大数据背景下高校家庭经济困难学生精准资助模式研究_大数据背景下精准教学
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大数据背景下高校家庭经济困难学生精准资助模式研究
摘要：精准资助是精准扶贫战略在教育领域的拓展和延伸，如何更精准地落实资助政策成为目前各高校在贫困生资助工作中亟需思考与改进的问题。发展大数据视角下精准资助新模式，是实现高校精准资助的有效途径。本文分析了当前高校贫困生资助工作中存在的实际问题，从大数据的价值出发，探究了基于大数据的精准资助新途径和方式，对提高高校精准资助水平、实现教育公平有着重要意义。
关键词：大数据，家庭经济困难学生，精准资助
Abstract：Accurate grants are the expansion and extension of the poverty alleviation strategy in the field of education.How to implement the subsidy policy more accurately has become an iue that many colleges and universities need to think about and improve in supporting the poor students at present.It is an effective way to realize the precise grants of colleges and universities with the aid of the new mode of precision funding under the perspective of developing big data.Based on the value of big data, this paper explores the new ways and means of precision funding based on big data, which is of great significance to improve the level of precision funding for colleges and universities and to achieve education equity.Key words：Big Data，Poor Student，Accurately funded 1 引言
精准资助是对“精准扶贫”思想的延伸，亦是“精准扶贫”的具体化，是精准扶贫战略在教育领域的拓展和延伸。《国家中长期教育改革和发展规划纲要》（2010-2020年）中提出:“努力不让一个学生因家庭经济困难而失学”。近年来，我国不断加大了对高校家庭经济困难学生的资助力度，而且还在不断完善“奖、贷、助、勤、补、保、免、偿”等的新资助政策体系。就资助的广度而言，此举有效缓解了家庭经济困难学生的经济压力。但是，在资助的深度方面尚不成熟。因此，在当前资助力度不断加大、政策不断健全的背景下，如何更精准地落实资助政策成为目前各高校在资助工作中亟需思考与改进的问题。
教育扶贫是扶贫攻坚的重要组成部分，做好家庭经济困难学生资助工作是阻断贫困代际传递的重要举措，资助工作不仅是人才培养的重要组成部分，更是家庭经济困难学生顺利完成学业的保障，是促进教育公平的重要举措，是“授人以渔”的重要扶贫工作。而家庭经济困难学生的认定是学生资助教育工作的第一道关口，实现精准化资助是高校学生资助工作发展的必然选择。为了与时俱进地深刻领会国家最新的资助工作精神，契合时代对高校资助工作的要求，更精准地认定、资助隐形贫困，有效核查、及时取缔虚假贫困，使资助工作精准实施，在当前“互联网+”背景下借力大数据，发展大数据视角下精准资助新模式，无疑是实现高校精准资助的有效途径。当前资助工作存在的不足
2.1 认定依据过于简单，高校基础数据库不健全
首先，在我国高校贫困生认定过程中，尤其是在开展班级评议过程中，由于评议小组人员数量有限，无法给予每个申请人全面的评价和判定，评议人员的评议依据往往也是学生提交的个人申请，这就导致整个困难生认定过程中所依据的信息源单一化，认定依据不充分，同时掺杂了过多的人为因素，这一过程中的相关人员难免会带主观色彩去对待贫困生认定，无法客观全面地评议每一位申请学生，导致评议结果不准确，真正贫困的学生有可能得不到学校的资金资助。其次，由于时间、地域、经济、人力等多种因素影响，高校无法一一走访申请学生的家庭。此外，生源地部分扶贫工作人员往往会因为个人主观原因而开具不具公信力的证明，从而最终导致家庭经济状况证明缺乏足够的有效性和可靠性，这给学校贫困生认定工作造成了不必要的麻烦
