大數(shù)據(jù)視域下高校家庭經(jīng)濟困難學(xué)生精準(zhǔn)資助體系研究

陳昊，楊志邦，廖良梅

（長沙學(xué)院計算機科學(xué)與工程學(xué)院，湖南 長沙 410022）

習(xí)近平在首屆國際教育信息化大會的賀信中指出要“積極推動信息技術(shù)與教育融合創(chuàng)新發(fā)展”［1］。經(jīng)過長期發(fā)展，我國高校學(xué)生資助已形成“獎貸助為主，勤補免為輔，外加綠色通道”的政策內(nèi)容體系，但實施過程中仍然存在家庭經(jīng)濟困難學(xué)生（以下簡稱家困生）界定不準(zhǔn)確、資助額度不均衡、資金結(jié)構(gòu)不合理等問題。《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》（以下簡稱“十四五”規(guī)劃）提出加速數(shù)字化發(fā)展，加快數(shù)字社會建設(shè)步伐，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革。在新時期，全面貫徹習(xí)近平關(guān)于教育的重要論述，認(rèn)真實施“十四五”規(guī)劃關(guān)于教育事業(yè)的決策部署，高校需要持續(xù)推進學(xué)生資助與大數(shù)據(jù)技術(shù)深度融合，利用大數(shù)據(jù)的融合協(xié)同、信息采集、動態(tài)分析功能，推進高校學(xué)生精準(zhǔn)資助工作的優(yōu)化與升級。在大數(shù)據(jù)視域下，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對家困生開展精準(zhǔn)資助，既是新的思路和方法，也可以逐步解決目前資助工作中的相關(guān)問題，因此，借助大數(shù)據(jù)推進高校家困生精準(zhǔn)資助工作的優(yōu)化與升級顯得尤為重要。

1 研究現(xiàn)狀及其不足

從現(xiàn)有的研究來看，關(guān)于高校家困生精準(zhǔn)資助的研究主要集中在基于公共政策維度的資助政策改善研究、基于精準(zhǔn)扶貧維度的精準(zhǔn)資助研究、基于資助育人維度的模式優(yōu)化和衍生問題研究。結(jié)合以上三個維度，針對精準(zhǔn)資助的復(fù)雜性和動態(tài)性，可以進一步探索現(xiàn)有研究及應(yīng)用層面的不足。

1.1 基于公共政策維度的資助政策研究

1999年，我國開始實施國家助學(xué)貸款政策；2002年，實施國家獎學(xué)金制度，獎勵品學(xué)兼優(yōu)的家困生；2005年，設(shè)立國家助學(xué)金，專項資助家困生。2007 年 5 月，《國務(wù)院關(guān)于建立健全普通本科高校高等職業(yè)學(xué)校和中等職業(yè)學(xué)校家庭經(jīng)濟困難學(xué)生資助政策體系的意見》發(fā)布，針對高校家困生采取獎、貸、助、補、減等多種形式進行資助，至此，我國高校基本形成了以獎、貸、助、補、減為主的高校學(xué)生資助體系，完善資助政策給資助工作提供制度支撐，為重點幫助經(jīng)濟困難人口子女接受教育提供了重要保障。在資助政策研究方面，劉志洲等認(rèn)為學(xué)生資助工作中的家困生認(rèn)定存在不規(guī)范、資助比例偏少等問題［2］。洪柳對我國高校貧困生資助體系存在的問題進行了研究，發(fā)現(xiàn)我國的資助政策雖然經(jīng)過了“免學(xué)費加人民助學(xué)金”“獎學(xué)金和學(xué)生貸款并存”“多元混合資助”幾個階段的發(fā)展，但仍然存在對家困生界定不準(zhǔn)確、資助額度不均衡、助學(xué)貸款比例有待提高等問題，尤其存在資助對象不夠精準(zhǔn)化、提升教育資助的精準(zhǔn)性難等問題［3］。現(xiàn)有的基于資助政策的研究還是局限于傳統(tǒng)層面，較少結(jié)合新技術(shù)、新理念進行探究，缺乏尋求精準(zhǔn)資助研究創(chuàng)新方面的研究。

