大数据视角下资助精准化的实现路径探析

董亚楠 张乐涵

摘要：精准资助包括对家庭经济困难生的精准认定、精准帮扶以及对受助对象的动态管理、精准育人。资助工作的精准与否关系到教育的公平、公正。传统的资助模式正面临资助对象难以精准认定、资助分配缺乏科学的依据、资助管理效率低下、资助育人功能缺位等发展困境。大数据时代的来临，为实现精准资助提供了新途径。文章从大数据概念和大数据与精准资助契合两个方面入手，从大数据技术与精准资助有机结合的视角，深入探讨资助精准化实现思路，促进大数据在资助工作中的全面应用，实现精准资助，保障贫困学生成长成才。

关键词：大数据;精准化资助;资助育人功能

20世纪90年代，大数据这一概念最早被提出，它具有数量大、速度快、价值高等特征。大数据时代，人们可以运用大数据技术对不同类型的数据进行全面收集、系统整合、科学分析，帮助决策者作出更快更具价值、更科学的决策。

国务院颁布的《关于建立健全普通高校、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》（2007年）已实施十余年，期间政府推出了一系列的决策和部署，不断完善资助工作体制机制，确保了家庭经济困难学生顺利入学、完成学业。习近平总书记在十九大报告中对扶贫工作做出新部署，要求扶贫工作要从"精准"、"真脱贫"、"脱真贫"上下功夫。高校资助工作是国家扶贫工作的重要组成，必须重视。报告对扶贫工作的新要求也为精准化资助指明了方向。在大数据时代下，运用大数据思维和技术，科学整合资助对象的行为数据，为实现精准认定、精准分配、精准管理，进而实现精准资助、全面准确落实党和国家的政策要求奠定了重要基础。

一、大数据技术的应用和价值所在

在互联网蓬勃发展的时代，应用大数据采集、整合、处理数据信息，助力决策者提出更科学、更有效的解决方案，已成为一种趋势。大数据正在改变人们的生活结构，他提升了人们生活的便捷度，让生活更加智能化、智慧化。作为人才培养和进行科学研究的重要机构，高校必然置身在大数据环境中，其各方面工作的运行也必然受到大数据因素的影响。高校资助工作也被称为教育领域的“扶贫”，目的是帮助家庭经济困难学生减轻经济负担，坚定信心，顺利完成学业，实现人生目标。如何通过大数据提升资助工作的实效性，实现精准化资助，达到育人效果，是一个值得深入研究的内容。

二、精准资助的内涵及面临的困境

结合当前资助工作的实际，精准资助工作即是首先能够精准确定资助对象，在此基础上，针对不同类型的资助对象的个性化特点和需求，能够“因材施教”，给予更有效的资助方式，最大程度地发挥资助项目的效能，帮助真正的困难学生享有接受高等教育的机会，顺利完成学业，促进实现教育的公平公正。現行的高校资助工作的体系结构完善，资助力度较大，在保障所有家庭经济困难学生顺利完成学业，享受公平的受教育机会等方面发挥着重要作用。但是，在实际工作中，实现资助对象的精准识别，资助项目的精准匹配，资助管理的高效运转，资助工作的育人价值的目标等方面依然任重而道远，也是当前精准资助工作面临的困境。

（一）资助对象难以精准认定

当前的资助工作中，家庭经济困难学生的认定方式主要依靠“线下+线上”的方式，线下主要包括学生本人提交的由学生家庭所在地相关职能部门出具的学生家庭经济贫困证明材料，这也是家庭经济困难生认定的基本依据。线上包括贫困生认定系统根据学生家庭所在地、家庭成员健康状况等指标所给定的固定分值，同时包括周边同学对学生的消费情况的评分、以及辅导员对学生家庭经济状况的评分。而学生的困难等级取决于各指标的加权值。这种认定方式在高校中应用广泛，但也存在诸多问题。比如，学生生源地区的部门职能部门工作人员把关不严，在未经核实的情况下，出具可信度不高的经济困难证明材料，而高校审核工作存在只认公章不认人的现象，同时辅导员和周边同学对学生的家庭状况了解不多，仅凭主观经验或客观信息来评判，没有科学化的方法，直接导致认定不准确，难以做到困难学生“一个都不能少”、非困难学生“一个都不能多”。同时，随着社会经济的飞速发展，家庭经济困难学生的居住地、收入来源、健康状况等认定指标也日趋多样复杂化，单纯地根据学生提交的家庭经济证明材料，无法对当前学生真实的家庭经济情况进行核实，使得精准认定工作困难重重，最终难以实现教育的公平、公正。

