董存婷

摘 要 在互联网技术发展的过程中，信息数据的数量在不断增多，大数据时代接踵而来。目前来看，大数据技术已经广泛应用在各个行业和领域之中。在高校资助工作落实的过程中，为了解决工作中存在的各项问题，促进资助工作有效的提升，可以采用大数据技术，本文就大数据背景下的高校资助工作创新进行了相关的阐述和分析。

关键词 大数据 高校 资助工作

中图分类号：G647                                   文献标识码：A    DOI：10.16400/j.cnki.kjdkx.2021.03.064

Research on the Innovation of University Funding Work

under the Background of Big Data

DONG Cunting

（College of Humanities & Sciences of Guizhou Minzu University， Guiyang， Guizhou 550025）

Abstract In the process of the development of Internet technology， the amount of information data is increasing， and the era of big data is coming. At present， big data technology has been widely used in various industries and fields. In the process of the implementation of university funding work， in order to solve the problems existing in the work and promote the effective improvement of funding work， big data technology can be used. This paper expounds and analyzes the innovation of university funding work under the background of big data.

Keywords big data; colleges and universities; supporting work

目前，信息化时代已经全面到來，各种信息技术层出不穷，大数据就是其中之一。在大数据的背景下，各项工作都发生了一定的变化，高校资助工作也不例外。早在2014年，我国政府工作报告中就已经提到了大数据的相关内容，说明我国对大数据十分重视且其具有一定的重要性。

1高校资助工作信息化发展存在的问题

1.1 顶层设计匮乏

近年来，我国越来越重视教育事业的发展，在高校办学上的投入也在不断加大。为了给更多贫困学生提供机会，各个高校都在落实资助工作，并进行了信息化建设，构建了相应的信息管理系统。但是各个高校的信息系统缺少统一性，目前还没有明确的标准依据，数据也缺少开放性，缺少有效的共享方式和平台。由于各大高校的信息系统普遍具有独立性，所以数据接口具有复杂性的特点，在开发和维护方面需要投入较高的成本，同时也会影响系统之间的联系与沟通，影响部门对数据的获取效率和应用效果。在不同的管理平台，学生和教师需要频繁的进行系统切换，浪费时间和精力。[1]省市教育部门虽然开发了专门的信息化工作平台，高校也构建了本校的学生资助系统，同时还使用全国高校学生资助工作信息管理平台。由于平台较多，缺少统一性，没有完善统筹的顶层设计，造成用户难以选择，即使进入了其中一个系统，但系统之间并不共通，信息无法共享，确保便利性和快捷性。

1.2 服务目标缺失

很多地区虽然已经建立了信息平台，但并没有得到充分有效的利用，没有明确的信息平台构建目标，平台中的内容较少，服务功能没有得到有效的发挥。部分高校会根据管理者的工作需求建立信息平台，有明确的服务目标，包括宣传、管理、应用等等，但对学生的考虑不够充分，没有了解学生的具体需求。虽然建立了信息系统且有所应用，但为学生提供的服务较少，主要为管理者提供服务。在工作的过程中，从技术的角度来看，资助工作已经逐渐实现信息资料电子化，但只是利用网络技术开展传统的工作内容，并没有在工作模式和机制上进行创新，任务虽然简化，但工作负担并没有减少。

1.3 忽视学生指导

在自主工作信息化建设的过程中，应该围绕自主对象展开，坚持以人为本的原则。即使信息化系统十分完善、技术水平十分先进，但没有围绕人的需求进行设计，也没有发挥人的作用，则无法展现资助工作的本质，与育人的理念相互脱离。高校资助工作本身就具有特殊性，资助工作人员往往会比较重视数据的精确性和任务的完成度，在核算、校对等方面花费大量的时间和精力。虽然资助工作对审查、金额、放款时间等内容有明确的要求，但工作并不仅仅使这些内容，应包括对学生的教育和引导，这才是资助工作的内核。但很多工作人员都忽视了对学生的指导，资助工作没有发挥该有的育人作用。

2高校资助工作落实过程中面临的困难

2.1 认定标准问题

要做好高校资助工作，首先要构建完善、合理的认定标准，明确贫困生的范畴，确保资助工作具有较强的操作性。但从目前的情况来看，我国高校资助工作的认定标准还需要进一步完善，国家教育部门虽然发放了相关的指导意见，但在实际认定的过程中，不同区域、学校的实际情况不同。虽然国家要求应该对学生的家庭经济水平、区域经济水平等信息进行调查分析，但很多高校在实践的过程中，通常会根据民政部门的盖章进行判断，结合学生的自我描述以及民主评议的结果进行认定。调查工作落实的并不全面，约束机制也不够完善。[2]又例如我省从2019开始将《贵州省高校家庭经济情况调查表》和《贫困生认定表》合二为一，简化成《贵州省家庭经济困难学生认定申请承诺表》，不需民政部门审核盖章只需学生根据自身情况填写承诺表，进行认定申请。从本质上看，认定机制本身就存在一定的漏洞，难免会出现信息不真实、不全面的情况。

