淺析大數據視域下高校精準資助

張麗仙

[摘 要]推進高校精準資助工作是打贏教育脫貧攻堅戰(zhàn)的必然要求。在大數據背景下，結合大數據特征有效精準識別出資助對象，豐富幫扶形式，推進精準管理，提高資助育人效能。創(chuàng)新資助管理模式，構建與之相匹配的資助管理平臺，加強與政府各部門聯(lián)動，建立資助安全機制體系，是推進高校精準資助的有效途徑。

[關鍵詞]大數據;高校精準資助;貧困生

[中圖分類號]G647[文獻標志碼]A

黨的十九大報告中明確提出“堅持精準扶貧，堅持精準脫貧;健全學生資助制度?！苯逃坎块L陳寶生在《人民日報》上撰文指出“要把學生資助工作擺在更加重要的位置，提升學生資助科學化水平，全面推進學生資助精準化，發(fā)揮學生資助育人功效”。2016年教育部等六部門聯(lián)合頒布《教育脫貧攻堅“十三五”規(guī)劃》，2017年教育部黨組印發(fā)《高校思想政治工作質量提升工程實施綱要》首次將資助育人納入“十大育人體系”等足以說明高校資助工作的重要性。大數據背景下，高校資助工作如何結合大數據來創(chuàng)新工作模式，利用大數據開放共享性來提升資助工作效能將成為今后資助工作實踐的重難點。

1 高?，F(xiàn)行資助模式問題審視

精準資助是指借鑒一定的互聯(lián)網技術，精準識別家庭經濟貧困學生，根據不同區(qū)域、貧困程度差異性等提供相應資助，實現(xiàn)資助精準化，做到“不讓一個學生因家庭困難而失學”。盡管高校資助工作取得一定成效，但實際操作過程中仍存在一系列問題。①資助識別對象不精準，存在虛假貧困生。貧困生提交貧困證明的真實性難以考量，班級民主評議公平公正性難以定性，申請者自述家庭經濟狀況時是否有虛假、夸張成分等難以考究，仍存在所“資”非所“助”，虛報、瞞報、漏報等現(xiàn)象。②幫扶形式過于刻板，沒有做到因人而異。貧困生因家庭背景不同對資助需求會有所差異，不同年級、不同專業(yè)貧困生的需求各不相同，但目前單一的幫扶形式鮮有考慮到貧困生個性化需求，因自尊心受損放棄申請資助的貧困生也不少。③重經濟資助輕人文關懷，育人效果不顯著。盡管各高校資助育人中取得一定成效，但始終是以經濟資助為主線，人文關懷欠缺，尤其是對貧困生精神層面上的塑造和幫扶，導致貧困生受助前后心理落差和壓力較大，難以實現(xiàn)“扶質”和“扶志”相結合。④資助管理模式陳舊，缺乏動態(tài)性。受助對象在領取相應經濟補助后的想法可能仍停留在“等、靠、要、爭”階段，而非改變思維通過自己的努力去爭取各種勤工儉學機會，第二年又走老路，重新申請補助。有些困難家庭可能一年內已脫貧，有些家庭可能因天災人禍致貧，學校并不能及時掌握到這些信息，管理缺乏動態(tài)性。

2 大數據與高校精準資助工作的內在契合

“大數據”這一概念出自于麥肯錫公司某次研究報告，將大數據定義為“規(guī)模大到傳統(tǒng)數據庫軟件已無法正常采集、存儲、管理和分析的數據集，已經滲透到每個行業(yè)每個業(yè)務領域”。大數據具有真實性、普遍性、精準性、隱蔽性等特征，一定程度上契合高校精準資助工作技術需求，將精準資助與大數據技術相結合，找準兩者契合“穴位”，“通過大數據技術精準分析整合海量貧困生信息，探尋數據中的規(guī)律性和關聯(lián)性”，精準推進高校資助工作。

