基于大数据平台推动资助育人精准化发展

经济资助，成才辅助，推动贫困学生德智体美劳全面发展，是资助育人的重点，也是我国扶贫减贫工作的重要内容。当前，高职教育阶段贫困生资助管理面临精度不准、形式单一、体制不健全等问题。充分重视和依托大数据技术，构建贫困生认定、资助信息化管理平台，提高资助育人工作的精准化水平。在认定环节要确保数据真实、精准;在扶贫方案上要把控个性化、精确化;在整体统筹上要做好精准协同管理;在资助发展性上要达成育人目标。

结合高职教育普及化工作的开展，在校贫困生人数也越来越多，贫困生资助工作量、工作难度也随之增大。当下，很多高职院校在贫困生认定中依然遵循“学生自主申请、院系评议、学校审核”等流程，依据《高等学校学生及家庭情况调查表》，以及街道办、村委会出具的贫困证明材料。这些认定依据和认定流程在实施中存在诸多“盲点”，对贫困生无法做到精准识别，也制约了贫困生资助育人效率的提升。技术革新助推精准资助，成为资助育人工作的重要方向。改革传统资助管理方式及管理手段，通过引入大数据技术来提高贫困生家庭及个人信息的采集、管理效率，为推进贫困生精准认定与资助奠定基础。

一、高职院校资助育人工作面临的主要问题

高职院校在推进贫困生资助育人实践中，精准化资助成为必然选择。资助育人工作要体现教育公平，要落实资助育人任务，切实提升教育质量。目前，资助育人工作还存在诸多难题。

（一）传统认定方式存在漏洞，影响认定精准度

在资助育人工作中，贫困生的识别和认定是最基础的工作。当前，很多高职院校在贫困生认定中，依据的是《教育部财政部关于认真做好高等学校家庭经济困难学生认定工作的指导意见》和《教育部办公厅关于进一步加强和规范高校家庭经济困难学生认定工作的通知》两个文件，采用由生源地民政部门加盖公章的“家庭情况调查表”，以及街道办、村委会出具的相关证明材料。认定依据本身，由生源地民政部门及所在街道、所在村组来认定，具有合理性、可行性。但一些地方对相关贫困家庭、贫困学生的考核工作落实不严密，特别是基层单位在出具证明环节存在人为性。民政部门又无力给予二次调研审查，可能会存在“伪贫困生”现象。同样，在认定标准方面，高校参照的标准主要是城市居民最低生活保障标准，包括贫困家庭人均年收入等指标。这些指标与来自不同地区的大学生生源地相比，存在不均衡性，按照统一标准进行认定可能覆盖面过大，极度贫困生与一般贫困生等额资助，引发不公平问题，甚至带来认定工作矛盾和纠纷。另外，一些贫困地区、偏远村落，因生活、求学历程、思想及生活方式与城市学生存在差异性，可能会存在不愿意主动申请资助的现象，辅导员在未进行及时帮助情况下，可能会遗漏真正的贫困生，最终结果是导致贫困生资助工作缺乏精准度。

（二）资助形式单一，重“物质帮扶”，轻“发展性育人”问题突出

在扶贫减贫工作中，对贫困问题的化解，不能仅限于物质性帮扶，还要强调精神层面的帮扶。高职院校在资助形式上多以物质性帮扶为主，忽视对贫困生心理、精神、人际、就业层面的关注，导致资助育人工作存在诸多误区。当前，高职院校在资助方式上以“奖、助、贷、减、免、补”为主要资助体系，在资助内容上，多以解决学杂费、生活费等经济资助为主，具有外源式帮扶特征。从贫困生群体资助实践来看，很多贫困生所面临的困难绝非单一的“缺钱”问题。据相关组织调查显示，有73%的贫困生对现有生活不满意;有60%的贫困生对自我贫困背景感到羞愧;有25%的贫困生心理上有自卑感，不愿意别人知道自己的贫困处境。由此可见，现有的贫困生资助方式显得单一，并未深入到贫困生的真正需求，特别是心理上的自卑感、自我封闭、社交障碍等问题，更应该给予人文关怀，将物质帮扶与发展性育人统合起来。

