大數據在高校家庭經濟困難學生認定工作中的運用

馮永鵬，張云婷

（1.江南大學，江蘇 無錫214000；2.無錫商業職業技術學院，江蘇 無錫214000）

大數據因人而生、由人發展、為人所用，具有鮮明的意識形態屬性。2015年，黨的十八屆五中全會提出要實施網絡強國戰略，實施“互聯網+”行動計劃，實施國家大數據戰略[1]。2017年12月，習近平總書記在中央政治局第二次集體學習中明確指出，“大數據是信息化發展的新階段”，要懂得大數據、用好大數據，增強利用大數據推進各項工作的本領，不斷提高對大數據發展規律的把握能力，使大數據在各項工作中發揮更大作用[2]。高校精準資助工作需要綜合多個領域、融合多個部門、涉及不同要素，構建新型的精準資助協同體系，靶向瞄準必須到位，才能推動高校家庭經濟困難學生精準認定的規范化、常態化和可持續化。可以說，高校家庭經濟困難學生的精準認定已完全離不開大數據，大數據可以使資助工作由原來的“粗放”與“漫灌”向“精細”與“精準”逐漸轉變。

一、高校家庭經濟困難學生認定學術研究述評

2013年，習近平總書記在湖南湘西考察時首次提出“精準扶貧”概念，國家“十三五”規劃關于對學生資助工作整體布局中，更是將“精準資助”的理念貫穿始終。關于高校家庭經濟困難學生認定的研究文獻在近四年出現迅速增長，給高校資助工作研究帶來了新思路，但也存在四點不足。一是剖析有限。國內外學者從理論分析和實踐研究層面出發、圍繞大數據來探索高校家庭經濟困難學生精準認定的實現路徑和優化，作出了不少先驅性的研究，但對于大數據視域下精準認定工作的價值訴求和未來展望闡釋不足，較少從實踐維度尋找精準資助的整體性對策；部分研究成果偏重于探討高校精準資助工作的“政策導向”和“問題導向”，對以大數據來提升精準資助“何以可能”“何以可為”的比較分析略顯不足。二是視角有限。國內外學者主要從“三全育人”視域下、“互聯網+”背景下、協同管理視角下對大數據與高校精準資助育人工作的“邏輯關聯”進行了研究，研究主要從客觀科學角度闡述目前高校在實施資助過程中存在的主要問題。譬如，大數據思維視角（李悅，2018）[3]、大數據時代資助機制創新（陳涵，2019）[4]、資助數據平臺構建（朱平，2017）[5]。整體上看，大數據視角下高校家庭經濟困難學生精準認定研究大都遵循大數據的價值意蘊、大數據發展不足的困境、大數據的可持續發展路徑這一三段式的闡述方式（劉玉霞，2016；林于良，2017）[6-7]。三是認識有限。當前高校在家庭經濟困難學生認定過程中存在高校、地方民政部門、家庭、大學生協同效應單一問題，沒有有效發揮合力作用，無法形成資源互補。譬如，認定程序公平公正問題（譚亞軍，2018）[8]、貧困生認定機制偏差（杜志欣，2019）[9]、資助錯位困境（壯丹麗，2018；婁志剛，2018）[10-11]、資助力度水平不合理（謝秀蘭，2018）[12]。一些學者從制度上探索保障型資助到發展型資助格局的轉型：黃維[13]提出大學生資助制度需要提升資助理念、完善資助內容、瞄準資助對象、健全資助主體以及優化資助效率，進而實現制度的可持續發展；王長喜[14]提出建立高校學生資助政策的弱勢補償機制，優化無償資助和有償資助的比例結構，提升育人實效。四是內容有限。多項研究表明大數據有助于激活高校精準資助工作的內生動力。李靜等[15]提出依托大數據信息，更精準地實現資助育人，為高校實現立德樹人目標打下堅實基礎；董存婷[16]提出構建以大數據為基礎，以課程體系為載體、以校園文化為紐帶、以育人隊伍為主體、以成長成才為目的的精準化資助育人模式。以上研究文獻或多或少都提到了運用大數據來實現高校家庭經濟困難學生認定的“供給側改革”，雖有不足，但都為高校的精準資助工作轉型優化升級提供了參考。

二、大數據對于高校家庭經濟困難學生精準認定的重要性

（一）提升工作效能，打通“最后一公里”

