大数据背景下高校精准资助实现路径探析

尹杰

（南京财经大学，南京210023）

一、高校资助工作的现实困境

高校资助是指国家、社会团体和个人为了保障贫困家庭大学生的学习和生活，从物质和资金上对其提供援助[1]。高校学生资助是我国高等教育的重要组成部分，对于提升人才培养质量，促进教育公平具有十分重要的意义。目前，我国针对贫困家庭大学生的资助政策系统日益完善，资助力度不断加大，资助范围不断扩大，主要包括国家和地方政府建立的奖助学金、助学贷款、勤工助学金、学费减免、临时困难补助以及企业、个人和其他社会力量捐赠设立的各类奖助基金等。教育部统计数据显示，2019年，政府、高校及社会设立的各项高校学生资助政策共资助全国普通高等学校学生4817.59万人次，资助资金1316.89亿元。其中，财政资金657.52亿元，占2019年度高校资助资金总额的49.93%。银行发放国家助学贷款346.07亿元，占高校资助资金总额的26.28%。高校从事业收入中提取并支出的资助资金291.52亿元，占高校资助资金总额的22.14%。社会团体、企事业单位及个人捐助资助资金21.78亿元，占高校资助资金总额的1.65%。[2]高校资助已成为一项重大的民生支出。

学生资助的基本理念是公平，其核心功能是促进公平[3]，实现精准资助是维护和增进教育公平的基石。当前，“精准资助”已成为新时期学生资助工作的基本要求[4]。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》提出：“坚持教育的公益性和普惠性，……不让一个学生因家庭困难而失学。促进教育公平，……重点是义务教育的均衡发展和扶持困难群体”。《国家教育事业发展“十三五”规划》提出：“健全更加精准的教育资助体系，确保应助尽助”。精准认定资助对象是精准资助的前提，是决定资助公平的关键环节。然而，长期以来贫困生认定的主要依据是学生本人提供的困难证明，认定程序不完善、标准不统一。实现精准资助，依然任重道远。

（一）学生认定缺乏客观性

目前，困难生认定的基本程序是：学生提供家庭所在地（乡镇或街道）民政部门加盖公章的家庭困难证明；学院视人力、物力和财力情况，对部分申请者开展实地调查和家庭走访；由所在学校各院（系）以辅导员或班级为单位成立困难生认定小组，以民意测评等方式开展困难生认定和困难等级划分工作。其中，由于困难证明难以具体量化所在家庭的贫困程度、实地调查和家庭走访难以覆盖所有申请者，认定工作小组只能依据申请材料中学生的主观描述及其平时生活消费习惯等因素做出一个总体判断。由于信息不对称，目前的认定方法主观性较强，仅依靠困难证明和民意测评很难实现精准认定，“伪贫困”“隐贫困”等现象时有发生。

（二）困难证明有失公平性

作为目前高校困难生认定工作中的主要依据，困难证明由学生本人提供，经生源所在地民政部门加盖公章。但在经济困难认定时，目前并没有统一的标准，缺乏必要的监督约束机制，往往受到人情因素、工作疏忽因素等的影响比较大，其信度和效度存在问题[5]。从某种意义上说，由于困难证明出具时存在懒政怠政或徇私舞弊的空间，困难生认定工作在起点上就缺乏公平性。这将导致某些家庭困难的学生由于缺乏证明而无法申领助学金，而“伪贫困”学生则可以通过非程序化的手段拿到贫困证明成为资助对象，最终导致所谓的“富人搭穷人便车”现象。虽然目前不少高校已采取困难生家访、实地调研等措施，但由于人力、资金和时间限制，难以深入每个困难生家庭掌握实际情况，因而不能从根本上解决问题。

（三）名额分配缺乏科学性

长期以来，由于对困难生的真实信息缺乏掌控，资助名额分配主要是依据各学校、学院、班级学生总人数按百分比进行下拨。这种分配机制容易造成分配不均，因而缺乏科学性。多年的学生工作中发现，困难大学生占比具有一定的随机性，在有些年级或在同一年级的某些班级会出现困难生相对集中的情况，这时，等比例分配难免会造成名额紧张，导致某些困难生无法获得资助；而在有些年级或者同一年级的其他班级中困难生可能会很少，这时又会出现名额很宽裕的情况。由于事先无法精准掌握困难生在地区、学校、学院、班级之间的分布情况，加之资助名额无法跨时空调剂，最终导致某些“被贫困生”享受资助，而那些更需要资助的“真贫困生”被拒之门外的状况。

