大数据背景下高校资助育人工作创新路径研究

陈卓伟 张明宇 张静

①基金项目：山西省高等学校思想政治教育研究会2021年度研究项目“高校‘三全育人的实现路径和保障机制研究”（项目编号：SYH2022—019）。

作者简介：陈卓伟（1990—），男，汉族，山西方山人，教育学硕士，讲师，研究方向：大学生思想政治教育。

张明宇（1983—），男，汉族，山西盂县人，硕士，讲师，研究方向：高校学生思想政治教育与管理。

张静（1985—），女，汉族，山西交城人，本科，助教，研究方向：学生服务与管理。

［摘           要］  加强大数据技术在高校资助育人工作中的应用，有助于构建及时、全面、动态的高校资助管理体系，对实现高校大学生精准资助，维护和增进教育公平具有重要意义。在阐述大数据背景下高校资助育人工作面临的新机遇基础上，提出应从转变高校资助育人理念、精准识别资助工作对象、合理优化资助育人工作路径以及完善高校资助育人工作保障机制等方面，促进大数据背景下高校资助育人工作创新，旨在构建精准资助工作的创新路径，提升高校资助育人工作效果。

［关    键   词］  高校；大学生；资助育人；大数据

［中图分类号］  G647                   ［文献标志码］  A                   ［文章编号］  2096-0603（2024）15-0０57-04

资助育人是新时代高校开展学生资助工作的必然趋势，也是育人体系中不可或缺的一部分。资助育人将资助工作与育人工作紧密结合，提高了资助工作的重要价值，促进了立德树人思政育人工作的全面开展，不仅在经济方面帮助了困难学生，同时进一步为家庭经济困难学生创造了良好的受教育条件，促进他们更好地成长成才。随着时代的不断发展，高校学生资助体系也在不断完善，得到了国家和相关部门更多的关注和支持，推动了资助育人工作顺利开展。资助育人工作对缓解新时代社会主要矛盾起着重要的作用，也是实现立德树人根本任务的重要途径。大数据背景下，通过合理应用大数据技术可以助力高校资助育人的精准化，为高校提供更为精准的认定工具和对象特征分析工具，对高校形成基于大数据技术的精准资助育人模式具有重要意义。

一、大数据背景下高校资助育人工作面临的新机遇

高校现有资助体系中存在家庭经济困难学生认定方法定性化，且评议方法存在低效率、行政化等问题，影响高校资助育人实效性的提升。大数据应用于高校资助育人工作中，可以有效促进高校资助育人模式由传统经验型、主观型向数据驱动型转型，可以有效提升高校资助育人的精准度和有效性。随着大数据技术的不断发展和应用，高校大学生资助育人工作也迎来了新的机遇，主要体现在以下几个方面。

（一）有助于精准识别和认定资助对象

通过大数据技术可以分析海量数据，提高家庭经济困难学生识别效率和认定准确度。在以往开展资助工作过程中，工作人员只能收集到部分不全面的数据，而且这部分数据主要来源于学生本人自述，具有较强的主观性，且数据缺乏一定的精准性，工作人员无法对这部分信息进行辨别。在资助育人工作中运用大数据技术可以收集海量和较为全面的数据信息，包括家庭经济困难学生的成长特点、消费习惯等，并可以将分析结果以更直观的形式呈现。通过数据的趋势变化还能为后续资助育人工作提供参考数据，从而更好地开展资助育人工作，提高资助育人工作效果。通过大数据技术对家庭经济困难学生相关的学习数据、日常消费数据等进行收集，有利于工作人员了解导致学生贫困的原因，以及贫困因素和学生成长因素之间的联系。这样不仅能精准定位资助对象，还能真正发挥资助育人工作的重要价值，提高资助育人工作的科学性，使各项资助资源用到实处。

（二）有助于提升学生资助工作的精准度

大数据技术的引入，可以帮助高校更加精准地了解学生的情况，从而更好地开展资助育人工作。首先，大数据技术可以帮助高校建立完善的学生信息数据库，包括学生的家庭背景、学习成绩、社会实践经历等信息。通过对这些数据分析和挖掘，高校可以更加全面地了解学生的情况，有针对性地为他们提供资助和帮助。其次，大数据技术可以帮助高校进行精准的资助评估和分配。通过对学生数据的分析，可以更加准确地评估学生的经济状况和需求，为他们提供合适的资助方案。大数据技术还可以帮助高校监测和评估资助效果，及时调整和优化资助政策，确保资助的精准性和有效性。此外，大数据技术还可以帮助高校进行个性化的育人指导和服务。通过对学生数据的分析，可以为每个学生量身定制个性化的育人计划，提供针对性的学习和生活指导，帮助他们更好地成长和发展。总的来说，大数据技术的引入和应用可以有效地提升高校大学生资助育人工作的精准度，为学生提供更加个性化和有效的支持和帮助，促进他们全面发展和成长。

