大数据时代下高校资助工作精准化的困境与对策

肖亚楠　王成　王天

摘  要：随着信息技术的快速发展，高校建设数字校园的力度不断加大，大数据在高等教育中的应用也越来越广。探索建立大数据时代下的数字化、动态化的资助工作体系，可实现从认定、帮扶、管理到育人的精准化，但在大数据视域下开展精准资助工作，还存在着诸多应用困境，高校资助工作者应重视数据搜集、搭建数据平台、提高数据素养、强化数据保护，切实提高运用大数据开展精准资助的实效性。

关键词：大数据;高校精准资助;应用困境;对策

中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2019）15-0118-03

Abstract： With the rapid development of information technology， efforts to build digital campuses in universities have been intensified， big data has been increasingly applied in higher education. To explore and establish a digital and dynamic funding system in the era of big data， realize the precision from identification， help， management to education， however， there are still many difficulties in the application of precise funding from the perspective of big data. University financial aid workers should pay attention to data collection， build data platform， improve data literacy， strengthen data protection， and practically improve the effectiveness of using big data to carry out accurate financial aid.

Keywords： big data; precise funding of university; applied dilemma; strategy

引言

隨着信息技术的飞速进步，人类社会开始迈入大数据时代，大数据正逐渐成为促进经济社会发展和变革的新引擎。习近平总书记强调：“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，实施国家大数据战略加快建设数字中国。”大数据的快速发展为高校资助工作提供了有力的数据支持，借助大数据技术，实现高校资助工作精准化，不仅是贯彻落实国家“精准扶贫”战略思想在高等教育领域的集中体现，也是全面推进资助育人的必然要求。但是在大数据热背后，我们也应该认识到，当前高校运用大数据开展资助工作精准化方面尚处于摸索与起步阶段，在数据资源整合、数据价值挖掘、资助工作者数据素养培养等方面存在难点。面对大数据带来的机遇，高校应该主动应对，冷静思考，努力打破妨碍大数据应用的桎梏，探索精准资助新路径，提高资助育人的实效性。

一、运用大数据开展精准资助的现实意义

个性化、概率预测和反馈是大数据在教育领域有效发挥作用带来的三种重要的变化[1]，因此，依托大数据开展精准资助工作，具有以下价值和意义：

（一）贫困生认定精准化

精准认定贫困生是实现精准资助的前提，传统贫困生认定主要依靠民主评议小组根据学生所填的《家庭经济困难学生认定申请表》和学生日常消费行为进行判断，存在获取信息片面的问题，难以保证认定的客观性、公平性。而在大数据时代下，每个学生都是数据的制造者，基于海量数据进行前瞻性预测是大数据的核心价值[3]。学校可根据学生校园卡消费记录、门禁、娱乐消费等数据，并与扶贫、银行、民政等部门数据有机结合，建立能反映学生真实生活情况的“画像”，制定贫困生认定定量标准，判断学生是否符合贫困生条件，实现贫困生认定的精准化，同时也能体现学校资助育人的人性化关怀。

（二）贫困生帮扶精准化

贫困生致贫原因各不相同，如地域因素、子女众多、因病致贫、意外事故致贫等，贫困程度也有所差别，相应的帮扶政策需要进行分类，帮扶力度也要进行分级。在大数据视域下，根据搜集到学生数据，分析学生实际需求，实行差异化资助，有利于实现“精准滴灌”式资助。运用大数据，构建细化分级资助模式，根据学生贫困程度，发放满足学生需要的奖助学金和生活用品;根据学生特点安排勤工助学岗位，不仅促进学生发挥特长，还能减轻学生家庭负担。依托大数据，可为学生量身打造出适应学生需求的资助工作体系，有利于实现贫困生帮扶的精准化。

（三）资助工作管理精准化

规范化的资助管理系统是促进资助工作公平公正的坚实保障。依托大数据技术，高校资助中心可建立涵盖贫困生认定、分级分类资助、跟踪反馈、榜样示范的全程动态化的资助管理系统，实现对资助工作的科学化管理。运用物联网、“互联网+”技术，搜集学生数据，及时更新学生的家庭经济情况、在校消费情况、学业表现情况、参与活动情况，描绘反映学生真实情况的“画像”。利用大数据分析技术，实时监测学生有无因意外事故致贫的情况，建立资助动态预警机制，及时调整资助力度和资助方式，以便实现资助育人的及时预警和科学决策。信息化的资助管理平台，有利于构建资助对象、资助标准、资金分配、资金发放的协调联动的精准资助工作体系，提高资助工作效率。

