“大数据”背景下大学生精准资助工作的研究

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　　摘 要 当今，我们的生活模式和工作方式都在被大数据时代的信息风暴进行变革。传统的教育模式也在迎来全新的挑战，资助工作同样面临巨大的冲击，如何在大数据时代和新媒体环境下，高效挖掘有效数据，提升困难学生认定的精准性，也成为现如今资助工作的所面临的新课题。同时，随着国家资助工作投入的力量愈发强大，如何建立起比较完善的困难学生资助体系任然是在资助工作中较为困难的一面。而大学的扩招，带来的贫困学生人数的增多如何更加精准的对学生进行资助，如果对困难学生进行长期有效的帮扶也是我们接下来要面对的新考验。因此，在大数据背景下探讨高校精准资助体系的创新，对于精准识别、精准匹配、精准考评方面具有重要指导意义。
　　关键词 大数据 精准资助 体系研究
　　中图分类号：G647 文献标识码：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2019.06.080
　　Research on Accurate Subsidy for College Students
　　under the Background of "Big Data"
　　WANG Fei
　　（Quzhou College of Technology， Quzhou， Zhejiang 324000）
　　Abstract Nowadays， our life style and work style are being transformed by the information storm in the era of big data. The traditional education model is also facing new challenges， and funding work is also facing tremendous impact. How to efficiently mine effective data in the era of big data and the new media environment， and improve the accuracy of identification of students with difficulties， has become a new topic facing the funding work nowadays. At the same time， with the increasing input of state aid， how to establish a relatively perfect aid system for students with difficulties is still a more difficult aspect of the aid work. And the expansion of university enrollment， the number of poor students brought about by the increase in how to more accurately subsidize students， if the long-term effective help to poor students is also a new test we will face next. Therefore， under the background of large data， it is of great significance to explore the innovation of the precise funding system in colleges and universities in terms of precise identification， precise matching and precise evaluation.
　　Keywords big data； precise funding； system research
　　隨着我国社会经济的不断发展，大数据时代的到来，高校大学生资助也从原来的广泛覆盖向着精准资助的方向转变。各类奖助学金的评选如何更加精准的发放到每一位需要资助的学生手中，也是一个难题。高校中的贫困生数据库入库过程中，隐性贫困以及虚假贫困等不良现象也为资助工作的顺利开展带来的一定的阻碍。如何精准的进行资助人员筛查，也是我们高校资助工作者所面临的问题所在。而我们的生活模式和工作方式都在被大数据时代的信息风暴进行变革，大数据以容量大，类型多，筛选快速为主要特征，能够从数据的多样性着手，对数据进行精准采集、匹配。对今后的学生精准资助、精神扶贫、感恩回馈和技能培养有很大的帮助与提升。因此，在大数据背景下探讨高校精准资助体系的创新，对于精准识别、精准匹配、精准考评方面具有重要指导意义。
　　1 资助工作的现状