習近平在全國高校思想政治工作會議上指出，“思想政治工作從根本上說是做人的工作，必須圍繞學生、關照學生、服務學生”。運用大數據實現精準資助在戰略上更加凸顯以學生為中心的原則，這是以學生為主體思想的重要體現。在指導思想上大數據有利于固化形成一種精準精神，即精準的思想、精準的態度、精準的貫徹、精準的執行；在方法手段上大數據有利于精準到生，靶向瞄準，個性化施策；在實施效果上大數據有利于創新精準資助可持續發展的系列方法模式，有助于打通教育領域精準扶貧“最后一公里”。2019年，教育部發布《關于取消一批證明事項的通知》，文件指出，“取消高校學生申請資助時需由家庭所在地鄉、鎮或街道民政部門對學生家庭經濟情況予以證明的環節，改為申請人書面承諾”[17]。這一政策既保證了貧困生可以享受到相應的補助，同時還能夠有尊嚴地獲得教育資源。這對高校資助工作提出了新的要求，同時也為大數據在資助工作領域的運用創造了新環境。一是大數據能夠推動高校資助工作方式轉變，有助于將之前的主觀認定轉向依靠客觀數據對貧困生進行客觀認定。大數據通過獲取學生所在生源地經濟水平信息、學生家庭經濟及成員信息、學生日常消費情況、學生本人及受資助信息，實現經驗型思維向基于數據支撐的科學型思維的轉變，推動資助工作指導方式創新，防止片面依賴經驗決策或因經驗不足難以決策等情況發生。二是大數據可以依據貧困家庭的精準數據，建立貧困生數據庫，實現數據資源的共享，促使認定工作更加精準與科學，真正做到“一個不錯”“一個不少”。三是高校運用大數據理念與技術，采集、分析與處理學生消費信息，打造智慧資助數據系統平臺，實現對貧困生的動態管理，從而進一步提升學生資助政策實施成效，提高資助精準度。

（二）促進教育公平，尋求“最大公約數”

精準資助是立德樹人工作的重要組成部分，立德樹人是主旋律，精準資助是關鍵詞，資助精準度不高或實效性不強是落實立德樹人根本任務的短板。大數據能夠解決當前高校在家庭經濟困難學生認定過程中存在的問題和面臨的困境，為科學認定家庭經濟困難學生提供決策基礎，極大提升高校精準資助工作效能。從思想上看，精準資助從制度和根本上保障不讓一個學生因家庭經濟困難而失學，是馬克思主義人類發展觀在新時代的重要發展；精準資助中提出的資助育人理念，充分反映了社會主義的優越性，以及建設人力資源強國和加快教育現代化的重要性[18]。就大數據而言，通過獲取、處理和分析資助數據，以有效的信息技術手段和計算方法，發現和提取受助信息數據的價值，為高校資助工作提供高附加值的應用和服務，促進了高校資助工作的創新化與深度化。從資助對象的納入環節來看，存在著資助對象識別不精準、識別過程不規范等現象，而運用大數據有助于提升精準資助的科學運行機制，以保證扶貧政策執行的規范和有序。運用大數據能夠準確甄別貧困的真實性，通過采集學生的日常生活消費數據、勤工儉學、社交特征以及行為軌跡等信息，能夠非常精確地知曉其經濟狀況，為確定名單提供可靠依據，同時為簡化工作流程、促進數據互融互通、精準分配資助資金、動態調整追蹤夯實基礎。

（三）實現供需匹配，優化“內容供給”

高校資助工作質量的提升必然以大數據為驅動要素，大數據有助于推動高校資助工作“供給側改革”，優化“內容供給”。一是創新高校資助信息精準化體系。使用大數據方便對信息進行分類管理，能夠結合定量測評和定性分析，保障指標機制科學化，做到資助數據信息的精準化運用。二是完善高校資助信息精細化程度。運用大數據可以方便高校做好大學生信息采集、跟蹤管理、信息更新等全方位全節點的數據可視化工作。三是優化高校精準資助指導服務工作。指導服務是資助工作的基礎工作，大數據以精細化管理為手段，以信息化平臺為基礎，通過分析學生年度受助金額和受助形式，形成個性化、精準化的數據共享、集成與分析模型。大數據以互聯網大數據管理為保障，可以全方位對貧困生簽定就業協議或勞動合同情況、其他形式就業、升學、出國出境、未就業和暫不就業等情況進行精準界定并分類統計。這一做法有助于精準幫扶特殊貧困群體，通過一對一服務，精準推送政策和信息。四是大數據下的精準資助彰顯教育的公平公正，營造風清氣正的校園風氣。在傳統的資助工作方法里，提出申請、出具證明、投票公示、名單確定等環節都具備人為操作的可能性，而大數據分析的客觀性能有效遏制不公正現象，讓資助的款項真正施惠于貧困生。

