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大数据在高校精准资助政策中的应用研究

2019-05-24孙维佳

无线互联科技 2019年1期
关键词:精准扶贫大数据

孙维佳

摘 要:我国资助政策的落实实施已经步入第十一个春秋,2016年,國家在学生资助政策的落实上实行精准扶贫,2017年,国家明确提出要保护困难生的隐私,如何让该得到资助的学生得到相应的资助,互联网进入大数据时代后,数据的使用促进了资助体系的完善和资助政策的健全。文章以南京城市职业学院为例,研究了大数据在高校精准资助政策中的应用。

关键词:精准扶贫;大数据;困难生;一站式服务平台

2013年11月,习近平总书记在湖南湘西花垣县十八洞村考察时首次提出了“精准扶贫”,强调扶贫要实事求是,因地制宜。要精准扶贫,切忌喊口号,也不要好高骛远。2016年秋季,国家在学生资助政策的落实上实行精准扶贫,为建档立卡的困难生减轻经济压力,2017年新年,国家再次就资助政策发声“不得公开学生困难情况”,出于对困难生隐私的保护,传统的“摆条件得资助”的评定方式被否定,那么,如何让该得到资助的学生得到相应的资助呢?10年前这或许是个难题,10年后,因为互联网成了生活和社会的必备,自媒体的飞速发展,网络使世界变得既大又小,在互联网造就的大环境下,“大数据”成为热词,被越来越多地关注及应用,这也使得资助工作在政策落实中有了新的有的放矢的助力。

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通信等行业存在已有时日,对普通人来说,曾经陌生的“大数据”却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。如果能将大数据运用到资助工作中,可以在加大资助力度、扩大覆盖面的同时,让资助更加有的放矢。

1 实践大数据化背景下精准资助的原因

笔者从事学生资助工作近10年,几乎是与我国资助工作共同成长起来的,笔者工作的南京城市职业学院自2006年被江苏省政府批准成立以来,一切从零开始,资助工作亦从无到有,从一盒盒纸质申请材料的递交和审核到用全面使用资助管理工作平台,10年的轨迹是对资助工作的不断推进和总结。多年来,虽然资助工作的条件和手段在进化、资助体系在完善、资助力度在加强,但是在资助政策的落实过程中,总有不尽如人意的地方,可以更上一层楼。在多年资助工作的开展中,“普遍撒网”和“人的因素”使得资助政策在实际落实中的效用衰减,从国家到地方到高校,总是希望通过不断加大资助力度,拓展资助面来使更多的学生享受资助政策,这种广撒网完成指标的做法虽说是对困难生的爱的体现,却也是吃“大锅饭”。而奖助学金的评定中人为因素的干扰导致资助政策在落实过程中不能做到公开、公平、公正的帕累托最优,学生与老师间的关系影响着奖助学金评定过程中学生获得的机会和概率。多年来的实践使得资助体系的完善到达一个瓶颈,迫切需要开辟新的工作路径,让资助工作更显正面效应。

2 大数据化背景下精准资助的具体做法

2.1 建立家庭经济困难学生量化指标体系

2007年,秉着“不让一个学生因贫辍学”的宗旨,我国制定了资助政策,自始至终要求政策落实时讲“三公”,然而资助政策的落实要公开、公平、公正,这不是评定者说了算的,还要被评定者认可,在历年的工作中,对困难生的认定和等级的划分,往往就凭地方民政部门的章,盖的章越多、级别越高,那么被定的困难等级就越高,能申请到的资助金额就越高,这无疑会让盖不到章但又确实需要资助的学生心寒。且在实际操作过程中,辅导员的人为因素影响较大,有的辅导员对于跟自己关系好的学生,给予的受助机会就多;有的辅导员生怕评定结果引起学生的不满,害怕担责,为了平息学生的情绪,让大家把家里的情况公开摆出来,就在评定的那几天困难生“以穷为荣”。为了改变这种状况,让各项资助工作的评定过程更趋合理,2016年起,经过近一年时间的论证,2018年,南京城市职业学院构建了家庭经济困难学生量化指标体系,将之纳入困难生的认定办法,将学生自然情况、生源地、家庭成员情况、家庭收入、致贫原因等条件纳入体系中,通过量化分值进行排序,将全民评审、人人过堂“比穷”变为由二级学院领导、辅导员、班委和学生代表组成的考评小组评议,结合学生递交的材料,进行困难生认定和等级划分,尽可能做到最大限度体现公开、公平、公正原则,把资助给真正需要资助的学生[1]。