（二）资助项目分配缺乏科学的依据

当前高校的资助工作主要由各院系的辅导员老师负责，资助项目的分配方案也主要由他们统筹。在具体的执行过程中，一般会根据学生的困难生等级、学生档案中的家庭基本信息、困难生的受资助情况等几个方面进行主观分配。不难发现，在操作过程中，个人主观意愿层面的分配方案占主导作用，缺乏科学的合理的分配方案做支撑，这必然会导致分配不合理。同时，这种主观意愿主导的分配也缺乏必要的监督和反馈机制。另一方面，由于资助项目类型多、数量大，为了避免出现“漏评”、“错评”等工作失误，部分辅导员采取了平均分配的办法。但由于贫困学生的家庭致困原因不同，个人的发展性需求也是多种多样。这种平均分配的方式无法满足困难生的真实需求，难以做到各取所需，因人资助，无法做到重点对象重点资助，必然影响资助工作的公平、公正。

（三）资助管理效率有待提高

学生的家庭经济数据信息具有多源性，其认定也是基于这些数据，他们可能来自于校内外不同部门、不同机构的系统，包括学生的在校生活消费信息由后勤服务部门管理，学业成绩等教务信息由学校教务部门管理，获奖荣誉等信息由学生工作部门管理;学生的家庭实际情况由家庭所在地的政府部门负责。不同的系统标准不一，运行相对独立，部门之间的信息共享开放度也不够，对接功能不健全。在这种情况下，精准认定难以及时准确获取需要的信息，工作存在困难重重。此外，众多高校的贫困生认定工作频率为每学年或者每学期一次，使得工作中无法及时发现家庭遭遇突发事件造成生活困难的学生，也无法及时发现家庭状况突然好转的受助学生，使得工作未能实时动态调整受助学生群体，资助管理工作效率低下。

（四）资助工作的育人功能存在缺位

教育部在《高校思想政治工作质量提升工程实施纲要》（2017年）中，明确将资助育人纳入“十大”育人体系，要求构建资助育人提升体系。《纲要》同时要求将学生扶贫与扶志相结合，构建物质帮助、道德浸润、能力拓展、精神激励有效融合的资助育人长效机制。高校将立德树人作为根本任务，资助工作的开展也必须紧紧围绕这一任务。现有的资助工作政策、资助工作制度愈加健全，资助项目数量、资助金额也逐年递增，因家庭经济困难而失学的学生逐年减少。但是，我们发现，家庭经济困难学生在思想、心理、人际交往等方面存在重重困难，如自我否定、缺乏自信、自卑、无助等，他们更加需要精神层面的帮助。而在实际工作中，辅导员一般能够按照文件要求，本着公平公正的原则，为家庭经济困难学生合理发放资助金额，全力帮助他们解决经济上的困难。这种工作方式虽有助于缓解学生的经济压力，但工作中的人文关怀有所欠缺，没有融入到资助工作的全过程，忽略了他们心理方面的需求，影响了资助育人工作效果的实现。另一方面，在获得生源地助学贷款的学生中，由于个人原因不同，存在不及时还款或者不还款的行为，造成了被动违约或主动违约，该行为体现了学生的诚信意识和责任意识存在缺失，资助工作的育人效果大打折扣。南京理工大学“暖心饭卡”项目无疑从物质和精神层面同时对困难生进行了帮扶，这一创新举措在解决贫困学生经济问题的同时，在精神层面给予他们关怀，推动了资助育人工作的内涵式发展。

