大数据和新媒体时代下大学生资助工作管窥

文/张璇 欧雷 唐熙媛 谭淑雅

在高校学生日常工作中，大学生资助工作一直都发挥着非常重要的作用。我国通过出台一系列的贫困资助政策，帮助家庭经济困难的学生，目的在于能够让每个学生安心完成自己的学业。目前，贫困家庭大学生都能得到国家、地方政府和其他组织的支持和资助。在大数据背景下，如何将来自不同渠道的助学资源更好地结合在一起，成为大家都关心的问题。

一、高校资助工作现状

（一）高校资助资源分析

早在2007 年，国务院颁布的《关于建立和健全普通高等本科学生政策》就提到了要同时重视资助的强度和措施，为的是更好地促进教育公平发展[1]。目前，我国高校资助的措施主要包括奖学金、助学金和其他不同的费用，还可以根据实际情况减免学费。

（二）高校资助工作对象

学生在被资助前需要认定其家庭经济情况。在真正操作过程中会按照家庭经济因素、特殊群体因素、突发状况因素、家庭负担因素、学生消费因素、经济社会发展水平等因素来认定学生的困难程度。一般分为：特别困难、一般困难和困难。首先以学生递交的家庭经济情况证明文件为基础，再由班级、学院进行二级认定。

因此，在实际认定家庭经济条件的过程中，会因为以上因素的各种差异而使得困难程度难以界定，这也会对后续资助工作产生较大的影响。因此，界定好家庭经济困难的标准才能够让资助工作顺利进行。

二、当前大学生资助工作的困境

（一）对家庭经济困难学生的界定不够精确

大学中其实有很多家庭经济条件非常困难的学生。也正是因为各个地区经济条件不平衡，才会让各级教育主管部门的负责人没有办法直接认定学生的身份[2]。即便我国政府和高校出台了一系列的政策，但是在执行的过程中还是会存在不小的障碍。具体表现为如下几个方面：

第一，因为我国幅源辽阔，不同地区的生活情况有所不同，部分地区的评定制度、统计制度等并不健全，其评定标准会出现较大差异。同时部分高校认定贫困生的手续健全程度不足，其开出的证明并不能够核实家庭情况，所以让很多人感觉到有失公允；第二，贫困家庭的经济状况不是一成不变，整体属于一个动态发展的过程。随着经济的发展和客观环境的变化，学校对贫困学生的评定也属于一个动态的过程。但是，很多高校由于资助体系的限制，众多评定的标准是静态的，一旦被确定下来之后，资助的对象在一定时间内不会发生变化[3]；第三，评定过程中，多数信息存在不对称的现象。随着国家对学生资助力度不断加大，有些学生存在着“侥幸心理”，会故意夸大家庭贫困的程度，甚至通过提供虚假材料和其他方式来影响评定小组的成绩。而一些真正贫困的学生却会因为自尊心的原因，不愿意将自己家庭真实情况暴露在老师面前，甚至直接拒绝资助。以上种种状况都加剧了信息不对称的现象。

（二）无法对受助学生进行后续有效管理

很多学校在资助学生时，并没有及时评估和反馈有效的信息，在资助的过程中难免出现重资助和轻管理的现象。即便在第一时间资助学生之后，也没有办法直接对学生进行动态跟踪，更不能够及时更新和反馈信息。因此也就没有办法直接对受助学生的学习情况、消费能力、信用习惯和其他信息进行综合分析。等到再次评定时依然出现“瞎子摸象”的情况。一方面，因为在管理过程中出现了制度不健全的现象，让很多工作人员变得无所适从，甚至不知道如何下手去管理；另一方面，很多管理层人员的素质并不高，往往是上级通知他们做什么他们就直接做什么，完全不会思考。加之很多大学内部的管理人员和辅导员的身份是重合的，大多数大学的辅导员需要同时负责教育、党团、宗教和其他方面的工作，难免在后期工作过程中会存在心有余而力不足的现象。

三、大数据背景下资助大学生的主要策略

（一）全面采集贫困大学生数据

在建设过程中需要全面采集学生的整体数据。这样一系列数据能够有效地将教育评价、财务支出、日常管理和日常活动更好地结合在一起，同时也包括了学生校内学习生活和校外的诸多数据。学校内部的贫困生在学习的过程中也会产生各种类型的数据。学校就可以通过建立一个数据库来采集所有学生的结构化数据，并根据与学生日常生活相关的数据来确定家庭经济条件较为困难的学生的标准。其实，很多大学已经在建设的过程中实现了“一卡通”，这样一张电子卡可以让学生将购物、借阅、洗浴和其他不同的校内活动更好地囊括在内，学生在进行每一项活动时自然会产生合适的数据，学校就可以将学生日常生活中的各类数据都集中在一起。

