秦承明

摘 要：“精准扶贫”思想为高校资助育人工作提供了新思路，大数据技术具有信息处理和分析优势，能够助力高校精准资助育人。新时代下，高校资助育人工作要想取得良好效果，需要在系統论思想指导下，构建起“一中心四维度”的精准资助育人模式，将资助和教育紧密结合，坚持“立德树人”这一中心，以精准识别为前提，以经济资助为基础，以文化培育为导向，以育人机制为保障，充分发挥高校资助工作的育人功效，体现出其真正价值。

关键词：大数据；资助育人；模式；精准

高校资助育人工作是实现立德树人和教育公平的重要保障。当前，国家2020年脱贫战略已进入攻坚阶段，习近平总书记在党的第十九次全国代表大会上也重申了“坚决打赢脱贫攻坚战”这一历史使命。在此背景下，精准资助育人成为高校学生资助工作的新亮点。同时，信息化时代的大数据技术对现代社会产生了深刻影响，恰好给精准资助育人工作带来了契机。因此，新时代下，探索构建一套符合时代特点的精准资助育人工作体系，对助力国家精准扶贫工作和学生成长成才就具有十分重要的现实意义和长远意义。

新时代背景下，高校资助育人工作要想取得良好效果，需要在系统论思想指导下，构建起“一中心四维度”的精准资助育人模式，将资助和教育紧密结合，坚持“立德树人”这一中心，以精准识别为前提，以经济资助为基础，以文化培育为导向，以育人机制为保障，充分发挥高校资助工作的育人功效，体现出其真正价值。

1 以精准识别为前提

精准识别家庭经济贫困学生，杜绝“假贫困”，是高校资助育人工作的前提。网络时代，数字化校园、智慧校园蓬勃发展，大数据在资助工作中的价值越来越受到高校的重视。高校资助工作在传统认定贫困生的基础上，通过绑定学生校园卡和整合学校各部门的分散数据，全方位深度整合分析学生在校消费数据（包括校内超市购物、食堂就餐、洗浴、缴费等信息）以及在校期间的综合表现评定（包括学校教育评价和奖惩情况），建立较为完整的贫困生数据库。同时，与生源地村委会、民政部门联系，采集学生所在家庭成员的重大疾病情况、职业状况以及资产收支信息。通过这种大数据挖掘，实现客观真实地量化分析，可有效规避传统贫困认定的主观性、经验性，大大缩减贫困认定需要的人力物力，提高工作效率，实现家庭贫困学生的精准识别，确保精准化资助育人工作的开展。

2 以经济资助为基础

2.1 搭建资助平台，扩展经费来源

目前，各高校在国家政策支持下，已基本建立起“奖贷助勤补免缓”的资助体系，高校资助工作取得很大成效。但是，要实现精准化资助的目标，仅靠学校和政府的资助是不够的，还需要社会多方面的力量共同参与。高校应积极开拓社会资源，发动企业、团体和个人（校友）的力量，扩充资助经费。企业除了物质资助，可以考虑提供面向贫困生的实习机会，择优录取转正，实现“造血式、发展式资助”。此外，高校还可以通过设立“经常性社会爱心捐助接收站”、教育基金、众筹等经济手段筹集资助经费。同时，根据不同学习阶段的奖励（受助）对象，设立导向性明确的获奖条件，以提升各类资助的“育人”效果。

2.2 借用大数据技术，把握学生资助需求态势

大数据技术具有精准预测功能，即通过整合大量历史数据，分析隐藏其中的相关关系和规律，从而预测事务发展态势。这一技术应用到资助帮扶中，就可根据学生的需求来制定最合适的资助项目和能力培养方案。比如，通过分析贫困学生课堂表现、图书借阅、学业成绩、公益活动参与、心理求助以及微信、QQ、网上论评等行为数据，可研判其价值观念、学习态度、性格偏好、心理特征以及发展态势，根据判断结果，可有的放矢的开展个性化发展援助和综合素质培养，可以为有学术造诣的贫困生提供科研助教岗位、将有出国发展需求的贫困学生纳入对外交流资助项目、为有创业意向的贫困学生提供创业训练平台等。

