大数据背景下驻保高校大学生精准扶贫机制改革创新研究

李惠先 庞灵 王柳

摘   要：使用计算机科学中的数据分析和数据挖掘技术，在深入研究驻保高校关于扶贫工作的现状，进而对高校精准扶贫模式进行分析比较，剖析高校在扶贫工作中遇到的问题及制约因素，摒弃传统的扶贫机制理念，突破高校现有的扶贫模式，通过大数据技术采用符合既定目标的技术手段，借助“智慧校园”建设，构建集数据采集、存储、分析为一体的大数据精准筛选、甄别和定位模型。

关键词：大数据  精准扶贫  模式优化  数据挖掘

中图分类号：C913.7   文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）06（b）-0184-02

1  高校大学生精准扶贫工作现状分析

近年来，国家对高校中家庭经济困难学生资助力度越来越大，在2019年两会中，如何让扶贫更有效、更精准等系列话题成为热议。高校对大学生扶贫工作的研究，涵盖了精准扶贫的内涵、变迁、问题及路径选择。已有的研究仍存在研究形式少、范围窄和纬度单一等问题。关于大数据技术在精准扶贫中的应用研究还处于起步阶段。教育扶贫承载着“阻断贫困代际传递”的使命，贫困大学生作为家庭未来的希望，是完成脱贫的重要助力器。然而，在精准扶贫的大背景下，大学生资助各个环节的问题日渐显现，资助效率有待提升，如何维护公平以及提高精准扶贫的效率越来越为人们所关注。目前很多高校对贫困生的认定仅仅是学生提交材料，辅导员和班主任对学生进行调查，然后组织学生和教师成立认定小组，最终确定扶贫对象。在整个贫困生认定过程中，不仅存在贫困生认定模糊、识贫不准，而且对困难生的帮扶形式粗略、扶贫不细。因此，必须对高校扶贫创新模式给出理论和实证的研究，探索具有保定市特色的高校大学生扶贫模式，并提出具有对策建议和可行的架构体系。

2  高校大学生精准扶贫存在的问题

2.1 贫困生认定不精准

目前大多高校在贫困生认定工作中，仅仅通过学生提交材料，包括社区或村开具的贫困证明，学生提出申请，辅导员、班主任进行调查，班级组织成立认定小组，最终通过投票的方式确定扶贫对象。在整个的工作开展过程中，存再很多问题。首先，认定材料是学生本人提供，一些非贫困生有空可钻。其次，学校和学生生源地民生部门存在数据不共享等问题，学生不能真实地了解到学生家庭经济状况，因此很难把握好对资助对象贫困状况的全面了解。认定结束后还有可能会出现一些学生拿着贫困资助享受高昂的消费等情况。

2.2 帮扶形式粗略、扶贫不细

经调查研究，目前大部分高校在进行贫困生资助工作中存在帮扶形式粗略、扶贫不细等问题。学校在贫困生认定后，往往只是根据国家资助的一些政策进行资助，各学校乃至各系没有自己的一套具有本专业特色的资助方式。在资助形式上通常是平均用力、大水漫灌，不能根据学生的不同阶段、贫困不同类型、不同需求进行设计资助，资助方式不够科学合理，资助形式单一。

2.3 资助管理模式相对落后

目前大部分高校在资助管理模式还采用传统的人工模式阶段，即通过学校指标的分配、学生提出资助申请、院系经过审核、学校汇总等环节最终确定资助。这种资助管理模式不仅存在工作环节复杂、工作周期相对较长，更甚至存在认定管理识别不够准确等问题，尤其对于一些特殊问题的处理比较滞后。由于手工操作等存在的种种限制，对于后期贫困生的管理缺乏一定的长期跟踪和长期监管，在整个的资助管理过程中既不科学，又耗时耗力。

