高校家庭經濟困難學生精準認定量化指標采集探索

摘要：當前高校在開展家庭經濟困難認定工作過程中，普遍開展了量化家庭經濟困難認定的探索，家庭經濟困難認定過程中的量化指標采集內容，各項量化分值標準的科學性會影響家庭經濟困難認定的合理性，同時家庭經濟困難認定過程中各項量化指標的采集方式也會影響學生填寫內容的真實性和客觀性。采用動態調整與定期認定相結合的方式，以及采用大數據收集與線下民主評議相結合的方式，能有效推動高校家庭經濟困難學生精準認定量化的科學性和客觀性。

習近平總書記指出，扶貧開發貴在精準，重在精準，成敗之舉在于精準。2020年全國教育工作會議明確要求，“困難學生資助貴在‘精準’，要提高學生認定、預算分配、資助標準等的精準化水平”。精確識別困難學生，是精準實施學生資助的重要前提。高校家庭經濟困難學生認定立足于解決家庭經濟困難學生精準識別問題，如何精準采集家庭經濟困難學生的家庭經濟信息，是實現學生家庭經濟情況認定的依據，也提高學生資助精準水平的必然要求。

一、量化指標體系采集學生家庭經濟信息的內容

1.地區及城鄉發展不平衡影響學生家庭經濟狀況

由于地區經濟和城鄉發展不平衡，西部和邊遠地區、中部地區、東部地區的學生應予以區分，且針對城鎮學生和農村戶籍學生給與不同的量化測評。量指標體系采集指標可分為西部和邊遠地區城鎮、西部和邊遠地區農村、中部地區城鎮、中部地區農村、東部地區城鎮、東部地區農村六種類型。

2.量化指標體系采集學生學生家庭基本信息

（1）.學生家庭類型

主要采集學生家庭類型是否為原建檔立卡家庭貧困戶、城鎮及農村低保家庭、特困供養學生家庭、孤兒學生、殘疾學生、是否單親家庭學生等信息。

（2）.學生家庭成員健康狀況、職業等基本情況

主要采集學生父母及學生本人兄弟姐妹的身體狀況，例如是否有重大疾病、

是否殘疾等影響家庭經濟狀況的信息。同時對家長的勞動能力及職業狀況進行評估，對家長是否有穩定收入或者工作收入水平進行量化評估。

（3）.學生家庭贍養老人情況及兄妹教育支出情況

主要采集學生家庭中贍養老人的數量，父母是否為獨生子女等學生家庭贍養

老人情況進行評估。同時對學生本人兄弟姐妹的年齡、是否已參加工作、是否單獨成家、是否正在接受教育等進行信息采集并賦予不同的量化分值。

3.家庭突發事故及自然災害受災情況

主要采集學生家庭是否遭受自然災害、家庭是否遭受意外事故等影響學生家

庭經濟狀況的信息賦予不同的量化分值。

二、困難生認定采用量化指標遇到的問題

1.各項量化分值的權重分值不夠科學

目前國內各高校采用困難生量化認定缺乏統一的標準，同時因各地區、各校困難生情況存在差異，也無法制定統一的標準進行統一，只能是各地各高校根據自己學校學生的情況進行測算，在開展家庭經濟困難學生認定過程中不斷探索與改正，在開展學生家庭經濟困難認定過程中不斷修正各項量化分值的權重，以期達到使得量化分值與學生家庭實際的經濟狀況吻合，這樣才能準確地反映學生真實的家庭經濟困難程度，從而給與真正困難的學生更多的幫扶和幫助。

2.采集學生家庭經濟信息的方式不夠合理

在開展家庭經濟困難學生認定過程中，學生量化分指的采集方式也會影響最終的采集數據。部分學校采集學生家庭經濟數據時過于公開，導致學生擔心自己的隱私泄露，學生不愿意填寫一些敏感數據，最終使得采集的數據不能反映學生實際的家庭經濟狀況。部分高校采用信息系統對學生的數據進行采集，由于缺乏監管和失信懲罰措施，部分學生填寫一些虛假的家庭經濟信息情況，導致采集到的學生數據不能反映學生實際的家庭經濟狀況。運用合理的采集方式，才能讓學生如實填寫學生本人真實的家庭經濟信息，才能讓家庭經濟困難認定的量化分值真實的反映學生的家庭經濟狀況。

3.資助育人的作用與量化認定困難生的結合存在困難

在開展家庭經濟困難認定過程中，困難生認定的目的是給與家庭經濟困難學生進行幫扶和幫助，除了給與家庭經濟困難學生物質資助，還應該給與這部分學生綜合素質培養方面進行幫扶，扶貧更應“扶智”。但是在采用量化家庭經濟困難認定后，客觀的數字分值無法直觀反映學生的家庭經濟困難的具體類型和情況，導致在開展的資助育人環節與家庭經濟困難學生的量化分值之間結合存在困難，盲目重視量化分值結果會對資助育人的針對性幫扶產生誤導性的導向作用。

