大数据背景下如何实现高职院校精准资助

沈彩丽

【摘 要】精准资助是精准扶贫的一项重要内容，是保证教育公平的重要举措。当前，我院资助工作虽然取得了很大的成绩，但同时也存在一些问题。如何才能实现精准资助，确保国家学生资助、奖补等优惠政策真正落实到每一个需要帮扶的学生身上？本文旨在通过分析我院学生资助现状，学生诉求，通过运用科学有效的大数据技术手段，对资助对象进行精准识别、资助和管理，打造资源共享、精准认定资助新模式，构建以人为本、量身定制的差异化资助新方式，建立实时动态、及时完善的管理思路。

【关键词】精准；资助；大数据；大学生

中图分类号： G649.2 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2018）11-0162-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.11.070

随着国家对扶贫政策和扶贫力度的重视和强化，资助工作也愈来愈受到国家和地方的重视，目前，资助工作取得了巨大的成效，但同时也存在着一些不容忽视的问题。本文以常州信息职业技术学院机电工程学院为例，通过分析目前我院资助工作存在的问题，借助大数据技术，开拓资助工作新途径，从而实现高职院校的精准资助。

1 目前我院資助工作存在的不足

1.1 资助对象识别不够精准。

目前我院对贫困生的认定主要是提供贫困生证明材料，学院进行层层审核来进行认定的。主要的流程是学生出具民政部门的证明，班级组织评议小组评议，班主任把关、学院和学院层层审核。看似整个流程比较合理，但由于认定的标准是依据学生家庭收入是否能够满足教育支出为主要指标，判定的标准比较单一，不具科学性，所以在对资助对象的认定上还存在着一些不合理的现象。一方面，我院大学生来自于全国各地，每个地方的收入水平高低不等，学生生活水平也难以量化，所以同一个标准却很难区别学生的贫困程度。例如，同样是低保户，贵州的低保户和江苏苏南地区的低保户，家庭收入是完全不能比较的。但根据学校的认定标准，都可以认定为特殊困难等级，这样就导致不同贫困程度的同学却能享受同样的资助；另一方面由于民政部门一些人员不能恪尽职守，严格把关，因为一些人情关系使得贫困生证明材料可信度降低，而资助的老师由于人手不足、精力有限，只能依靠手头材料和繁多的认定程序对贫困生进行识别，甚至有的贫困生因为开不到证明而不具资助资格，这样一来又大大的降低了评定的精准度。由于地区、学生信息的不对称性，使得贫困生认定具有很多不确定性，从而一定程度上影响了贫困的精准识别。

1.2 资助内容、形式不够精准

目前我院建立了完善的资助体系，如 “奖、勤、助、贷、保、补、减、免”等多元资助体系，在很大程度上解决了学生经济上的困难。但大部分贫困生不仅面临着生活的拮据，同时在心理上、学习上、就业上也存在巨大的压力。资助的目标最终是育人，培养贫困学生自强自立的精神和自食其力的能力。由于我院资助工作主要是辅导员兼任，而辅导员担任的工作较多，事务较杂，根本没有时间也没有精力去对贫困生进行其他方面的帮扶，只能按照政策和标准分配资助金，虽然在一定程度上减轻了贫困生的经济负担，但对学生的心理、学习和其他方面无力顾及。学校层面，大学生服务中心也开展了一些帮扶活动，如学习上的帮扶，但是因为人员的配备，宣传方式和宣传范围方面的不足，对贫困生的帮扶效果不明显。因此在资助内容和形式方面过于单一，不能根据学生需求定制个性化帮扶。

1.3 资助后续管理不足，缺乏动态连续的管理

由于从事资助工作的基本是某一个辅导员，受人员的限制，对于贫困生的帮扶大部分就是助学金发放到位就结束了，对于受资助后学生的表现，助学金的使用、成绩、能力培养等问题普遍缺乏关注。因此大部分高校的资助往往只注重经济，而缺乏了对贫困学生的心理疏导和综合素质的教育培养，难以实现“授之以渔”的发展型资助目标。所以最后资助的结果是很多贫困生缺乏较高的生存能力和强大的内心，从而很难彻底摆脱贫困。

2 大数据的内涵及对精准资助的意义

大数据实际上是一种全新的数据处理模式，它是以计算机技术的发展为依托，通过对海量数据进行采集、存储和关联分析从而发现新知识、创造新价值，提升新能力的一种新兴信息技术和服务业态。

