大数据时代基于模糊层次分析法的高校贫困生认定模型构建
2021-01-16史建梅孔月红
文化创新比较研究 2020年36期
关键词:学生
史建梅,孔月红
(江苏食品药品职业技术学院,江苏淮安223003)
习总书记指出,“扶贫开发贵在精准,重在精准,成败之举在于精准”。2020年全国教育工作会议明确要求,困难学生资助贵在精准,要进一步提高困难学生认定、预算分配、资助标准设定等工作的精准化水平。困难学生的精准识别,是实施学生精准资助的前提。当前,高校在困难学生识别方面,面临着一些问题。从高校困难学生认定的实际操作过程来看,最终推进落实贫困生认定工作的单位是各班级。然而各班级的生源情况不一,贫困情况不一,班级的认定标准不一,最终导致一些真正困难的学生认定不上,一些不困难的学生反而认定上了贫困。院系之间、学校之间上述差距会更大。出现以上问题归根到底是因为没有一套统一的、可以量化的识别认定标准在全校乃至所有高校范围内执行。那么,构建高校贫困生认定的量化模型就非常有必要了。
1 当前高校贫困生认定的现状
目前,高校贫困生的认定主要采取的是生源地出具困难证明,或学生本人做出承诺,高校以此为依据,在对其进行家庭基本情况调查的基础上,经过班级评议、院系审核、学校审核公示等程序,评定贫困生名单。程序经过层层审核把关看似规范,但在具体的操作过程中,仍然存在一定的问题。
1.1 认定标准比较笼统
很多高校对于贫困生的认定给出了一些标准,但这些标准大多比较笼统,只是一个大方向上的指导,不够详细且缺乏可操作性[1]。……
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