大数据时代基于模糊层次分析法的高校贫困生认定模型构建

史建梅，孔月红

（江苏食品药品职业技术学院，江苏淮安223003）

习总书记指出，“扶贫开发贵在精准，重在精准，成败之举在于精准”。2020年全国教育工作会议明确要求，困难学生资助贵在精准，要进一步提高困难学生认定、预算分配、资助标准设定等工作的精准化水平。困难学生的精准识别，是实施学生精准资助的前提。当前，高校在困难学生识别方面，面临着一些问题。从高校困难学生认定的实际操作过程来看，最终推进落实贫困生认定工作的单位是各班级。然而各班级的生源情况不一，贫困情况不一，班级的认定标准不一，最终导致一些真正困难的学生认定不上，一些不困难的学生反而认定上了贫困。院系之间、学校之间上述差距会更大。出现以上问题归根到底是因为没有一套统一的、可以量化的识别认定标准在全校乃至所有高校范围内执行。那么，构建高校贫困生认定的量化模型就非常有必要了。

1 当前高校贫困生认定的现状

目前，高校贫困生的认定主要采取的是生源地出具困难证明，或学生本人做出承诺，高校以此为依据，在对其进行家庭基本情况调查的基础上，经过班级评议、院系审核、学校审核公示等程序，评定贫困生名单。程序经过层层审核把关看似规范，但在具体的操作过程中，仍然存在一定的问题。

1.1 认定标准比较笼统

很多高校对于贫困生的认定给出了一些标准，但这些标准大多比较笼统，只是一个大方向上的指导，不够详细且缺乏可操作性[1]。……