大数据在高校家庭经济困难学生认定工作中的运用

冯永鹏，张云婷

（1.江南大学，江苏 无锡214000；2.无锡商业职业技术学院，江苏 无锡214000）

大数据因人而生、由人发展、为人所用，具有鲜明的意识形态属性。2015年，党的十八届五中全会提出要实施网络强国战略，实施“互联网+”行动计划，实施国家大数据战略[1]。2017年12月，***总书记在中央政治局第二次集体学习中明确指出，“大数据是信息化发展的新阶段”，要懂得大数据、用好大数据，增强利用大数据推进各项工作的本领，不断提高对大数据发展规律的把握能力，使大数据在各项工作中发挥更大作用[2]。高校精准资助工作需要综合多个领域、融合多个部门、涉及不同要素，构建新型的精准资助协同体系，靶向瞄准必须到位，才能推动高校家庭经济困难学生精准认定的规范化、常态化和可持续化。可以说，高校家庭经济困难学生的精准认定已完全离不开大数据，大数据可以使资助工作由原来的“粗放”与“漫灌”向“精细”与“精准”逐渐转变。

一、高校家庭经济困难学生认定学术研究述评

2013年，***总书记在湖南湘西考察时首次提出“精准扶贫”概念，国家“十三五”规划关于对学生资助工作整体布局中，更是将“精准资助”的理念贯穿始终。关于高校家庭经济困难学生认定的研究文献在近四年出现迅速增长，给高校资助工作研究带来了新思路，但也存在四点不足。一是剖析有限。国内外学者从理论分析和实践研究层面出发、围绕大数据来探索高校家庭经济困难学生精准认定的实现路径和优化，作出了不少先驱性的研究，但对于大数据视域下精准认定工作的价值诉求和未来展望阐释不足，较少从实践维度寻找精准资助的整体性对策；部分研究成果偏重于探讨高校精准资助工作的“政策导向”和“问题导向”，对以大数据来提升精准资助“何以可能”“何以可为”的比较分析略显不足。二是视角有限。国内外学者主要从“三全育人”视域下、“互联网+”背景下、协同管理视角下对大数据与高校精准资助育人工作的“逻辑关联”进行了研究，研究主要从客观科学角度阐述目前高校在实施资助过程中存在的主要问题。譬如，大数据思维视角（李悦，2018）[3]、大数据时代资助机制创新（陈涵，2019）[4]、资助数据平台构建（朱平，2017）[5]。整体上看，大数据视角下高校家庭经济困难学生精准认定研究大都遵循大数据的价值意蕴、大数据发展不足的困境、大数据的可持续发展路径这一三段式的阐述方式（刘玉霞，2016；林于良，2017）[6-7]。三是认识有限。当前高校在家庭经济困难学生认定过程中存在高校、地方民政部门、家庭、大学生协同效应单一问题，没有有效发挥合力作用，无法形成资源互补。譬如，认定程序公平公正问题（谭亚军，2018）[8]、贫困生认定机制偏差（杜志欣，2019）[9]、资助错位困境（壮丹丽，2018；娄志刚，2018）[10-11]、资助力度水平不合理（谢秀兰，2018）[12]。一些学者从制度上探索保障型资助到发展型资助格局的转型：黄维[13]提出大学生资助制度需要提升资助理念、完善资助内容、瞄准资助对象、健全资助主体以及优化资助效率，进而实现制度的可持续发展；王长喜[14]提出建立高校学生资助政策的弱势补偿机制，优化无偿资助和有偿资助的比例结构，提升育人实效。四是内容有限。多项研究表明大数据有助于激活高校精准资助工作的内生动力。李静等[15]提出依托大数据信息，更精准地实现资助育人，为高校实现立德树人目标打下坚实基础；董存婷[16]提出构建以大数据为基础，以课程体系为载体、以校园文化为纽带、以育人队伍为主体、以成长成才为目的的精准化资助育人模式。以上研究文献或多或少都提到了运用大数据来实现高校家庭经济困难学生认定的“供给侧改革”，虽有不足，但都为高校的精准资助工作转型优化升级提供了参考。

二、大数据对于高校家庭经济困难学生精准认定的重要性

（一）提升工作效能，打通“最后一公里”

