大数据环境下高职院校资助工作探索

2018-02-09严晓燕薛小霜

镇江高专学报 2018年4期

严晓燕,孙舒,薛小霜

(泰州职业技术学院 a. 学生工作处； b. 建筑工程学院，江苏泰州 225300)

高职院校的资助工作对贫困大学生成人成才发挥着重要作用，也是实现教育公平的有效途径，更是学校育人工作的重要内容。教育部全国学生资助管理中心公布的《2016年中国学生资助发展报告》指出，学生资助发展内涵由“保障型资助”向“发展型资助”转化，需全面推进“精准资助”工作，国家对贫困生资助工作的力度和精度都提出了新的要求。高职院校应认真思考如何在“转型期”中改进学生资助工作方式，提高资助工作效率，取得更好的资助效果。

1 现阶段高职院校资助工作的困境

1.1 覆盖范围相对不足

近年来，高考人数不断减少，而本科院校招生规模不断扩大，高职院校的生源受到严重挤压[1]。以泰州职业技术学院为例，为维持办学规模，学校不得不大幅增加外省(尤其是西部地区)的招生数量，贫困生比例随之大幅度提高。如该校2015级道路桥梁工程技术专业甘肃生源占比达到70%以上，贫困生比例也从30%左右上升至70%左右。但是普通高校国家奖助学金比例却仅为在校生人数的20%～25%，必然会有部分贫困生无法享受国家财政的直接资助。随着物价的上涨，在校生的学费和生活费也大幅提高，学生的生活费每月接近1 000元，平均每年资助金额为3000元的国家资助金无法从根本上解决学生的生活问题。

1.2 经济贫困学生认定困难

外省生源数量的增加使贫困生认定工作更加困难[2]。首先，由于外省生源地距离远且分布广，仅能依靠学生自述和生源地贫困证明作为判定依据，无法通过实地走访对其家庭情况进行深入了解，贫困认定不够公正。如2015年新生报到时，该校学生文某提供了当地特困证明和母亲残疾证明，隐瞒了父亲为建筑公司项目经理的事实，该校认定其属于家庭经济困难中的“特别困难”档次。虽然后期经查实取消了其资格，但也造成了一定的负面影响。其次，部分教师和学生干部以个人标准干扰和影响贫困生的认定工作。这些因素的存在使资助工作出现“助而不需，需而不助”的现象，不仅浪费了国家的经费，而且会使国家和学校失去公信力。

资助认定过程缺乏标准。我国现有贫困生资助管理办法中并没有十分完善、科学的认定标准。一方面，高职院校对学生的资助依据主要体现在对家庭背景调查(是否单亲、多子女、残疾等)的定性描述上，无法给出准确的定量认定标准，认定结果往往存在主观性；另一方面，不同生源地经济发展水平也具有明显的差异，在其最低生活保障标准方面也会存在一定的差异。在贫困生的认定标准上缺乏一定的科学性和系统性，这使贫困生的认定结果容易出现偏差。

1.3 重物质补助，轻精神帮扶

学校对贫困生的资助往往注重在经济层面上帮助学生完成学业和生活，但在资助工作中发现，部分贫困生还存在如自卑、敏感、焦虑、抑郁等心理问题。有些学生因为担心被别人知道其家庭情况而放弃了申请；有的学生因为极强的虚荣心，为避免被其他同学看不起而过度消费；还有些学生由于自我封闭、社交恐惧而被其他学生孤立。无偿资助的助学模式容易使部分学生滋生惰性与依赖心理，不懂得感恩，缺乏自强不息的精神和自我成才的上进心。因此，不仅要对贫困生进行经济帮扶，更重要的还要对其进行精神帮扶。帮助他们释放精神压力，克服自卑心理，树立自信心，完善自我，融入班级，立足社会。

2 大数据技术是精准认定的有效手段

精准认定是学生资助的基础和前提，可以有效保证学生的认定材料真实可靠、认定标准科学规范、认定程序合理准确[3-4]。根据国家指导标准，采集和分析学生个体所在家庭的经济情况、职业状况、重大疾病情况、当地的最低生活保障线、高校所在地城市居民最低生活保障线、高校所在地学生学习生活基本费用保障线、高校资助资金和名额、收费水平等基础数据，可遴选出体现家庭经济困难程度的核心变量，计算指标权重，构建家庭经济困难学生认定和资助档次划分的量化指标体系。

大数据平台能够通过射频识别、传感器、网络分类搜索引擎等多种形式进行数据采集，通过合适的分析算法过滤伪造、偏差和异常数据，有效避免人为主观因素干扰，客观准确分析数据，真实反映事物本质，精准识别家庭经济困难学生及其困难程度。

2016年泰州职业技术学院与奥蓝公司合作将原奥蓝学生管理系统加以改进，以适应学院的具体情况。该系统对学生进行档案式管理，全面掌握学生的日常生活和学习情况，对新生入学后的校园卡消费、网络购物等数据实行动态监测。该系统能在第一时间发现因遭遇各种意外而致贫的非受助学生、瞒报虚报的“假困生”，实时调整资助对象，确保“扶真贫”，有效规避贫困证明法、综合评测判定法存在的随意性、主观性、经验性以及由此导致的资助误判和资助错配问题。