（三）有助于加强资助育人的动态管理

随着社会的发展和科技的进步，大数据技术在教育领域的应用越来越广泛。资助育人是教育工作的重要内容之一，通过大数据技术的应用，可以加强资助育人的动态管理，提高教育工作的效率和质量。首先，大数据技术可以帮助教育部门更加全面地了解高校学生的资助需求。通过收集和分析学生的个人信息、家庭背景、学习成绩等数据，可以更加准确地判断学生的经济状况和资助需求，从而有针对性地制定资助政策和措施。其次，大数据技术可以帮助教育部门更好地监督和评估资助项目的执行情况。通过对资助项目的执行数据进行实时监测和分析，可以及时发现问题和风险，及时采取措施加以解决，确保资助工作的顺利开展和实施。再次，大数据技术可以帮助教育部门评估资助项目的效果和影响，为今后的资助工作提供参考和借鉴。此外，大数据技术还可以帮助教育部门更好地管理和利用资助资源。通过对资助资源的分配和使用情况进行数据分析，可以发现资源使用的不合理之处，从而优化资源配置，提高资源利用效率。同时，大数据技术还可以帮助教育部门更好地了解资助资源的来源和去向，确保资助资源的合理分配和使用。总的来说，大数据技术的应用可以帮助教育部门加强资助育人的动态管理，提高教育工作的效率和质量。通过大数据技术的支持，教育部门可以更全面地了解学生的资助需求，更好地监督和评估资助项目的执行情况，更好地管理和利用资助资源，也可以辅助高校资助工作人员对受助学生开展持续性管理，不断鼓励和积极引导他们努力奋斗，敢于创新，自主学习。在学生发展方面，通过动态管理和过程管理，促进受助学生在减轻自身经济压力的同时，促进自身发展。

二、大数据背景下高校资助育人工作创新路径

在阐述大数据背景下高校资助育人工作面临的新机遇基础上，本文侧重围绕高校资助育人工作创新路径进行探索。

（一）转变高校资助育人理念

大数据背景下，高校应转变资助育人工作理念，突出公平性、精准性，为资助育人工作实践提供指导。具体而言：

第一，突出资助育人工作的公平性。在资助育人工作中要保证资助的公平性，促进资源分配更加合理。因此，学校应从学生的实际情况出发，为其提供所需的资助，从而真正帮助到家庭经济困难学生。例如，学校要充分尊重家庭经济困难学生，关注家庭经济困难学生的学习和生活情况等，在资源分配过程中给予其更多的帮助。同时，充分了解家庭经济困难学生与其他学生存在的差异，掌握家庭经济困难学生因何种原因导致思想、行为等出现差异，并正确看待这些差异，采取对应的资助措施，提高资助育人工作的公平性。

第二，突出资助育人工作的精准性。高校资助育人工作的精准性意味着根据学生的具体情况和需求，有针对性地进行资助，以达到最大的效果和影响。这种精准性不仅可以帮助学生解决实际困难，还可以促进他们不断成长。

首先，在开展家境经济困难认定过程中，要采用精准性认定模式。学校要充分收集家庭经济困难学生的相关资料，包括贫困证明等，并对这些文件进行核实。例如，可以通过家访、实地走访等形式，确保学生提交的资料真实、有效，全面了解家庭经济困难学生的家庭情况、日常生活和学习情况等，提高资助育人的精准性。其次，高校可以通过对学生的经济状况和学业表现进行全面评估，有针对性地提供经济资助。例如，对家庭经济困难的学生，可以提供临时性的困难补贴或国家助学金，帮助他们顺利完成学业。而对学业表现优秀但家庭经济一般的学生，可以提供奖学金或实习机会以及勤工助学岗位实践，帮助他们更好地发展。此外，高校可以通过定期的跟踪和评估，及时调整资助政策和措施，确保资助育人工作的精准性和有效性。例如，可以定期组织学生开展座谈会或问卷调查，了解他们的需求和反馈，及时改进资助政策和服务，使之更符合学生的实际情况和需求。总之，高校资助育人工作的精准性对于提高学生的发展水平和综合素质至关重要