（四）资助缺乏心理针对性

申领资助的学生中往往存在“伪贫困”和“隐贫困”两类特殊情形，这两种行为特征主要是由学生个体的心理动机决定的，背后通常与原生家庭的环境有关。“伪贫困”学生往往是在金钱与利益的诱惑下弄虚作假，冒充贫困生领取助学金，领取助学金也主要是为了满足个人私欲进行超前消费。“隐贫困”学生之所以不愿意申领资助，有些认为要自强自立，非自己诚实劳动所得就受之有愧，有些则“碍于情面”不愿意让周围同学了解其家庭的真实情况。一项样本调查发现，38.6%的家庭经济困难学生存在不同程度的自卑、焦虑、抑郁、压力大等心理问题，并且严重程度远远高于其他非贫困学生[6]。这也反映了长期以来学生资助重视物质资助、缺乏精神资助，对于受资助学生群体心理问题的重视和引导还缺乏针对性。

二、大数据对高校精准资助的可行性分析

2012年，联合国发布大数据白皮书，宣布大数据时代到来。许多发达国家都将大数据作为重要资源，把大数据技术提升为国家战略。近年来，我国也十分重视大数据的研究与运用，2015年《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》中提出，要实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享。在社会技术不断前进和发展的浪潮中，作为承担着“培养人才、发展科研、服务社会”等社会责任的高校，当顺应时代潮流，借助大数据技术及时调整工作思路与管理方法，推动精准资助工作更加科学化、制度化和信息化。

（一）从数据中整合信息

大数据时代，高校管理者应当树立数据信息理念，数据不单单是数字，更是信息，应当通过对数据的整理分析加工成信息。一直以来，资助认定工作是通过人（比如困难生自述加困难生认定小组评议）去寻找信息，现在要通过大数据去挖掘信息并分析数据背后学生的一系列行为痕迹。例如，校园“一卡通”可以记录学生在食堂、超市等校内消费场所消费的金额，这些消费行为通过数据的形式被记录下来。这些海量数据可以全面反映学生群体的消费习惯和消费能力。这种通过数据整合提炼出的信息要比人的主观判断更加客观翔实，可以在精准资助工作中有效加以利用。

（二）从数据中挖掘价值

大数据是信息化发展到一定阶段的产物。随着信息技术与人类生产活动的深度融合，数据呈现出爆发式增长、海量式集聚等特点，对经济发展、社会进步、学习生活都产生了重大影响。大数据对高校资助工作的价值主要体现在，可以增强困难生认定的准确性和科学性。依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，对海量数据进行分布式数据挖掘，快速筛选出真正的经济困难群体并做出排序。基于对学生家庭收入、医疗保险、食堂和超市消费流水等海量数据的动态分析和深入挖掘，高校资助工作者不但可以有效筛选出真正的困难生群体，而且还可以针对不同情形开展个性化的帮扶，从而极大地提高资助的精准性与公平性。

（三）充分利用数据共享

数据共享亦即信息共享，是大数据价值得以实现的基础。只有充分整合信息、共享信息，才能有效挖掘价值。例如，校园卡对于学生在校外消费信息无法记录。因此，要加强部门协调和政策协同，保障数据供给与合法开放共享。一方面，高校各部门之间要实现数据共享，充分整合困难生在校内食堂、超市的消费情况以及奖励补助、勤工助学等情况。另一方面，高校与政府、企业、社会团体之间要加强数据共享。通过有关部门牵头推进，促进高校与社会之间实现数据共享，并完善制度规范，防止数据及隐私泄露。