3 以文化培育为导向

3.1 诚信文化教育

诚信教育，是高校资助育人的重要内容之一。高校可以文化为传承，通过开展包括诚信微视频、诚信短信、诚信征文、校园讲座、观看影片、演出、橱窗展在内的大学生喜闻乐见的主题教育活动，营造良好的校园诚信文化氛围，使诚信内化为学生的主体认知，外化为学生的自觉行动。同时将诚信教育融入课堂，甚至开设诚信文化选修课，形成生动活泼的多样化诚信教育模式，培养学生的诚信品质，真正提高学生的道德修养。

3.2 感恩文化教育

“吃水不忘挖井人”，感恩也是高校资助育人工作中的重要组成部分。一方面，高校可以常态化的开展感恩教育传统活动，并鼓励学生参加志愿献血、爱心募捐、义务支教、绿色环保等公益活动，使学生在奉献与服务中树立起感恩意识和社会责任感。另一方面，高校可以利用大数据平台，在网络上分享学生身边的感恩瞬间和新闻剪辑，开展隐形教育，让学生在身边小事中潜移默化地受到正向引导，达到“润物细无声”的育人效果。

3.3 励志文化教育

“自助者天助”，资助育人特别要强调励志教育。一方面，高校可以利用资助育人平台，开展“励志型”、“强能型”的教育活动，大力传播正能量，增强贫困学生改变生活现状的信心和勇气，培养艰苦奋斗、自强自立的优秀品质。另一方面，开设劳务型、助教型、社会型、管理型勤工助学岗位，并联系校外力量，为贫困学生搭建实践锻炼平台，锻炼学生心智，不断提升他们的人际沟通能力、专业技能和服务社会的能力，实现自我解困，改善自我，成就自我。

4 以育人机制为保障

育人机制的建立和完善，是高校资助育人工作可持续开展的根本保障。一是建设基于大数据的复合型资助育人队伍。现阶段，实现高校资助育人工作的精准化，需要大数据技术的支撑，而现实来看，该项技术专业性强，很难在短期内掌握并运用，因此需要在学校职能部门统一领导下，引进专门数据人才或合理调配校内师资力量（比如计算机技术教师），构建起一个大数据技术分析指导中心或工作室，主管技术处理并对其他非专业技术人员进行技能培养指导。同时吸纳其他各学科专业人才，形成复合型管理育人团队，发挥各自特长优势，共同构建一支能运用大数据技术优势推进精准资助育人的高素质队伍。二是构建基于大数据的多方联动机制。在大数据背景下，高校应在学生工作系统、后勤保障系统与财务管理系统支持下，发挥政府、企业、团体、个人等多主体的比较优势，整合数据资源，按照大数据研判所获得的“精准资助”人员和发展需求，安排相应的资助育人项目和社会实践平台，构建多方共赢生态圈，形成资助育人合力。

诚然，“一中心四维度”精准资助育人新模式，对于精准资助有较大的理论指导意义，但同时我们也要看到这只是宏观层面的内容，由于受人力资源有限、技术难度大、实现成本高等因素影响，真正将大数据技术运用到资助育人工作中去还需要一个过程。资助是手段，育人是终极目标，高校资助育人工作还任重而道远。

参考文献

[1]张晓聪.“精准资助”背景下高校学生资助工作的思考[J].宿州学院学报，2017（6）.

[2]许咏梅.“互联网+”时代高校学生资助工作创新探究[J].黑河学院学报，2017（2）.

[3]侯莲梅，米华全.利用大数据推进高校精准资助工作创新[J].思想理论教育，2017（08）.

[4]罗丽琳.大数据视域下高校精准资助模式构建研究[J].重庆大学学报（社会科学版），2018（24）.