大数据背景下高校精准资助工作的创新路径研究

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　　【摘要】资助工作一直都是高校人才培养的重要组成部分，近年来，中央有关部门出台了很多资助工作的相关政策措施，高校资助工作有序开展，但同时仍存在着资助标准不精确、资助对象难确定等问题，这与教育部提出的“精准资助”目标，还有较大努力空间。“大数据”作为计算机技术的最新形态，已经深入到各行各业，为行业的决策发展提供了科学的数据支撑。高校资助工作也应充分利用大数据技术，构建精准资助工作的创新路径，建立及时全面的资助管理体系，全面提高资助工作精准化。
　　【关键词】大数据  精准资助  创新路径
　　【中图分类号】G647 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2019）18-0255-02
　　1.高校精准资助工作的主要困境
　　近年来，国家高度重视高校学生资助工作。为扩大资助规模，提升资助力度，各高校主要实施了包括新生入学“绿色通道”、国家助学贷款、国家助学金、国家励志奖学金、勤工助学、学费减免、临时困难补助等资助手段，来帮助有困难的学生减轻学习和生活的压力，实现大学梦。但事实上，在目前高校对困难学生的认定和资助体系中，资助学生不困难，困难学生未资助的现象仍然比较常见，高校精准资助工作仍有较多困境。
　　1.1资助对象难精准
　　要想实现精准资助，前提是要对贫困学生进行精准的认定，也即是说资助对象必须精准。然而，高校在开展资助工作的过程中，对贫困学生的认定是最多问题出现的，原因主要与确定资助对象的方式有关。目前，高校认定贫困学生的主要程序包括：告知、学生（或监护人）申请、学校认定、公示、建档等环节。学校主要通过学生提交上来的《家庭经济困难学生认定申请表》和相关贫困证明，对申请学生的资料进行审核，核实相关情况，报上级教育、人力资源社会保障部门审核后确定贫困等级，但在实际的操作过程中，环节越多越容易出现干扰因素，导致不能精准认定。
　　1.2资助资源难均衡
　　目前，国家助学金资助面约为全国全日制普通高校本专科在校学生总数的20%，而每间高校每年通过贫困认定的学生数量一般在30%左右，这就导致仍有一批学生虽然通过了贫困认定却不能获得资助。其次，高校在分配资助名额时，一般依据各院系学生总数或者通过贫困认定的学生人数进行分配，这种分配方式未能考虑到学生个体的需求，也未能考虑到院系之间学生的差异，造成分配不均，因此，在分配资助资源时应该具体问题具体分析，不能一刀切。
　　1.3资助效果难显现
　　资助是手段，育人才是目的。然而，很多高校在贫困认定上就已经耗费了大量的人力物力，育人方面的工作没有得到重视。受到家庭经济的影响，贫困生大多都有一定的内向、自卑心理。[1]目前，高校学生资助工作普遍比较注重在贫困认定、名额分配、资金发放等方面的工作，而缺乏了对贫困学生的后续跟踪。部分贫困生获得资助后，出现助而不学的现象，存在资助金使用不合理，挥霍助学金等行为，无法真正达到资助育人的目的。
　　2.大数据在高校精准资助工作中的作用
　　2.1为确定资助对象提供可靠的信息基础
　　大数据作为数据集合，具有容量大、类型多、速度快、价值高等特征，高校要充分利用好数据信息，挖掘数据潜在的价值。目前，要掌握贫困生的相关信息主要依靠学生提交的《家庭经济困难学生认定申请表》中的内容，由于各项条件的限制，学校很难一一对学生申请表上的所有信息进行审核，更加无法掌握学生经济情况的实时变化。然而，在信息化时代，大学生进行的绝大多数与金钱相关的活动都会被准确记录，高校可以收集到学生大量的数据，比如学生生活费、日常消费、学费缴纳、学习成绩情况等，再将各类数据源进行整合分析，当数据量达到一定程度就可以反映出学生是否真正贫困，为精准定位资助对象提供技术支撑，可以很好体现大数据的技术价值。
　　2.2为科学分配资助资源提供事实依据
　　虽然近年来全国资助总额和资助学生数量都在增加，但不难发现，资助资源仍不能满足经济困难学生的资助需求。这就表明，在资助资源匮乏的情况下，科学分析把握学生的资助需求显得尤为重要。利用大数据，可以综合考虑学生家庭经济状况等因素，研究构建庭经济困难学生资助需求测评模型，形成针对不同困难程度、不同生源地域、不同年级专业学生而设立的多个资助等级，确保更科学分配资助资源，保证贫困生的资助需求。
　　2.3为提高资助效能提供技术条件
　　从目前资助工作的主要困境来看，人工采集贫困学生的相关信息，会导致资助对象不精准，资助目标不明确，寻求与时俱进的新技术实现高校精准资助工作创新已是形势所趋。利用大数据高效便捷精准的优势，对学生产生的海量数据进行采集存储和关联分析，让数据说话，从中挖掘事实发现规律，建立大数据+模式下的高校精准资助工作新机制，提高资助效能。
　　3.高校精准资助工作的创新路径
　　3.1利用大数据创新资助平台，实现精准化资助
　　资助要精准，关键还是在于贫困生的精准认定，搭建大数据创新資助平台，关键在于数据来源，要做到全面掌握学生的所有数据。目前大部分高校均实现了校园“一卡通”，学生用“一卡通”进行圈存、消费、借阅图书等，每完成相应的活动，都会产生数据。此外，高校的资助平台还可以通过与各省市县多级数据信息平台相关联，通过数据之间的“沟通与对话”，掌握学生个人在校情况及家庭经济情况，使得资助工作更具科学性。
　　3.2利用大数据创新资助形式，实现差异化资助
　　精准资助不仅仅是指资助对象精准，资助形式也应该精准。资助形式精准是精准资助更高层次的体现。[2]在大数据创新资助平台中，鼓励高校根据不同学生的特征来确定不同的资助形式，实现资助形式的个性化定制。要做到资助形式精准，高校除了要搭建好大数据创新资助平台外，还要不断创新资助形式，根据现有的资助资源，选择最合适的方式资助真正贫困的学生，实现差异化资助。
　　3.3利用大数据创新资助功能，实现育人式资助
　　对困难学生进行经济资助只是手段和方法，教育学生使其成为社会需要的人才是最终的目标。关注贫困学生的精神需要，牢记育人目标是高校在开展资助工作的共同追求。[3]部分高校探索了许多创新模式。如“暖心饭卡”资助方式，通过大数据分析困难学生的就餐消费情况，默默资助特别困难学生，不仅保护困难学生的自尊心，还充分发挥育人功能，让学生备受感动。
　　4.结语
　　当前大数据技术的应用已非常成熟，利用大数据创新高校精准资助工作是新时代的要求和发展趋势，也是高校思政工作的创新之举，对精准确定资助对象、选择合适的资助形式、提高资助工作时效等都具有指导意义。高校除了构建内部的大数据应用平台，还应该积极跟政府、教育部门等建立多级数据信息平台，整合资源，实现贫困学生数据共享，健全精准资助长效机制，为贫困学子保驾护航。
　　参考文献：
　　[1]陈丹.高校贫困生心理贫困及对策研究[D].黑龙江：黑龙江大学，2014.
　　[2]刘玉霞.大数据背景下高校精准资助路径探析[J].未来与发展，2016（9）：69-73.
　　[3]杨波.高校家庭经济困难学生资助与育人结合研究[D].四川：四川师范大学，2016.
　　作者简介：
　　叶新豪（1989.7-），男，汉族，广东河源人，硕士，助教，研究方向：思想政治教育。
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