大數據時代高職院校精準資助體系構建

胡業權

摘要：當前，高職院校學生資助在取得巨大成就的同時，也存在資助系統兼容性不高、貧困證明存在舞弊空間、資助方式缺乏人文關懷等問題與不足，直接或間接導致資助精準度不高、影響資助的公平公正；為了能夠有效精準認定、準確資助隱形貧困，可以運用大數據技術在高職院校中構建精準資助機制：一是通過大數據技術構建學校相關部門聯動的認定機制；二是運用大數據構建多樣化數據來源渠道和分析機制；三是基于大數據技術構建資助對象管理機制；四是利用大數據技術建立資助對象退出機制。

關鍵詞：高職院校；精準資助體系；貧困學生資助

黨中央、國務院對高等學校的資助工作給予了高度關注，并為確保教育公平制定了一系列重要的決策部署和具體舉措。這一系列的政策舉措，不但讓一大批出身貧寒的學生能夠順利入學，而且還得到了政策的保證，解除了許多貧困學子的后顧之憂，為高等教育的平穩發展提供了強有力的支撐。就目前來講，在大學助學中存在隱性貧困、偽貧困等一些問題，長期困擾財政撥款工作，極大地影響了政府對大學資助政策的貫徹。因此，新時代背景下，運用科學有效的大數據技術手段來構建一個可以對資助對象進行精準識別、資助和幫扶的管理機制，成為當前和今后一個時期高職院校學生資助工作的一個重要課題。

一、大數據時代高職院校精準資助體系的核心概念

（一）精準資助的核心概念

“精準資助”是從“精準扶貧”中產生的新理念。習近平總書記從十八大開始，就指出了“要做到精準扶貧，避免喊口號，也不能設立過高的指標”。在此基礎上，教育部等部門針對高校提出了一種新的教育扶貧模式——精準資助。因此，實現對貧困大學生的“精準資助”，是貫徹國家“精準扶貧”方針的必然要求和現實使命。“精準資助”從資助程序上進行準確認定、精準幫扶、精準管理、精準評估等整個過程的精準。從根本上來說，這是一個“精準”的選擇，目的是實行差異性資助方式，提高資助水平與目標學生需要的匹配程度，是一項旨在使資金工作效率最大化的全國性政策。

（二）大數據技術的概念

術語“大數據”的英文單詞叫做Big Data。美國學者托夫勒在其著作《第三次浪潮》中首次提出并應用了大數據技術。接著，麥肯錫在其2011年度研究報告中清楚地提到了“大數據”這一概念。他們相信，“大數據”就是“大到不能被常規的數據庫軟件工具收集、儲存、管理和分析的數據集合”，它已經滲透到了今天的每個產業和商業功能 ［1］。在大數據的概念定義上，一般都是以“5 V”為基礎，也就是說，大數據具有多樣性、大容量、價值高、速度快、精度高等顯著特點。

（三）大數據分析與精準資助高度契合

大數據的特點與高校精準扶貧的現實需求存在著內在契合。在高校精準扶貧中應用大數據，要找到二者相匹配的“穴位”，就必須分析、整合、清理和分類數據，以求各因子之間的相互關系與規律，促進高校助學工作的精準化。但是，我們也要保證二者觀念上的一致。高校精準資助就是以學生為本、學生至上的良好政策行為，而大數據應用的理念也在滿足人民群眾對于美好生活的向往，二者在理念上是一致的。另外，大數據的優點是能夠解決一些小的問題，而大數據的思考則是以分析為導向，以尋找關聯的關系為目標［2］。在某種意義上，對大學生的精確資助也需要通過技術對學生進行分析，讓經濟困難學生順利完成學業，實現自我價值，二者具有行動指導上的契合。

二、運用大數據技術構建高職院校精準資助體系的重要意義

（一）精準資助是教育公平的需要

教育是國家的一項重要事業。因此，政府有義務通過制訂公共政策，來確保全體人民都享有平等的教育機會。黨的十八大五中全會明確提出：要提高教學質量，對不同年齡階段的學生進行分層資助，最后達到對貧困學生的全面資助。對貧困大學生實行助學金制度，是實現教育公平的一項重要舉措。面對今天的社會變革，大學應繼續開拓思維，創新方法，確立“精準資助”觀念，切實為貧困學生提供切實的資助。國家實行精準助學政策，就是再分配社會資源，以彌補貧困人口，實現教育平等。因為政策執行效率的高低，將直接影響到社會資源再分配的成效，也決定著教育資源的最優分配。因此，精確資助機制就是對過去簡單的工作方法進行改革，可以使教育資源的分配更加高效，同時也可以保證最優的教育資源。