1.2 基于精準(zhǔn)扶貧維度的精準(zhǔn)資助研究

2015年，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于打贏脫貧攻堅戰(zhàn)的決定》，對精準(zhǔn)扶貧的概念進行了深入的闡釋，由此，精準(zhǔn)扶貧成為高校學(xué)生資助工作的基本原則。在資助機制與精準(zhǔn)資助研究中，隋世鋒等就家困生評審機制問題進行探討，認(rèn)為目前的家困生評審在建檔立卡范圍之外仍然存在諸多問題，許多重大決策事項缺乏聽證及說明理由，資助信息公開范圍和方式不當(dāng)?shù)龋赡芮址纲Y助申請人和受資助者隱私權(quán)，造成資助過程中學(xué)生的公平感缺失［4］。家困生評審由于流程固化、審查不嚴(yán)而容易出現(xiàn)不公平的現(xiàn)象，資助結(jié)果與精準(zhǔn)扶貧的精準(zhǔn)要義相背離。徐煥章等以某高校資助執(zhí)行水平專項審計調(diào)查問卷為研究樣本進行探析，發(fā)現(xiàn)存在資助政策宣傳不到位、審查正確率不高、執(zhí)行落實效果不理想等問題［5］。樊永生研究發(fā)現(xiàn)，精準(zhǔn)扶貧視域下高職院校家困生資助政策和規(guī)章制度雖逐步健全，但資助政策落實時依然存在精準(zhǔn)識別不徹底、按需資助不充分、資助體系不完善等問題［6］。由此來看，既有教育幫扶政策的實際執(zhí)行效果與政策制定的出發(fā)點存在差距。呂坤等以四川省15所高校為調(diào)查對象，對資助政策的實效性進行實地調(diào)研，發(fā)現(xiàn)在家困生認(rèn)定中虛構(gòu)困難戶現(xiàn)象時有發(fā)生，存在家困生受外因影響主動“退讓”、認(rèn)定過程夾帶人情與關(guān)系、評審規(guī)則不夠具體等現(xiàn)象，給資助工作的效能提升造成障礙［7］。顯然，資助對象的精準(zhǔn)認(rèn)定是實施精準(zhǔn)資助的前提條件，是提升資助政策實效性的關(guān)鍵。

1.3 基于資助育人維度的模式優(yōu)化研究

資助政策的不斷完善增加了資助的覆蓋面，而在資助工作過程中的問題也愈發(fā)增多，研究者開始對現(xiàn)有的資助模式進行研究，試圖建立更加合理的資助模式。何旭娟等聚焦資助模式與資助育人進行研究，提出“經(jīng)濟資助+成長扶助”的“雙助”模式，實現(xiàn)資助與育人的深度融合，促進家困生成長成才［8］。李潔基于教育公平理論、教育成本分擔(dān)理論和以人為本的理論，對精準(zhǔn)資助的政策要求、工作體制、運行機制等進行了深入剖析，從精準(zhǔn)識別資助對象、精準(zhǔn)確定資助標(biāo)準(zhǔn)、精準(zhǔn)保證發(fā)放時間、精準(zhǔn)動態(tài)監(jiān)督反饋進行研究，從實踐層面探究精準(zhǔn)資助的可行路徑［9］。當(dāng)前傳統(tǒng)資助模式的優(yōu)化主要局限在理論建構(gòu)、體制機制上，聚焦實踐層面的資助可行模式或路徑研究還不夠完善。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，有學(xué)者將新技術(shù)應(yīng)用于建立學(xué)生資助模式和評價體系上，羅麗琳提出要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢，優(yōu)化學(xué)生資助模式，從框架設(shè)計、制度保障、技術(shù)路徑和聯(lián)動機制等角度出發(fā)，構(gòu)建大數(shù)據(jù)信息平臺［10］；歐陽鐵磊等通過分析校園卡消費數(shù)據(jù)將學(xué)生分為兩類統(tǒng)計消費特征，通過尋找家困生的消費特征，利用相關(guān)技術(shù)分析學(xué)生家庭信息和行為特征，設(shè)計辨別家困生的模型，為資助家困生提供數(shù)據(jù)參考［11］。在此階段，相關(guān)研究主要聚焦大數(shù)據(jù)技術(shù)本身，偏重技術(shù)而在體系建構(gòu)上稍顯不足。