2.1 大數據的普遍性和真實性助力資助對象識別準確性，推進精準認定

高校精準資助工作重難點在于如何精而準快速識別出資助對象，而大數據技術為此提供了新思路。高校參考以往貧困生提交的各類資料數據，提煉出評判貧困標準的主要識別特征，如生源地、家庭收入、重大疾病等。這些識別依據主要來源于村委開具的貧困證明、家庭收入來源等結構化數據，用大數據射頻識別功能對此類特征標簽為“基礎數據”;借助校園一卡通消費情況、手機繳費情況、網購數據等評測學生消費能力，用大數據真實性功能對此類特征標簽為“消費數據”;“借助大數據用戶畫像功能，全方位了解學生日常生活行為習慣，將此類行為偏好標簽為‘行為數據”。將這三類定性定量的數據結合起來，在SPSS、HPCC等大數據分析工具中設計權重方式過濾掉偽造、虛假、異常的信息，拓寬相關真實數據的量化維度，對各項數據賦值并打分，預判出學生生活狀況，然后精準識別并分類細化出資助對象，準確劃分貧困等級，推進精準認定。

2.2 大數據的工具導向和價值導向助力資助行為差異化，推進精準幫扶

大數據精準預測功能，迫使我們從海量數據中挖掘其隱藏發(fā)展規(guī)律和態(tài)勢，“將大數據運用到高校資助工作中，通過大數據技術探求資助體系中各因子的關聯(lián)性，有針對性地推進精準資助”。不同家庭背景，不同致貧原因，不同個性需求，不同貧困等級等促使高校幫扶對策要有所“因人而異”，實行個性化分級資助，用聚類分析功能，將一些有“相似性數據”貧困生信息進行針對性分群管理，提高資助工作內容精細化水平。結合大數據價值性特征，為不同專業(yè)、不同年級學生設計出符合學生個性的多樣化資助項目體系，既突出個性化指導，又真真切切地踐行精準幫扶。傳統(tǒng)勤工儉學崗位一定程度上減輕了貧困生的經濟壓力，但并未按崗位的專業(yè)性來安排相應專業(yè)的學生來兼職。借力大數據技術，將勤工儉學與學生技能提升需求相結合，科研能力強的學生可盡量安排科研助教崗位，實操能力強的學生可盡量和校外企業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)，具有創(chuàng)業(yè)意向的學生可盡量讓優(yōu)秀校友+專業(yè)老師聯(lián)合培養(yǎng)，通過對口的兼職崗位個性化助力貧困生成長，推進精準幫扶。

2.3 大數據的隱蔽性助力“精神資助”，提高資助育人效能

數據的采集、存儲、分類等都在計算機系統(tǒng)內完成，使得數據具有一定的隱蔽性。而傳統(tǒng)的申請者自述家庭狀況類似于“哭窮”比賽，嚴重打擊貧困生心理，影響其正常學習和生活。所以利用互聯(lián)網對所收集到的各貧困生數據進行分類聚合，將所得數據進行相應精準化分類，減去不必要的“公開露面”，既保護了學生隱私和尊嚴，又能體現(xiàn)出學校對貧困生的人文關懷。對高校資助工作而言，資助的出發(fā)點是為貧困生克服困難提供經濟幫扶，助力學生順利完成學業(yè)，實現(xiàn)全面發(fā)展。就長遠而言，綜合素質和技能往往是制約貧困生成才的關鍵因素，利用大數據對貧困生提供對應的幫扶，強化技能，提升綜合素質是日后“精神資助”重點。就業(yè)，是學生畢業(yè)與步入社會工作的“最后一公里”，貧困生相對而言處于弱勢，高校資助中心、就業(yè)指導中心可利用貧困生在校的各類數據分析出一定程度上與之相匹配的工作崗位，向相關企業(yè)推薦，提升貧困生就業(yè)質量，保證他們“上好學”，也“就好業(yè)”，彰顯高校的人文主義，真正落實好資助育人。