（四）资助育人精准化

育人是资助工作的根本出发点，在大数据技术支持下，可建立“扶困-育人-成才-回馈”的资助育人良性闭环。基于学生日常行为信息描绘的“画像”，精准识别学生需求，可依托网络平台实现隐形资助，于无形中帮助困难学生，实现“润物细无声”式资助。准确把握学生行为、思想动态，如学生有无铺张浪费情况、学生学业表现是否达标等，针对性的开展思想政治教育工作，将物质帮助和思政教育相结合，促进学生成长成才。按照学生特点提供相应的助学岗位，拓展学生能力，促进学生全面发展。大力宣传优秀学生事迹，建立有效的精神激励机制，形成良好示范效应，激励更多学生成长成才。依托大数据技术开展资助育人，有利于提高育人的精准性和实效性。

二、运用大数据开展精准资助的应用困境

大数据的快速发展，为新时代的思想政治教育提供了新思路，更为高校资助育人工作提供了新途径，但在大数据热中也应该有冷思考，我们应该认识到，当前高校运用大数据开展资助育人尚存在诸多难点，高校需要努力打破妨碍大数据应用的桎梏，开辟精准资助新局面。

（一）数据资源欠整合

数据是运用大数据技术进行精准资助的前提。当前高校虽积极推进数字校园的建设，但是学校各部门之间仍存在数据壁垒，尚未形成合力，未能实现数据的互联互通，大多数高校尚未搭建起切实有效的大数据平台。当前只有复旦大学等少数几所高校已建起大数据平台并应用于学生日常管理工作中[1]。高校各部门之间数据共享、资源整合涉及部门利益，各部门虽掌握大量学生的数据，但由于缺乏专门的领导机构和统筹协调，不愿意与其他部门共享，加大了数据收集、整合的难度，导致运用数据开展资助育人工作时出现各自为戰的状态，既是对丰富的数据资源的浪费，也无法充分发挥出大数据的优势。

（二）数据素养待提高

数据素养概念是对媒介素养、信息素养等概念的一种延续和扩展，通常包括以下五个方面的维度：对数据的敏感性、数据的收集能力、数据的分析、处理能力、利用数据进行决策的能力、对数据的批判性思维[3]。高校资助工作者的数据素养直接影响着运用大数据进行精准资助的实际效果。但是，在当前运用大数据开展精准资助工作对大多数资助工作者仍是一个崭新的课题，大部分高校资助工作者仍停留在传统的“定性认定”、“大水漫灌”等思维模式中，运用大数据创新工作的思维意识尚未完全建立、拓展新途径的工作技能尚未完全掌握、数据素养仍有待加强，还不能充分发挥出大数据的优势。

（三）“数据暴力”难破解

大数据是一把双刃剑，海量的数据在给资助工作者研究学生行为、思想特点提供有利条件的同时，也会掩盖很多反映学生个性的数据。大数据时代，真正对我们有用的不是大数据本身，而是隐藏在其背后的各种信息资源，然而这些信息资源相对于巨量的数据总体，可谓是凤毛麟角。从这个角度来看，大量的数据堆积其实形成了“数据垃圾”。大数据简化了对数据差异性的认知，在巨量的数据面前，许多能反映学生个性特征的数据在大数据“霸权”面前会成为无足轻重的牺牲品，导致依托大数据建立的学生“画像”不能真实反映学生的个性化特点，在进行精准认定时存在偏差，以致于出现帮扶和育人不精准的问题。多源数据之间的交互动态性使大数据变得异常复杂，目前，只有少数人能够处理这种复杂的大数据，易导致“数据暴力”。

（四）数据信息易泄露

大数据具有容量大、多样性、生成速度快、隐藏价值高的特点[4]。随着数据体量的增大和数据的集中，对海量数据进行安全防护变得愈加困难，数据的大量汇集和集中存储不可避免地增加了用户数据的泄露风险。大数据的背后隐藏着很多与学生相关的有价值信息，集合学生海量信息的大数据平台，存在着被入侵的风险。若大数据平台安全保护级别较低，极易导致数据泄露，使学生信息被不法分子所用。高校资助工作者还存在着数据安全保护意识不强的问题，如果只依赖数据来推断学生行为，不经深思熟虑地去运用和扩散数据，极易导致学生信息的泄露。