（二）精準資助是實現“共享”發展理念的需要

十八屆五中全會明確提出了“十三五”的發展規劃，旨在破解發展瓶頸，增強發展優勢。習近平總書記在大會上提出“五個發展”即“創新、協調、綠色、開放、共享”的發展思想。我們要以共享為起點與歸宿，指出發展的價值取向，把握科學發展的規律，堅持共享發展的觀念，以增進社會的公正與公正為先決條件，著力解決貧困問題，縮小城鄉居民收入差距。我們實現區域內基本公共服務均等化、城鄉基本公共服務的保障，實現了共同享有勞動成果、共同繁榮。因此，做好助學工作，尤其是精準助學，可以讓發展成果精準地惠及貧困學生，這是在教育領域中實現“共享”發展思想的一個重要手段。

（三）精準資助是貧困生實現健康發展的需要

“資助育人”實踐活動是當前大學開展大學生思想政治工作的一種創新性載體。它能夠體現現代社會特征，增強大學生對新時代大學生思想意識的理解，具有很強的創意與活力。眾所周知，貧困學生因各種因素造成家庭貧困，在經濟、心理、就業等方面都面臨著很大的內部和外部壓力。精準扶貧應著眼于貧困學生的經濟狀況，也要注重對學生素質和能力等發展性問題的幫助，這對學生順利畢業、健康成長具有重要的意義。積極探討并建立助學制度，融入技術訓練、以社會創新為核心的實踐性教育活動長效機制，對貧困家庭大學生品德的培育、健全協調的心理品質，珍惜生命的樂觀個性，有助于增強大學生的社會責任感和使命感，促進學生的可持續發展。

三、大數據時代高職院校精準資助工作面臨的現實困境

（一）貧困生的精準識別與認定存在困難

貧困學生的準確識別是高校精準扶貧的前提。但長期以來，貧困學生的評價標準很難量化，其判斷標準主要是學生自己的陳述和資助人的情緒感知。這一模式下的貧困學生認定工作成為制約高校助學工作的一大難點。當前，對貧困生進行鑒別的最根本的辦法，就是讓他們提供家庭財務狀況表或貧困證明，由他們的家庭所在地的民政部門出具。此表格通常是學生本人填寫，民政部門加蓋公章即可。一些民政系統的工作人員，不會對學生的家庭經濟收入進行詳細的詢問，也不會對表格中所填寫的信息進行詳細的調查。大學有責任知道并核實學生的經濟狀況，但是大學里的學生很多，專業從事學生資助工作的老師人數較少，很難真正了解到每個學生的家庭經濟狀況。

（二）家庭經濟困難學生的評估機制不夠完善

精細管理要保證各項資源的高效整合，使高校資助工作能夠準確地分配。這是“精準扶貧”的關鍵保證。目前，大學對貧困生的識別與助學金的發放給予了廣泛的關注，但對資金的后續管理及評價卻沒有給予足夠的關注。具體表現在：首先，對貧困生的評價是在每個學期開始時建立檔案，以后一年都不會進行調整，缺乏動態管理和跟蹤，一些遭遇突發事件的學生不能及時入庫；其次，目前的資助經費已被確定為固定的資助對象。高校缺少對學生個人資助和全方位、全過程地對大學生日常消費進行動態監測和反饋，無法對資金的用途進行監控，也無法對資金努力的成效進行反饋評價。

（三）資助形式難以滿足家庭經濟困難學生的多樣化需求

當前，大學對貧困生的資助方式采用了統一的標準，無法切實滿足貧困學生多樣化需要。在學校資助的實際運作過程中，因為貧困生個人需要（經濟需要和發展需要）的多樣性，高校難以精確解析與精確識別，難以實施需求差別補助。在實際運作方面，一般以家庭人均年收入為基礎，沒有將區域差別等因素考慮在內，不夠科學，也不夠合理，不能充分發揮高校助學工作的教育功能。因為很難掌握貧困學生多樣化的資助需要，所以在具體的資助方式上，高校不能根據貧困學生的不同需要采用有區別的戰略，造成了經費籌措程序和方式單一、經費工作形式上沒有突破與創新。

四、應用大數據技術構建精準資助工作體系的實踐進路

在大數據背景下，互聯網信息是高校精準扶貧資助的承載體，有效的信息數據能為高校精準資助工作提供參考。鑒于此，高職院校應充分發揮互聯網優勢，構建能夠精準幫扶家庭經濟困難學生的科學體系，推動高校精準資助管理工作科學化。