三、大数据对构建精准资助工作机制的价值

（一）促进资助对象精准识别

高校资助工作的主要任务是帮助家庭经济困难学生能够顺利入学，完成大学学业，促进教育的公平、公正。当前，家庭经济困难学生的贫困等级的认定方式，主要依据学生入学初携带的贫困证明等材料、以及包括辅导员和学生共同参与而给出的主观评定分数来综合决定。认定依据过于简单，证明中提供的家庭经济情况、家庭人员构成等信息的真实性也有待进一步核实。另外，资助项目的分配主要由个人主观意愿层面的分配方案占主导，缺乏科学的合理的分配方案做支撑，必然会导致分配不合理。基于这个层面的原因，在大数据技术支持下的系统性的数据处理平台在精准化资助工作中具有关键作用。通过多领域、多渠道、多方式地收集学生的校内、校外数据信息，通过整合、分析，根据分析结果，更精确地对贫困学生做出认定，帮助了解和预测贫困学生当前和未来一段时间内的个性化需求，从而提供更具针对性的资助分配方案，真正实现资助工作的“精准滴灌”。

（二）提高资助管理的时效性

利用大数据挖掘和决策支持系统，充分运用贫困学生在校产生的数据资源优势，将学生的特长爱好、性格特征、日常消费，成绩表现，进出图书馆记录，以及参与班级和社团活动记录等动态的信息数据进行持续关注、采集、整合，并进一步地优化、分组，更精确地掌握学生的真实生活轨迹。再通过大数据技术对数据归类、分析，对不同学生的需求划分更加清晰，更便于工作人员及时掌握学生情况，快速统筹并精准分配资助方案。并以此为基础，了解和预测未来的配置方案是否合理、均衡，從而能够快速实现方案和资源的重调，花最少的时间达到最优的效果。此外，在采集学生行为特征数据的过程中，各部门之间的数据也实现了交换和分享，部门之间的协同效率得以提升，资助管理工作时效性也得到了提高。

（三）推进实现资助工作的育人价值

资助的对象是人，所以工作本质上还是做人的工作，必须围绕以人为本的工作理念。家庭经济困难学生真正需要的不仅仅是经济上的帮扶，在人生目标、个人精神层面，同样需要关注。俗话说，扶贫先扶志，学生的志向需要通过了解他们的网络行为数据信息，才能找准方向，从而对症下药，精准帮扶。利用大数据的全面性特点，通过大数据技术采集并分析学生的日常生活、学业学习、参与活动等信息，及时掌握学生的动态，全面了解学生的真实情况，及时关注学生的异常信息。对于出现的问题，进行及时介入，有针对性地开展个性化的帮扶、支持，真正体现资助工作的人文关怀，努力实现资助工作的育人价值。

四、基于大数据思维的精准化资助的有效实现路径

精准资助是习近平总书记提出的“精准扶贫”理念在高校的具体体现，其目的即是通过解决当前资助工作中存在的问题，依托合理、有效的方式，来真正做到资助对象精准识别、资助项目因人而助、资助工作动态管理。总而言之，精准化资助的实现，对保障家庭经济困难学生享有公平的受教育的机会，对推进国家“精准扶贫”工作具有重要意义。

