教育大數據在高校學生資助工作中的應用研究

斯美玲

【摘? ? 要】大數據在教育教學領域的應用，能夠進一步推動教育創新。采集教育大數據，能夠為教育發展提供各種所需信息，促進區域教育的均衡化發展，實現個體的個性化發展，推動教育教學質量的提升。將其應用到高校學生資助工作中，能夠在精準扶貧的基礎上實現資助育人。基于此，本文簡要闡述大數據在高校學生資助工作中的作用，探討高校大數據資助工作的挑戰，并對教育大數據在高校學生資助工作中的應用進行分析研究。

【關鍵詞】教育大數據? 高校學生? 資助工作? 應用

中圖分類號：G4? ? ? 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1672-0407.2021.21.032

當前，云計算、移動通信和大數據等技術高速發展，為教育改革提供了新的可能。其中，大數據在多個領域得到廣泛應用，促進了人們思維的變革，也對教育系統產生了強烈的沖擊。教育大數據是指整個教育活動過程中產生的數據信息，在優化教育資源配置和教學質量提升方面有著不可或缺的重要作用。根據教育部相關政策的要求，要加強學生資助數據庫與相關扶貧部門數據庫的銜接，實現各類教育數據的規范管理，提高學生資助工作的高效性和精準性。

一、教育大數據的特征

教育大數據的采集比傳統教育數據更加全面連貫，分析處理也具有更強的復雜性，應用也更加深入。在采集傳統教育信息時，一般都是在非自然狀態下進行，并且只是對數據進行簡單的比較分析，將重點放到教育整體的發展上面。而在大數據背景下，各種先進技術融入到教育領域，可以實現對教學活動過程數據的自然采集，如教師課堂提問的頻率以及學生的學習情況等。教育數據一直在持續產生，之前的數據采集將重點放到了宏觀角度，只注重教育整體的發展情況對教育政策制定的推動作用。但隨著大數據時代的來臨，社會整體逐漸認識到教育大數據的重要性，更加注重數據采集的全面性以及對數據信息的深入挖掘[1]。在這樣的背景下，這些數據具有更大的價值。加強教育大數據與其他領域數據的關聯性，能夠促進教育決策科學性的提升。

二、大數據在高校學生資助工作中的作用

學生在整個學習階段會產生大量的數據，主要涵蓋學籍數據、醫療數據、檔案數據以及家庭信息等，這些都可以作為大數據基礎。再加上人工智能和互聯網等先進技術的發展，可以為高校資助工作的開展提供大量有價值的數據，提升決策的合理性和科學性。

（一）提升資助工作的精準性

高校學生資助工作的開展，對社會整體穩定發展具有重要影響。大數據手段的應用，可以為資助工作提供新的方法，建立全面的資助管理體系，實現對學生實際情況的動態跟蹤，確定資助工作的有效落實。大數據可以實現對歷史數據的深入發掘，從學生成績等各個方面，對學生的各種表現進行綜合評判，增強了論據的科學性，能夠對貧困學生進行更加準確的評價，減少人為因素的影響。[2]

（二）保障資助決策的公平性

傳統的決策一般都是依靠人的主觀判斷進行決策，難以保障決策的正確性，還容易受到人文和社會經濟等因素的影響，不能對決策進行科學有效的指導。而大數據的應用可以有效彌補這一點，實現對數據背后信息的深入挖掘，增強數據的實用性，為決策的科學性和合理性提供保障，確保資助決策的公平性，降低決策風險。數據不僅可以結合地域、未來以及文化等各個方面，也可以統計學生綜合發展的相關信息，為資助工作的開展提供客觀性意見，確保相關資助決策的合理制定。

（三）促進資助育人工作的開展

在大數據技術支持下，高校內部各個部門之間的資源可實現共享。如招生就業處、財務處以及心理中心等，在信息管理系統中加入學生的綜合信息，包括上課出勤率、圖書館借閱信息以及選課情況等。然后深入分析這些數據，找出其中潛在的規律，以得到準確的結果，這樣就可以對家庭困難的學生進行幫扶。通過大數據技術的應用實現對相關資源的高效整合，可以采用云計算的方式大幅提升計算效率，并且增強統計數據的準確性，緩解資助管理人員的工作壓力。[3]

三、高校大數據資助工作的挑戰

（一）數據的準確性方面

由于教育大數據的發展時間比較短，缺少相應的專業技術人才，高校資助管理人員在開展相關工作的過程中，缺少對大數據技術的了解，將工作重心放到學生資助工作方面，并且缺少對數據分析方法的研究，不能實現對數據結果的深入分析。在采集教育數據時，缺少對教學過程和學習行為方面數據的采集，需要進一步拓寬數據采集范圍。在設計在線學習平臺時，也忽略了數據分析方面的應用，導致一些數據采集不夠全面和準確，使數據不能得到有效應用。

