周艳

摘 要：新形势下，精准资助是我国高校学生资助工作发展的必然趋势。人工智能作为计算机技术、网络技术和通信技术结合后的产物，它在当前的大数据时代，有着惊人的数据处理能力。本文就人工智能模式下的高校精准资助进行了初步探析。

关键词：高校资助；精准资助；人工智能

随着大数据、云计算、物联网、互联网等新一代计算机技术生态的逐渐成熟和完善，以及信息技术生态系统的形成和发展，人工智能技术取得了迅猛发展。近几年，在我国的教育技术相关期刊中，和人工智能直接相关的研究成果不断涌现，这些为人工智能在教育的应用，提供了多维视觉的理论与实践上的论证、探索、尝试和创新，也为人工智能在教育中的应用、普及奠定了理论框架。2018年，教育部将启动人工智能+教师队伍建设行动，探索信息技术、人工智能等支持教师决策、教师教育、教育教学、精准扶贫的新路径[1]。

新时期的高校学生资助工作要以习总书记“精准扶贫”思想为指导，努力创新，全力推动学生资助工作朝着精准化方向发展，努力做到精准资助。然，要实现精准资助目标，仅从学生提供的家庭贫困证明表、高校认定小组的谈话已不能适应形式发展需要，必须要具备学生经济状况的全面数据、形成一套科学的测评体系、标准和方法。人工智能是计算机技术、网络技术和通信技术在相互结合之后出现的产物，它在当前的大数据时代，有着惊人的数据处理能力，故高校可以尝试在精准扶贫助学中引入这一模式。

一、高校资助工作存在的问题

目前，我国高校已基本形成“奖、勤、助、贷、减、免、补”七位一体的资助体系，它们在帮助家庭经济困难学生顺利完成学业方面发挥了重要作用，但其在资助实施过程中也暴露了一些问题。

（1）资助工作队伍专业化问题

按照目前高校资助工作的普遍做法，资助工作主要由院系辅导员组织，依靠定性的申请评比实现。同时，家庭经济困难学生认定环节须在10月初完成，而那个时段，辅导员们普遍面临迎接新生、军训等各项日常繁杂工作，对资助投入的时间、精力非常有限，这势必致使家庭经济困难学生认定缺少定量的客观数据支撑和学生背景调查的欠缺，导致精准资助不能很好的落实到位。

（2）家庭经济困难认定环节问题

建立家庭经济困难生精准资助制度和机制的前提和基础是建立一种有效的困难生精准认定方法。虽然各省市、各高校都相继制定了贫困生认定相关制度、规定，但基本都大相径庭，往往是根据申请贫困生同学提供的有家庭情况陈述、生源地政府盖章的家庭贫困证明表来认定。但这在人口流动性极强的当下，信息源单一及资助工作整体信息化未共享的情况下，这种方式存在较大的漏洞，极易造假，贫困证明的公信力度大大降低。此外，贫困生认定的参数指标不明确性，这些都致使贫困生认定工作的不科学。

近年来，纵然有些高校安排了贫困生抽样实地调查，奈何地域、经费、时间和人员等因素的影响，贫困生家访工作难以全面落实。故这使得精准认定、精准资助大打折扣。

（3）资助面与资助时间固有问题

为奖励、资助家庭经济困难大学生，中央与地方共同出资设立了国家奖学金、国家励志奖学金、国家助学金和学费减免等资助政策体系，资金主要来自党和政府。其中国家励志奖学金是专门为家庭经济困难学生设定的奖学金，受助比例仅约占在校生的3%，国家助学金受助比例约为在校生的13%，获奖、受助面都不高，而获得“学费减免”的情况更是鲜有。

同时，高校资助认定工作都是在学年初完成，资助资格的评审，以及资助金的发放工作也基本在第一学期就完成了。但在实际过程中，尚有部分学生可能因自身或家庭受灾、突发情况，而突发性致贫，这与资助固有时间错位，从而导致此部分学生不能享受到正常国家资助政策，只能申请其他渠道的特殊资助金。

二、人工智能助力精准资助

2016年3月，教育部副部长杜玉波就学生资助工作答记者问时，明确指出：“‘十三五期间，我国学生资助工作的总体思路是：以实现“家庭经济困难学生资助全覆盖”为目标，以建立“精准资助”工作机制为抓手，紧紧围绕“立德树人”这个根本任务，不断创新资助育人途径和方式，努力开创学生资助工作新局面[2]”。这就要求对学生的资助，不再是工业化的批量生产，而应是农业的精耕细作。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学[3]；是集信息科学、生物科学、心理学等多门学科于一体的综合性技术，具有高科技性和高技术性。在教育领域中，人工智能的应用是将高新技术与教育、管理相结合的全新尝试，将其引入家庭经济困难认定操作模式中，能进而提升高校家庭經济困难学生精准资助绩效，是实现个性化、精准化资助的根本途径。

