新媒体环境下大学生困难情况收集与针对性资助机制研究

摘要：随着高等教育规模的快速扩张，大学生人数激增，在大学生群体中存在一定比例的困难学生，这给他们的学习生活带来不同程度的负面影响。

针对大学生困难情况的调查与资助工作存在以下问题：一是大学生的学习、生活和心理困难类型繁多，程度不一，但高校对学生困难的调查受时间和样本数量限制，难以准确判断；二是大学生对自身困难情况有信息隐蔽倾向，不愿主动公开，增加了判断难度；三是现有针对性资助工作存在识别困难学生不精准、资助模式单一、效果评估不足等滞后问题。为此，利用新媒体改进大学生困难情况的收集与资助工作刻不容缓。

文章分析了新媒体平台的分类，提出不同平台具有不同的信息特征，需要构建学生新媒体用户画像，进行跨平台关联分析，以提高对学生困难判断的准确性。

在此基础上，文章构建了新型大学生困难信息收集与资助机制：一是利用新媒体多源数据进行困难学生的精准筛选与认证；二是通过新媒体进行个性化资助政策宣传，形成鼓励主动求助的环境；三是应用大数据与智能算法，构建识别困难学生的精准模型；四是建立动态监测和评估机制，及时调整资助政策与内容。该机制旨在为完善大学生困难情况收集与资助工作提供借鉴，为促进高等教育资源的公平分配作出贡献。

关键词：新媒体平台；困难；资助机制；智能识别；评估机制

中图分类号：G647.38 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2024）07-0063-03

课题项目：本论文为2023年度太原学院科研项目（包括思政专项）“应用型本科高校辅导员大数据赋能成长与发展机制研究”成果，项目编号：23TYSZ03

我国高等教育处于快速发展阶段，大学生人数激增。据教育部统计，2023年高校毕业生规模预计1158万人，同比增加82万人，在校大学生数量已经超过4000万[1]。由于方方面面的因素，在校大学生群体中始终存在部分困难的学生。这些学生在完成学业的过程中，往往会遇到不同程度的困难，对其正常学习生活造成影响。长期以来，高校对学生困难情况的调查受时间限制和样本数量影响较大，导致资助存在“重形式、轻实效”的问题[2]，无法真正解决学生的实际困难。

Web2.0时代，新媒体平台的蓬勃发展为大学生困难情况收集带来了新的契机，通过新媒体平台的数据挖掘和内容分析技术，可以更全面准确地掌握学生困难情况。

因此，研究新媒体环境下大学生困难信息收集模式，并在此基础上构建动态响应、分类精准的资助机制，对高校在新形势下完善资助机制、落实资助实效均有重要意义。

一、大学生困难信息调查存在的问题

（一）大学生主要困难情况的分类

大学生群体处在成长过程中，面临着多方面的压力与挑战，因此会出现多种不同类型和程度的困难。首先，从困难出现的根源看，可以划分为学习困难、生活困难和心理困难三大类别[3]。

学习困难指在知识理解、专业课学习等方面出现的问题，其中，认知困难是部分基础知识储备不足、学习方法欠佳的学生在听课、记笔记等方面的明显弱势，表现为考试不达标、挂科等学业困难。生活困难主要集中在学生的基本生活需求得到满足方面，最典型的是经济困难，即因家庭收入减少而无法满足在校期间的食宿、学习和基本生活支出[4]。心理困难方面，学业就业压力可能导致焦虑、抑郁、恐惧等心理问题，环境适应、人际交往等方面的困扰也会影响大学生心理健康[5]。

（二）大学生困难情况的隐蔽性

高校针对大学生实际困难情况的调查，往往难以准确判断学生的实际状况。

比如，受“面子思想”的影响，家庭或个人困难情况被视为隐私，学生出于自尊心考虑，不愿主动公开自己的困境，担心被贴上“困难”“弱势”标签[6]；事实上，影响大学生困难判断的因素很多，需要从多角度采取措施提高识别困难学生的准确性，以作出正确的资助决策。

（三）针对性资助工作存在滞后性

目前，高校开展针对性帮扶资助工作在识别大学生实际困难情况和提供精准资助两方面还存在较多滞后性。

现有资助范围有限，主要仅面向特殊困难家庭等特定群体，无法覆盖更多潜在困难学生。缺乏分级分类的资助标准，对不同程度和类型的困难学生采取统一化资助方式，无法根据实际需求提供差异化资助，缺乏动态调整机制，难以对出现情况变化的学生作出及时响应，资助侧重经济支出，对提升就业能力、心理健康等方面投入不足。现有资助几乎完全依赖学校自身力量，没有充分发挥校友资源、新媒体技术等社会力量的支持作用。

二、新媒体在大学生困难情况收集方面的优势

在新媒体环境中，大学生困难情况的收集与资助机制的构建首先需要深入分析新媒体平台的分类及其信息特征。

针对大学生群体而言，主要的新媒体平台可划分为社交媒体、内容社区和生活服务平台三大类[7]。社交媒体平台如微博、微信等，可以收集学生的人际关系、兴趣爱好、消费情况等数据，有助于判断学生的困难状况，但信息真实性仍需验证；内容社区平台如知乎、哔哩哔哩（B站）等，通过分析学生的话题倾向，可以判断关注点和潜在需求；生活服务平台如大众点评等，可以反映学生的消费情况，但与学生身份关联较弱[8]。