（一）增强大数据的分析应用，实现精准识别与精准帮扶

精准资助包括资助精准识别资助对象、精准配置资助项目。当前家庭经济困难学生的身份认定，很大一部分是基于辅导员、学生的主观判断而确定的，缺乏科学、合理的认定依据。依托大数据技术建立的资助数据共享平台，整合学生在校园内产生的数据信息，包括在校期间的日常消费、成绩表现、进出图书馆记录、以及参与班级和社团活动记录等，和校园外产生的数据信息，包括家庭所在地、家庭经济情况、父母收入状况等，对这些海量数据和信息进行提炼、挖掘，分析得出家庭经济困难学生的认定指标体系，从而实现精准识别资助对象。其次，根据相关调查研究，并结合国内外已有的资助经验和做法，不同特征的学生应该采用不同的资助方式。针对不同资助对象，依托大数据平台，通过多领域、多渠道、多方式地收集学生的校内、校外数据信息，通过整合、分析，根据分析结果，进一步因人因地区施策、因困因类型施策，满足不同困难学生的个性化需求，改变了“遍地撒网”式的分配方式，使得资助项目资金使用精准，资助工作精准化水平得到有效提升。

（二）把控学生思想行为动态，实现资助育人功能

习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上强调，要把解决思想问题和解决实际问题结合起来，多做得人心、暖人心、稳人心的工作，在关心人、帮助人中教育人、引导人。资助的本质是育人，关系到学生个体的发展、关系到教育的公平公正。因此，将大数据与资助工作深度融合，把控学生思想行为动态，以学生的实际需求为导向开展工作，满足受助学生的多层次需求，发挥好资助的育人功能。例如，通过大数据技术采集并分析家庭经济困难学生的性格、成绩、兴趣、就业意向、生活消费等信息，根据不同的分析结果，采取个性化的方式实施帮扶。通过职业生涯规划指导，帮助目标不明确的学生，提高学生的就业率和成才率;通过树立优秀学生典型，激励学生努力学习，培养自强不息、艰苦奋斗的品质;通过心理健康教育专题培训、朋辈关怀，帮助因家庭贫穷而消极悲观的学生，确立积极、乐观的人生态度……总之，通过大数据技术，把握学生思想行为动态，实现扶贫与扶志结合、经济资助与心理资助并行，努力形成“解困—育人—成才—回馈”的良性循环，让资助工作升温、入心、暖心，真正意义上推动资助育人功能的有效实现，是精准化资助的应有之义。

（三）构建学生信息动态数据库，实现资助管理动态化

众多高校的贫困生认定工作频率为每学年或者每学期一次，使得工作中无法及时发现家庭遭遇突发事件造成生活困难的学生，也无法及时发现家庭状况突然好转的受助学生，未能对受助学生做出实时动态调整，资助管理效率低下。在大数据时代，大学生中几乎人人都会上网，每天都会产生大量的数据，同时校园生活也会产生很多数据。依托大数据技术，构建学生信息动态数据库，全面搜集和整理学生的上网情况、家庭经济状况、生活消费、成绩培训、社会实践等数据，实时动态监测，动态更新数据库信息，实现资助工作灵活管理。例如，学生家庭遭遇突发事件导致经济出现困难时，他们的校园卡消费、手机消费、银行卡消费等会突然减少。应用大数据技术，对学生的这些数据进行整合、科学分析，从中把控哪些学生的生活受到影响的可能性较大，从而有针对性地进行线下核查，及时且主动发现新的贫困学生，采取有效的资助措施，让隐形贫困学生也能及时获得资助。同样地，对于一段时间内产生高消费的困难学生，及时掌握并了解原因，及时从困难生数据库中删除已脱贫的学生。在这种方式下，贫困学生实现了动态管理和进出，做到了“真资助”，这也是精准化资助的重要保证。

大数据记录和彰显学生的生活轨迹和个人需求，将大数据融入资助工作，提升资助工作精准化符合时代要求。依托大数据开展资助工作，能够更精准的识别受助对象、采取针对性的扶贫策略、提高扶贫的资源分配效率，是实现新时代精准化资助的重要举措。

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[5]陳宝生.全面系统谋划高校思想政治工作[J].河南教育（高教），2017（01）.

*基金项目：本文系南京工业大学2018年党建与思想政治教育研究课题“大数据时代高校精准资助路径探析”（项目编号：SZ20180316）的研究成果。

（作者单位：董亚楠，南京工业大学2011学院;张乐涵，南京工业大学环境学院）