再次，现今很多高校并没有建立健全统一规范的学生管理信息数据库，对于学生信息，包括家庭收入、成绩信息、消费信息都无法提供，从而使得数据无法进行高度的整合与集中。大数据运用的根本在于信息化的基础平台建设，因此，为了能够更好的进行精准资助，搭建信息化的基础平台建设迫在眉睫。2.2 认定标准不够科学
现有的关于高校困难生认定的相关规定中较少明确提出困难生的认定标准，目前困难生认定的依据主要是2007年教育部和财政部联合下发的《关于认真做好高等学校家庭经济困难学生认定工作的指导意见》的界定——“学生家庭整体经济状况困难，其月均生活费与学校所在地区规定的居民最低保障相同或者偏低，难以支持学生在校期间的正常生活和学习所需费用，则可认定为困难生”。这种界定以定性描述为主，就导致困难生认定过程具有主观性。同时，各个区域的生源地经济状况不同，最低生活保障也不尽相同，这就无法确定判断的的准确性，从而导致困难认定结果一定程度上与实际情况有所偏差，高校中常出现“伪贫困”现象，使得有限的资助资源没有运用到最需要的人身上，从而加大了精准资助的难度。
2.3 认定过程缺乏动态管理
当前高校学生资助工作的宗旨是“不让任何一名学生因家庭经济困难而辍学”，为了解决家庭经济困难学生学习上的后顾之忧，目前高校以及社会资助力量都积极参与了贫困大学生的资助工作。但对于资助金的后续使用情况和受助学生个体的家庭变化情况很难进行持续的跟踪管理，这样就会给今后的精准资助鉴定造成一定的困难。
目前大部分高校尚未形成一个包含家庭经济困难学生基本信息的成熟的大数据系统，无法全面掌握资助对象受资助情况和自身情况的变化，从而无法进行动态管理、实现资助对象有进有出。从某种程度上来讲，并没有使资助金真正起到“雪中送炭”的作用，缺乏灵活性。无法实现在动态调整中实现精准资助“扶真贫、真扶贫”的理念。2.4 缺乏信息安全体系
目前家庭经济困难学生在认定时，部分还保留着答辩或陈述的公开认定方式，然后经由班级评议、学院认定等复杂程序进行核实并予以资助，这种“可视性”资助方式对家庭经济困难学生会造成一定的心理伤痛。此外，资助数据库通过大数据收集了来自各方的学生信息，这些复杂而敏感的集中数据，倘若遭到不法分子的攻击，可能会出现信息泄露的情况，对学生造成不必要的伤害。2.5 缺乏专业管理人才
为了改善当前的高校贫困生认定方法，在工作内容和方式上都需要加以创新，这会涉及到了数学、统计学、计算机等各领域及学科。而目前高校在资助管理人员配备方面，比较缺乏专业数据人才。学生资助工作与先进的技术无法接轨，很难适应当前大数据背景下的工作需求。大数据的价值 大数据为我们提供了一种新的工作模式，“可以为每一个领域带来变革性影响，并且正在成为各行各业颠覆性创新的原动力和助推器”，是一种几乎可以渗透到所有工作领域的方法论和路线图。这一具有普遍性特征的方法论可应用于诸多领域，大到关乎国计民生的国家大政方针的决策、小到日常行走轨迹的计步，可为各种决策提供详细而精准的数据分析。基于此，实现高校贫困生精准资助完全可以借助大数据理念和技术。3.1 技术价值
互联网时代，海量数据成为重要的资源和生产要素，有效聚合、利用信息可以为各个领域带来无限可能和生产力。可以说，大数据是高校管理现代化的技术必经之路，推动着高校学生管理工作不断创新，大数据的技术价值为建立贫困生精准资助工作机制提供了现实基础。在贫困生资助工作机制的建立中，大数据的价值在于可以从海量非相关性数据中探寻相关性，推演出学生的真实生活状态。3.2 理论价值
第一，由片面追求微观细节转向宏观面的预测性探索。大数据时代的海量数据内容庞杂、类型多样、来源广泛，数据分析不仅仅靠微观抽样，更可以全面获得宏观整体的数据。利用新型的数据工具对宏观整体的情况进行分析，有利于全面掌握家庭经济困难学生的基本情况，并为其下一步的资助工作的打好数据基础。
第二，由单纯探究因果关系转向挖掘事物的相关性。大数据时代，透过无处不在、各式各样的数据，我们可以发现事物之间的相互联系，测知事情发生的趋势，获取更有价值的社会认知。所以，可以利用大数据从海量的非相关性家庭经济困难学生信息中里寻找出一定的相关性，然后推演出其行为方式的可能性以及最适合他们的资助方式。
第三，由传统经验判断转向新型量化评估。量化的目的并不是为了获取精确数值，而是掌握了解不确定性，控制降低风险，为评估提供依据。大数据时代，有效的量化过程厘清了学生资助过程与结果的关系，明确了针对家庭经济困难学生有待量化的内容，进一步挖掘出资助中将要面对的核心问题，并给出其清晰的评估，有助于资助工作的顺利开展。3.3 现实价值
第一，综合评价放方面。人的能力是一个多维度、综合的体现。大数据可以从宏观群体面向微观个体，跟踪、记录、处理与分析每一个贫困生的数据，帮助学校对学生进行全方位的评价，使评价结果更为客观。