3 大數據視域下高校精準資助的現(xiàn)實路徑

3.1 打破“數據孤島”，整合數據資源，構建統(tǒng)一的資助管理平臺

傳統(tǒng)資助管理工作冗雜繁瑣，以紙質版、文本形式存儲為主，易丟失、易出錯，缺乏數字化動態(tài)管理，各數據只是單獨存在并未被探尋關聯(lián)性。校資助中心可根據貧困生提交的、數據中心監(jiān)測到的各類數據進行分類整合，打破受助主體間的“數據孤島”，整合各類數據資源，構建起與大數據特征相匹配資助管理平臺。數據入庫前難點在于如何確保數據真實性，校資助中心工作人員可利用全校聯(lián)網優(yōu)勢，讓各相關部門提供相應數據，并結合入學初學生填寫的個人基本信息以確保數據的真實性。數據入庫后按基礎數據、家庭經濟狀況、致貧因素等進行分類管理，一學期更新一次，以確保數據長期有效性，并定期備份上傳至云存儲，便于數據隨時下載查閱。運用大數據技術的高校資助管理平臺不單單只記錄學生基本情況、家庭經濟情況、在校消費情況、學習狀況、技能培訓、參加大賽等數據，而應更深入挖掘學生這些數據間的關聯(lián)性，打造符合學生個性的專屬檔案分析庫，為學生日后在校的生活、學習、就業(yè)提供針對性的定制化幫扶，構建符合本校學生特點的智慧化系統(tǒng)。

3.2 搭建“數據共享橋梁”，加強與有關政府部門的聯(lián)動

《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010—2020）》中明確指出“盡快建成覆蓋學前教育至研究生教育的全國學生資助管理信息系統(tǒng)，提高學生資助的信息化管理水平，各相關政府部門信息要共享，為高校確認學生身份、家庭情況等信息提供相應的技術支持?！眰鹘y(tǒng)資助模式中，學校憑借學生入學時提交的蓋有村委、鄉(xiāng)鎮(zhèn)公章的材料來預判學生家庭經濟狀況;在大數據時代中，高校在收集學生提交的信息后，可直接與相關政府部門聯(lián)動，調取相關村委、街道居委會上傳的該生家庭經濟情況來了解所收集信息的真?zhèn)涡?。單一部門很難存儲到資助工作所需的全部信息，搭建部門間的“數據共享橋梁”是推進高校精準資助的重要手段，精準資助也需要多主體、多部門的協(xié)同配合，不僅局限于學生處、班主任和輔導員，也需要社會各基層組織、個人的相互監(jiān)督，共同搭建協(xié)同育人平臺。

3.3 建立信息安全“防火墻”，構建貧困生資助安全機制

在經濟資助上對貧困生做到“一個不能少”較為簡單，要在精神幫扶上做到“一個不掉隊”卻不容易，一定程度上而言，“精神資助”比“物質資助”更為重要。如果他們在數據庫的個人信息被攻克遭以泄露，那學生的個人隱私、人格尊嚴都會受到極大的傷害，精神上的打擊遠比物質上的打擊更具沖擊力。大數據時代，如何保護好數據安全和個人隱私事關重要，這就必然要求建立信息安全“防火墻”，構建與之相匹配的資助安全機制，如計算機安裝防毒軟件、重要文件設置加密、不定期更改云存儲密碼、規(guī)范權限分級管理等內外部管理。信息安全“防火墻”構建貧困生資助安全機制的重要保障，也是對所采集到的貧困生數據安全、有效存儲的保障。貧困生資助安全機制的建立既要求與資助工作相關的各主體、部門要知法守法，不隨意公開學生隱私信息，又要求數據化管理系統(tǒng)要加強“技防”體系建設，確保對學生個人信息的保護。

[參考文獻]

[1] 陳寶生.進一步加強學生資助工作[N].人民日報，2018.

[2] 李學龍，龔海剛.大數據系統(tǒng)綜述[J].中國科學：信息科學，2015（01）：1-44.

[3] 林于良，丁一嵐.大數據提升高校精準資助成效的路徑探析[J].黑河學刊，2017（06）：186-188.

[4] 陶俊清.大數據背景下的高校資助工作創(chuàng)新研究[J].東華大學學報（社會科學版），2015（01）：24-28.

[5] 劉云博，白華.精準化資助：高校學生資助工作新思維[J].教育評論，2016（02）：67-70.