2.2 育人工作欠缺

资助工作并不仅仅是金钱上的资助，更是对学生的教育和引导。很多贫困学生由于家庭经济条件较差，所以在生活和学习中会遇到比普通人更多的困难，容易引起学生消极、自卑的心理。但学生对知识具有一定的渴求，怀抱着理想与期待，这种心理对学生起到了一些激励作用，然而现实和理想十分矛盾，造成学生陷入困境难以挣脱，进而产生负面情绪和不良心理，不仅会影响学习，还会影响健康。此外，一些贫困学生在获得资助之后会逐渐产生依赖性心理，认为学校、社会会提供帮助，接受资助是理所应当的事情，甚至将贫困看作一种资本，没有改变现状的斗志，反而更加好逸恶劳。针对这种情况，学校应该加强管理，及时进行教育引导，避免学生误入歧途。但很多学校对资助工作认识都比较片面，倾向于物质资助，忽略了精神引导的重要性。

2.3 跟踪能力不足

在资助工作落实的过程中，很多贫困学生能够得到帮助，在短期内的生活、学习等问题可以得到解决。但学生在校时间较长，确认了贫困生的身份之后，不仅会获得学校的资助，还会受到其他方面的影响。如前文所述的产生依赖心理的学生，对学习不重视，接受资助之后反而更加消极。还有一些贫困生，没有合理的使用资助资金，随意挥霍浪费，不仅学习困难没有得到解决，还容易引发其他问题。针对各种不连续行为，学校应该持续跟踪，掌握学生的现状，根据学生的实际情况对资助工作进行调整，确保资助工作的合理性与有效性。

3大数据背景下高校资助工作的创新方式

3.1 创新工作路径，完善认定体系

要确保资助工作的有效性，可以从工作路径着手进行创新，合理利用大数据技术，建立完善科学的认定体系。在创新的过程中，可以从内容、目标和原则三个方面入手。在技术发展的过程中，已经不再是单纯的知识传播，而是逐渐演变为知识生产，高校资助工作不仅仅是学校给予学生资源，而应该具有交互性、协调性的特点，为学生提供更加个性化的服务内容，从单纯的资源分配转化为贫困生、当前资源数据和未来发展方向的联系与确定。在目标方面，可以利用大数据实时采集技术，提升资助工作的效率和真实性，对信息进行量化分析，包括学生的情绪、感受等多个方面。[3]通过量化分析使资助工作更加全面，从宏观向微观迈进。利用网络平台获取信息数据，更加全面、准确的认识学生，根据学生的实际情况制定个性化的资助项目，进而逐渐实现“一对一”的资助效果。在创新原则方面，在互联网、物联网等现代网络的应用下，应该落实多层次、多样化的管理工作，充分挖掘大数据信息，为决策提供更多数据依据，运用信息进行问题的分析，确保决策的合理性。尤其在贫困生认定方面，应该合理运用大数据技术，发挥现代科技的优势作用，构建完善科学的认定体系。

3.2 优化工作策略，坚持以人为本

为了提升资助工作的有效性，还要对工作策略进行创新优化。具体可以采用智能化状态识别、发展指引、资源分配等方面入手，坚持以人为本的工作原则，不仅要重视经济上的资助，同时做好教育引导工作。在状态识别方面，传统的学生评估具有一定的主观性且工作效率较低，现在则可以采用大数据跟踪技术，不仅在贫困生认定方面可以发挥作用，在学生生涯规划、评奖评优方面也发挥着十分重要的作用。大數据可以对出勤率、在校成绩、图书借阅、器材使用情况等详细的信息数据进行记录和分析，并且具有动态跟踪的作用，可以更加全面的了解学生，包括学生的兴趣、态度、特长等等。在发展指引方面，利用大数据技术从宏观角度了解学生的思想动态，选择学生关注的（下转第183页）（上接第174页）话题内容进行引导和教育，解决当下最主要的矛盾冲突，营造良好的校园氛围。也可以根据学生的历史数据进行分析预判，了解学生的发展轨迹，采取有效的干预对策。在资源分配方面，学校可以利用大数据技术对学生进行合理的类别或层次划分，设定科学的资助限度，构建数学模型，然后进行更加合理的资源分配。

3.3 推进工作进步，加强技术应用

在资助工作信息化建设的过程中，要推进大数据技术的应用，发挥大数据技术的作用，首先要强化大数据意识。高校应该明确互联网的特点，紧抓互联网带来的发展机遇，同时了解当下面临的挑战，采取有效的整合措施，转变传统的思维模式，重视数据的应用、分类和整理，为资助工作提供更多依据。其次，要加强人才培养，构建掌握专业技术的教师团队，并落实有效的培育工作。最后，要完善管理制度，从信息安全、数据使用、评估反馈等多个方面入手，确保大数据应用的合理性与可靠性。

4 结语

综上所述，高校是培养人才的重要基地，是知识密集、技术应用的前沿阵地，学校要发挥自身的价值和作用，就要紧跟时代的发展步伐，创新理念、模式和技术。尤其在大数据背景下，应该合理应用大数据技术，构建科学的大数据观念，为高校资助工作的有效落实奠定基础。

参考文献

[1] 叶新豪.大数据背景下高校精准资助工作的创新路径研究[J].课程教育研究，2019（18）：261-262.

[2] 陈中华.大数据背景下高校学生资助工作的创新策略[J].湖北函授大学学报，2019，032（022）：19-21.

[3] 王亮.大数据背景下广东省高校精准帮扶政策创新模式研究[J].智库时代，2020，No.233（13）：297-298.