***在全国高校思想政治工作会议上指出，“思想政治工作从根本上说是做人的工作，必须围绕学生、关照学生、服务学生”。运用大数据实现精准资助在战略上更加凸显以学生为中心的原则，这是以学生为主体思想的重要体现。在指导思想上大数据有利于固化形成一种精准精神，即精准的思想、精准的态度、精准的贯彻、精准的执行；在方法手段上大数据有利于精准到生，靶向瞄准，个性化施策；在实施效果上大数据有利于创新精准资助可持续发展的系列方法模式，有助于打通教育领域精准扶贫“最后一公里”。2019年，教育部发布《关于取消一批证明事项的通知》，文件指出，“取消高校学生申请资助时需由家庭所在地乡、镇或街道民政部门对学生家庭经济情况予以证明的环节，改为申请人书面承诺”[17]。这一政策既保证了贫困生可以享受到相应的补助，同时还能够有尊严地获得教育资源。这对高校资助工作提出了新的要求，同时也为大数据在资助工作领域的运用创造了新环境。一是大数据能够推动高校资助工作方式转变，有助于将之前的主观认定转向依靠客观数据对贫困生进行客观认定。大数据通过获取学生所在生源地经济水平信息、学生家庭经济及成员信息、学生日常消费情况、学生本人及受资助信息，实现经验型思维向基于数据支撑的科学型思维的转变，推动资助工作指导方式创新，防止片面依赖经验决策或因经验不足难以决策等情况发生。二是大数据可以依据贫困家庭的精准数据，建立贫困生数据库，实现数据资源的共享，促使认定工作更加精准与科学，真正做到“一个不错”“一个不少”。三是高校运用大数据理念与技术，采集、分析与处理学生消费信息，打造智慧资助数据系统平台，实现对贫困生的动态管理，从而进一步提升学生资助政策实施成效，提高资助精准度。

（二）促进教育公平，寻求“最大公约数”

精准资助是立德树人工作的重要组成部分，立德树人是主旋律，精准资助是关键词，资助精准度不高或实效性不强是落实立德树人根本任务的短板。大数据能够解决当前高校在家庭经济困难学生认定过程中存在的问题和面临的困境，为科学认定家庭经济困难学生提供决策基础，极大提升高校精准资助工作效能。从思想上看，精准资助从制度和根本上保障不让一个学生因家庭经济困难而失学，是马克思主义人类发展观在新时代的重要发展；精准资助中提出的资助育人理念，充分反映了社会主义的优越性，以及建设人力资源强国和加快教育现代化的重要性[18]。就大数据而言，通过获取、处理和分析资助数据，以有效的信息技术手段和计算方法，发现和提取受助信息数据的价值，为高校资助工作提供高附加值的应用和服务，促进了高校资助工作的创新化与深度化。从资助对象的纳入环节来看，存在着资助对象识别不精准、识别过程不规范等现象，而运用大数据有助于提升精准资助的科学运行机制，以保证扶贫政策执行的规范和有序。运用大数据能够准确甄别贫困的真实性，通过采集学生的日常生活消费数据、勤工俭学、社交特征以及行为轨迹等信息，能够非常精确地知晓其经济状况，为确定名单提供可靠依据，同时为简化工作流程、促进数据互融互通、精准分配资助资金、动态调整追踪夯实基础。

（三）实现供需匹配，优化“内容供给”

高校资助工作质量的提升必然以大数据为驱动要素，大数据有助于推动高校资助工作“供给侧改革”，优化“内容供给”。一是创新高校资助信息精准化体系。使用大数据方便对信息进行分类管理，能够结合定量测评和定性分析，保障指标机制科学化，做到资助数据信息的精准化运用。二是完善高校资助信息精细化程度。运用大数据可以方便高校做好大学生信息采集、跟踪管理、信息更新等全方位全节点的数据可视化工作。三是优化高校精准资助指导服务工作。指导服务是资助工作的基础工作，大数据以精细化管理为手段，以信息化平台为基础，通过分析学生年度受助金额和受助形式，形成个性化、精准化的数据共享、集成与分析模型。大数据以互联网大数据管理为保障，可以全方位对贫困生签定就业协议或劳动合同情况、其他形式就业、升学、出国出境、未就业和暂不就业等情况进行精准界定并分类统计。这一做法有助于精准帮扶特殊贫困群体，通过一对一服务，精准推送政策和信息。四是大数据下的精准资助彰显教育的公平公正，营造风清气正的校园风气。在传统的资助工作方法里，提出申请、出具证明、投票公示、名单确定等环节都具备人为操作的可能性，而大数据分析的客观性能有效遏制不公正现象，让资助的款项真正施惠于贫困生。