3  依托大数据技术，构建大学生资助管理系统

依托大数据技术，依据现有高校大学生资助政策，进一步实现资助管理便捷化、精准化管理，从而设计和研究一套大数据环境下的高校大学生资助管理系统。该系统分为大学生贫困生认定子系统和贫困生帮扶子系统。

3.1 贫困生认定子系统

贫困生认定子系统通过采集学生的家庭经济情况、学生入校时的一些基本信息、学生以往的资助信息、在校食堂消费情况、进出宿舍信息、图书馆阅读信息等相关信息建立学生专项书库，数据库通过对学生日常的信息通过大数据分析技术，从不同角度，通过横向与纵向客观地推行观察，通过对所有活动信息的采集、处理，找出需要资助的学生及其的不同贫困等级和不同需求，最后生成科学、精准的资助意见。

3.2 贫困生帮扶子系统

贫困生帮扶子系统，主要实现对贫困生进行更科学、更准确的帮扶。高校资助管理者可以利用大数据，依托学生家庭经济情况、专业情况、学习情况、心理健康情况等多方面信息，综合考虑学生的需求，有针对性地进行个性化的帮扶。高校可以对所有贫困生的需求进行统一分析，采取不同的资助形式进行资助，例如：高校可以通过各方关系搜集兼职实习岗位在资助平台进行发布，贫困生可以选择适合自己感兴趣岗位。构建帮扶管理系统实现对贫困生的培养教育管理以及对贫困生的监督根据管理。贫困生的培养教育管理库包含对勤工助学信息的存储、心理健康方面信息的管理、实物资助及资金资助等方面信息的管理、就业帮扶情况及措施管理等。实现长期监督跟踪机制，将贫困生日常数据、贫困毕业生跟踪数据等进行管理。

4  高校大学生精准扶贫机制完善创新

4.1 完善资助对象审查认定机制

高校大学生资助管理创新模式，通过利用大数据技术，实现高校各项资助的准确、无误处理。高校大学生资助管理全面实施信息化建设，提高学校扶贫工作的效率，简化贫困生资助认定的繁琐过程，给贫困生提供更加方便、快捷的服务，为贫困生提供勤工助学的岗位等。在大数据采集上，通过信息平台，采集学生公开性信息，包括学生入校时的一些基本信息、学生家庭信息、相关资助信息、在校食堂消费信息、进出宿舍信息、图书馆阅读信息等相关信息建立学生专项大数据库。通过对学生所有活动信息的采集、处理，确定需要资助的学生名单及其不同程度的贫困等级及其不同需求，最后生成科学、准确的资助意见。

4.2 建设大数据平台，加强管理，确保精准扶贫

构建以学生大数据为基础，实现高校学生管理精准扶贫大数据平台，积极推进驻保高校扶贫工作模式创新发展，以科学的理论体系，形成合理且操作性强的高校精准扶贫。通过研究大数据技术采用符合既定目标的研究技术等手段，借助该校“智慧校园”的建设，采用大数据及人工智能技术进行贫困生认定及资助工作。建立大数据技术及管理平台，在数据采集上，采集学生公开性信息，開发贫困生精准识别系统，构建数据采集、存储、分析为一体的大数据精准筛选、甄别和定位系统，及时、准确定位资助对象。

4.3 实现高校大学生管理智能化建设

大数据在教育教学管理中的应用还处于起步阶段，研究有助于推动大数据在教育领域的发展，有利于大数据技术在学生管理应用中落地。利用大数据技术推进高校教育精准扶贫工作，实现了贫困生“精准资助，应助尽助”，在党中央坚决打赢扶贫攻坚战全面建成小康社会总体部署下具有十分重要意义。再者，大数据技术应用于学生管理精准扶贫工作推进了教育创新改革，响应了习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时强调的实施大数据战略。推动大数据技术在教育领域的创新发展，让学生少跑腿、数据多跑路，不断提升服务均等化、普惠化、便捷化水平，助力高校精准扶贫。

参考文献

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