2.2 大数据时代隐性资助扶贫解困

资助10年,奋斗在资助工作第一线的同志几乎有统一的认知—多年的资助工作呈现出一种现象:“部分困难学生因为怕被嘲笑不愿申请资助”,似乎申请国家助学贷款、拿了助学金就会暴露自己家庭经济的窘境,就会在同学们面前抬不起头,这样的自卑心理把他们人为地阻隔在助学贷款和助学金的门外,看着他们每顿饭就吃一个素菜,甚至是买一个馒头就着免费汤吃,辅导员会着急,会一个个私下谈话动员他们申请助学贷款和助学金,鼓励他们正视贫穷,自强自立。收效是有,但工作难度大,学生的抵触情绪依然有。出于对学生的关爱,南京城市职业学院自2008年开始启动困难生信息数字化管理,建立了电子困难生库,要求辅导员对库中困难生信息实时更新,2016年秋季学期开始,学校困难生库和省厅困难生认定系统并行。在大数据时代,学校将困难生信息、学生心理普查信息和职业生涯规划进行联动,对学生实施物质和心理的精准资助。如通过财务系统反馈的学生饭卡充值使用情况,将每年校内小商户的定额捐赠用于最困难的5名学生,在每年的12月对困难生进行伙食补贴,当饭卡中突然多出几百块钱,学生纷纷问辅导员“这是圣诞礼物吗?”,可爱的问话表达出学生的惊喜,也让学校欣慰,利用大数据进行困难补助的发放,规避辅导员的“人情”,也避免了学生申请时的犹豫,同时也符合国家“不许比穷”的要求。再如学校每年对学生的心理普查数据进行分析,数据异常的学生会被挑出进行重点关注,在这部分学生中就有因为家庭经济情况不好,对性格、人际交往等产生影响的,对于这类学生,除了学校组织的全校范围内的心理健康活动外,还有朋辈心理、一对一的关注和心理咨询,让他们明白“出身不可选择,命运可以改变”。在国家倡导创新创业的大背景下,学校针对困难生群体的职业生涯规划便不单单考虑竞赛、升学、就业,而是在每一步中都将学生及其家庭的经济状况纳入考量,如对于同样有升学渴望的困难生,学校可能会偏向建议其参加自考,从经济上来说,自考获得更高层次的学历比专转本后上本科要付出的金钱少得多,并且一样可以一步步深造下去[2]。

2.3 大数据全面迈进时代的到来

2018年,南京城市职业学院搭建了网上一站式服务平台,这是各高校已有的一站式服务窗口的虚拟化构建,最直接的好处是解放了人力,不用再浪费时间、空间、人员去守株待兔等着学生来办事。一台电脑或者一部手机,在任何地方、任何时间都可以申请办理在校期间的各种事项。通过这个平台,学生被录取后便已经融入学校的生活,通过平台进行绿色通道申请的学生在第一时间成为被关注的困难生群体,直接影响开学后国家助学金的下放名额以及勤工助学岗位的安排。除了已成常态使用的教务系统、学生管理系统、资助管理系统、心理普查系统、困难生库被拖入网上一站式服务平台外,教学系统、宿舍管理系统和人脸识别系统也新加入其中,这意味着对学生的奖励和惩罚都可以通过这个平台实现。以学校的文件制度为准绳,依托数字化系统、后台大数据,对学生的言行举止进行约束,培养学生的意識:学生的本职工作是学习,资助不是无条件的,国家法度、校纪校规是为人为学生的底线。

2017年12月8日,习近平总书记在主持实施国家大数据战略第二次集体学习时强调:“大数据发展日新月异,我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动,深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响,分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题,推动实施国家大数据战略,加快完善数字基础设施,推进数据资源整合和开放共享,保障数据安全,加快建设数字中国,更好地服务我国经济社会发展和人民生活改善。”1978年,半导体对中国人来说都是稀罕物,2018年,中国的发展已经为世界所忌惮。40年,“互联网+”让多少传统产业或被淘汰或焕发新机。现实让我们不得不正视互联网、大数据的力量,习近平总书记,指出要运用大数据促进保障和改善民生,要坚持以人民为中心的发展思想,推进“互联网+教育”“互联网+医疗”“互联网+文化”等,要加强精准扶贫、生态环境领域的大数据运用,为打赢脱贫攻坚战助力,为加快改善生态环境助力。因而,学会使用大数据,通过大数据让资助工作再上一个台阶,开拓新的局面是摆在每个资助人面前的现实课题。

[参考文献]

[1]徐炜,张阳.发展性资助视角下高校受资助学生的多层次指导与培育对策研究[J].黑龙江畜牧兽医,2016(4):196-198.

[2]廖述平,张丽红.基于学生发展的高校资助绩效评价研究[J].高教探索,2016(4):20-25,53.

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