大數據時代高校精準資助體系構建與發展策略

張海華

【摘要】如今，隨著我國教育水平的不斷提升，高校學生資助工作得以不斷加強，為學生提供了更多的學習機會。在學生資助工作中，要重點構建精準資助體系，幫助家庭經濟困難的學生完成學業。在大數據時代背景下，高校可以利用大數據技術改進精準資助的方式方法，使精準資助體系更加完善，本文就此進行了相關的闡述和分析。

【關鍵詞】大數據;精準資助;體系構建

2015年，我國提出了精準資助的政策，其核心在于“準”，也就是確保資助對象、措施的準確性，保障資助的效果和作用。為了幫助學生解決經濟上的難題，我國開始全面構建精準資助體系，為學生提供更加全面的資助服務，解決學生的經濟問題。在大數據時代背景下，要發揮現代信息技術、大數據的作用，進一步提升精準資助中的“準”度，促進精準資助工作的全面推進，使更多學生的經濟困難問題得到解決。

一、大數據在高校精準資助工作中的應用優勢

（一）豐富認定指標

大數據時代，教育工作的方法、內容逐漸發生變化，為精準資助工作帶來了新的機遇和挑戰。目前，大部分高校已經建立了比較完善的信息系統，其中校園一卡通極具代表性，利用一卡通可以記錄學生在校園中的各項數據信息，包括學習、生活、娛樂等多個方面。不論是就餐、住宿、借宿，還是學習都可以利用一卡通完成，極大地降低了獲取學生數據的難度，同時也使精準資助對象的認定指標更加豐富。當前，主要的認定指標為生源所在地政府提供的貧困證明、殘疾證、低保證等信息依據，真實性、全面性難以把控。在大數據背景下，可以采用大數據技術獲取更多客觀的數據指標，使資助對象的認證工作更加全面和精準。例如，可以通過一卡通中記錄的數據了解學生在食堂中的用餐水平、手機消費額等，通過這些數據分析學生是否存在經濟困難。

（二）確保數據真實

在傳統的數據采集模式下，很容易出現數據不真實的情況，也有一些存在困難的學生因自尊心因素，不愿意主動申請資助，對資助工作造成了較大的影響。對于此類問題，大數據技術可以有效解決。通過大數據技術進行分析和判斷，可以精準地獲取學生的真實情況。例如，通過大數據平臺對學生日均伙食費進行計算和篩選，如果學生的伙食費低于生活預警線，則為學生制訂相應的伙食補助方案，直接將費用轉入學生的一卡通中，實現無聲無息的精準資助，并且根據數據的變化，動態調整資助名單。

（三）監控學生動態

大數據技術可以及時獲取學生的各項數據信息，并且對海量數據進行篩選和分析，可以提升數據的利用效率。利用智慧資助系統發放經濟壓力測評表，采用數學模型量化致困因子指標，可實現資助對象自動提醒、困難等級自動匹配等操作。學校要對經濟壓力值較高且沒有主動申請資助、經濟壓力值并不高但申請了資助的兩類學生進行排查，杜絕學生因自尊心等原因錯過申請，同時避免虛假貧困占用名額的情況，使資助更加公平。另外，通過智慧資助系統還可以對資助過程進行全程記錄，并存儲相關數據。智慧資助系統有PC和移動兩端的資助申請入口，學生可以隨時隨地發出申請，學校也可以隨時根據數據的變化進行資助方案的調整，實現動態監控。

二、大數據時代高校精準資助體系構建與發展的策略

（一）建立認定機制

在精準資助工作落實的過程中，首先要做好資助對象的認定工作。為了確保認定的精準性，需要利用大數據技術進行分析和判斷，促進認定機制的優化。在實際認定過程中，可以參考學生餐廳消費、手機消費、網絡購物、學費繳納等信息進行分析和判斷，這就需要校園一卡通管理中心、財務處、食堂、網絡運營商等多個部門的合作溝通。在處理相關信息時，雖然各個部門可以獲取有關的信息數據，但信息整合難度較大，這就需要構建共享平臺。在這方面，可以由學校領導牽頭，使各個部門都加入到信息共享平臺之中，構建學生的數據信息庫，利用大數據工具對學生的各項信息進行篩選處理，并且在平臺中分享，但同時也要保護學生的個人隱私。通過大數據系統，對學生各項生活數據進行監控，可了解學生是否長期維持低于標準的消費情況，并對相關學生做出預警。資助工作人員要對學生的各項指標進行分析和判斷，深入了解學生的貧困程度，然后選擇恰當的資助方案。

（二）完善管理機制

傳統的資助體制下，大部分時間和精力都花費在認定工作中。認定結束之后發放資金基本就完成了資助工作，很少關注后續的發展。大數據時代，可以動態監控受資助學生的數據變化，為資助管理提供更多便利。資助的核心目標是解決學生的經濟困難，使學生可以將更多的精力投入學習中。但是，一些學生在獲得資助資金之后并沒有合理使用，既沒有用于改善日常飲食，也沒有用于學習投入，甚至浪費資金，產生了錯誤的消費觀念。針對這些問題，要建立資助管理機制，利用大數據技術監控受資助學生的動態，了解學生是否存在不當消費的行為，根據學生的動態變化調整資助對象和方案。利用智慧資助大數據平臺，可根據季節以及學生需求變化等開展精準資助工作，開展營養改善、空調電費補貼等資助活動，實現隱性資助和動態跟蹤，使精準資助工作更加全面有效。

（三）強化退出機制

在精準資助體系構建中，有時會出現學生因休學、退學等退出資助，進而終止發放資助金的情況，雖然這種情況并不多見，但也有必要完善退出機制。可通過大數據了解學生的日常行為，如果學生出現違紀行為，則即刻啟動退出機制，以此來約束受資助對象，使其可以合理使用資助金。另外，還可以通過大數據獲取學生的課堂出勤情況、考核成績、紀律行為等數據，實現對資助對象的動態監控，如果學生出現曠課、違紀、掛科等情況，則通過大數據進行捕捉，并且在核實之后即刻啟動退出機制。

三、結語

綜上所述，大數據時代，高校學生的精準資助工作可以利用大數據技術進行優化和改進。通過大數據技術，構建完善的精準資助體系，可促進認定機制、管理機制和退出機制的完善，在實現隱性資助的同時，保障資助的有效性。

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【本文系江蘇高校大學素質教育與數字化課程建設專題課題“新時代地方高校勞動教育體系構建研究” （2020JDKT057）、江蘇高校哲學社會科學專題研究項目“勞動教育與地方高校思想政治課程融合機制探索及構建”（2021SJB1332）的階段性成果】

（作者單位：南京師范大學泰州學院）