的后期成長和發展。

三、基于大數據的精準學生資助工作模式

1.精準識貧：利用大數據識別貧困學生

確定資助對象是需要資助的學生，是工作的第一步。大數據技術依托對數據的分析、處理、比較，可以用全面而精確的數據，對資助對象進行全面分析，做到精準識別。高校可以很全面地獲取學生在校產生的各類數據，比如學生的基本信息、瀏覽的網頁信息、在校消費情況等，高校可以將不同類別的信息數據進行采集、共享、收集，并根據這些數據為每一名學生建立電子檔案，不管學生發生任何動態變化，都可以在數據庫和平臺中進行更新，實現動態追蹤。

2016年3月，南京理工大學依托大數據技術，對學校學生的一卡通刷卡記錄進行數據分析，精準地把每個月在食堂吃飯超過60頓、一個月總消費不足420元的學生被列為資助對象，“準援助對象”確定后，各學院的輔導員對各自學院的名單進行核對，最終在資助對象飯卡上直接發放數額不等的資助金。“暖心飯卡”在保護學生尊嚴的情況下，悄悄給學生送去溫暖，真實做到了對于困難學生群體的精準識別。

2.精準扶貧：利用大數據對貧困學生進行動態化監管和預測

依托大數據技術服務平臺，建立家庭困難學生認定指標體系，通過大數據分析和整合，在評價體系中設計合理的權重，實現可持續性的科學認定。此外，依托之前搭建的大數據技術服務平臺，可以隨時隨地檢測學生的生活與家庭情況，對學生資助工作進行動態調整和掌控。這一舉措可以實現精準扶貧，把最合適的資助金發放至最合適的資助對象手中，不僅減少了以往煩瑣的申報—審核流程，也提高了資助工作的時效性和科學性。

同時，通過對搜索引擎、社交網絡等進行充分數據抓取的基礎上，可以通過算法計算、數據挖掘分析等手段，提前得知特定學生的家庭經濟實況，并及時根據分析結果做出適當資助。而學校層面的預警機制一旦形成，就可以很好地實現“不漏助”“合理助”和“及時助”。例如，當前，大學生對于社交網絡的利用率很高，他們習慣于使用社交軟件表達自我。高校可以充分利用QQ、微信、微博等社交網絡對學生進行數據整合和分析，一旦學生個人或家庭遭遇突發變故，高校就可以根據情況，及時在心理、思想、物質等方面給予適宜地幫扶，保證資助的及時性，保護資助對象的自尊心。

3.精準追蹤：利用大數據對貧困學生進行可持續性監督管理

大數據不僅可以幫助精準識貧和精準扶貧，還可以有效對貧困人員進行監督管理。所謂可持續性資助，是指我們不僅要解決貧困生的吃飯和上學問題，也要充分發揮資助的育人功能，讓貧困生能夠從資助中獲得更多的成長，心懷感恩，誠信做人。在資助金發放后，可以依托大數據收集學生對待資助金的態度和消費動態，從而避免讓資助工作結束在資金發放這一環節，而可以更長遠地指導學生受助后的生活、學習、交友、心理變化等情況。

同時，可以建立三級監督體制，發揮同學、輔導員、學校三級監督機制。第一層級是同學監督層，利用社交網絡和資助對象的同學充分溝通，形成反饋積分制度，并錄入評價體系，而反饋積分一旦低于某個數值，將削減或召回資助金。第二層是輔導員監督層，輔導員可以利用大數據追蹤受助學生獲得資助金后的生活、學習動態，一旦后臺數據出現異常，輔導員就可以及時采取措施，對資助學生進行談話，讓這些學生感受到人文關懷。第三層是校園監督層，學校創建的監督平臺開放時間應該是全年，而不僅限于資助階段。

結語

隨著大數據技術的不斷發展，利用大數據建立精準精確的學生資助工作機制，不僅可以精準識貧、精準扶貧，還可以做到長期追蹤和持續化、全方位的資助管理教育，這是大數據的優勢和創新，也是高校思想政治工作的有力抓手和創新舉措。他山之石，可以攻玉。未來，伴隨著越來越完善的大數據技術，基于大數據的精準學生資助工作模式必將成為高校學生資助工作強有力的助推器。

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