大数据背景下高校贫困生精准资助体系构建研究

■吕 莎／西北政法大学

高校作为思想活跃、知识密集、技术先进的前沿阵地，大数据思维和技术对高校的教育、管理和服务产生了深刻的影响。在大数据背景下，建立贫困生精准资助工作体系成为可能，运用科学有效的大数据技术手段，对于提高高校贫困生资助工作精准化水平，促进资助工作的科学性和实践性，实现“精准资助”奠定了重要基础。

一、相关概念界定

（一）大数据

大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。2011年5月，麦肯锡研究院发布《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》宣布大数据时代来临并给出大数据定义，大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。本文认为大数据不仅是一种有助于高校贫困生资助精准识别的技术，还是一种精准管理贫困生资助工作的手段，更是一种转变传统贫困生资助的思维方式。

（二）精准资助

2013年10月，习近平总书记到湖南湘西考察时做出了“实事求是、因地制宜、分类指导、精准扶贫”的重要指示，首次提出了“精准扶贫”的概念。2014年3月，习近平总书记参加两会代表团审议时强调，要实施精准扶贫，瞄准扶贫对象，进行重点施策。进一步阐释了精准扶贫理念。2015年6月，习近平总书记调研贵州省时强调要科学谋划好“十三五”时期扶贫开发工作，提出扶贫开发“贵在精准，重在精准，成败之举在于精准”，“精准扶贫”成为各界热议的关键词。

所谓“精准资助”是要为确保不让一个贫困生因家庭困难而失学，通过精准资助帮扶家庭经济困难学生，实现家庭经济困难学生资助全覆盖。精准资助有利于促进教育公平和社会公正，有利于促进学生教育和管理，运用大数据精准识别贫困生、精准资助、精准管理以及精准考核，大数据为高校贫困生资助工作提供了一个新的思路。

二、大数据对建立高校贫困生精准资助体系的重要性

2001年起，全国学生资助管理中心开始建立全国高校学生资助工作信息管理平台，逐步实现了中央、省级、高校三级学生资助工作及贷款学生信息的网络化管理。学生资助工作网站信息化建设取得了一定的成果。但是，同时也存在一些问题，比如信息系统相对独立，内容不统一，数据不开放，难以共享，信息化不完全等等。充分利用大数据技术，共建资源共享，构建精准识别的新模式，建立实时动态、及时、全面资助管理体系，具有重要的意义。

（一）大数据的技术价值

大数据的出现更多是基于两个方面：一是互联网使得数据产生量大大增加，有了现实的不同数据比对和处理的可能性。大数据时代下，数据资源是海量的，学校可以通过数据中心收集到学生的绝大部分信息，如选课及出勤率、图书借阅情况、消费及津贴数额、归寝时间甚至包括网站浏览、日志信息等；第二是计算能力大幅度提高，可以挖掘出更多学生的信息。高校可以充分利用机构优势有组织地通过对各类数据源的定位和连接，实现数据的采集、传输和汇聚。在数据采集来源及应用上大数据实时采集，面向所有个体，高度全面性和完整性，而传统数据则更倾向于诠释宏观、大体的学生管理状况，在这方面利用大数据可以更好的实现过程性、全面性管理。与过去样本分析不同，大数据时代我们可以掌握全样本，细致到一位学生的情况以及动态，从而更好的服务于高校贫困生精准资助工作。

（二）大数据的应用价值

大数据应用的对象是全部数据，学生在学校期间的一言一行，发生的所有事情，都可以被量化，用数据记录下来。不同于传统数据应用范围的随机样本或者随机分析法，大数据应用范围是全部样本、所有数据，数据量巨大，可以获得更加精确、有代表性的结果。拥有几乎全部的学生数据，负责贫困生资助工作的辅导员就可以跟踪、记录、处理与分析每一个人的数据，从不同角度、横向纵向观察比较学生数据的放方便便，实现个性化精准管理，帮助学校对学生进行全方位的评价，即主体多元化、内容多维化、方法多样化，使评价结果更为客观，促进了对学生的多元化评价。

三、高校学生资助工作的现状及存在问题分析

2007年5月，教育部下发了《国务院关于建立健全普通本科高校高等职业学校和中等职业学校家庭经济困难学生资助政策体系的意见》，明确提出要建立健全家庭经济困难学生资助体系，并详细论述了资助体系的重要意义、目标、原则和内容，表明着我国高校资助体系已逐步发展和完善。在实际工作中，贫困生资助工作也秉承公平公正原则，合理地分配资助资源，切实保证国家制定的各项高等学校资助政策和措施真正落实到家庭经济困难学生身上，但是，还存在以下问题：

（一）贫困生认定问题

目前，高校经济困难学生的认定基本流程为，由本人提出申请，学校依据“高等学校学生及家庭情况调查表”和家庭所在地民政部门出具的贫困证明了解其家庭经济状况，另外，为充分了解学生的日常消费情况等，班级部分同学对申请同学情况进行民主评议。认定的流程在实际操作层面往往存在较多问题。首先，由学生本人提出，但有些学生虽然家境困难，却因为自我认识的偏颇，害怕被同学瞧不起等因素，并未提出资助申请；相反少部分学生却因为相关利益的驱动，虽不贫困却向学校提出申请。这些情况造成了一些虚假申请。其次，认定材料审核环节发现目前民政部门出具的贫困证明公信力不佳，民政部门并未认真审核家庭经济情况，或者出于情面等提供不真实的贫困证明材料,这就给高校的贫困生认定增加了很大的难处。另外，高校面对来自全国各地不同贫困层次的申请学生时，往往也缺乏统一、科学的明确量化标准来界定“贫困生”。

