范玉朋

摘 要 大数据分析技术精准识别贫困生，是学生资助工作的基础，构建以大数据为基础的贫困生认定体系，建立贫困生动态档案，能够解决目前贫困生认定标准不合理，加强对受助学生的后续跟踪和管理，对强化发展性资助育人具有重要意义。

关键词 大数据 学生资助 机制创新

Abstract Large data is the basis for the work of student financial assistance， which could identify poor student accurately. Constructing an identification system and a dynamic file of poor students based on large data could solve the problem that standard is unreasonable for poverty. It's very important for strengthening recipient student follow-up， management and the development of funding education.

Keywords large data； student financial assistance； innovation of institution

大数据技术，是指从现有的零散的各种类型的数据资源中，通过整合分析，获得有应用价值的数据信息并加以应用的技术。它是通过数据收集、数据整理，数据分析，给决策者提供可靠数据依据的一种方式，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等特征。①电子信息技术的迅猛发展开创了一个崭新的时代—大数据时代，大数据给人们的生活、学习、工作带来了巨大的应用价值。高校资助工作要应对大数据带来的机遇和挑战，进一步强化大数据意识，构建大数据平台，加强数据处理的能力，完善保障制度，维护信息安全。在大数据背景下，如何进一步推进高校资助工作，创新资助工作的方法和手段，提高资助工作的科学性、针对性和高效性，以更好地发挥资助工作的育人功能。

大数据时代，海量的数据信息提供了更精准的决策依据，因此传统的数据库组织架构和信息服务模式的改革势在必行，大数据成为信息技术改革发展的必由之路。运用多元化的信息手段对受资助学生的实际情况进行全面分析，能够迅速精准地综合各项申请条件使学生资助工作开展和落实具有更积极的指导作用和教育意义。贫困生的认定是高校学生资助工作的基础，也是资助工作顺利开展的重点和难点，大数据时代给高校学生资助工作的开展提供了好的方法，学生资助部门可以实践运用大数据对贫困生的认定和后续监督管理进行可靠性分析。

1 高校学生资助工作存在的主要问题

1.1 贫困生认定标准不够合理

贫困生认定是高校学生资助工作的基础性工作。关于贫困生认定的标准，高校学生手册上都有明文规定，是指学生本人及其家庭所能筹集到的资金在扣除基本生活费后，不足以支付其在校学习期间的学费、住宿费和国家规定应该由学生缴纳的费用的。②这样的标准不够明确。而且规定贫困生的比例原则上不超过学生总人数的35%，一方面，高校的学费高昂，不管是农民家庭还是普通的工薪家庭，培养一个大学生的费用都占用了整个家庭开支的重头，基于此考虑，国家提高贫困生资助的额度和比例是必要的。另一方面，“不患寡而患不均”，受资助人数比例提高以后，如果贫困和不贫困没有明确的界定标准，学生之间会出现争相“比穷”的现象。即使已经确定为贫困学生，这样模糊的概念会使得贫困的等级认定会存在分歧。如果这些基础性的工作做不到位，会使资助工作失去原本的对学生的资助和教育双重意义。

传统的贫困生认定，经过学生申请，提交家庭经济情况调查表，校院年级班级四个层面成立贫困生认定小组，根据学生提交的困难申请理由，日常消费表现，经小组评议确定贫困生的名单以及困难等级，并进行班级，学院，学校三个层面的公示。③这种繁琐的方式能够较为全面的了解学生情况，但并不一定能保证在各个环节的公平公正，因为学生之间的了解也是有差别的，这种差别表现在：学生本人对其家庭困难情况的描述不够客观，日常消费表现比较笼统，小组评议有亲疏关系之差别，比如寝室内部，寝室之间，男女生之间，学生之间的亲疏关系也会导致评选结果的不公平。因此贫困认定小组，对学生的了解以及反馈的日常消费状况，等主观因素直接影响评选结果，尤其是经济困难与生活简朴二者间包含和非等价关系。同时，学生的日常外在表现和消费并不能完全代表学生的实际家庭情况，例如在评比中，会考虑学生的日常奢侈品的使用，如果对于拥有笔记本电脑和高档手机的同学，不允许其参加贫困生的认定，会导致对个别同学不公平。如有同学因为考研的需要，参加比较贵的考研辅导班，如果以这个原因为理由取消其贫困生的资格也不合适。所以，在這个过程中，学生工作者、学生干部、学生代表均做了大量的工作，即使这样也可能会有部分自尊心强，性格内向，不愿意表露自己的同学失去受资助的机会。因此，结果可能是一些人浑水摸鱼，另一些人无法得到应得的救济。