三、借力大数据实现精准资助

大数据的最大优势在于资料信息的获取途径和获取数量实现了前所未有的便捷与广阔，它依托于互联网和数字化技术把海量数据信息汇集、存储和联结起来，并借助计算机技术和系统软件加以管理和分析。在此背景下可尝试通过构建“全国高校学生资助管理信息系统”推动实现精准资助。本文所提的“资助管理系统”并不简单局限于学校内部的校内信息系统，而是高校与政府、企业、社会团体之间以及高校与高校、高校与地方中学之间实现数据的实时共享。该信息系统以学生学籍为内核，覆盖困难生及其家庭成员的年龄、收入、消费、医疗、受教育程度以及地区自然灾害等情况，并保持动态实时更新，确保已经脱贫的困难生及时退出、新出现的困难生及时录入。

（一）数据采集

全国高校学生资助管理信息系统要严格建立在基础数据采集的真实性与准确性之上。目前，对于基础数据的采集依然采用个人填写信息的方式，数据的真实性和准确性难以把握。基础数据的收集应当追本溯源，涵盖从学前教育到研究生教育阶段的所有数据信息。从入学前开始对个人信息及家庭经济情况建档立卡，并定期进行摸底、及时更新数据。重点关注困难家庭建档立卡的情况，核实家庭人口构成及人均收入，及时将相关资料录入系统并进行动态管理和维护。作为重要的制度保障，地方政府要建立健全体制机制，明确困难村、困难家庭的识别标准，根据认定标准确立数据清洗和处理的规则，将数据标准化，从而在一定程度上保证数据的完整性与准确性。

（二）数据共享

建立全国高校学生资助管理信息系统，应当积极推动数据共享，建立立体翔实的家庭经济困难学生数据库。首先，要与人口、低保、扶贫等地方政府部门信息系统实现对接或共享。这将为高校了解学生家庭收入情况提供技术支持，能够克服传统困难证明无法反映真实收入状况的不足，从而能够兼顾比较不同地区收入差异的问题，保证困难定级的如实精准。其次，要与企事业单位之间实现数据共享。随着支付方式的转变，支付宝和微信消费、刷卡消费成为主要的支付方式。利用多方支付数据，可以准确掌握困难生及其家庭的消费情况、消费标准，从而精准识别“伪贫困”现象。再次，要与医疗系统实现信息共享。系统将准确识别突发重大疾病的家庭或者长期需要大额医药费开支的家庭，借此开展精准资助。利用大数据实现精准资助，实质是通过大数据精准扶贫云系统，有效解决当前资助工作中数据不通、数据不准等问题，切实提高精准资助的效率，打通政府、医疗、教育、银行、企业之间的数据屏障，对受助对象家庭的固定资产、流动资产、医疗、贷款、社保等情况实现实时共享交换，让分散在不同地区和部门的碎片化信息得到有效整合。

（三）数据分析

在实现数据共享的基础上通过数据对比分析和综合评估，对贫困生精准识别、准确画像，分析其家庭的致贫原因，实现有针对性的精准资助。首先，系统通过全面分析，评估困难生及其家庭成员的海量数据（包括成员结构、年龄、收入、文化程度等具体的人口学特征），能够有效识别出困难生并对困难等级做出科学认定，确保助学金精准发放。其次，系统可以全面掌握困难生的时空流动与分布情况，对扶贫数据进行实时观测、动态监测与分析研判，为政府资金的区域分配和校际分配提供决策支撑；及时将因突发自然灾害或突发重大事故而致贫的家庭纳入信息库中，及时筛查出已脱贫家庭，既能够“不让一个学生因家庭经济困难而失学”，也能有效避免资源浪费、遏制“被贫困”的现象，确保助学金分配的科学合理、精准到位，最大限度发挥助学金的使用效益。在此基础上，学校可根据学生的个体差异统筹分配勤工助学岗位、发放生活补贴以及社会捐助，实现资金发放、资助手段的精准，减少人为因素的影响和失误，确保家庭经济困难学生应助尽助。

大数据时代，先进的信息技术为高校大学生精准资助的实现开辟了全新的路径。基于大数据技术的精准资助能够极大地提高一线学生工作者开展学生资助的科学性与有效性，将更多的精力投入到学生的思想教育工作中去，真正实现资助育人，精准资助不应仅仅停留在物质帮扶层面，而应花费更多的时间和精力给予困难学生精神与人文上的关怀。通过精准资助，既解决学生的实际经济困难，又能够引导学生不断完善内在人格，帮助学生培育自立、自信、自强的意志品质，并用感恩之心回馈社会，实现高校资助工作的最大价值。