（二）精准分析分散数据

每个学校要学会整合不同部门分散的数据，重点是要多方位和分层次地整合学生在日常消费过程中出现的数据，这些数据可以作为认定家庭经济困难的学生的标准。实际上，通过挖掘与消费频率、消费水平和其他方面相关的数据，自然就可以在第一时间找出学生家庭的贫困背景。因为每个学生都将消费的过程分散于各个部门的终端，所以整合分散数据就可以有效地实现数据共享。而在整合学生餐饮、购物和其他诸多方面的数据之后自然就能够建立起经济条件较为困难的学生的预警机制。

（三）延伸资助工作领域，开拓发展途径

通过运用大数据技术，可以直接跟踪和记录家庭经济较为困难的学生的一系列情况，高校可以将这样一大信息技术优势延伸到不同的工作领域，必要时更可以通过分析学生资助和毕业后的情况来制定合适的工作计划，事后再通过监督每一个环节来发挥行政资助的作用，这样才能够有效地提升工作效率。

此外，探索新的资助途径可以更好地实现育人的目的。如果学生家庭条件真的有困难，则需要在重视经济资助工作的基础上，找到其他资助的途径。例如，可以在政策范围内提取一定的经费变成助学金，这样才能够有效地从多方面来资助学生。

四、大数据对大学生资助工作的重要意义

（一）有效实现资助形式差异化

大数据技术可以让资助形式有效地实现差异化。目前，高校资助体系内部的内容主要是由“助、贷、减”等多种不同的形式组成，表现出各种不同的社会资助性质。但是，传统的资助方式还是过于落后，存在资助的力度不够和其他方面的问题[4]。为此，可以借助大数据来制定个性化的资助方式，为的是将精准资助更好地向前发展。

例如，有了大数据的介入，才能够为每一位贫困生制定合适的勤工俭学和生活补助策略。这样，一方面能够让经济条件困难的学生可以获得更多的补助，另一方面也可以让学生在学校里面安心地学习。此外，根据学生的科研成果、学习成绩和其他信息建立的政府、学校和社会“三位一体”的奖励性措施，也能够激发学生报效国家的潜力。当学生的籍贯信息、学籍信息、文化程度和生源所在地等信息都能够被挖掘出来之后，专业人员则可以采用针对性的扶贫措施来更好地进行资助。

（二）实现资助工作的全覆盖

在大数据的背景下，学生的基本信息、消费情况和其他生活中的细节都已经被纳入了信息管理系统内部。在通过对内部的数据进行分析和更新之后，自然就能够更好地分析其潜在的规律，最终的结果就会变得更加准确。专业资助人员可以以这些基本信息为基础来更好地比较不同的情况，在发现资助过程中存在的问题之后制定出合适的工作方案，然后实施全方位覆盖的资助方案。

（三）让受助学生更好地接受日常监督

在通过对各种数据进行筛选和定位之后，每一位资助者都可以在第一时间了解到学生发展过程中的真实情况，并有效地制定好合适的措施。在建立相应的行为规范机制之后，就可以为每一位经济困难的学生进行服务。

（四）有助于更好地拓展育人功能

众多大数据内部都包含着学生的成绩、消费情况和作息情况，这些合适的数据将会构成高校家庭经济困难学生的数据管理模块，并在合适的机会将合适的数据嵌入育人的环节，找出有针对性的引导策略。这样一种资助方式已经将单纯的“输血”转变为“造血”。许多学生的内在动力能够在第一时间被激发出来，最终更好地向前发展。

（五）有效实现管理动态化

资助动态化其实是精准扶贫中非常重要的一个环节。如果能够在管理中真正做到及时发现和及时纠偏，自然就可以将失误降到最低。

大数据技术的应用能够更好地提升动态资助化的水准，并将资助的过程植入决策、执行和监督等不同的环节[5]。在实际资助的过程中更需要有效地贯彻《国家中长期教育改革和发展规划》纲要中提出的理念，并通过将同一类别的数据集中在一起更好地实现决策科学化。

此外，应注意在资助的过程中将各类信息数据和满意度数据有效地结合在一起，并以这些数据为基础来实现资助的公平性。必要时可以借助大数据技术来完善目前的监督体制和机制，同时要注意充分尊重家庭经济困难同学的人格和尊严，将资助的行为和影响控制在合理的范围内。

五、结语

现阶段，将大数据技术融入学生资助工作中才能够更好地改善目前资助扶贫的实效。根据笔者了解到的情况，在实际运行中还存在着一定的问题，执行时尚需要一定的制度、机制来配合，才能让信息建设变得更加科学和安全。