三、运用大数据开展精准资助的对策建议

大数据在高等教育领域的的运用尚处于摸索和起步阶段，应用大数据技术落实高校的“精准扶贫”还存在诸多难点，高校资助工作者应不断提高自身数据素养，重视数据搜集与获取，搭建切实有效的数据融合平台，着力打破阻碍大数据应用的桎梏。

（一）重视数据搜集，保证“源头活水”

数据是信息的来源，数据的搜集是实施大数据技术的基础，没有数据，运用大数据开展精准资助将成为“无源之水”。高校资助工作者要重视数据采集，保证“源头活水”。一方面，要积极拓展数据渠道，保证数据搜集的广度。高校资助工作者应尽可能获取能够反映学生方方面面的数据，不断拓展数据的维度，以描绘出全面反映学生真实情况的多维“画像”，如“消费画像”、“学习画像”、“思想画像”、“运动画像”等，为开展精准资助提供依据，检验资助育人的效果。另一方面，坚持做到数据聚焦，保证数据搜集深度。资助工作者在搜集数据的过程中，注意对数据进行甄别，仔细筛选能够反映学生真实情况的数据，防止出现数据暴力。面对网络活动日益活跃的大学生，需要资助工作者拥有一双“慧眼”，识别有效数据，才能真正掌握学生情况，评估育人效果。

（二）搭建数据平台，消除“数据壁垒”

运用大数据探索高校精准资助的新思路、新途径，需要高校完善制度建设，建立长效机制，这是应用大数据开展精准资助的必要保障。首先，学校应制定相应的规章制度，规范大数据的搜集、处理、管理过程，将大数据使用纳入到学校发展的长期规划中，并给予一定的政策优惠、经费补贴和人才支持，制定详细的大数据发展应用规划。其次，高校应成立专门的领导机构，统筹管理大数据的整合，如可由学工部门牵头，联合教务、网络中心、后勤、保卫等部门成立大数据中心，专门负责数据的搜集，并及时与民政、扶贫、银行、医保等反映学生家庭实际情况的数据保持贯通，实现资源共享，从而改善学校各部门之间“各自为战”的问题，消除“数据壁垒”，形成覆盖全员的“立体式”大数据，搭建切实有效的大数据平台。

（三）树立数据意识，提高数据素养

高校资助工作者的数据素养直接影响着运用大数据开展精准资助的效果。作为高校资助工作者，应积极树立数据意识，不断提高数据素养。一方面，要以积极、开放的心态接受大数据，认识大数据，养成运用大数据开展精准资助的思维模式。另一方面，要自觉主动的提升数据素养，不断接触新事物、学习新方法，善于用敏锐的眼光捕捉数据、用灵活的方式处理数据、用批判性思维运用数据。从高校层面来讲，需要对资助工作者开展工作技能和数据素养的系统培训，如通过开展经验交流沙龙、工作案例分享等活动，着力提高高校资助工作者的数据收集和处理能力，不断提升资助工作者的数据素养和工作技能，进而充分释放大数据在高校精准资助工作中的价值潜力。

（四）强化数据保护，筑牢安全防线

大数据在为高校资助工作带来了新理念、新途径的同时，也带来了更多的数据安全风险。高校数据都涉及学生隐私，数据泄露会给学生造成极大困扰，高校资助工作者应清醒认识到保障数据安全的重要性，制定安全的防范措施，筑牢数据安全防线。高校应加强顶层设计，建立坚实保障。结合大数据与云计算等技术，建立安全高效的数据存储体系，按照数据价值，明确重点保护对象，强化对敏感监控管理，出台管理办法，形成从数据产生、存储、处理到应用的完整保护链条。明确搜集主体，固化数据源头，实施有源可查、有责必究的管理制度。及时更新数据，确保数据新鲜，及时清除过时、无用的数据，防止垃圾信息泛滥，避免安全隐患，确保高校数据不流失，学生信息不泄露。

参考文献：

[1]陈晓华.复旦大学推出首个中国高校社会科学数据平台[EB/OL].http：//news.fudan.edu.cn/2014/1229/37794.html.

[2]赵中建，张燕南.与大数据同行的学习与教育——《大数据时代》作者舍恩伯格教授和库克耶先生访谈[J].全球教育展望，2014（12）.

[3]郝媛玲，沈婷婷.数据素养及其培养机制的构建与策略思考[J].情报理论与实践，2016，39（1）：58-63.

[4]胡树祥，谢玉进.大数据时代的网络思想政治教育[J].思想政治教育研究，2013（6）.