三、提升高校家庭經濟困難學生認定精準化水平的策略

（一）樹立大數據思維，提升大數據素養能力

1.整合數據資源。進一步整合家庭經濟困難學生數據資源，將全國學生資助管理信息系統與民政、扶貧、殘聯等部門有關信息系統對接，對基礎信息進行共享和比對，加強資助數據的獲取、篩選、整理、組織、分析和決策，確保建檔立卡的精準性。將家庭經濟困難學生、特困供養家庭學生、最低生活保障家庭學生、孤殘學生、烈士子女等信息全部納入“貧困生”數據庫，同時確保信息的真實有效。

2.細化資助服務體系。高校資助中心應遵循“數據為主、價值導向、精準認定”的工作思路。關注貧困生進入大學后的成長生涯，運用大數據進行精準資助幫扶，運用大數據加強多維度、全程化精準資助指導力度，建設職業化、專業化、專家化資助工作指導師資隊伍，將大數據素養能力提升和大數據知識納入高校資助工作指導教師培養的內容體系，培養大學生資助工作的大數據專門人才，不斷完善精準就業服務發展支持體系。

3.加強工作協同。運用大數據來處理海量信息，對信息處理的要求更高。信息的采集、分析、處理和存儲各個環節更需要各部門間建立資源共享、協作攻關的動態合作機制，科學利用大數據進行信息整合，打造精準資助工作“一盤棋”格局，否則，大數據戰略只能是一句空話。

（二）創新認定機制，提高資助精準化程度

1.對象認定精準。大數據能夠提升指標機制科學化，保障對象認定精準。大數據能夠進一步健全“信息采集、量化測評、民主評議、實地走訪”四維程序，并結合定量測評和定性分析，集中認定與動態調整、校內評議與校外走訪的認定方式，探索新生入學前家庭走訪新模式，做到認定對象指標明晰，精準認定資助對象。

2.項目力度精準。信息手段智能化，保障資助力度精準。大數據以精細化管理為手段，以信息化平臺為基礎，增強資助和受助數據共享、集成與分析功能，保證實現每一位貧困生的“應助盡助”，確保資助力度真正符合學生實際所需。首先，運用大數據將學生家庭所在地、家庭基本情況、家庭收入情況、教育支出情況、醫療支出情況、負債情況、受災情況等進行匯總；其次，利用大數據對學生心理和生活狀況進行集成分析，并用算法科學檢測學生飯卡消費、銀行卡收支、學生貸款記錄等情況，做到每學期對數據庫進行更新；最后，通過細致的情況統計和優化數據統計方法，篩除不能反映真實情況的“壞數據”，保留“好數據”，形成科學量化評估指標體系，進而最終確定受助學生名單[19]。

（三）強化數據安全意識，加大數據保護力度

1.提高安全防范意識，確保隱私安全。在享受大數據為資助工作帶來便捷的同時，還需要不斷強化資助工作人員的數據安全保護意識，加強受助群體的隱私保護，在數據采集、使用與共享的過程中，強化數據監督檢查和信息安全管理，不斷提升大數據精準資助工作安全化、標準化和信息化水平。

2.不斷完善學生資助信息安全管理機制，切實保護受助學生個人隱私。規范學生資助信息系統的使用權限與范圍，科學嚴謹地公開各類學生受助詳實信息，強化學生資助信息終端設備及網絡環境安全管理，落實信息安全宣傳教育工作，提升學生資助管理人員的信息安全防范意識。強化數據各階段使用保護，在資助數據使用階段，運用技術對數據進行智能分類，通過對敏感數據進行特別標識與脫敏處理，或者借助“差別隱私”，將數據信息模糊處理，促使大數據庫的查詢不能提供現實精確的結果，而只是提供相近的結果，防止信息泄露。在資助數據共享階段，對數據異常調用行為進行實時監測，并制定統一、完整的資助信息管理規范體系。