三、提升高校家庭经济困难学生认定精准化水平的策略

（一）树立大数据思维，提升大数据素养能力

1.整合数据资源。进一步整合家庭经济困难学生数据资源，将全国学生资助管理信息系统与民政、扶贫、残联等部门有关信息系统对接，对基础信息进行共享和比对，加强资助数据的获取、筛选、整理、组织、分析和决策，确保建档立卡的精准性。将家庭经济困难学生、特困供养家庭学生、最低生活保障家庭学生、孤残学生、烈士子女等信息全部纳入“贫困生”数据库，同时确保信息的真实有效。

2.细化资助服务体系。高校资助中心应遵循“数据为主、价值导向、精准认定”的工作思路。关注贫困生进入大学后的成长生涯，运用大数据进行精准资助帮扶，运用大数据加强多维度、全程化精准资助指导力度，建设职业化、专业化、专家化资助工作指导师资队伍，将大数据素养能力提升和大数据知识纳入高校资助工作指导教师培养的内容体系，培养大学生资助工作的大数据专门人才，不断完善精准就业服务发展支持体系。

3.加强工作协同。运用大数据来处理海量信息，对信息处理的要求更高。信息的采集、分析、处理和存储各个环节更需要各部门间建立资源共享、协作攻关的动态合作机制，科学利用大数据进行信息整合，打造精准资助工作“一盘棋”格局，否则，大数据战略只能是一句空话。

（二）创新认定机制，提高资助精准化程度

1.对象认定精准。大数据能够提升指标机制科学化，保障对象认定精准。大数据能够进一步健全“信息采集、量化测评、民主评议、实地走访”四维程序，并结合定量测评和定性分析，集中认定与动态调整、校内评议与校外走访的认定方式，探索新生入学前家庭走访新模式，做到认定对象指标明晰，精准认定资助对象。

2.项目力度精准。信息手段智能化，保障资助力度精准。大数据以精细化管理为手段，以信息化平台为基础，增强资助和受助数据共享、集成与分析功能，保证实现每一位贫困生的“应助尽助”，确保资助力度真正符合学生实际所需。首先，运用大数据将学生家庭所在地、家庭基本情况、家庭收入情况、教育支出情况、医疗支出情况、负债情况、受灾情况等进行汇总；其次，利用大数据对学生心理和生活状况进行集成分析，并用算法科学检测学生饭卡消费、银行卡收支、学生贷款记录等情况，做到每学期对数据库进行更新；最后，通过细致的情况统计和优化数据统计方法，筛除不能反映真实情况的“坏数据”，保留“好数据”，形成科学量化评估指标体系，进而最终确定受助学生名单[19]。

（三）强化数据安全意识，加大数据保护力度

1.提高安全防范意识，确保隐私安全。在享受大数据为资助工作带来便捷的同时，还需要不断强化资助工作人员的数据安全保护意识，加强受助群体的隐私保护，在数据采集、使用与共享的过程中，强化数据监督检查和信息安全管理，不断提升大数据精准资助工作安全化、标准化和信息化水平。

2.不断完善学生资助信息安全管理机制，切实保护受助学生个人隐私。规范学生资助信息系统的使用权限与范围，科学严谨地公开各类学生受助详实信息，强化学生资助信息终端设备及网络环境安全管理，落实信息安全宣传教育工作，提升学生资助管理人员的信息安全防范意识。强化数据各阶段使用保护，在资助数据使用阶段，运用技术对数据进行智能分类，通过对敏感数据进行特别标识与脱敏处理，或者借助“差别隐私”，将数据信息模糊处理，促使大数据库的查询不能提供现实精确的结果，而只是提供相近的结果，防止信息泄露。在资助数据共享阶段，对数据异常调用行为进行实时监测，并制定统一、完整的资助信息管理规范体系。