三、基于新媒体的大学生困难信息收集与针对性资助机制构建策略

（一）通过新媒体筛选、认证学生困难情况相关信息

大学生困难信息的筛选与认证成为高等教育资助系统精准施策的关键环节，必须构建以数据驱动的新媒体信息筛选模式，运用自然语言处理（NLP）技术，通过语义分析和关键词挖掘，精确捕捉与学生困难相关的信息。新媒体的信息需紧密结合用户行为分析，通过挖掘用户的互动轨迹，包括搜索习惯、内容浏览偏好、社交媒体上的互动频次等，以智能识别出真正困难的学生。

通过多维度数据的融合与交叉验证，结合学生在不同新媒体平台上的数据轨迹，运用数据交叉验证原则，关联分析学生在学校数据库的官方记录与在社交网络上的行为模式，并与学校后台管理系统内的各类数据源（如助学金申请信息等）进行匹配分析，识别出有很大可能性的困难学生，避免信息失实情况[9]。

同时，建立新媒体信息认证监督机制，通过受资助学生的回访信息，动态优化信息筛选与认证流程，引入学生组织、社团和金融机构作为第三方审核，确保信息认证的公信力，提升资助的透明度[10]。对已识别出的潜在困难学生进行线下电话、邮件、网络聊天等沟通，了解真实情况，并提供应急帮助，进一步确认困难信息的真实性。

（二）通过新媒体平台加强宣传引导，鼓励困难学生主动求助

高等教育援助体系亟须依托网络平台的广泛覆盖和深入人心的特性，加强对困难大学生的宣传引导，充分激发他们主动表达需求、积极寻求帮助的意愿。高校应当构建一个“互联网+教育”信息服务体系，使各类资助信息迅速触达学生群体，透明化宣传资助政策[11]；在新媒体平台上打造多元化的互动宣传环境，如通过直播、短视频、线上座谈会等形式，让资助政策的制定者、实施者以及受助者参与其中，分享真实案例和心得体会，从而使宣传内容更加鲜活、更具感染力。

在制作新媒体内容时要精准定位，利用大数据和用户画像技术对学生群体进行细致划分，根据不同学生的特点和需求，制作个性化的宣传策略，达到精准投放[12]。例如，对于品学兼优的学生，可以推送关于奖学金申请的攻略；对于有意向参与勤工俭学的学生，可以提供校园兼职信息及相关成功案例。

此外，高校还需要在新媒体平台上建立一套完善的在线求助与反馈机制，设立在线咨询窗口，由专业的资助工作人员实时响应学生的疑问和诉求，同时收集学生的反馈和建议，不断优化和提升资助服务的质量。

（三）借助大数据与算法构建精准识别困难学生的模型

大数据与算法分析技术的融合，为精准甄别困难学生提供了新的思路。

高校需建立全面细致的学生经济状况数据库，这个数据库包含学生家庭状况、在线消费行为数据、家庭人均月收入、校园卡消费记录、历年奖助学金申领记录、学业成绩和勤工俭学参与度等多维度信息[13]；在模型训练完毕之后，通过实际案例对模型进行验证，采用混淆矩阵、ROC曲线等统计学工具评定模型的分类性能；运用大数据分析技术，如机器学习算法，从复杂的数据集中识别出经济困难的学生，通过学习和识别数据中的模式和规律，提取出最具预测力的特征变量，从而提升精准识别的准确率，基于学生的经济行为数据和学习数据，实时监控学生的经济压力变化[14]。

（四）建立困难学生动态监测和评估机制，根据反馈及时调整

高校需搭建一套全方位的实时数据追踪系统，通过整合移动支付、社交媒体、在线学习等平台数据，运用大数据技术实时监测学生活动与学业表现，该模式类似于新媒体营销中的用户行为跟踪[15]，旨在通过对消费模式和学习参与度的深入分析，捕捉学生经济状况的细微波动，及时为资助决策提供数据支撑。统计信息应包括学习习惯、课外活动参与度、社交网络关系图谱等多维信息。

围绕数据追踪的动态机制，要为学生构建畅通的反馈渠道，鼓励学生通过新媒体平台反馈资助效果，帮助优化、创新资助政策。

在信息透明度方面，高校应当通过新媒体平台定期发布资助政策执行报告，通过数据分析展示资助成效，宣示资助标准和程序的细节调整，确保资助政策始终与本校学生的具体情况一致[16]。

四、结语

收集大学生困难信息需要运用新媒体平台的优势，精准的资助机制建设需要投入大量时间和资源，在数据支持、算法创新、过程优化等方面不断努力。在保障信息来源真实性的同时，需兼顾学生隐私，资助工作不能流于形式，要做到针对性强、动态调整，注重学生全面发展。在这一过程中，要重视新媒体的作用，进一步优化常态化帮扶机制。

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作者简介 康晓婷，助教，研究方向：思政教育、学生管理、音乐与舞蹈学。