大数据时代高校精准资助新模式初探
中图分类号：G647 文献标识码：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2017.04.015
Abstract Precise funding seems to have become a new direction for the development of college student funding， will also be the essence and highlights of the new era of college student financial assistance. Had a profound impact on the big data era college funding， provides technical support for statistical processing of large data not only for the college funded work data， is to bring new ideas to the impact of aid workers. This paper analyzes the reality of the plight of precise funding， starting from the connotation and value of big data， explore a new model of precise funding based on large data.
Key words big data； precise funding； identification of poor students； development financing
在精?史銎墩庖还?家层面新的扶贫战略背景之下，精准资助俨然已经成为高校学生资助工作的新的发展方向，也将是新时期高校学生资助工作的精髓和亮点。信息化时代的大数据技术正好给精准资助带来了契机，也引起了高校学生资助工作者的广泛关注与重视。
1 当前高校精准资助的现实困境
1.1 缺乏科学合理的家庭经济困难学生认定标准
目前，我国大多数高校贫困生认定工作主要依据的是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》，并按照各学校制定的家庭经济困难学生认定程序进行操作。一般是由学生本人提出书面申请，并提供由当地民政部门盖章的《高等学校学生及家庭情况调查表》或出具的贫困证明，然后经班级民主评议、院系审查、学校审核等三级共同审核的认定办法对贫困生进行认定。这种仅靠纸质证明材料和主观评判来认定贫困生还是远远不够的，导致高校中常出现 “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，甚至产生了一系列的人际矛盾。由于缺乏科学合理可操作性强的认定标准和健全的监督机制，从而加大了精准资助的难度。
1.2 缺乏对受助学生的持续跟踪管理
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，当前高校以及社会各界力量都积极参与贫困大学生的资助工作。但是资助金的使用情况、学业成绩的提升、是否脱贫脱困、能否感恩励志等很难进行持续的跟踪管理，也较难制定合理有效的行为规范和约束机制，这样会导致今后的精准资助鉴定产生一定的困难。
1.3 过度关注数据，忽视对学生的发展指导
由于高校资助工作的岗位特殊性，资助工作者不仅要完成奖、助、贷、勤、免、补等常规工作，还要完成各项数据统计和报表上报工作，所以会过分追求日常工作的细致和各类数据的精准，耗费了大量的时间和精力在审核、校对上。审核严格、数据严谨、发放及时固然是资助工作的基本要求，但目前各校的资助人员配置有限，如果花费大量时间在资助数据上，势必会忽略对学生的教育引导和发展指导。
1.4 注重物质资助，忽视心理引导与资助育人
贫困生是高校校园内的弱势群体，他们常常需要承受经济和心理上的双重压力，在贫困生群体中大多存在自卑、攀比、依赖等心理，在具体的资助工作中，部分辅导员或工作人员仅满足对学生的物质需求，没有真正关注学生的内心，无法达到情感方面的支持。资助工作应坚持以人为本的原则，在资助贫困生的同时，还要加强感恩诚信教育、励志成才教育，因此，各高校在经济资助的基础上，加强对贫困生的心理引导，将物质资助与资助育人相结合。
2 大数据的内涵与价值
2.1 大数据的内涵
美国互联网数据中心将大数据定义为：通过高速捕捉、发现和/或分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。大数据的内涵并不是简单的、规模很大的数据集合，而是一整套新型的技术、理念与应用。