（1）人工智能驱动的家庭经济困难精准认定模式

2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，明确提出利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系，提供精准推送的教育服务，实现日常教育和终身教育定制化[4]。

当前以大数据分析、机器学习、深度学习为核心的人工智能，其发挥作用的前提是具有大量的有效数据。当前高校信息化建设已进入“智慧校园”建设为主题的新时期，在“智慧校园”中，大学生的学习生活处在信息化、网络化的环境中，其个人信息、行为轨迹、习惯爱好、表现结果等都被应用系统和设备记录储蓄，实现现实生活的数字化、全面化、多元化。人工智能模式下的精准认定依据学生所在不同地域的经济状况、家庭经济状况以及学生个人消费行为等实际情况的数据，采用科学的系统方法客观判定学生的困难程度和等级。运用数据挖掘和分析，实现对学生家庭经济状况的精准认定是实现人工智能模式下精准资助的基础，它一方面使得学生信息更加客观真实，另一方面，其操作的隐密性维护了学生的尊严。

引入人工智能，家庭经济困难认定和资助范围能扩展到全体学生，因其评判标准更为多元和开放，能有效避免人为因素对资助对象选择的干扰，促进资助对象的精准性发生根本性变化。对学生完成各种学习活动的分析和对学生的精确反馈，也是开展精准资助的有效手段。同时，人工智能利用信息联网，可以实现对实时数据的采集，并配合其他信息综合研判分析，真正做到精准扶贫。

（2）建立人工智能环境下综合资助工作人才培养机制

在2018年的两会上，全国政协委员、上海大学副校长汪小帆表示：“面对人工智能的挑战，教师应该主动适应信息技术变革，认真反思、评估那些‘机器无而人类有的能力，从而有针对性地改进教育教学方式。唯有如此，才能将人工智能带来的挑战转变为传统教育的机遇[1]。”

人工智能领域的重点在于数据分析和决策支持，人工智能运作下的高校家庭经济困难认定、资助，要求资助工作人员不仅需要了解认定工作的流程，还要求资助工作者具备对计算机网络技术、大数据知识和资助工作经验等复合综合性人才，建立长效的复合人才的培养机制，掌握如何运用人工智能技术，依据平台运行积累的数据，来实现对学生家庭经济情况的横断面分析和时序变化分析，及制定相应的资助措施。

此外，高校作为培养各类创新人才的基地，要拓展高校的人工智能教育应用。另外，高校也可于科研院所、企业等机构合作开展人工智能学科建设，实现人工智能和教育的产学研结合，积极开展人工智能技能培训，提升人工智能劳动力的专业技能。

（3）建立人工智能信息安全保障体系

信息安全强调的是可用性、保密性以及完整性。因人工智能环境下的贫困生认定囊括的数据、信息量巨大，且都为复杂带有个人隐私及敏感性数据，极易成为受攻击的对象，故建立强效的信息安全保障体系至关重要。防止在人为或者客观因素影响下，学生数据信息遭到潜在的威胁，导致安全事故的发生，以及事故所带来的不良效果，从而保证业务发生风险的最小化，核心机密安全的最大化。同时，需确保基础数据技术平台的安全保障，能够及时调整信息采集和历史数据之间的关系，依托大数据技术做好统计、计算和数据挖掘工作。

三、结束语

大学生资助是国家保证教育公平的一项重要举措，引入人工智能，利用高效的信息化方式能够综合地评测、定性地分析，全面地对大学生的家庭经济困难情况做出评定，增强了大学资助工作的能力，提高了资助工作的水平，为精确资助家庭经济困难学生打下来坚实的基础，能够公平合理地对助学资源进行分配，夯实教育公平性。

参考文献

[1]关于人工智能会给教育带來什么，看看两会代表们怎么说的[聚焦两会][OL].中国教育学会，2018（3）.

[2]高靓.“十三五”期间实现“精准资助”——教育部副部长杜玉波就学生资助工作答记者问[J].中国农村教育，2016（3）.

[3]许晓川. 人工智能系统下的精准教育[N].山西日报，2017（2）.

[4]张春海，赵璐. 人工智能革新传统教育模式[N].中国社会科学报，2017（9）.

[5]李世锋. 大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].电子技术与软件工程，2017（12）.

[6]汪琦，张国宝. 基于大数据的高校困难生精准认定模式研究[J].管理探索，2016（12）.