　　贫困生认定的工作因为参考数据的多样，数据的庞大、数据的动态变化等问题，造成不能完全做到精准帮扶与自主。也正因为认定的困难较大，贫困人口每年都是动态变化的数据。因此，以往传统的认定方式中，会存在“一评定终身”的情况，无法真正准确找到真正需要资助的学生。
　　目前，高校认定贫困生的方式还是以传统的需要学生本人提供低保证、贫困证明、残疾证明、救济（助）证明等一系列的材料，通过班级评定小组的认定，以及班主任辅导员的考核后最终评选出贫困生。这样评选方式因为评定的人员主观性较高，可能会产生一定的评定不准确等问题。同时部分因为家庭经济困难导致内心敏感自卑的学生，会因为这样的评选方式，不想参与贫困生的认定工作，最终导致隐性贫困人口的出现，导致无法真正做到精准资助。也正因如此，这也使得贫困生认定工作过于形式化、流程化，在整个程序的过程中存在着较大的舞弊空间，申请者材料的真实性和有效性也大幅缩水。 　　同时，资助工作中对学生虽然有提及感恩回馈、技能培养但是在很长一段时间中，诚信教育确实在精准资助工作中有所缺失的，这也再日常的困难学生认定工作中有体现，如学生会到村委会或居委会开虚假证明材料，部分家庭困难学生在校办理的国家助学贷款毕业后就不再进行还款等。因此，在资助工作中加入诚信教育、感恩教育对于进一步加强精准资助工作也是有提升。
　　2大数据在高校学生资助中的应用价值
　　2.1 通过大数据可以精准掌握学生在校的生活情况
　　现在国内高校在校学生都有各自院校的“校园卡”、“园通卡”、“一卡通”等设备。学生在校期间的生活、学习都需要运用到这些卡。通过这些卡，学生可以在校园中购物消费、查找资料、充值上网等，这些记录可以与学校的终端相连接，获得学生有效的消费数据。
　　因此，贫困生认定过程中，也可以通过收集需要参评的学生日常消费情况，从而从侧面了解学生的基本情况条件和情况，可以有效减少弄虚作假、虚假申请的学生人数，同时也可以筛选出部分隐性贫困学生，侧面反映他们真实的消费情况，对这部分隐性贫困学生进行精准资助，从而使得学生资助工作能够愈发的精准、精确。
　　2.2 发挥大数据的检测功能，对家庭困难学生异常情况进行动态检测
　　贫困人口数量是一个动态变化的数据，同样贫困学生的数据也一样并不是一成不变的。随着时代的变化，大学生本人受家庭环境、就业压力、情感变化等因素的影响，贫困学生群体也会出现变化。而大数据可以对校园局域网内的学生进行实时的检察，对贫困学生的心理变化也可以及时了解和干预，能够及时对需要关爱的学生进行帮助，做到情感上心理上以及经济上三重精准资助。
　　2.3 发挥大数据在个性化精准关爱的指导作用
　　目前，困难学生的资助工作也不仅仅只是停留在经济资助方面，对于困难学生内心真实需求的关注与资助也成为资助工作中遇到的难题。而通过大数据的分析和了解可以更加准确的了解学生的真实需求，给予个性化的独一无二的精準关爱，帮助他们走出困境，从而最终成长成才。
　　同时，个性化的精准关爱，具有更加隐秘的特点。可以保护学生的隐私，对于国家所倡导的对贫困生的“去标签”化，也有着极为重要的作用。
　　3大数据时代资助工作新路径
　　3.1 完善一横三纵平台建设
　　通过一横三纵的体系建设完善数据库的构建。一横即为时间维度，通过在校期间，每年的贫困生申报认定人数来进行比对，通过每年的经济状况、学习状况、生活状况、课外活动情况、志愿活动情况等多方面对学生的成长成才进行培养。三纵即为从国家层面（政府的民政部门认定材料），社会层面（学生家庭背景的调查），学校层面（师生认定评价系统）来具体分析申请学生的具体情况，并结合学校智慧校园系统来综合评价学生的具体经济困难程度进行划分。最终形成完善的精准资助体系认定数据平台，为学生的精准资助工作打造一个较为完善的数据库。
　　3.2 针对贫困生打造全方位个性化关爱平台
　　贫困学生可以在平台上发布自己的心情、所需要的帮助、勤工俭学岗位的求职信息等，学校教师、学校领导、学生家长等可以根据关爱平台进行学生近况了解，做好家校互动，更好的帮扶学生。根据学生最基本的需求，给予私人订制式的关爱活动，帮助学生及学生家庭走出困境。
　　同时，可以通过平台一改以往助学金全额发放的惯例，学生可以在平台上对奖助学金的金额进行分配调整，既可以选择对奖助学金进行平均按月发放模式，也可以选择按月递减的发放模式。一方面可以保证学生每个月都有足够的生活费来支撑其完成学业，另一方面也可以提升对贫困学生资助后期的跟踪，这样也对资助的精准性具有重要的意义。
　　综上所述，国家对于贫困的资助工作愈发重视，每年的资助力度也在不断提高。虽然资助工作在现阶段已经有极为显著的成就，但随着大数据时代的来临，社会的变化发展，精准资助工作也有着很多亟待解决的问题。因此，也需要我们在基于大数据背景下，对精准资助工作方面进行持续而又更加深入的研究，这对于我们资助工作也有着重大的意义。
　　参考文献
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　　[3] 孙彦利，郭琳，陈俊洁，王彤，郭小玲.基于“大数据”的大学生精准资助现状分析[A].教育管理，131-133.
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