（三）资助机制不健全，资助育人成效不高

贫困具有社会性、复合性特征，贫困在一定范围内将长期存在。对贫困生的资助育人工作，目前相关体制、机制还不完善，导致资助育人的成效难以显著提升。在认定环节缺乏动态调整机制。很多院校在贫困生认定后，在一年周期内，按照贫困生资助审核结果给予贫困生资助。每年对贫困生进行一次资格审查，这种制度有助于维护资助政策的稳定性、连续性，但却存在弊端，机制过于僵化。比如一些贫困生为享受国家和学校的贫困补助，可能会隐瞒家庭经济状况转好这一事实，学校审查不到位，对贫困生家庭状况缺乏动态追踪。另外，一些突发性贫困学生，无法纳入贫困生目录，临时申请流程环节多，手续繁琐，降低了资助时效性。在资助模式上，高校贫困生资助本身有着繁琐、复杂的工作流程，具有较高的专业性、政策性，但现阶段，多由班级辅导员展开落实，学生管理部门负责审核。这一审核方式缺乏专业性，对贫困生群体难以做到客观、全面、精准管理。

二、大数据技术在高职院校资助育人中的应用价值

改革贫困生资助育人工作模式，充分依托“互联网+”技术手段，整合贫困生认定数据库系统，实现资助工作由“保障型”向“精准型”的转变，切实为真正困难的贫困生提供成长、成才保障。

（一）大数据技术，确保认定工作更精准

大數据技术在贫困生认定工作中的应用，可以对贫困生家庭经济状况、个体生活消费情况进行全面、真实的数据统计，提高贫困生资格认定的客观性、公正性，真实、多样、全面的数据也为细化认定指标提供了量化基础。比如在数据采集阶段，利用智能终端，对资助符合条件的大学生进行调查;在数据甄别、分析环节，利用大数据挖掘技术，能够有效剔除存在伪造、偏差、异常的数据，提高数据分析的有效性。在认定程序环节，大数据技术可以优化认定流程，减少人为干扰。另外，通过对学生在校消费、网购等数据分析，辅助识别贫困生，提高帮扶公正性。

（二）大数据技术，提升扶贫方案精准化

提高精准帮扶是贫困生资助育人工作的重要目标，也是当下资助工作的重点和难点。传统资助方式对贫困生家庭经济状况采集信息少，导致定性容易，定量难。在资助方案上，多依赖于辅导员、学生管理部门的经验判断，缺乏精准化资助方案。大数据技术借助于海量数据分析、数据关联，为贫困生资助方案的制定提供精准决策依据。如根据贫困生的个性特征、综合素质，设定差异化资助方案。利用合理算法，引入加权计算，精准识别贫困生的资助需求。大数据技术可以对院系勤工助学岗位数量、性质、薪资水平、能力要求进行分析，并根据贫困生人群特点，实现用人部门与学生专业、技能、意愿相匹配。6029DA17-CD8D-4566-801E-341BB7DFD02E

（三）大数据技术，保障贫困生管理更精准

贫困生资助管理工作具有系统性、复杂性特点，涉及资助政策、学生信息采集、资格审查、资助经费发放、助学项目落实等工作。过去的贫困生管理涉及多个部门，千头万绪，协同配合成为难题。利用大数据技术可以对贫困生相关数据进行整体统筹和协同管理，不同部门、不同人员利用“互联网+大数据”，可以实现对相关信息的快速查阅、统计和分析，增进部门间的协调与信息共享。另外，大数据平台的搭建，可以满足图文、音视频等不同渠道、不同性质、不同形式信息的聚合管理，利用数据挖掘技术，可以全面掌握全校贫困生资助工作情况及总体进度，精准匹配资助需求，提高资助工作统筹性和协同性，大大提升资助管理工作效率。