2.1 大数据技术使得贫困生的认定更加精准

精准资助的前提和关键是精准识别，大数据的真实性使得对贫困生的认定成为可能。可将学生及家庭成员的信息、校内消费、银行卡收支信息、出行记录、就医记录等纳入一个数据系统，通过对海量信息的分析能够真实有效地挖掘贫困生的信息，既保证了认定程序的公正客观，同时利用数据结果还能了解贫困生的真实贫困程度，从而为贫困生的精准识别提供了科学有效的依据。

2.2 大数据技术使得资助方式更加精准

精准资助的根本目标就是实施精准的、个性化的因人而异的资助内容和形式。通过大数据分析结果，找到个体的需求，根据学生的阶段化需求、差异化需求设计灵活多变的适合学生特点的资助形式和内容。通过大数据技术实时监控困难学生的课堂表现、学业成绩、心理诉求以及微博、微信、网评等行为，并进行数据分析，判断出学生的学业态度、价值观念、发展需求等，从而对学生开展有的放矢的综合素质能力培养、实现个性化发展性的资助模式提供支撑。

3 大数据背景下如何实现精准资助？

3.1 利用大数据技术实现多维度的精准认定

利用大数据技术，全方位整合学生的信息。如学生及家庭情况包含家庭成员基本信息、教育支出、身体状况（当地民政部门数据系统）；学生在校情况如校园卡消费、手机消费、学习成绩、活动轨迹（学校智慧校园）；学生的银行卡支出信息、出行信息（银行及交通部门信息）。通过分析整合，全面挖掘贫困生的信息，了解学生生活、学习消费情况并结合学生贫困生证明材料、学生反映、认定小组意见等实现对贫困生的精准认定。根据

3.2 利用大数据技术，实施个性化资助。

精准化不仅仅是指资助对象精准识别，还包括资助形式、资助的力度以及资助时机的精准化，简单的说，就是在恰当的时候，以适当的方式和时机帮助“对的人”。大数据技术具有真实有效、快速实时的特点，因此可以通过大数据即时了解学生的课程表现学习成绩、心理需求以及微信、微博、qq等网络行为，并通过大数据的分析比对，了解学生的学业态度、价值观念、发展诉求等并根据信息变动及时调整资助內容及形式。

3.3 利用大数据技术实现动态化管理

资助工作是一项长期的工作，而目前我院的资助仅仅停留认定和助学金发放上。除了接到举报，一般来说，高校不会对受资助的学生进行后续跟踪和管理。引入大数据以后，就可以根据大数据技术对资助对象进行后续管理和监督，及时发现资助对象行为的变化，如发现学生不符合资助政策的条件，就可以随时调整资助策略。同时也可以利用大数据评价资助效果，为学校完善资助政策提供依据。

3.4 利用大数据，建立协同资助体系，拓展资助途径

资助的最终目的是育人，而育人不是个体或者某个团体的活动，它的实现需要多方联动、协同。一方面，高校必须与相关部门协同，才能实现数据的共享和互通，有效对接和及时把握学生的各类信息；另一方面，资助的有效推进需要多个相关部门的协同—校内协同和校企协同。校内资助主体的协同，资助辅导员、思政老师、心理老师、专业老师各方协同。在经济资助的同时，加强对学生心理素质教育、思想政治教育以及专业能力的提升。目前我院已建立资助工作室，通过开展微资助、团辅等活动，对经济困难学生展开多方位的帮扶，下一步计划将专业老师、思政老师引入团体，实现资助主体的全方位的协同，从而实现经济型资助到发展型资助的转换；校企协同，联合企业行业设立企业助学金、开展实训大赛、拓展新的资助模式等。近几年来，无锡信捷、西门子等企业多次冠名我院机械技能节比赛项目，并提供比赛使用机器及相关奖品。这些竞赛不仅让学生开拓了眼界也锻炼了能力。去年，我院与苏州三星电子共建现代学徒制试点—三星班，通过教师与师傅联合授课，一方面在培养学生专业技能的同时，也提升了学生职业素养；一方面三星班为学生提供了大额的奖助金，经济困难学业优秀的学生可以提出申请。这种模式大大拓展了资助的途径，也为学生的全方位资助提供了有益的借鉴。