（二）大數據資助盲從

隨著大數據時代的到來，社會上產生了一種工具崇拜的價值觀念，在這種價值觀的誤導下，一些領域出現了唯數據主義。在資助大數據體系中，主要體現為將大數據作為衡量工作的標準，而忽略了數據與人之間的關系，具有較強的主觀因素。在這種情況下進行的數據統計工作，難以保障數據分析結果的準確性。這種唯數據主義觀念的存在，將數據當作判斷事物的主要標準，使得人們過于依賴數據。這樣就會導致得出的結論本身存在問題，不具有參考價值[4]。因此，在資助工作中利用大數據時，應根據實際情況合理進行數據采集和分析處理，要具有辯證性思維。

（三）數據規范性和安全性

當前還沒有建立教學過程相關的數據標準，并且在線教育等也缺少統一的標準，嚴重影響了數據資源的整合，并且也不利于數據共享的實現，降低了教育大數據的利用率。同時，一些偏遠地區仍然缺少對大數據技術的應用，還是按照傳統的流程開展資助工作，通過電子表格的形式進行數據采集和上報等，導致教育資助工作效率難以提升，并且存在嚴重的同質化現象。通過對學生各方面信息的收集，最終才能夠形成高校學生資助數據，但這些集中的信息存在較大的安全隱患，很容易遭到不法分子的攻擊，導致信息泄露[5]。現階段各個教育部門之間還沒有形成完善的數據共享機制，需要進一步加強重視，建立完善的信息共享機制，為資助工作的開展奠定良好的基礎。

四、高校大數據學生資助工作的推進步驟

（一）完善大數據學生資助制度

為了保障大數據能夠實現有效應用，高校應建立完善的應用制度，確保大數據資助工作的有效開展。通過對大數據的利用，對學生的喜好、學習情況、品行等信息進行統計，詳細記錄貧困生的資助信息。在制度建設的過程中，應根據資助育人的實際效果，結合貧困生的認定情況，確保制度的合理性和公平性。另外，還需建立相應的反饋機制，根據實際應用情況，不斷改進制度，實現動態化管理，從而保障資助工作的科學性。在利用大數據開展資助工作的同時，也面臨著信息安全的問題。

在大數據時代，個人在網絡上的所有蹤跡都可以查到，即使是網絡外的生活，也能找到蹤跡。這些信息的使用權并沒有明確的界定，并且資助工作的開展需要收集大量信息資源，很容易遭到不法分子的攻擊。對此，高校應加強內部管理，建立信息安全制度，規范操作流程，確保大數據使用的安全性，并加強對資助數據庫的日常監管。高校資助管理人員應根據工作實際需求，結合自身的工作經驗，建立完善的數據使用制度，對數據使用進行約束。高校各個部門應加強合作，為資助工作的開展提供助力[6]。此外，還需建立相應的評估反饋機制。在利用大數據技術的基礎上，高校可以通過數據篩選的方式對相關數據進行深入分析，找出其中存在的規律，實現對學生的全面了解，促進資助工作的合理開展。但由于大數據在教育領域應用的相關研究還不夠深入，并且大數據提供的建議也只是參考意見，所以高校資助工作人員應加強實踐探索，增強績效意識，對資助工作進行綜合評價，以促進高校資助工作的高效開展。

（二）建立大數據資助數據庫系統

通過建立動態化的數據庫實時監測學生的消費情況。高校一般都是通過學生上交的紙質材料了解學生的家庭信息，如戶籍所在地、家庭成員信息等，并且通過這樣的方式了解學生的資助需求，完善數據庫，為貧困生認定工作的開展提供依據。在建立資助信息系統的基礎上，高校應改進工作方法，不再通過學生選舉和評議小組的方式完成貧困生認定工作，而是要充分發揮學生資助系統的作用，提高認定的科學性和公平性。根據學生的綜合表現并結合其家庭實際情況，從多個方面對學生進行評價，實現大數據信息系統的應用價值，為資助工作的開展提供新的途徑。

（三）實現大數據信息系統數據資源的共享

一方面，高校應積極推動校內各個部門系統平臺之間的聯合，實現數據共享。在建設數字化校園的基礎上促進圖書館系統、學工系統以及資助系統等平臺之間的結合，實現資源共享。在此基礎上還可以大幅提升資助工作的效率，一鍵獲取工作開展過程中所需的信息，縮短獲取信息的時間，也能確保信息的準確性和真實性。另一方面，高校要加強與政府相關部門的合作，實現信息系統的兼容性建設。在當前高校資助工作開展的過程中，經常存在漏報、錯報的情況，嚴重影響了工作實效性，降低了資助工作質量[7]。對此，高校應積極更新升級資助系統，并將其與政府民政系統、扶貧系統的數據進行對接，為高校資助工作的開展提供數據保障。