（二）精准识别资助工作对象

大数据背景下，高校应在规范和认定标准的前提下，借助大数据技术的优势，提升资助对象识别的精准度。具体而言：

第一，规范资助对象的认定标准。高校需完善现有评选流程，实现认定标准的规范化。首先，应规范资助育人对象的评选流程，促进评选流程走向规范化和科学化。通过利用大数据技术进行分析，并根据分析结果淘汰部分申请学生，提高筛选的精准性。同时，加强民主评议与自我阐述环节的监督，通过收集更多家庭经济困难学生的相关信息，准确选出资助育人对象。此外，辅导员要对家庭经济困难学生的所有信息进行再次审核确认，然后上交到相关部门，从而完成整个评选流程。其次，明确认定工作的规范流程，增强认定过程的公平性和公正性。例如，比如唱票、投票与计票规则要规范，严格审核家庭经济困难学生的各项申请条件等，保证整个过程的规范性和公平性。此外，还要建立完善的动态管理机制，管理整个精准资助育人工作过程，提高资助育人的精准性。

第二，精准识别资助对象。精准识别资助对象是指在进行资助工作时，需要根据具体的需求和条件，准确地确定哪些人或组织是真正需要资助的对象，以确保资金和资源的有效利用，达到最大的社会效益。首先，精准识别资助对象可以确保资金和资源得到最大化利用。通过对受助对象的需求进行深入了解和分析，可以避免将资金浪费在不需要或不合适的地方，从而确保每一分钱都能发挥最大作用。其次，精准识别资助对象可以提高资助的效果和可持续性。只有将资助对象的需求和实际情况充分考虑在内，才能确保资助项目能够真正解决问题。举例来说，假设一个慈善机构想要资助一些贫困地区的学生，如果他们只是简单地将资金分发给所有在该地区的学生，可能会导致一些并不真正需要资助的学生也受益，而一些真正需要帮助的学生却被忽略。相反，如果该慈善机构能够通过调查和评估，精准识别那些家庭经济困难、学习成绩优秀且有上进心的学生，将资助重点放在这些学生身上，那么资助的效果将会更加显著和可持续。因此，精准识别资助对象是资助工作中非常重要的一环，只有确保资助对象的准确性和合理性，才能真正实现资助的目的和效果。

（三）合理优化资助育人工作路径

高校应在运用大数据技术精准识别资助对象的基础上，对资助育人工作路径予以优化，从经济、心理、思想以及能力培养四个方面，有序推进资助育人工作的开展。具体而言：

第一，加强对资助对象的经济资助，帮助家庭经济困难学生解决经济困难问题，使他们能正常接受在校教育，避免因经济困难而导致失学情况的出现。充分发挥大数据技术的重要作用，收集和整理学校家庭经济困难学生的相关信息，从而更好地确定资助对象。不同家庭经济困难学生的家庭情况有所差异，要了解每位家庭经济困难学生的实际情况，有针对性地开展资助育人工作，满足不同家庭经济困难学生的资助需求，走精准化资助育人道路。

第二，加强对资助对象的心理资助，及时纾解家庭经济困难学生面临的心理健康问题。家庭经济情况的好坏对学生心理素质有一定影响，经济条件较差的学生一般会出现自卑、内向等心理问题，这就需要学校充分重视这部分学生的心理健康问题，给予相应的心理资助，帮助他们树立积极向上的价值观念，避免因心理问题阻碍他们成长的步伐。

第三，加强思想政治教育与资助育人工作的融合。在开展资助育人过程中，要将“扶贫”和“扶志”紧密结合，促进学生全面健康成长。高校要采用多种形式开展资助育人工作，渗透社会主义核心价值观，不断提高资助育人效果。比如，让学生更充分地了解奖学金及助学金的价值，通过趣味性的活动加强学生对资助育人工作的认识，同时融入思政教育内容，激励家庭经济困难学生不断努力奋斗，珍惜被资助的机会，促进自身不断成长。