（二）资助的内容和形式偏于简单

高校资助育人工作的基础首先是帮助学生顺利完成学业，高校现有的“奖、勤、补、助、贷、减（免）”相结合的、多元化的资助体系，较好地解决了家庭经济困难学生最迫切、最基础的生存问题，保证学生安心完成学业，无经济方面的后顾之忧。但事实上，家庭经济困难学生所面临的往往不仅仅是经济窘迫的问题，还会有因贫困而带来的对学生自卑、焦虑、孤僻、交际困难等心理，这些心理或者能力层面的问题也同样制约着学生今后的发展。

（三）资助育人工作的成效不明显

资助工作的成效反馈可以直接体现高校资助的价值，彰显高等教育的公平性，显著有效的成效反馈可以促进资助的有效性，最大发挥工作的实效。在“精准扶贫”视角下，高校资助育人工作的评价机制应以资助对象学生为出发点和落脚点，关注个体的成长发展，以人为本，呈现高校资助育人工作的意义所在。这点在目前高校资助育人工作成效反馈机制上并不明显。

四、大数据背景下高校贫困生精准资助体系构建的出路分析

高校必须充分利用各种数据技术来完善贫困生认定机制，建立信息化动态贫困生数据库，提升贫困生的综合素质，达到资助与育人的目的，从而有针对性地做好贫困生资助工作。

（一）完善贫困生认定体系，构建贫困生动态数据库

1、完善贫困生认定体系

科学认定贫困生是高校做好贫困生资助工作的前提。高校有必要建立一套规范的、可量化的贫困生认定体系，可采取定性与定量相结合的方法。利用大数据技术收集分析贫困生在校期间生活、学习消费情况、所在家庭消费情况以及不同学生所在地区经济状况的变化情况，结合当地民政部门出具的证明和师生的民主评议，综合判断学生的实际困难程度，进而对提出申请的学生进行全面认定。

2、建立规范的动态贫困生档案

部分贫困生的贫困程度在不同时期可能会有所不同，如遭遇突发事件、遭受自然灾害等，高校如果不能及时掌握这些数据，就不能科学、合理地分配各种资助金。因此，高校建立贫困生动态数据库必须紧密结合不同地区经济发展水平和贫困生的家庭经济变化情况，在动态更新原有贫困生的经济状况的同时，及时增加“新”贫困生，便于高校更全面、更客观、更有针对性地开展资助工作。

（二）强化育人功能，构建贫困生发展性资助体系

1、加强宣传教育，充分发挥优秀贫困生的引领示范作用

高校可以举办优秀贫困生事迹报告会，一方面，可以鼓励贫困生能够摆脱精神贫困，全身心的投入到学习、生活当中来，立志成才；另一方面，可以锻炼和培育大学生吃苦耐劳、永不言弃的精神，让更多的同学了解优秀贫困生的先进事迹，并积极向他们学习。

2、加强对贫困生的诚信感恩教育

对贫困生的诚信感恩教育需要靠家庭、学校、社会诸方面密切配合。一方面，高校可通过讲座、座谈会、诚信征文等方式大力开展诚信教育活动，教育和引导贫困生把诚信原则作为为人处世的第一准则；另一方面，建立网络预警机制，设立公共邮箱、举报电话，学生可以随时检举、揭发恶意欠费、肆意浪费等不诚信行为，一经查实要给予通报批评，记入其诚信档案，并取消其评优评奖和获得资助的资格。高校只有建立严格的诚信教育体制，才能提高大学生的诚信素质，杜绝各种不诚信现象的发生。

（三）强化大数据意识，构建对贫困生的个性化指导体系

1、深入挖掘贫困生数据

在大数据时代，每位学生的学习、生活情况等都可以用数据记录并保存下来，如课程选择、网络消费、校园卡使用情况。高校教师必须充分了解贫困生的需求，以便个性化地服务于其成长成才，通过整合、挖掘和分析贫困生的相关数据，进而分析他们的行为。这就要考虑如何在大量的信息数据中去粗取精、去伪存真，如何科学地存储筛选后的贫困生信息数据。

2、促进贫困生身心发展

积极引导贫困生塑造良好的品德和健全的人格，更好地完成立德树人的根本任务。一方面，主动接近贫困生，深入宿舍、班级及时了解他们学习和生活状况，以他们乐于接受的方式进行沟通交流，逐渐得到他们的认同；另一方面，充分利用微博、微信、博客、QQ 等网络个人空间，定期开展网上谈心交流活动，以获得更多、更直观的信息数据，发现隐患及时处理，促进贫困生身心健康发展。

［1］孙婷,张军,曹林林.大数据背景下建立精准学生资助工作机制刍议［J］.教育教学论坛,2016(12).

［2］吴巧玉.浅析大数据时代家庭经济困难学生认定新模式［J］.商,2015(09).

［3］彭飞霞.基于大数据的高校精准扶贫机制建设［J］.教育与职业,2016(11).

［4］张楠.“精准扶贫”视角下的高校资助育人工作［J］.科技视界,2016(07).

［5］张远航.论高校家庭经济困难学生的精准资助［J］.思想理论教育实践研究,2016(01).