三、量化困難生認定的對策和發展趨勢

1.不斷優化家庭經濟困難認定的量化指標體系

家庭經濟困難認定量化模型的建立需要學校在開展家庭經濟困難認定工作過程中不斷實踐的積累和檢驗。困難生量化認定模型的設計，要遵循各高校自身實際量化統計的實際積累，并進行對量化結果的有效驗證才能正式使用。以筆者所在的高校困難生量化認定系統暨江蘇省學生資助信息管理系統的學生資助申請平臺量化指標體系為例，通過近幾年的不斷調整，該系統的認定結果的準確率不斷提升。其中近三年在江蘇省普通高校中進行的資助問卷調查的有效問卷統計中，量化指標體系系統認定為特別困難、比較困難、一般困難的困難生量化認定系統的認定困難等級結果與傳統認定方式困難生認定等級結果的吻合率達92.2%，而在是否可以認定為家庭經濟困難學生中，與傳統認定方式困難生結果的吻合率達到99.2%。而導致系統困難生量化認定系統的認定困難等級結果與傳統認定方式困難生認定等級結果的吻合率有差異的主要原因是學生填寫問卷不認真、不誠信，學生擔心信息泄露填寫內容不真實，以及量化指標設置、指標權重不合理所導致。對于進一步提高家庭經濟困難認定量化結果的準確性，最終仍然需要依靠大數據技術的應用、大數據信息的深度挖掘、不斷擴大家庭經濟困難認定的量化范圍、不斷調整和合理設置指標權重和指標內容的設置，并根據隨著社會經濟水平的不斷發展，進一步針對本地本高校學生的特殊經濟指標體系及時對量化指標內容進行修正。

2.采用動態調整與定期認定相結合的方式開展家庭經濟困難量化認定

健全學資助認定工作機制，合理確定認定標準，將“固定化”認定與“流動性”認定結合起來，采用家訪、談心談話、校園消費和學業大數據分析、家庭經濟困難學生能力需求調查分析等方式，為學生“精準畫像”，建立家庭經濟困難學生檔案，根據當前的經濟形勢和本校學生的實際狀況，不斷調整本校家庭經濟困難認定的各項分值權重，實施動態管理。最終實現家庭經濟困難學生認定過程中的量化分值科學化與精準性。

3.采用大數據收集與線下民主評議相結合的方式開展家庭經濟困難學生量化認定

“大數據是指以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合，正快速發展為對數據巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態”[1]。推進資助工作的大數據分析，同時實現學生資助網上與現場一站式服務，提升學生資助服務效率。在學校整體資源規劃的高度來進行系統建設，不再拘泥于某一個業務部門或科室的模塊建設。從資源整體規劃的角度，學工系統將學校教務處正方系統、財務處酬金系統、招生就業處迎新系統、體育部體質健康標準系統等資源集中管理和調度，同時使學生工作處內部各科室之間數據互通，實現了對學校資源的合理、高效利用。基于整體資源規劃的設計，使得學工系統可以從多角度、多線索為學校資助育人工作提供科學的統計分析和決策信息支持。學生的民主評議環節能有效的解決采集學生家庭經濟信息的客觀性問題，同時也能通過線上線下相結合的方式，有效開展學生的家庭經濟信息量化認定。

4.推進資助育人的導向作用

資助的最終目的是實現“育人”，對家庭經濟困難學生家庭經濟信息采用量化的方式，容易將學生的家庭經濟困難認定工作機械化、冷漠化。“資助工作不僅僅是物質上的幫助，更重要的是要與育人相結合。利用大數據技術和獎助學金評選系統，可以深入分析出每個貧困生的家庭經濟情況、個人消費情況、學習情況和參與活動情況，從而對貧困生進行分類，進行差異化、個性化精準教育，實現精準育人[2]。”在開展家庭經濟困難認定過程中，應將國家資助政策的宣傳融入資助工作的全過程，在開展家庭經濟困難認定工作的過程中，應將資助育人的理念融合進家庭經濟困難認定工作的前期宣傳、過程融入、監督懲戒、后期激勵全過程。量化認定過程中，要不斷宣傳黨和國家資助政策，爭取樹立一批勵志成才的優秀學生典型，利用優秀學生的典型事例不斷激勵大學生立志成才、回饋社會、感恩國家的導向作用。同時，在開展家庭經濟困難認定過程中，應深入挖掘量化信息中學生的各種個體情況，針對不同類型的家庭經濟困難學生，制定適合個體的以經濟資助為基礎，以學業幫扶為手段，以心理幫扶為保障，以職業生涯規劃為引導的個性化資助政策，實施“發展型資助的育人行動計劃”。

參考文獻：

[1]國務院.國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知（國發〔2015〕50 號） [EB/OL].（ 2015- 08- 31） [2021- 05- 01].https： / /www.gov.cn/zhengce/content/2015-09/05/content_10137.htm.

[2]易桂姣.運用大數據構建高校貧困生精準資助體系[J].學校黨建與思想教育，2020（ 22） ： 28-30.

作者簡介：李全記（1982—），男，河南桐柏人，南京郵電大學學生工作處，講師，碩士研究生，研究方向：高等教育研究。