2 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的高校家困生精確認(rèn)定

傳統(tǒng)的家困生認(rèn)定模式中，識別家困生的主要依據(jù)是高校學(xué)生家庭情況調(diào)查表和認(rèn)定申請表，家庭情況調(diào)查表由學(xué)生本人填寫基本情況、家庭類型、家庭成員、家庭經(jīng)濟情況等信息，認(rèn)定申請表由學(xué)生本人填寫家庭經(jīng)濟情況、申請認(rèn)定理由等信息，之后由班級評定小組評定、二級學(xué)院評定，最后交由學(xué)校資助管理機構(gòu)審核。無論是家庭情況調(diào)查表還是認(rèn)定申請表，學(xué)校對學(xué)生家庭所在地民政部門意見簽章已經(jīng)不作要求，申請認(rèn)定家庭經(jīng)濟困難很大程度上以學(xué)生的個人誠信為前提，但學(xué)生的申請材料時常存在不同程度的與現(xiàn)實情況不符的成分，實際操作過程中家困生的認(rèn)定結(jié)果在一定程度上與學(xué)生的實際家庭經(jīng)濟情況相偏離。而利用大數(shù)據(jù)技術(shù)中的決策樹算法可以構(gòu)建以多重數(shù)據(jù)來源為主體的高校家困生認(rèn)定決策方法。

決策樹算法的類型有很多種，其中常用的是由羅斯·昆蘭提出的C4.5決策樹算法。它的基本原理是將具有多種特征的數(shù)據(jù)進行加工整理，輸出具有某一類特征的數(shù)據(jù)。這種算法可以將不同的數(shù)據(jù)集進行提煉、整合，給不同數(shù)據(jù)貼上不同的標(biāo)簽，而這種不同的標(biāo)簽就可以為管理者進行決策提供參考。

圖1為決策樹算法精確認(rèn)定家困生技術(shù)生成結(jié)構(gòu)。在實際的運用過程中，導(dǎo)入政府平臺的家困生數(shù)據(jù)、國家助學(xué)貸款銀行數(shù)據(jù)、學(xué)生基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)等，對缺失值進行處理，對異常值進行檢測，并對隱私數(shù)據(jù)進行脫敏處理，之后進行數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇。在這個過程中需要將采集到的數(shù)據(jù)分類為訓(xùn)練版本和測試版本，使用訓(xùn)練版本進行模型訓(xùn)練，之后利用測試版本進行反復(fù)驗證和科學(xué)性評估，并對存在的問題進行調(diào)整。利用算法將不同維度數(shù)據(jù)導(dǎo)入處理后，可以給數(shù)據(jù)貼上不同的標(biāo)簽，而不同的標(biāo)簽就指代不同的學(xué)生群體，如指代建檔立卡學(xué)生、城鄉(xiāng)低保學(xué)生、殘疾人家庭學(xué)生和殘疾學(xué)生、單親學(xué)生、遭遇突發(fā)事件家庭學(xué)生等具有不同標(biāo)簽的家困生群體，可以快速實現(xiàn)對家困生的分類、分層，并通過決策樹算法對家困生進行有效精準(zhǔn)識別和動態(tài)管理，實現(xiàn)全過程跟蹤。

圖1 決策樹算法精確認(rèn)定家困生技術(shù)生成結(jié)構(gòu)

3 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的高校家困生的主動識別

目前對家困生的分類主要是基于學(xué)生申請表中填寫的家庭經(jīng)濟情況，而沒有綜合對學(xué)生的消費情況、家庭情況等進行整體評估，在綜合評定學(xué)生的經(jīng)濟困難情況時分層不精準(zhǔn)，得出的家庭經(jīng)濟困難、家庭經(jīng)濟一般困難、家庭經(jīng)濟不困難的評價結(jié)果很大程度上是基于人為主觀因素評定的，這種傳統(tǒng)的分類方法過于主觀，容易導(dǎo)致“偽家困生”“虛假貧困”等現(xiàn)象的產(chǎn)生，而利用大數(shù)據(jù)技術(shù)中的聚類算法，可以實現(xiàn)對家困生群體的主動識別。

就聚類算法而言，其基本原理是對大量的差異化數(shù)據(jù)進行篩選、清洗，把具有類似特征的數(shù)據(jù)穩(wěn)定在不同的屬性周圍，在這個過程中可以提煉差異化數(shù)據(jù)中具有穩(wěn)定性質(zhì)的同類數(shù)據(jù)。通過聚類算法的多次清洗，最終可以得到幾個穩(wěn)定的具有突出特征的數(shù)據(jù)集合，這些集合的產(chǎn)生就是通過聚類算法使數(shù)據(jù)收斂、歸類的結(jié)果。