第四，加强家庭经济困难学生能力的培养。高校在给予家庭经济困难学生经济资助、心理资助以及思想资助的同时，应当借助具体实践项目，为学生提供更多展现自身能力的机会，使家庭经济困难学生通过自身努力真正摆脱贫困束缚。例如，为家庭经济困难学生提供勤工俭学机会，为学生提供自主创业项目的支持。高校要根据实际情况完善相应的家庭经济困难学生项目资助政策，给予家庭经济困难学生创业支持和帮助，促进家庭经济困难学生更好地成长成才。同时，鼓励家庭经济困难学生多参与志愿服务活动，在这个过程中，能帮助学生进一步提高社会责任感，培养甘于奉献的良好品德。其中，高校要加大对志愿服务活动的支持力度，包括经费、政策等方面的支持，鼓励兴趣相投的学生组建互助社团，积极开展各种志愿服务活动。通过多种公益实践活动，使家庭经济困难学生认识到服务人民群众的重要意义，促进家庭经济困难学生不断提高自身综合素养，为了国家的发展而贡献自身的力量。

（四）完善高校资助育人工作保障机制

为发挥大数据技术在高校资助育人工作中的优势，高校应完善资助育人工作保障机制，从制度、人员以及技术层面提供保障。具体而言：

第一，完善制度保障。通过建立家庭经济困难学生个人信息安全制度、信息数据使用规范制度和绩效评估反馈制度等，形成有效的信息保障制度，确保高校资助育人对象认定过程中信息和数据使用的安全性。同时，高校要成立专门负责学生资助工作的部门，履行运用大数据技术开展大学生资助工作的职能，为运用大数据技术开展资助育人工作提供可靠的机构保障。此外，大数据技术在学生资助工作中的应用需要一定的经费保障。因此，高校应当及时增加硬件、软件层面的投入，为大数据技术的充分应用奠定良好的经济基础。

第二，加强人才投入。加强大数据技术在高校资助育人工作中的应用，可以提高工作效率、优化资源配置、精准定位资助对象，从而更好地实现高校资助育人的目标。其中，引进大数据人才是非常重要的一环。首先，大数据人才具有丰富的数据分析和挖掘经验，能够帮助高校更好地利用数据资源，深入挖掘数据背后的信息，为资助育人工作提供更有针对性的建议和决策。他们可以通过数据分析，发现学生的需求和特点，为高校提供更加个性化的资助方案。其次，大数据人才具备较强的技术能力，能够搭建和维护高效的数据平台和系统，实现数据的快速采集、存储、处理和分析。他们可以帮助高校建立完善的数据管理体系，确保数据的准确性和安全性，为高校资助育人工作提供可靠的数据支持。此外，大数据人才还具有跨学科的能力，能够结合教育学、心理学、社会学等领域的知识，深入理解学生的成长需求和问题，为高校提供更加全面和科学的资助育人方案。他们可以通过数据分析，发现学生的潜在问题和风险，及时采取措施进行干预和支持，帮助学生更好地成长。因此，引进大数据人才对于加强高校资助育人工作中的大数据技术应用是非常必要的。他们将为高校带来新的思维和方法，推动高校资助育人工作向更加科学、智能和个性化的方向发展。

第三，加强技术投入。大数据背景下，为充分发挥大数据技术在提升资助育人工作效率和质量中的关键性作用，高校应当加强先进技术的引入和运用。高校应通过运用大数据技术，尽快建立实时动态、实时监控的资助工作在线平台。比如，建立资助工作小程序或开通网页端窗口，实时抓取学生申请信息，通过这一平台可以实现对学生资助相关数据的动态监测、收集。同时，通过大数据技术中的聚类分析技术，可以围绕与学生资助工作密切相关的指标，对大学生的实际情况进行量化分析，进而形成数据模型，刻画学生的画像，准确地评估和反馈学生的实际情况，为高校资助工作的开展提供依据。

三、结束语

高校资助育人是实现教育公平的重要内容，对帮助家庭经济困难学生群体真正实现个人发展具有重要意义。在大数据背景下，高校应充分利用大数据技术在数据采集、数据处理以及数据分析层面的显著优势，构建基于大数据技术的精准资助模式，对资助育人工作予以优化和创新。高校应通过转变高校资助育人理念、精准识别资助工作对象、合理地优化资助育人工作路径以及完善高校资助育人工作保障机制等途径，推进基于大数据的高校资助育人工作机制的形成，为贫困学子保驾护航。

参考文献：

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［3］马良.大数据时代高校资助育人质量提升策略探究［J］.科幻画报，2022（1）：229-230.

［4］谢文涛.大数据视域下高校资助育人精准化研究［J］.淮南职业技术学院学报，2024，24（1）：125-127.

［5］罗丽琳.大数据视域下高校精准资助模式构建研究［J］.重庆大学学报（社会科学版），2018，24（2）：197-204.

◎编辑 尹 军