大数据背景下高校学生精准资助模式探究

摘要：精准资助是高校资助工作的前进方向，当前高校资助工作中还存在国家资助资金分配不精准、资助对象模糊、育人功能弱等问题。大数据技术的发展为精准资助提供了解决方案，利用大数据建立信息化共享平台实现精准识别，建立动态监测系统实现动态管理，建立分析模型了解学生状况、提升育人实效。

关键词：大数据；精准资助；信息平台；育人

高校精准资助缘起于我国扶贫工作中的精准扶贫政策，新时期的高校学生资助工作要以习总书记“精准扶贫”思想为指导，努力创新，全力推动学生资助工作精准化。当前高校资助工作还存在不精准的问题，大数据技术的出现为精准资助目标的实现提供了技术支持。

一、当前高校资助工作不精准的表现

（一）国家资助资金分配不精准

目前我国各高校的资助资金来源主要为中央及地方财政，而中央及地方财政在分配资助资金时存在一些问题。以国家助学金名额分配为例，教育部及财政部于2007发布的《普通本科高校、高等职业学校国家助学金管理暂行办法》中规定，地方高校国家助学金的资助名额由各省（自治区、直辖市）根据财政部、教育部确定的总人数，以及高校数量、类别、办学层次、办学质量、在校本专科生人数和生源结构等因素确定。但在实际操作中，各地方财政基本是根据各高校人数多少来分配资助名额，而不是根据各高校贫困人数的多少来分配助学金名额。当前寒门难出贵子现象越来越受到社会关注，重点大学的寒门学生比例越来越低，各高校贫困生数量有很大差异。因此出现了一些高校贫困生人数少，助学金名额用不完，于是将国家助学金发给一些并不贫困的学生；一些高校贫困生人数多，助学金名额不够用，于是很多真正贫困的学生却没有得到助学金。所以国家在资助资金的分配上要充分考虑各高校贫困生比例来确定资助名额，保证我们的助学资金真正的惠及每一位贫困生。

（二）资助对象认定模糊、动态性差

高校在贫困生的识别上也存在一些问题，当前高校在贫困生认定上，基本都是以地方居委会、民政部门开具的贫困证明或者低保证等一些证件为认定依据，认定程序都是由学生提出申请并提交材料、班级小组民主评议、结果公示、资金发放这几个步骤构成，其中一些环节容易出现问题。比如由于各地方居委会、民政部门工作人员负责程度不同，可能会出现有些地方只要学生申请都给盖章，而有些地方则只认低保证、残疾证等，其他一律不盖。由此就会出现一些并不贫困的学生可以拿到贫困证明、而有些真实贫困的学生却无法拿到证明。同时高校又没有时间精力去实地走访复核学生家庭经济情况而导致资助对象出现偏差。此外班级民主评议不规范，出现一些当众哭穷、投票认定等问题，导致一些真正贫困的学生由于“脸皮薄”而放弃或者因人际关系不好而没有得到资助。资助对象认定动态性较差，高校的各项资助形式如国家奖学金、国家励志奖学金、国家助学金、国家助学贷款以及校内的各项助学金都是以一年为期进行资助，而对于一些家庭突发变故而导致经济困难的学生则较少关注到，相应的资助形式也很少。

（三）缺乏人文关怀、育人效果差

教育部等部门发布的《关于进一步落实高等教育学生资助政策的通知》明确要求，在资助对象认定时要更好地体现人文关怀，强化资助育人功能。高校等培养单位在评定家庭经济困难学生时，有时会出现一些当众哭穷现象，填写家庭的详细情况表等都会对学生心理造成一定的影响。或者为宣传资助政策效果，在非学生自愿的情况下树立励志典型等都是缺乏人文关怀的表现。同时在资助资金发放完毕之后，资助工作基本就告一段落，对于学生对资助资金的使用情况、学生的感恩教育及学生受助后的心理状况的跟踪都还不到位。因此出现一些学生获得资助后挥霍现象，出现一些心理问题，或者缺乏对社会的感恩、认为获得资助是理所当然的，这些都说明我们的资助资金虽然到位了，但没有达到真正的育人效果。

二、大数据时代提供的解决方案

（一）建立全面综合的信息化共享平台

建立多部门、多机构互联互通的综合信息化共享平台，高校资助部门与地方民政部門、扶贫办、村（居）委会、高中学校等可以互联共享信息，学生所在村（居）委会对学生家庭经济情况进行详细了解并录入信息化互联平台，包括家庭收入情况、家庭人员、子女入学情况、患病情况、拥有车房等情况、地方民政部门、扶贫办对家庭经济困难情况进行审核、认定，高中学校共享学生在校期间的获资助情况以及学业表现等，高校资助部门通过大数据手段分析，详细了解学生的家庭经济情况、入学前的学业情况等，从而开展具有针对性的精准认定、精准资助。中央及地方教育部门、财政部门同样接入信息化平台，了解各高校的贫困生数量，从而科学合理的分配资助资金，保证资助资金财尽其用。

（二）差异化资助、动态化管理

大数据技术给我们提供了了解学生的有力工具，我们可以借助大数据分析了解每一位同学家庭经济情况从而采取不同的资助策略，根据不同学生家庭贫困的具体情况，因人而异制定不同帮扶形式，如入学困难的发放交通补贴开辟绿色通道，针对困难毕业生发放就业补贴、学费补偿代偿，针对有海外交流的意愿的困难学生开展研学资助政策等。同时资助资金到位后充分利用大数据监测资金使用情况，保证资助资金是扶真贫。同时要建立动态监测系统，对每一位学生的校园卡等消费情况进行动态监测，结合信息化共享平台及时发现因突发变故而致贫的学生，并及时给与资助。

（三）大数据跟踪提升育人效果

大数据也可以帮助我们根据学生的全面情况，提升资助育人效果。高校资助部门可以充分利用大数据，在保证尊重学生隐私的前提下，收集学生的课堂出勤、选课情况、校园卡等消费情况、图书馆进出频次、图书借阅等数据，同时通过互联网问卷调查受助学生个性、爱好、技能、实践需求、就业意向等信息，以及心理中心定期访谈了解其心理状态。利用收集的信息、调查问卷情况以及心理访谈数据建立大数据分析模型，全面把握学生的学习、生活、心理等详细状况。在收集数据过程中，要充分保证学生的隐私，尊重的学生的意愿，收集的各项数据都要经过加密处理，经数据模型处理后反馈学生的需求状况，辅导员根据反馈结果开展相应的辅导、教育、帮扶，真正的提升育人失效，促进受助学生成长成才。

参考文献：

[1]侯莲梅，米华全.利用大数据推进高校精准资助工作创新[J].思想理论教育，2017（08）.

[2]孙婷，张军，曹林林.大数据背景下建立精准学生资助工作机制刍议[J].教育教学论坛，2016（51）.

作者简介：于亚飞，男，硕士，广东轻工职业技术学院辅导员。