（一）通過大數據技術構建學校相關部門的聯動認定機制

從大數據的角度看問題，要收集和獲得高校精準扶貧相關資料，需要多方面的力量，它主要包括學生工作制度、后勤保障制度，以及學校財政制度。分析和研究所獲取的數據，必須將技術和管理結合起來，處理這些成果時，也迫切需要各個體系之間的合作和配合。首先，在大數據的背景下，數據資源非常龐大，學校能從數據中心搜集大部分學生的資料，然后再由技術手段對其進行處理與分析，確保資料的準確性與客觀性；其次，大數據的技術價值也體現在如何選擇恰當的算法上，計算能力大幅增長，確認了真正有效的數據，有效地避免了錯誤的資助和錯誤匹配；再次，大學還可以通過收集資料，例如：消費和補助金額、課堂到課率、借書情況、食堂消費記錄，第一時間發現因突發事件而導致家庭經濟困難的未受資助學生以及填寫不實信息的“偽困生”。

大數據管理系統監測學校所有學生的生命狀況，如果能夠在很長一段時間內（比如一個月），發現一名學生的各項指標都偏離了平均值，那么就可以向研究人員發出警告。由資助官員調查對應的學生，并與其他指標相對照，這樣就能確定這個學生的家庭情況和學習中存在的問題。

（二）運用大數據構建多樣化數據來源渠道和分析機制

數據是精準分析的基礎。通過數據分析的方法，探索具體問題具體分析的助學辦法，做到“有的放矢”地精準扶貧。對于高職院校而言，學校可采集食堂一卡通消費、圖書館進出刷卡記錄、教室自習室行為反饋、食堂就餐人次等信息進行分析。通過學生生活習慣、學習行為表現、日常花銷等了解基本需求，制定相應的幫助措施和引導服務機制。首先，以貧困生的研究資料為基礎進行分析，根據科學研究成果和學習成績，建立由政府、學校、社會等多方共同努力建立的學業獎勵制度，激勵貧困生刻苦學習，回饋社會；其次，可以對貧困生個人能力和個性發展的資料進行分析，堅持“發展性”“主體性”“整體性”“差異性”“目標性”五項基本原則，確定貧困學生免費助學途徑［3］。

（三）基于大數據技術構建資助對象管理機制

在確定資助對象后，政府資金一旦下撥到學生帳號，就少有高校持續關注受助學生的后續狀況。利用大數據技術，可以實時監測受助學生的生活狀況，從而對受助對象進行管理成為可能。首先，在一些大學里，家庭經濟困難的學生，在拿到了助學金以后，不合理地使用助學金，如購買昂貴物品、玩網游、請吃飯等，在學生中引起不良影響。另一種類型的學生，在得到了財政上的幫助后，并沒有將其更多的精力放在學習上，而是將大部分的時間都用來做兼職。對這些學生來說，助學金并沒有體現出應有的價值。利用大數據技術，可以將這些受助學生納入大數據處理系統，對這一組的學生進行重點關注。如果受助學生在拿到助學金后有大量開支，如果學生的學業表現一直很差，則可以通過大數據系統對學生的資助管理者發出警告。助學金管理員向學校指導老師或指導老師報告學生領取助學金后的相關信息，輔導員與班主任共同做好貧困生管理，引導學生正確運用助學金，實現精準助學。

（四）利用大數據技術建立資助對象退出機制

當前我國高校助學工作制度存在受助學生退出機制問題。比如被資助學生中途退學或停學，這樣就會導致資助資金的中斷。但現在看來，在確定了資助人之后，只要不是發生了什么極端的事情，比如退學、休學，受助學生可得到免費資助。沒有健全的退出機制，不利于培養受助學生的感恩意識，難以發揮助學思政教育的功能。首先，當受助者出現行為不良或違反紀律時，就可以讓其退出，這樣就會對接受者在接受之后的表現產生一種客觀的限制，同時，也會給受助者帶來一些壓力，讓他們把更多的精力投入到學習和為社區服務上；其次，長期缺課、違反校規、考試不及格、不積極參與團體活動等行為，大數據系統可以捕獲，并對受資助者發出警報。助學金干事向學校的咨詢顧問報告，經咨詢顧問核實，一旦確認，就讓其退出。

參考文獻

［1］ 郭少科.大數據［M］.北京：清華大學出版社，2013.05．

［2］ 胡小明．大數據應用的誤區、風險與優勢［J］．電子政務，2014（11）：84．

［3］ 康雁冰．高校貧困生能力資助理論建構［J］．教育與教學研究，2015（08）：73．

［4］ 林瑩.大數據背景下高職院校精準學生資助工作機制研究［J］.太原城市職業技術學院學報， 2023（10）：115-117.

［5］ 芮喜.大數據視域下基于學生畫像分析的精準思政路徑探索［J］數字技術與應用， 2023，41（09）：78-80.