1.2 资助到位后的跟踪管理

目前为止，整个学生资助的最终结果是，评选出贫困生，把资助的款项发到贫困生的银行卡上，工作看似到此结束了。实际上，从资助育人的角度来讲，这个工作才仅仅是个开始。所以，学生获资助后的具体表现和资金的运用情况，需要进一步的跟踪调查，如果能运用大数据对其各方面情况进行分析，对后续工作会有更好的指导意义。同时，对学生日常行为的考察，工作学习情况的监督，有利于贫困生自觉努力追求上进。对资助学生的后期跟踪管理不到位，无法确保资助的资金是否真正用于学生的学习、生活，例如有些学生可能存在隐性高消费等，不利于培养学生的感恩意识和社会责任感，不利于贫困生的后期成长。

2 大數据对学生资助工作的有利方面

学生资助工作，是高校的重点工作。怎么能够做到公平公正，工作精准，大数据为此提供了准确的数据支持。因此高校应该重视在学生资助工作中应用大数据分析实施贫困生精准资助的对策，充分发挥大数据的准确依据，精准识别贫困生，必将给高校的学生资助工作带来有利的一面。

2.1 建立多维度的贫困生认定体系

贫困生认定是学生资助工作的前提，要保证公平公正，需要辅导员和学生干部投入大量琐碎的工作。利用大数据搭建学生资助的信息平台，将贫困生的有关数据信息整合，新生入学初始，建立维护和完善学生的电子档案信息，包括生源地民政部门信息（可采集家庭经济收入来源、家庭支出及负担、家庭成员的健康状况等），教务信息（包括学生的在校日常表现、例如日常考勤及请假数据、成绩信息、参与社会实践活动、获奖信息等），一卡通消费（包括图书馆的门禁系统、食堂的消费记录等），手机消费记录，甚至银行卡消费记录（涉及学生个人隐私的，需要征得学生的同意）等。这些数据可以为有针对性地开展贫困生认定工作提供依据，为贫困生的资助育人提供支撑，为贫困生的管理和监督提供借鉴。利用大数据分析学生的生活（例如手机消费），学习（图书馆门禁系统），食堂消费等情况，可以成为贫困认定工作的有利证据和有益补充。

2.2 构建贫困生动态数据库

按照学生手册的要求，每年9月开学初，都会对贫困生档案进行重建及整理。因为贫困生的数据是在变化着的，有可能在某一时间段，学生的家庭发生重大变故，所以，实时跟踪和对比数据的变化，可以及时对贫困生的人员名单做出调整。从班级年级以及院校四个方面进行动态维护，所以贫困生动态数据库能够及时更新，是资助工作开展的有力保障。

2.3 发挥大数据作用，创新精准扶贫方法

大数据能够深入挖掘贫困生数据，将对贫困生的帮扶不仅仅停留在经济上的帮扶，创新工作方法，促进贫困生身心全面发展。建立精准学生资助工作机制，精准识别家庭经济困难学生群体，开展针对性资助有助于高校提高学生资助工作水平。大数据分析是对传统贫困生认定的有益补充，对于远远高出贫困消费人群的贫困生，可以通过约谈，了解学生的具体情况，否则就视为取消或者降低贫困等级。发挥对资助机制的监督管理作用。大数据能够解决当前贫困生认定存在的主观性问题。它能够根据数据自动识别资助对象，减少贫困生认定过程中的人为因素影响，对家庭经济真正困难的学生开展针对性资助，提高资助的准确性和实效性，实现资助资源的优化配置。