第二，发展预测方面。针对海量家庭经济困难学生的数据进行相关性分析，动态掌握学生在各个领域方面的发展变化趋势，进而对资助趋势进行预测，这体现了目前大数据最突出的使用价值。
第三，决策支持方面。伴随数据技术和科学技术的不断进步，大数据将会进一步提高其信息价值，从而促成决策、引导行动、规避风险。基于大数据的精准资助途径和方式
4.1 以数据挖掘实现认定依据精准化。
提高高校精准资助水平，首先在于贫困生的精准识别。借助大数据技术建立动态数据收集库，全面挖掘贫困生信息。传统的资助中单靠教育部门难以获取学生及其家庭较为全面的客观数据。因此，要利用大数据技术建立一个覆盖教育、银行、民政等部门的全方位大数据信息服务技术平台，实现数据资源共享，并定 期更新，为贫困生认定工作提供可靠的、可核实的而又全面的数据，从而提高贫困生认定的有效性和精准性。
通过全面采集家庭经济困难学生信息，对数据库中相关指标进行分类整理和提取，再整合专家研讨意见，形成家庭经济困难学生认定评价指标，随后根据数据库中共性指标出现的频率，分析确定各指标的权重，进而通过实际调研对比形成评价标准，从而构建客观的、可操作性强的家庭经济困难学生认定指标体系，精准识别资助对象。
4.2 以数据整合实现认定标准精准化
认定标准的精准化，简而言之就是“应资助对象一个都不能少、不应资助对象一个都不能有”。可以考虑通过大数据分析途径，在实现精准认定的基础上实现资助方式的人性化、个性化定制。
具体而言，在初步挖掘、认定资助学生的基础上，通过全面分析家庭经济困难学生日常生活数据，最终确定最适合贫困生的资助方式。为此，各高校应以充分了解资助体系和资助学生为前提，尤其是充分挖掘现有资助资源、创新资助形式，跟踪调查经济困难学生家庭致贫原因，为其量身定制勤工俭学、生活补贴、社会捐助等资助形式，以此来保障家庭经济困难学生生活补贴的足额、按时发放。
其次，通过各类调查分析，进一步扩充校外关联性大数据，对各指标进行归纳整理，将复杂的定性问题进行定量化处理，对指标的重要程度进行标度划分，重点挖掘学生的籍贯信息、家庭收入状况、生源所在地经济发展水平等有效信息并予以阐述及解释，形成指标体系。通过大数据信息分析和整合，对个别极其贫困学生采取有针对性的兜底式资助，使有限的资助资源发挥最大效益，将每一分钱都能合理地资助给最需要资助的家庭经济困难学生。4.3 以数据追踪实现精准资助动态化
精准资助想要真正达到精准，需要从决策、执行、监督这三个环节进行考虑。在大数据背景下，对家庭经济困难学生认定指标体系进行实证分析及验证分析，同时对受资助学生的月总消费额及消费目的进行收集，对信息资料进行自动读取、识别筛选，了解这些消费所占的比例，分析消费用途以及相关具体情况，并对指标体系效果作用进行追踪反馈，从而判定资助对象是否选择准确。通过对消费总额及消费用途的分析，基本可以判断是否是真的贫困生，从而做到资助对象“有进有出”的动态化管理。资助动态化本身就是精准化的重要内容。及时发现、及时纠偏、将资助失误降至最低，使家庭经济困难学生认定指标体系更加具有客观性、可操作性与实效性。
4.4 以数据安全管理实现精准资助信息安全化
高校要加强内部管理，规范大数据的使用方法和流程，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及到的学生的隐私问题，所以应当加强对重点领域数据库的日常监管，避免这些敏感数据的外泄。同时应对所有权和使用权加以明确的界定，尊重受资助的家庭经济困难学生隐私，做到经济资助与心理抚慰相结合，促进受助学生智育与心理共同成长。
4.5 强化大数据意识，培养综合性资助人才
基于大数据驱动的高校困难生认定方法相较于传统的困难生认定方法在工作内容和认定方法上都有了转变，因此首先需要对资助工作人员进行意识培养，使资助工作者尽快转变自身的工作方式以适应大数据背景下的困难生认定工作和资助工作。其次，考虑到大数据技术运用下的高校困难生认定方法在实施过程中需要资助工作人员了解大数据技术，能够解读大数据分析的结论。这就要求资助工作者具备信息技术、大数据知识和资助工作经验等一些知识的复合综合人才，因此，高校要系统性地培养大数据专门人才，组建专业化大数据应用与管理队伍。在大数据背景下精准资助的实施过程中建立长效的复合人才培养机制。结语
“精准资助”是教育扶贫的重要内容，建立精准资助工作机制是实现精准资助的基础与核心工作。运用大数据思维进行高校精准资助，建立精准资助工作新机制是资助工作发展的创新举措和必然要求，对提高资助工作的效率、优化资助资源配置有着重要的意义。因此必须落实基于大数据的精准资助理念，进一步促进资助工作的顺利开展，增强资助工作的科学性，有效性，从而促进教育公平。
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