精准扶贫视角下贫困大学生资助认定体系研究

谢赛吾

（重庆交通大学 重庆 400074）

精准扶贫视角下贫困大学生资助认定机制的提出

国家资助制度设立以来，大大促进了社会公平和教育公平，帮助无数困难学生改变命运。随着我国教育规模的扩大，高等学校入学人数在不断增加，高校贫困生数量也逐年攀升，我国高校扶贫工作日益艰巨。2013年，习近平总书记在湖南湘西考察时强调：“扶贫要实事求是，因地制宜。要精准扶贫，切忌喊口号，也不要定好高骛远的目标。”2015年，中共中央、国务院印发了《关于打赢脱贫攻坚战的决定》，对“精准扶贫”思想作了深入的阐释与部署，要求“坚持精准扶贫、提高扶贫成效，做到扶真贫、真扶贫、真脱贫”。一系列的文件和政策的出台，也为高校贫困大学生资助认定工作提供了“精准”这一方向，高校大学生资助工作有了更深刻的理论视角和实践方向。2020年是全面打赢脱贫攻坚战的决胜之年，高校大学生资助工作要深化习近平总书记的“精准扶贫”思想，全面推动高校贫困大学生认定工作往精准化方向发展，做到精准识别、精准认定、精准帮扶，建立精准扶贫视角下贫困大学生资助认定体系，推进教育扶贫，助力全面打赢脱贫攻坚战。

贫困大学生资助体系的现状与认定弊端

贫困大学生资助体系的现状

我国高校大学生资助体系可分为五个阶段：第一阶段（1952年-1983年）实行免费的精英教育，这是大学生资助体系的雏形；第二阶段（1983年-1986年）在原有基础上增加优秀学生奖学金；第三阶段（1987年-1994年）为奖助并存阶段，提出“招生和收费制度改革”、全面实施优秀大学生奖学金制度、在读期间无息贷款等政策，是的我国高校教育体制更加完善；第四阶段（1994年-1996年），我国高校初步建立“奖、助、贷、补、减”的贫困大学生资助体系，并提出了为特别困难学生提供“特困补助”，我国高校贫困生资助体系初步建立；第五阶段（1999年至今）我国高校建立了多种资助方式并存制度，2007年我国颁布《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》及其8个配套政策，该政策的颁布标志着我国高校家庭经济困难学生资助体系得到基本完善。

贫困大学生资助体系存在的认定弊端

家庭经济困难认定缺乏标准：行认定中需学生上报家庭年均收入水平，但全国经济发展差距较大，无法统一划贫困线，并且也没有出台任何认定困难生的量化、细化标准，导致认定中存在较大主观倾向。目前申请贫困生不需要任何证明文件，由学生本人在系统上填写相关信息，也无法保证数据真实性。

名额分配方式不合理：现行贫困生名额分配采取学校按学院人数占学校总人数的比例，划拨名额至学院，学院再以同样的方式划拨至各年级，各年级再以同样的方式划拨到各班级。从上至下，采取的都是按比例分配名额，而实际上各班贫困生人数与班级总数人可能并不太大关系，这种名额分配方式，就会让真正困难生多的班级得不到资助，或得到较低档次的资助，而某些困难生少的班级，困难生认定较容易，甚至认定不是真正的困难生，因此出现班级之间认定困难的标准不同、难易程度不一。

认定流程不规范：目前贫困生认定采取班级民主评议制度，由班委、学生代表等参与评议。由于评议小组成员存在远近亲疏现象，尤其是大一学生刚开学不久就开始评困难生，学生之间了解程度也不够，评议结果的准确性有待考证。

大数据对高校困难生精准认定的作用

大数据能提供准确数据。利用大数据可掌握到大学生高中阶段的资助信息，同时又可与各地民政部门联合成立网络信息公开平台，帮助认定方进一步了解学生家庭成员情况、人均年收入水平、家庭负债、家庭成员健康状况等，如此一来，分配名额时不再依靠按比例分配，如果标准足够细化、数据足够准确，可直观看出每个学生家庭经济情况，甚至不需要分配名额。为确保大数据准确性，也可让全体同学对大数据识别出的困难生进行无记名的民主投票。大数据所带来的明确的指标、精准的数据，有利于规范认定流程，实现精准认定。

大数据可实现困难等级的动态调整。利用大数据可掌握学生的生活、学习等情况。如日常饮食支出、网购支出、话费网费等信息，再通过计算机算法等技术，生成学生日常生活学习画像，进而得到学生的困难指数，再根据困难指数进行更为精准的分类和再评估，从而得到学生的日常消费习惯，侧面也可了解学生的家庭情况。如发现学生的日常消费习惯与原困难等级不匹配，可进行动态调整。