2.4 建设贫困生发展性资助体系④

对资助资金到位后的受助学生的后续跟踪、榜样示范宣传教育，充分发挥优秀贫困生的示范带头作用；加强对贫困生的诚信教育。所谓的发展性资助，是要从长远来发挥资助的育人功能，不能仅仅是解决贫困生的吃饭和上学问题，而是要让贫困生能够从资助中获得更多的成长，心怀感恩，诚信做人，成人成才。

3 大数据时代进创新学生资助工作方式案例

3.1 “暖心饭卡”项目

南京理工大学的“暖心饭卡”项目，是通过校园卡消费记录的数据分析，将每月在食堂吃饭超过60顿，且一个月总消费不到420元的学生，列为重点受资助对象，通过辅导员进一步了解和确认该生的困难情况，直接将补贴款打入学生的饭卡，整个过程都是在学生不知情的情况下进行的，受资助的学生无需申请，不用审核，甚至在收到补贴款前，学生并不知情。⑤

“暖心饭卡”项目有两大有点，一是采取大数据分析手段，充分发挥学生消费信息的作用，对需要资助、需要补贴的贫困生进行精准定位，避免以往贫困生认定时的繁琐环节和人为因素导致的误差；二是能够切实保护贫困生的隐私权，让贫困生在获得资助的同时，感受到来自受助方的关爱和尊严。“暖心饭卡”项目的第一点，就是大数据在贫困生资助工作中应用的很好的范例。当然，相比较贫困演讲，这的确保护了贫困生的隐私，但是，谨慎起见，还需要辅导员及贫困生认定小组的成员对其贫困情况进行再次确认，并在适当的范围内，对获得资助的学生名单，受助金额进行公示，否则会导致信息的不公开不透明，一方面会导致腐败，另一方面会让资助的公开透明度降低。

3.2 手机话费“甄别”伪贫困生。⑥

“精准识别是精准扶贫的前提和基础。”目前，很多高校都是把学生交上来的由家乡所在地乡镇或街道民政部门出具的贫困证明作为贫困生认定的主要依据，但由于涉及范围广、申请人员数量大、在贫困证明上监管难度大，这样会导致贫困资格认定的时候会掺入一些非真正贫困的学生。贫困生手机消费调查是江苏大学贫困生资格再认定工作的深入支持。学校会根据电话消费清单提出初审参考意见，然后根据贫困生所在学院的表现，经过调查、约谈和群访后出具的具体处理结果，决定会不会降级或取消贫困生资格。

总之，在国家对教育的重视程度日渐提高和投入空前加大的条件下，国家对贫困学生的资助力度也在不断提高，通过奖勤助贷补减免等方式，不让一个学生因为家庭经济问题而上不起学，那么如何定义学生的家庭是否贫困，如何定义贫困的等级，是在学生资助过程中亟待解决的问题。

€L芑鹣钅浚喊不帐？016年度高校人文社科研究重点项目，“互联网+”大学生管理平台的设计与应用研究（SK2016A0800） （下转第185页）（上接第172页）

注释

① 大数据（巨量数据集合（IT行业术语）），【EB/OL】.百度百科，http：//baike.baidu.com/link？url=yV8P7CLRbNUhAQkTXbfln6EWKxmkANsvBL5NR4-CcJUMarYm53MPRnH07lFNO1hAPL_7m6IhffnbcbcFfYoSEIZur1aEB40Vdw-EoNXPMahXGI_acV5nMeUXKc63kQsK2rnsW2LoqIxxdL-IPX4HTqxYk1bkXH5PIAcsWSJMzf3l3fEUKgp_KMrMRCEzFPHNK8b1YMzg9PqH4eGSbXeWpK.

② 聂志平.浅议高校贫困生的认定[J].群文天地，2011（24）.

③ 田超.高校贫困生认定工作研究[D].河北师范大学，2013.

④ 王东红.大数据时代高校贫困生资助工作的思考[J].经济研究导刊，2014 （35）.

⑤ 南京一高校默默为贫困生充饭卡，先通过大数据分析 http：//news.ycwb.com/2016-03/25/content_21656363.htm.

⑥ 江苏大学：依话费大数据撤销贫困生资格_中国教育装备采购网http：//www.caigou.com.cn/news/2016050921.shtml.