大数据视域下研究生精准资助工作实效的提升路径

王雨婷

（河南理工大学电气工程与自动化学院，河南焦作 454000）

研究生是我国未来的高精尖人才，致力于专业研究，但部分家庭贫困的研究生家庭负担大，可能发生学业无法继续问题。对此，我国不断完善研究生资助政策，让更多的家庭贫困研究生获得不同形式资助。高校为落实贫困研究生精准资助政策，积极在工作中调查研究生实际生活及家庭情况。但部分高校在研究生精准资助工作中专业性及科学性不足，未能将“资助育人”及“雪中送炭”育人扶贫功能发挥。对此，利用大数据技术为研究生精准资助提供新路径，有利于解决资助过程中的困难问题，实现资助对象科学化、精准化，有利于提升资助工作实效性。

1 大数据技术对研究生精准资助的意义

互联网技术及设备普及，网络中可收集巨大的资源。研究生资助工作需立足合理、合法角度，因此，合理使用数据较为重要。

1.1 数据客观、精准资助

网络数据具有客观性特点，其中不掺杂个人情感，在网络普及过程中，网络数据是学生的真情实感，高校教师可对学生网络数据进行收集、整理，让学生不直接参与到资助申请中，可避免主体及主观意识对客观数据的影响，对数据量化处理，有利于降低人为影响因素，保证数据真实性及有效性。在精准资助过程中需保持数据统一、数据收集标准一致性，可一定程度保证资助公平性[1]。网络系统算法及记录方式是根据网络程序记录信息，且网络信息改变也是统一改变，不会由于使用者的变化而产生整体变化，对此，大数据技术下收集的数据是标准的、客观的，对精准资助具有重要意义。

1.2 数据实时、动态管理

数据是人们网络活动的记录，人们在网络的活动记录会被快速记录到大数据体系中，数据具有实时化及高流量特点。随着大数据技术高速发展，数据储存、分析及反馈功能能够为人们工作及生活提供方向，这也对高校贫困研究生精准资助提供方向，可发挥资助育人的价值，动态化对资助工作进行管理。大数据技术动态性及数据实时性相互存在，数据系统及时更新会让数据量增长，及时吸收全新的数据。自纵向角度看，运动性质决定事物处于不断变化中，精准资助工作也是如此，需要结合实际情况进行调整。自横向角度看，相同的时间、地点均会产生巨大的流量，在大数据体系下数据会被及时吸纳，因此，大数据技术具有实时性及动态性特点，可以为资助工作动态管理提供帮助。

1.3 数据多样、综合分析

大数据技术下的数据信息具有多样化特点，数据来自人们生活，在网络环境下数据每天呈现海量增长趋势，人们对网络的依赖也是网络能反馈实际生活的原因。随着人们接触网络次数增多，学生个体资料已经以符号及数据的形式融入大数据体系，对多样化的数据进行剖析可全面解读学生生活，了解学生实际情况，保证资助工作科学性及准确性。全面的数据较为多样，相比单一的数据更加丰富，数据全面性是数据分析客观性的根本，只有将全面的数据整合，才能形成完善的数据体系，对数据多角度进行分析，提升数据结果准确性，根据调查的数据能为研究生资助提供条件。

2 目前贫困研究生资助工作的问题

2.1 识别被资助对象的准确性还需提升

过往的资助方式为统一资助，现阶段的资助为精准滴灌，使资源供给真正有需求的人，因此，精准扶贫较为重要。高校研究生入学率不断提升，并未形成精准的扶贫体系，导致资助工作准确性不足。主要体现在以下几个方面：首先，失信成本低，证明材料利用率差。研究生申请助学资金过程中，存在资料造假问题，降低材料在资助过程中的实际效果[2]。其次，人为资助方式具有主观性特点。部分研究生自尊心较强，不愿意表露心声及参与资助活动，而部分家庭良好的学生、性格外向，在资助活动中积极参与，加之教师主观对学生的认识，会发生资助不准确及不公平的情况。最后，学生来自不同地区，贫富标准不统一。学生家庭所在地存在差异，人们思维会受到地区影响，比如，认为北京、上海的家庭的学生较为富有，认为四川、西北地区的家庭较为贫困，在精准资助过程中受到主观印象及调查时间的影响，导致调查结果准确性不足，精细化审核工作不具备可操作性，认定工作开展较为困难[3]。

2.2 资助队伍素质还需进一步提升

高校研究生精准资助队伍是调查学生情况，保证资助精准性的基础力量，也是实现资助育人的重要环节。现阶段，部分高校资助工作开展主要是资助管理中心的工作，二级学院及辅导员负责辅助，并非各学院均设立专职资助人员，完善及配套资助工作队伍匮乏。一方面，资助工作一般是辅导员专职管理，辅导员对资助工作认识程度不足，专业化程度较低，在资助工作中无法保证资助环节准确性及民主性、公开性，易发生科学性不足问题。另一方面，非专职资助人员会受到自身既有事务影响，在资助工作中投入的精力有限，无法对被资助研究生进行深入调查，往往使资助工作无法达到资助育人的效果。

2.3 资助工作机制有待进一步完善

高校资助工作需结合相关的规范及体系开展，但目前的管理体系无法根据实际变化而进行调整，无法有效排除不合理因素，无法满足研究生的现实资助需求。高校根据我国精准资助政策，目前并未建立完善的联动机制，部分学校存在联动机制缺失问题，无法做到顺势而为，在原有的框架中展开资助，并没有意识到资助工作开展的问题，部分学校已经出现研究生资助的空白。部分学校研究生资助“头重脚轻”，资助工作主要落实在前期，对后期资助关注度不高，主要是没有监督研究生资金使用情况，对学生受到资助后的情况检查力度不足，并未形成反馈制度，无法掌握资助人实际情况，导致资助工作缺乏连续性，无法发挥资助工作的实际育人价值[4]。

