基于神经网络的高校贫困生辅助认定模型研究
2023-11-13曾文玄高启文陈新超
无线电工程 2023年11期
曾文玄,高启文,陈新超
(1.福建医科大学 信息中心,福建 福州 350122;2.福建医科大学 后勤管理处,福建 福州 350122;3.福建医科大学 教务处,福建 福州 350122)
0 引言
新时期指导我国扶贫工作的重要思想是精准扶贫,“精准资助”也成为现阶段我国贫困生资助等教育扶贫工作的新任务[1]。作为贫困生资助的首要环节,贫困生认定涉及有效识别贫困生这一根本问题,是资助工作的重要基础,是促进教育公平的关键环节[2]。
目前,大多数高校的贫困生资格认定流程为:学生个人自愿填写家庭经济贫困申请表以及承诺书,附上地方政府出具的贫困证明一同交由班级评议小组民主评议,辅导员对申请资助的学生进行一对一谈话,最后对学生是否贫困进行综合判定。这类认定过程存在以下问题。
(1)经常出现“假贫困”现象。税收可以最直接、最客观和最准确地反映个人和家庭经济情况,但我国的收入申报制度和税收制度尚未完善,侧面了解公民的收入和家庭经济状况暂时无法完全实现[3]。而对学生家庭实地调查走访的成本太高,所以贫困生认定过程中过于依靠申报者的自律,容易出现虚假材料;而监督惩处开具虚假贫困证明行为的力度较弱,使得递交贫困证明的公信力下降,很难获取真实可靠的相关数据,贫困生认定中不可避免出现“假贫困”现象。
(2)真困难学生自我主动“屏蔽”贫困。在实际工作中发现,有很多家庭经济贫困的学生由于家庭具体情况、性格等原因,不愿意让同学知晓自己的家庭经济情况而放弃贫困资助,宁愿省吃俭用或者东挪西借也不愿意申报,自我主动“屏蔽”贫困[4]。……
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