1) 对学生在校内日常消费数据的处理。由于目前高校均使用校园一卡通，资助管理部门可以通过校园一卡通管理中心获取全校学生在校内的消费数据，可测算出全校学生平均消费水平。将某一学生的日常消费与该标准对比即可基本反映该生的经济状况。如该学院已享受最高档国家助学金、“一滴水”交通协管助学金的学生林某仍申请一次性困难补助(一次性困难补助是为有家庭突发情况的学生而设立的困难补助)。学院通过奥蓝学生管理系统分析其一卡通消费数据，该生每月餐饮消费虽低于全院学生的平均水平，但其家庭并没有发生重大变故，学院拒绝其一次性困难补助申请，但为其提供学工处文员的助学岗位。为了杜绝部分“假”贫困生恶意降低校内消费，对于重点学生，还应结合班级学生的意见，如果调查属实，确实存在瞒报虚报的，撤消其已经获得的资助资格，追回已发放的助学金。

2) 对学生通讯及网络消费情况的了解。由于目前在校生绝大多数都使用校园通讯运营商的手机卡及网络，通过校园通讯运营商即可获取学生的通讯、网络使用情况，可以将其作为认定资助对象的参考指标。但应该注意的是，该指标跟日常消费的指标相比，其指标关联性不强，因此其权重不应过大，可以用来作为排除指标。当某位贫困生的通讯及网络消费、使用时长超过规定值后，须对其进行警告，严重者取消其资助资格。

3) 对学生违规违纪数据及学业状态数据的处理。学院各教室门口均设置了刷卡设施，学生上课均需刷卡。学院将记录的学生日常考勤情况、教务处提供的考试成绩等，提供给各院系，这些数据可以作为受助学生资格认定和退出的依据。

在奥蓝学生管理系统的支持下，学校结合实际情况和学生需求设计学生最为急需和易于接受的资助项目。如在入学时开设“绿色通道”“特困补助”等资助项目，帮助学生完成正常的入学工作，不让任何一名学生因为学费问题而失学；在校期间为其提供勤工助学岗位、学费减免、一次性困难补助等多种形式的资助；有家庭重大变故的学生还可以享受“爱心基金+一次性困难补助”政策；与实习用人单位协商，请他们为贫困生提供员工宿舍和伙食补贴等。多种形式的资助方式可以为学生顺利完成学业提供帮助。

3 大数据技术是网络诈骗及“校园贷”的防火墙

随着互联网及智能手机的普及，诈骗犯罪也搭上了互联网便车。犯罪分子借助高科技工具，运用网络改号方式及其它先进技术，通过电话、短信和网络，编造虚假信息，设置骗局，对受害者实施电信诈骗，给受害者的生命财产带来了巨大损害。贫困生由于社会经验少、抗风险能力弱，一旦遭遇网络诈骗，往往会造成严重的后果。高校可以通过大数据和“互联网+”技术对电信诈骗进行阻截，对危险的电信号码在接通前要加以提示，对大额资金的进出需要通过班主任或辅导员的二次确认才可以操作，这样可以有效减少贫困生遭遇网络诈骗的可能性。同时，对网络上类似“校园贷”等网站进行拦截和警示，并结合日常对学生相关账户数据的定期分析，及时发现，防止其陷入“校园贷”和传销陷阱。

4 勤工助学是学生成长成才的重要途径

学校通过大数据平台和勤工助学平台，结合学生的专业背景、兴趣爱好、性格特征等，设置校内勤工助学岗位，为贫困生提供合适的助学岗位，充分发挥勤工助学的“造血”功能。这样既可以减轻国家负担，又可以提高贫困生的生活水平，提高学生的创新创业能力，使他们可以更好地走向社会，适应将来的工作环境。助学岗位不局限于餐厅服务员、销售员、清洁员、图书馆管理员等低技术含量工作，还可以是与学生的专业和爱好相关联的岗位，如教师的教学助理、班级助理、科研助理等岗位，学校行政部门的文秘岗位，实验室的管理员和指导员岗位等。高技术含量的勤工助学岗位不仅可以为贫困生解决经济问题，而且能让学生通过工作学到更多的专业知识与技能，使其精神上得到更大的满足。相比于无偿资助，学生通过自身的劳动获得报酬来改变自己的生活，更容易让他们相信通过自身的努力能够改变自己的命运。

该校2013级建筑装饰工程技术专业的倪同学大一上学期就加入了装饰专业曹老师的设计团队，她从最初级的量房、中期的施工图设计、后期的效果图设计，循序渐进，慢慢步入正轨。她在上学期间就完成了很多项目，不仅从中得到了丰厚的报酬，而且学到了工作技能，获得了工作体验。这不仅没有影响她平时的学习成绩，还强化了学习效果，理论得到了运用，实践进一步巩固理论，其成绩排名稳居班级前列。更重要的是，在毕业短短两年时间内，其他学生刚刚完成从职场新人到技术骨干的转变，她已经由设计院技术骨干成为独立设计师，开始自主创业。

勤工助学平台应为学生提供多样的个性化岗位[4]。对家庭经济困难学生的课堂表现、学业成绩、图书借阅、公益活动参与，以及微博、微信、网评等行为数据进行分析，为岗位选择合适的学生。利用互评系统进行评价，对双方进行约束，保障双方的合法利益。平台还应根据岗位所需技能，为学生提供岗位培训，帮助学生尽快适应岗位需求。

5 资助平台的保障体系

大数据资助平台通过挖掘大量数据帮助学校精准识别家庭经济困难学生，减少学生因担心自己的隐私被暴露而放弃受助的可能性，可以防止学生陷入“校园贷”、网络传销和网络诈骗等恶性事件中[5]，可以为贫困学生提供个性化服务。但该平台存有大量学生信息，如果不重视或者不加以保护，将会造成个人信息的泄漏。因此，需要建立完善的大数据安全保障机制。