大数据手段在贫困生资助体系中的运用

许译文+++王欣

摘要：现阶段，高校贫困资助问题频出，如何将贫困金精准的发放到真正的贫困生手中成了一个难题，而大数据手段为此提供了一个新的探索方向。本文主要分析现存的贫困认定问题，探索如何利用大数据的方法来进行贫困认定，同时，进一步思考大数据扶贫的实施和建构。

关键词：大数据；高校贫困生；贫困资助

随着九年义务制教育和高考改革政策的实施，越来越多的学生能够进入校园享受更加完整的教育，而这些学生中不乏一些家庭贫困的学生。为了保障家庭经济困难的学生也能在上学期间顺利就学，党和国家多年来不断加大资助力度。但是如何将贫困金真正的发放到贫困生手中，促进他们认定的客观、公平、公正、合理，就成了贫困生帮扶和资助工作的难题。

一、我国贫困生资助体系的现状及问题

（一）贫困生认定系统的不规范

现今，我国的大部分学校的贫困生认定方式是：学生上交由当地相应的民政部门盖章的贫困证明即可认定为贫困学生。但是由于我国是一个“人情社会”，在一些地区就算不是特别贫困也能得到相关部门出具的证明，又或者是学生家里通过一些关系十分方便的获取该类证明。各地经济差异发展水平不同，对于贫困生的认定程度也有一定差异。而证明上交学校后，学校并不能通过一些简易的方法去查证，因此，所谓的“证明”并不能作数，并且造成“伪贫困生”现象频出。

（二）现行的认定方式缺少人文关怀

高校的贫困认定还处于让贫困生当着同学的面去认定的阶段，比如一些学校还采用根据学生的衣着来评定贫困生，这种评定方法不仅具有很大的主观性而且容易造成贫困生的心理畸形。在这种情况下，一些真正需要帮助的学生碍于“面子”问题，不愿意提出资助申请。除此以外，高校的贫困认定基本为一年一次，这样的反复认定和强调使得那些因为家庭困难而性格内向，自卑心理严重的学生产生严重的心理负担，影响他们以后人格和心理以及三观的健康成长。

二、大数据方法在贫困生认定体系中的介入

（一）建立校内学生及其家庭状况的数据库

建立该数据库后充分掌握学生家庭内部情况并以此作为鉴定的基础，具体内容包括：1.家庭成员内部情况，如人口数量、人口健康程度、家庭年收入支出情况、家庭成员就业情况；2.家庭外部情况，如家庭欠债情况、当地经济发展水平、家庭受当地政府或其他组织资助情况、当年是否受灾或其他特殊情况；3.学生自身情况，如学生学习成绩、受资助情况、所读专业、学校当地消费水平。

（二）统计学生们的消费情况

利用大数据手段，将校园卡中的消费记录收集起来，根据统计的学生日常消费数据，来分析他们的消费习惯、消费类型、消费状况；除此以外结合电信移动等部门利用手机卡上的消费数据，来了解学生们真实的消费水平。

（三）制定相应的贫困资助计划

利用数据库中所收集的数据，采用一定的数学方法和依据来制定相应的学校内部“贫困线”。对于贫困线下以及边缘的学生再进行家庭内部情况的分析和量化，确定他们的贫困程度，以此作为贫困认定的依据。除此以外，还要考虑学生的日常表现情况，比如学习成绩、人际关系、思想认知等方面，将此作为判断辅助手段。

三、大数据手段运用于贫困生认定的意义

大数据手段作为新时代的辅助工具，将其利用到贫困生认定中，无异于是锦上添花。大数据手段数据精确，难以出错，对于每一个个体也能进行全面分析。对于学生的消费情况分析使得那些真正贫困的学生的具体情况被准确掌握，而滥竽充数的学生无法掩饰。除此以外，作为一种电脑数据，它能很好的受到监督，操作的隐秘性也维护了学生的自尊心和面子，贫困生作为比较特殊的群体，相对而言心理比较敏感，很多人不愿意在同学面前展示自己的贫穷，所以干脆不去申请贫困生补助，而通过大数据精准扶贫，就会减少这种情况的出现。与此同时，开证明这种确认贫困与否的办法，不仅很麻烦，而且无法知道证明材料的真伪，采用大数据则可以避免贫困补助成为学生造假证明、骗取国家资助金等一系列衍生问题的出现。

四、大数据扶贫的建构探索

从数据库的数据收集出发，结合数据分析以及高校贫困评定标准，从两个方面进行大数据扶贫建构探索。

（一）基础数据的跟踪和深入分析

学校的学生工作管理者要充分了解剖析学生的消费数据，结合学生家庭的内外部情况，量化学生的生活消费水平。利用先进的技术来制定校内“贫困线”，准确对学生贫困程度进行认定和评估。对于贫困生受到资助后的消费状况也要进行相应的跟踪和调查，对于那些收到资助后，大肆挥霍资助款造成资助浪费的学生要进行相应的整治和监管，一经发现证实，停止资助，杜绝日后此类情况再次的发生。

（二）加大對贫困生的关注程度

高校学生工作者对于贫困生要积极培养和引导他们形成正确人生观、世界观、价值观。主动接近贫困生，了解他们的生活和学习境况，并且要随时注意交流方式，不可以生硬、刻意，注意利用现在流行的通讯工具，及时了解情况避免隐患出现，促进贫困生在校的健康发展。

参考文献：

[1]王红，骆剑峰.大数据时代高校贫困生评定管理方法初探，[J]高教学刊，2015（19）。

[2]张晓培，周蕾.我国高校贫困生资助体系：现状、问题及完善策略，[J]西南交通大学学报，2009（05）。

作者简介：

第一作者：许译文（1997-），女，江苏省扬州市人，民族：汉，职称：无，学历：在校大学生。研究方向：大数据精准扶贫。单位：南京工程学院人文与社会科学学院。

第二作者：王欣。南京工程学院人文与社会科学学院。endprint