（四）打造專業化大數據資助隊伍

大數據為高校資助工作帶來新的發展機遇，所以高校的領導者要及時轉變思維，重視大數據在資助工作中的應用，并采取有效措施促進資助工作人員專業水平對提升。高校資助工作者不僅要有正確的工作理念，還要具備熟練應用互聯網的能力，掌握真實的學生信息，明確大數據背景下的資助工作規律。根據教育部門對高校學生資助工作的要求，高校在安排資助工作人員時，應按照1∶2500人的比例配備。通過這樣的方式，能夠提高隊伍的職業化水平，避免出現人員短缺的問題，在實際開展資助工作的過程中，也能提高工作效率和質量，為大數據資助隊伍的建立奠定堅實的基礎。

為了實現這一目標，高校應成立學生資助中心，為職業化資助工作的開展創造良好的條件，在建立資助中心的基礎上配備相應的資助人員，充分發揮其在資助工作中的作用。但當前很多高校沒有配備相應的資助工作人員，不僅影響了資助政策的有效落實，也不能真正發揮資助育人的功效。因此，高校應加強資助隊伍人才配備，建立相應的培訓體系，實現對資助人員的職前教育，并加強在職培訓。同時，由于資助工作具有較多的剛性要求，應挑選一些具有較強的大數據應用能力和較高政治素養的綜合型人才，進一步提升資助隊伍的專業水平。

（五）提高資助工作智能化水平

在傳統的資助工作中，資助工作人員往往憑借個人的經驗對學生進行評估，導致評估工作缺乏科學性，并且效率難以提升。通過使用大數據技術，可以實現對學生相關信息的動態跟蹤，如上課出勤率、借用器材的相關信息、圖書借閱頻率等，實現對學生的科學評定。同時，實現對學生微觀行為的調查，了解其個性、心理情況、興趣愛好等信息。還可以實時監測學生的就餐消費情況，準確選取需要資助的學生。對于學生資格認定存在的問題，可以通過大數據智能算法建立相應的特征模型，高效處理相應問題。在此基礎上，不僅能夠了解學生的思想動態，也能對各種突發事件進行教育引導，維護校園的穩定性。

通過對歷史數據的對比，可以實現學生接下來行為的預判，實現對狀態異常學生的有效干預。比如，通過收集貧困生的相關信息，可以為其提供合適的就業信息，幫助其更好地進行職業規劃，為其今后的發展提供支持。另外，隨著政府對大學生資助工作重視程度的提升，投入的經費也不斷增加，但資源分配有限。對不同程度的貧困生配發資助經費其實也是有限資源的爭用，因此在實際處理的過程中帶有較強的復雜性。大部分學校的資助人數會受到各種因素的影響，每年都在發生變化，所以需要重新制定資助標準。對此，高校可利用大數據智能算法實現對資源分配的優化，確保資源分配的合理性。

綜上所述，高校資助工作的優化完善是一項長期的復雜性工程，需要根據時代發展不斷改進工作方法。在當前的社會背景下，大數據在高校資助工作中的應用是必然趨勢，對學生資助管理工作具有重要的影響作用。因此，高校應完善大數據學生資助制度，建立大數據資助數據庫系統，實現大數據信息系統數據的共享，打造專業化大數據資助隊伍，合理評估工具理性和價值理性，提高資助工作智能化水平，不斷促進高校資助工作實效性的提升。

參考文獻

[1]孫士強.大數據下的高校精準資助育人工作[J].西部素質教育，2019（15）：26-27.

[2]劉婧.大數據在家庭經濟困難學生資助工作中的應用[J].社會與公益，2020（4）：35-36.

[3]王婭霜.大數據背景下高校學生資助工作信息化建設研究[J].北極光，2019（7）：21.

[4]姜慶華，錢修萍.數據驅動高校資助育人精準化：動因，阻礙與實踐進路——基于江蘇省學生資助申請平臺建設與研究[J].職業技術教育，2021（18）：56.

[5]赫宸.大數據時代的高校“精準資助”：問題表征與路徑突破[J].2021（2018-4）：140.

[6]張劉.大數據技術在高校學生教育管理工作中的應用[J].智庫時代，2018（50）：281-282.

[7]崔建鋒，李家文.大數據思維在高校學生資助工作中的創新性應用研究[J].新絲路：下旬，2021（7）：2.