2.4 资助工作育人价值还需进一步开发

高校资助贫困研究生的目的是让学生获得社会帮助，并能够在日后工作中回馈社会，具有高尚的品德。但部分高校采取统一刻板的标准，使贫困生无法实际获得资助。比如，资金管理理念较为落后，学校关注经济资助，将经济看作为万能钥匙，其中缺乏感恩教育及诚信教育，资助工作持续性不足。资助方式不够科学，在资助名额分配及规划上没有根据研究生需求进行划分，无法满足学生的个性化需求[5]。在资助过程中，未关注育人价值，资助过程中过度关注救济贫困，忽视资助过程中的精神铸造。比如，研究生无法长久享有国家助学金，多数学生对资助金不珍惜，在学业上不认真，并认为资助是理所当然，这种资助方式背离资助育人的根本理念。

3 大数据技术在研究生精准资助工作中的应用路径

大数据时代背景下，研究生精准扶贫工作还需挖掘数据资源，建立以数据为核心的资助体系，发挥数据在资助育人上的价值，保证资助工作公平、公正，实现资助工作朝向精准化方向发展。

3.1 积极挖掘数据资源，保证资助对象精准性

精准对研究生家庭情况进行识别是资助工作的前提，也是保证资助效果的基础工作。对此，可建立数据信息平台，对数据价值充分挖掘，对数据信息进行分析，实现认定工作的日常化。首先，建立困难研究生数据库，自学生入学开始及学校生活等对数据进行采集，形成完善的数据资料，并对比全班学生情况，为后续资助工作奠定基础[6]。其次，将数据孤岛问题打破，实现数据信息共享。尊重研究生隐私的前提下，对学校各个部门数据进行合理使用，对研究生在学校消费情况进行分析，辅导员应当参与到数据整合工作中，对研究生基本信息及行动轨迹进行信息收集，多角度及多层次展开分析，为精准扶贫工作奠定坚实基础。

3.2 强化扶贫队伍建设，积极使用现代化技术

人是产生数据的基础，我国现阶段的高校资助工作已经形成完善的工作体系，因此，有效落实精准扶贫是工作重点，学校为落实精准扶贫、精准资助还需建设高素质的资助队伍。比如，提升资助工作准入门槛，对人员进行严格把关，选择高素质及能力强的资助工作人员，此类人员具有较高的道德水平及专业技能，为资助工作顺利开展奠定坚实基础。高校需对队伍成员进行调整，吸收心理学及计算机专业的人才，自能力素养及信息技术上提升队伍专业化程度。对人才培养模式进行创新，构建多层次、多类型的大数据人才资助体系。强化对资助队伍的培训，提升成员数据收集及处理能力，培养成员大数据思维，实现信息技术的高效应用，完成技术与自主工作的稳定对接[7]。

3.3 完善精准资助制度，强化对资助工作的动态管理

党的十九大会议指出需建设完善的资助制度，帮扶学生顺利完成学业。制度规范作为工作顺利开展的基础，也是评估工作效果的准绳。高校研究生资助工作开展也要建立完善的制度及体系，形成部门联动制度，将信息孤岛问题打破。在精准资助过程中形成自主预警功能，将乱用或者套用学校资金的研究生停止资助，采取灵活的补救制度应对突发问题。还需建立监督及反馈制度，及时对资助方式及被资助人进行调整。高校也可建立奖学金体系，发挥奖金的引导作用，激发研究生思维能力，不断提升研究生素养，使研究生在学校可创造高质量的产品或者提出先进的理念，创造出社会价值。在高校研究生精准资助中坚持“雪中送炭”理念，保证资金落到实处的同时，也能促进研究生形成高尚的品德，并在工作的同时积极投入到社会公益事业中[8]。

3.4 优化精准资助方式，形成育人资助方案

对贫困研究生进行资助的目的是实现育人价值，让研究生认识到社会对自身的帮扶，实现“输血”到“造血”的改变。比如，强化工作岗位的育人作用，在资助队伍建设中，需选择具有德育能力的人才，完善岗位考核机制，引导研究生积极参与到社会工作中，为社会服务获得资助。在大数据技术背景下，对研究生社会实践情况进行调查，并在社会实践后为研究生评分，评价研究生的个人素养及实际工作能力，以此为资助工作奠定基础。在资助工作中将理论及实践结合，实现育人资助，助力学生健康成长。在资助形式上也要适当创新，发挥社会各个方面的资助价值，拓展勤工俭学岗位，让社会资金汇入学校资助体系，积极开展校外实践，开阔研究生视野的同时，提升研究生个人能力，在解决研究生经济问题上，助力学生道德思维发展。在精准资助工作中，应当落实育人导向，提升资助效果，在资助工作中形成解决困难及育人、成才的人才培养计划，形成良性资助循环，将学习成绩、道德品质及研究能力、工艺服务等内容纳入资助考核体系，利用计算机技术进行科学评价，实现资助成才的人才培养目标。

4 结语

教育资助精准化发展过程中，学校还需认识到大数据技术对精准资助的意义，大数据技术背景下，高校可制定更为完善的精准资助管理体系，动态调查学生实际情况，观察学生是否存在信息作假等问题，在精准资助过程中关注资助工作的育人价值，让研究生认识到社会资助的意义，在成长过程中积极反馈给社会，形成资助工作的良性循环。我国高校研究生实际资助工作中，依旧存在一定问题，此类问题阻碍资助精准化目标，对此，高校还需积极利用大数据技术，践行党的十九大会议上的精准资助的任务，达到教育公平的目标。