在實際應(yīng)用中，K-means算法是常用的聚類算法之一，基本思路是結(jié)合高校學(xué)生的基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)和其他在校行為數(shù)據(jù)分析，其他在校行為數(shù)據(jù)主要包括成績數(shù)據(jù)、校園卡消費數(shù)據(jù)、圖書借閱總數(shù)、身體素質(zhì)測試數(shù)據(jù)的統(tǒng)計值等［12］。通過聚類算法完成對該樣本的數(shù)據(jù)處理、挖掘與分析，剔除信息失真數(shù)據(jù)和嚴(yán)重異常的樣本后，對較為精確的數(shù)據(jù)進行進一步分析和數(shù)據(jù)脫敏處理，得出學(xué)生消費習(xí)慣聚類分析、學(xué)生生活習(xí)慣聚類分析、學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣聚類分析。通過對這一系列數(shù)據(jù)的聚類，可以主動挖掘出校園中具有家困生特征的學(xué)生群體，輔助家困生基礎(chǔ)信息的評定與分析，實現(xiàn)從“數(shù)據(jù)端”到“學(xué)生端”的主動識別，對學(xué)生的整體經(jīng)濟水平、困難程度進行綜合評估，主動識別家困生，實施精準(zhǔn)資助（見圖2）。

圖2 聚類算法主動識別家困生技術(shù)生成結(jié)構(gòu)

4 構(gòu)建“大數(shù)據(jù)+精準(zhǔn)資助”的精準(zhǔn)資助體系

高校家困生資助工作的執(zhí)行環(huán)節(jié)主要在學(xué)院完成，學(xué)院和學(xué)校職能部門之間屬于“審核—審批”的靜態(tài)關(guān)聯(lián)。所有的環(huán)節(jié)主要在線下完成，包括學(xué)生申請、班級評議、輔導(dǎo)員審核、學(xué)院審核、學(xué)校資助中心審核、學(xué)校審批、結(jié)果公示、資格復(fù)查。構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)資助體系（見圖3），以家困生基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)、學(xué)生消費數(shù)據(jù)等為支撐，可將工作方式由線下轉(zhuǎn)移到線上，形成對家困生入庫認(rèn)定、助學(xué)金評定、家困生動態(tài)管理與測評的全過程全方位管理，對傳統(tǒng)的資助形式進行流程變革與優(yōu)化，進行精準(zhǔn)資助體系建構(gòu)。

圖3 “大數(shù)據(jù)+精準(zhǔn)資助”技術(shù)生成結(jié)構(gòu)

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，可依靠收集的家困生基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、學(xué)生校園消費數(shù)據(jù)、圖書館借閱和出入數(shù)據(jù)、學(xué)生成績信息、寢室門禁系統(tǒng)出入數(shù)據(jù)、生源地貸款數(shù)據(jù)、家庭經(jīng)濟情況調(diào)查數(shù)據(jù)等多種維度的家困生信息，建立家困生精準(zhǔn)資助的管理系統(tǒng)。結(jié)合決策樹算法和聚類算法，可形成家困生精準(zhǔn)資助的識別、分類和管理體系。我們根據(jù)決策數(shù)算法和聚類算法的數(shù)據(jù)分析與整理，對高校學(xué)生的數(shù)據(jù)進行深度挖掘，進而為構(gòu)建“大數(shù)據(jù)+精準(zhǔn)資助”的精準(zhǔn)資助體系提供數(shù)據(jù)支撐。

另外，建構(gòu)家困生精準(zhǔn)資助體系的關(guān)鍵在于獲取學(xué)生在校園產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，因此需要對校園數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)進行整合和融合，在總體框架上制定學(xué)生資助標(biāo)準(zhǔn)、學(xué)生數(shù)據(jù)、學(xué)生數(shù)據(jù)端口接入與管理、學(xué)生數(shù)據(jù)存儲與計算、導(dǎo)入與導(dǎo)出、檢索與分析、動態(tài)監(jiān)測與管理、綜合分析等各個模塊。通過算法對數(shù)據(jù)進行脫敏處理、特征提取、特征選擇、分析驗證，完成大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)資助的技術(shù)支撐，進而實現(xiàn)高校學(xué)生申請家困生認(rèn)定、助學(xué)金評定、家困生日常行為分析與管理等操作。

最終，家困生精準(zhǔn)資助體系的構(gòu)建可以將傳統(tǒng)的人工審核轉(zhuǎn)變?yōu)榻Y(jié)合數(shù)據(jù)分析的綜合評定，將傳統(tǒng)的被動管理轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃庸芾恚咝９芾碚呖梢愿鶕?jù)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的學(xué)生特點、動向，對家困生進行精準(zhǔn)化資助，實現(xiàn)體系化管理，同時該體系可賦能高校資助工作，給高校管理人員減負(fù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)資助。