郭彦宏
摘 要：随着信息化水平的提升，大数据在高校中应用也越来越广泛。高校依托动态化的大数据平台，有利于提高高校精准资助能力，但在新形势下，高校精准资助工作仍然面临一些现实困境，例如资助工作统筹规划不足、资助对象识别不精准、忽略发展性资助等，资助精准化水平仍有待提高。因此，高校应当以大数据发展为契机，创新资助工作方式，开创大数据与高校资助工作结合的新路径，实现大数据信息平台真正运用于高校精准资助工作中，提高高校精准资助工作能力，增强资助工作实效。
关键词：大数据 精准资助 路径
中图分类号：G647 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2020）06（a）-0222-03
自党的十九大召开以来，“精准扶贫”已经成为扶贫开发重要指导思想，而高校教育扶贫作为国家精准扶贫工作的重要环节，教育精准扶贫决胜战要与精准扶贫相适应、相匹配。尽管“精准资助”理念在高校资助工作体系中逐步深入，在资助实践中暴露出的问题仍然不容小觑，传统的资助工作方式已经不相适应，很难满足高校精准资助的需求。因此，大数据的发展和应用成为高校家庭经济困难学生认定和资助的必然选择，成为探索提升高校精准资助能力的新路径。
1 运用大数据与高校精准资助结合
1.1 大数据思维的基本内涵
大数据是指以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数据巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态[1]。在当前高校资助工作中可以利用的数据包括：学生校园卡数据、学生缴费数据、学习成绩、日常消费数据等，通过利用这些数据进行整合分析，从而对学生的实际情况进行精确的了解。
1.2 运用大数据实现高校精准资助的意义
在高校每年进行贫困生认定過程中，通过利用大数据搭建信息共享平台，将学生校内校园卡消费、娱乐消费与全国资助系统数据、民政部门数据无缝对接，对数据进行筛查对比，从而对受助学生进行精准识别，提高了贫困认定的准确性，同时利用精准的数据分析贫困生的需求，加强对贫困生的精神引导，增强了高校精准资助育人的实效性，从而实现“扶真贫、真扶贫、真脱贫”的学生资助工作终极目标。
2 高校精准资助的现实困境
目前在资助过程中仍然较多地采用传统资助方式，大数据应用在资助工作中较少，仍然面临很多困境和难点，影响高校精准资助工作的开展。
2.1 统筹规划不足，顶层设计难落地
目前，全国资助系统未对关键内容、主要功能进行统一设定规划，各省市开发的资助工作系统与各高校建立的资助系统相对独立、内容不统一、数据更新不同步，各高校与相关民政部门、教育行政主管部门的信息也难以实现信息互通、开放共享。一方面，系统的开发与维护增加了成本，浪费了资源，系统也未得到充分有效利用;另一方面，在操作过程中导致工作人员操作混乱，系统有效功能未得到充分发挥，所以高校资助系统成为了“摆设”，只是数据的简单录入，未实现真正的数据互通、共享[2]。
2.2 数据界定不准确，资助对象识别不精准
贫困生资助过程中最关键、最基础的问题是对家庭经济困难生困难程度的界定，但由于高校与学生之间存在信息不对称、贫困生衡量和界定标准模糊等因素影响，往往出现家庭经济困难生受助对象资格识别与真实状况匹配度存在偏差。
贫困生在申请贫困认定时，通过提供《家庭经济困难认定申请表》《家庭经济困难认定分析表》、民政部门或村（居）委会开具的贫困证明辅助材料作为贫困程度判断的基本依据，但学生出具的贫困证明材料真实性和可靠性受到质疑，部分贫困证明材料没有使用期限，学生在大学4年期间可以重复使用;对于“家庭人均年收入情况”“家庭主要收入来源”等栏目由学生自己填写，而高校系统与民政部门、财务、税收等相关部门数据未真正实现共享，在核实情况时难度大成本高，高校与学生之间存在信息不对称的情况，无法真正了解到学生家庭收入等真实数据，以致于高校在对资料审核时无法判断材料的真实性，从而影响资助对象甄别的准确性。
2.3 重资助事务性工作，忽视学生发展性资助
当前，高校采用传统的方式和手段进行资助，出现了重材料、重数据而忽视发展性资助的现实问题。第一，高校在资助过程中主要注重提交申请材料、审查材料、资金发放等事务性工作，尚未充分利用大数据对不同需求的贫困生进行针对性帮扶。有的贫困生对经济、生活等物质方面需求更为迫切，而有的贫困生对学业提升、职业技能、社会实践等精神方面的需求更为迫切，高校要对不同需求的贫困生应采用不同类型的帮扶措施、帮扶方式;贫困生也会面临一些精神困惑，而如果当贫困生在面对人际关系困惑、学业困惑、就业困惑等多重困惑交织在一起更容易造成心理失衡，也会严重影响学生的个人成长、成才。当前对大学不同阶段贫困生的需求把握较为模糊，侧重于物质资助和事务性工作，很少利用大数据进行精准的需求分析，针对贫困生在不同阶段、不同需求下及时给予更多的人文关怀和心理关爱。第二，高校往往容易以奖金发放为资助工作的结束，忽略了培养学生感恩、回报他人的意识，有学生只知索取不知回报，滋生了“等、靠、要”的错误意识。因此，高校在资助目标及手段与学生的发展需求还存在不相适应，降低了精准资助工作的实效。