三、高职院校大数据精准资助育人平台的构建

當前，大数据技术与资助工作的融合，为推进资助育人提供了技术支撑。高职院校要着力做好大数据资助管理平台建设，充分发挥信息技术优势，实现资助育人精准管理。

（一）构建贫困生大数据资助系统，提升资助育人效率

大数据技术，简言之就是通过对高职院校贫困生相关数据的采集、整合，搭建大数据管理平台，利用数据分析、数据挖掘技术来优化资助育人工作模式，提升管理精准度。在系统构成上，有数据生成、数据分析、结果显示三大模块。数据生成模块重点是对贫困生相关数据进行采集、录入，为后续数据分析提供准备。在采集环节，要注重数据的系统性、全面性、真实性。比如在贫困生基础信息采集中，对生源地数据进行全面覆盖，包括生源地是否列入贫困县（村），生源地居民人均年收入水平，生源地最低生活保障线，生源地贫困补助政策等。同样，在家庭状况方面，包括家庭人口、父母职业、家庭收支、兄弟姊妹就学状况等。在校内外数据采集方面，主要包括所在校地区“奖、助、贷、补”等相关政策及配套措施，校外社会性勤工助学岗位情况、校内勤工助学岗位情况，贫困生资助历史数据等。另外，对贫困生日常消费记录的采集，包括校园卡消费情况、在校学习情况、参与公共活动状况等。在数据分析模块，主要是结合数据挖掘、数据统计需要，引入不同算法，来满足资助信息输出需要。比如利用数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等技术，引入大数据融合技术审视和分析方法，对收集的数据进行分析，为资助工作提供科学依据。在结果呈现模块，主要对统计分析结果进行可视化显示，如以图表形式展示统计结果。另外，从动态追逐视角，借助于时间轴来对贫困生家庭状况、个人学习状况进行实时动态监控。

（二）细化贫困生认定及资助指标体系，实现精准识别与个性化资助

在高职院校大数据贫困生资助平台建设中，利用大数据技术，细化各项贫困生认定及资助管理指标体系，建立全面的数据甄别、筛查、分析标准。通过前期数据的采集、统合，生成大数据，接着要设定具体的评价指标，来对相关数据进行区分、界定，提高大数据分析与处理能力，为决策者提供有价值的参考依据。关于指标体系的制定，针对贫困生认定工作需要，设定评价指标。对贫困生数据库相关字段、信息进行综合研判，提炼审核定性指标，再引入数据分析技术，对结果进行呈现，并转化为定量指标。比如贫困生认定指标，包括生源地指标、家庭经济状况指标、院系指标、个体指标四个层次。生源地指标，详细记录生源地相关数据及信息;家庭状况指标，作为贫困生认定的主要依据;院系指标，记录学生在校学习、生活相关数据，特别是日常消费开支，作为阶段性资助审查的重要依据。资助指标体系主要是对学生认定审核后，对其学习生活、日常消费、能力素质、个性特征等设定评价指标。该类指标主要反映学生总体成长状况，以及学习生活状态。比如对某贫困生在日常消费记录中，发现高于贫困生均值，而其在社会交往、公共活动参与方面低于均值，说明该生需要发展性育人帮助，而非经济性资助。

（三）组建专业化资助育人团队，提升大数据平台应用效能

贫困生资助育人大数据平台的建设还需要具有大数据技术、具备相应专业化技能的人才团队来充分挖掘大数据平台优势，提高贫困生资助精准性水平。当前，很多院校在贫困生资助育人工作中，精通大数据技术、懂得专业技能的人才偏少，建议从两方面来改善：一是要做好优秀人才的引进。对接科研院校、其他高新技术企业，做好人力资源的引进，来满足大数据领域人才欠缺问题。通过人才引进，充实现有管理团队。二是加强本校人才的培训与培育。建议委托科研院所培育现有人员，通过专门化培训活动，切实强化本校人才的管理技能。可以通过师资调配方式，将校内培训与校外进修相结合，拓宽培训渠道。整合教育学、心理学、思想政治学、管理学等专业化人才，打造高素质资助育人管理团队。

四、结语

对高职院校贫困生大数据资助育人平台建设要科学规划，做好协同分工与部门联动，从政策、制度、数据系统平台、人才团队、保障机制等方面，明确责任，细化制度，确保各项工作有序展开。另外，要加强大数据安全管理，做好数据安全保护，从硬件、软件投入上为大数据管理提供安全保障。

【基金项目：重庆工业职业技术学院党建专项课题项目《基于决胜全面建成小康社会的发展型资助体系研究》（项目编号：GZY2021-ZX-33）;重庆市教育委员会人文社会科学研究项目“基于‘五育协同的发展型资助体系研究”（项目编号：21skxszz03）。】

（郎璐米，硕士，助教，研究方向：大学生思想政治教育、管理学。）6029DA17-CD8D-4566-801E-341BB7DFD02E