2013年被称为“大数据元年”，大数据时代的到来对高校资助工作产生了深远影响。大数据不仅给高校资助工作中的数据统计处理提供了技术支撑，更是给资助工作者带来新的工作理念冲击。
2.2 大数据的价值
2.2.1 技术价值
互联网使得在线数据产生量大幅增加，大数据技术可以将其与现实中的不同数据比对和处理。此外，大数据技术还可以大幅提升复杂数据的计算能力，原先单一的中央式计算方式变成了以云计算为特征的分布式计算方式。高校可以利用组织结构的优势，将各类数据源进行汇集、整合、计算。随着互联网与计算技术的深入发展，大数据的技术价值得以体现。 2.2.2 理念价值
大数据的理念价值也是其被广泛关注和运用的重要原因。其理念价值包括：由片面追求微观细节转向宏观面的前瞻性探索、由单纯探究因果关系转向挖掘事物相关性、由传统经验判断转向新型量化评估。
2.2.3 应用价值
任何新技术得以普及就必须要有应用价值，大数据在教育中可以运用到综合素质测评、学生发展预测、决策支持和自适应学习。
3 大数据下的精准资助模式
3.1 以传统的家庭经济困难学生认定方法为基础
因为资助工作要有一定的时效性，在面对庞大的需要受助的群体时，还是离不开传统的贫困认定办法。所以大数据时代下的高校精准资助还是要建立在传统的家庭经济困难学生认定方法的基础之上，即坚持实事求是、标准合理、学生本人申请、学生民主评议和学校评定相结合的原则，结合学生信息管理系统等现代网络平台，尽最大可能做到应助尽助、精准资助。
3.2 以建立动态的评估体系为重点
3.2.1 建立完善相关的资助制度
成立学生资助领导小组，严格落实国家及省市有关学生资助政策的文件精神，不断完善奖、助、贷、减、免、缓一体的学生资助体系，全面覆盖从新生入学绿色通道直至贫困生毕业前的就业援助等方方面面，结合学校实际，建立完善的学生资助制度，规范各项资助工作有序开展。
3.2.2 开展资助巡查工作
成立巡查工作小?M，通过明查暗访、听取汇报、问卷调查、召开座谈会、查阅资料和实地查看等方式定期检查和不定期抽查相结合，对学生资助机构队伍建设情况、资助资金使用情况、奖助学金评审情况、资助档案规整情况、资助育人情况等进行检查，发现问题及时整改落实。
3.2.3 设立相关申诉机制
利用新媒体和网络技术，设立相关的网络申诉机制，学生可以采用实名或匿名的形式，对资助过程中的违规操作进行举报、申诉和反馈，对资助政策有疑问的地方可以在线咨询，资助管理部门及时做出答复与处置。
3.3 以大数据下的精准资助为手段
3.3.1 利用网络平台，实现资助信息化
开发使用学生综合信息管理系统，使学生奖助工作全面实现网上申请、网上审批、网上公示，依托易班、微信等新媒体，开发手机APP，不仅方便快捷，而且保证资助工作的公平、公开、公正。此外，可以生成准确的贫困生库、奖助学金总表等数据库，以确保数据上的精准。
3.3.2 全面、深入挖掘贫困生数据，及时发现异常状况并作出响应
在大数据时代，每位学生的学习行为、生活状态等都可以体现在数据上并被保存下来，如课程学习情况、校园卡使用情况、网费话费、网购消费等信息。通过数据分析技术和计算机算法，定期生成学生的学习和生活画像，得到每个学生的贫困指数，然后根据贫困程度进行分类、评估，进而分析出他们的日常消费等行为习惯。教育管理者可以根据得到的数据，及时发现贫困生学习、经济状况的异常情况，了解贫困生的需求，从而有针对性地帮助其开展临时困难补助或勤工助学，同时因材施教、服务其成长成才。
3.4 以发展性育人为目标
发展性资助是指以学生成长成才为导向，由学生自主设定发展目标和行动计划，学校给予一定经费支持与指导并进行结果考核，促进学生综合素质全面发展的一种资助形式。发展性资助是在学校给予学生物质资助的基础上更高层次的育人目标，是学生教育管理与资助工作的新理念。
3.4.1 资助育人，形成文化
大力开展资助政策宣传，始终坚持资助与励志并举、受助与助人结合，充分发挥资助育人的作用，打造感恩、诚信、励志的校园文化。
3.4.2 开拓发展性资助途径
为帮助家庭经济困难学生提高综合素质和能力，促进家庭经济困难学生全面发展，推进学生资助工作由“给予型”向“励志型”、“强能型”转变，在做好家庭经济困难学生保障性经济资助的基础上，开拓发展性资助途径，提取一定的经费设立发展性资助基金，在学习培训、就业创业、科研创新、留学访学、社会实践、体育艺术及其它能提高学生综合能力素质等方面给予资助。
4 结语
基于大数据的高校精准资助是资助工作的发展趋势和必然要求，目前国内对这方面的研究也越来越多，本文在结合精准资助的现实困境，利用大数据在教育领域中的应用价值，阐述了大数据背景下的精准资助新模式，这种模式主要还是建立在宏观层面，对于精准资助有较大的理论指导意义，但一些具体的操作由于技术难度大、实现成本高、人力资源有限等因素，真正运用到资助工作中去还需要一个过程。