2.4 采用传统人工管理，资助管理不精准
高校贫困生信息管理目前采用传统的人工模式，主要有学生填表、评定等级、建立档案、汇总上报等环节，但这种高校资助管理方式较为陈旧，以纸质版信息管理为主或者只是在系统简单地录入信息，而工作环节多，工作任务重，传统的人工管理模式不仅耗费人力、财力还可能影响资助的准确性和有效性。
第一，在资助管理过程中，主要对家庭经济困难生数据进行静态管理，缺少动态化的信息更新和管理，可能会因为信息反馈不及时而导致资助管理不精准，造成资源浪费。例如：可能存在因家庭经济情况已经好转的学生，却依然占用有限的资助资源，或者也可能因突发的家庭变故等原因引起新的困难却没有及时纳入贫困生数据库，未及时进行资助，从而影响精准资助实效。第二，各类资助项目之间也缺乏统筹管理，各资助项目之间缺乏有效衔接和分析，致使有的贫困学生在一个学年内可以同时会获得好几个资助项目，而有的贫困学生资助项目非常少甚至没有，资助信息管理的缺陷造成资助的不均衡、不公平，使资助无法全方面帮助到真正需要帮助的家庭经济困难生。第三，在进行数据管理过程中，涉及许多学生隐私信息，如果信息管理不当，对敏感信息进行一定程度的保密和有效管理，很容易对贫困生进行二次心理伤害。
3 运用大数据提升高校精准资助能力的路径
当今社会迎来大数据时代，针对高校实现精准资助面临的一系列现实困境，迫切需要运用大数据理念和技术进行破解，我们应该深刻认识到，将大数据与高校资助工作相结合，对于不斷提高精准资助能力，继而充分保障资助政策落实具有重要意义。
3.1 做好统筹规划，搭建资源共享平台
采用大数据理念和技术搭建高校资助平台，加强学生资助信息化基础，建立精准资助的长效机制，是实现精准资助的重要保障。首先，高校应制定关于资助信息平台运行工作等规章制度，规范资助信息平台运行过程中对学生信息的搜集、分析、管理，同时高校还应该提供充足的经费支持，配备专业化人员，实现高校大数据在资助工作的运用得到长效发展。其次，高校应成立专门大数据中心，对数据进行统筹管理，在高校内部实现资助信息系统与教务系统、财务系统、后勤系统等系统的对接，为高校资助信息系统的有效运转、有效分析提供保障，从而进行更加可靠的数据分析，同时对外与全国资助管理中心数据、地方民政部门、地方扶贫部门系统实现对接，建立各高校贫困生信息库，进一步消除“数据壁垒”，实现信息的互通有无、资源共享，真正搭建有效的资助信息平台[3]。
3.2 建立科学识别体系，实现定量和定性相结合
对象识别精准化是实现精准资助的基本前提，要想实现高效资助精准化必须从源头实现精准资助，确保弄清楚真正需要资助的学生，把好精准资助的“入门关”，因此，要以科学体系为支撑，线上和线下相结合，准确识别家庭经济困难生，提高高校资助工作的精准性。
首先，高校要根据实际情况，确定学生的困难情况制定量化评估标准，建立科学的认定体系。科学的认定体系需应充分考虑学生所在生源地、学生本人的基本情况、家庭情况以及突发情况等多方面因素，确定科学的评价指标，建立科学的认定体系，以科学认定体系为支撑开展科学的认定。其次，通过线上定量分析与线下定性分析相结合，对学生情况进行识别。一方面，辅导员老师要展开与贫困生日常的谈心谈话，了解贫困生的家庭实际情况;并结合周围同学的日常反馈来对家庭经济困难生进行定性分析。另一方面，要充分运用大数据，将学校资助管理系统信息与全国资助管理系统信息、民政部门信息等数据进行整合、分析、评估，充分掌握贫困生家庭经济状况、家庭经济收入水平、是否处于低收入边缘，进一步核实家庭困难生认定材料，为认定资助的工作提供客观、真实的数据，避免了数据造假等情况的出现，同时在一定程度上也减少了因自卑心理而放弃申请资助的现象，实现精准认定。线上定量分析与线下定性分析相结合，由原先贫困生认定以“自下而上”变为“自上而下，上下结合”方式，通过数据库的对比、确认，确保受助学生全覆盖。
3.3 利用数据挖掘，推动发展性资助
利用大数据平台，深入对学生家庭情况、学习状况、日常消费等方面数据进行深入挖掘和分析，对贫困生的资助不仅仅止步于解决物质问题，更重要的是深入分析学生需求，解决学生精神需求，从而对家庭经济困难生进行差异化、个性化、动态化的精准教育，实现高校精准育人。
首先，高校应基于贫困生信息数据库，通过大数据分析不同学生的不同需求，从而有针对性地进行物质资助，以及精神资助，有针对性地开展日常的思想政治、心理辅导、学业帮扶、社会实践等，精确到贫困生的个性化、差异化的需求。对不同学习阶段不同类型的学生提供有针对性的需求服务，例如：针对大一贫困生开展适应性教育、大二大三贫困生开展学业帮扶、大四学生利用大数据平台提供就业服务，提高贫困生的个人能力、人格发展，真正实现精准化的育人工作。
其次，注重培养学生感恩、回馈的意识，让学生懂得获取与付出，积极参与校园义务活动、回馈社会的义务活动，以实际行动服务社会，长期跟踪和反馈学生的思想动态，培养学生自立自强的品德和感恩之心。
3.4 提高数据运用，实现动态管理
高校资助工作是一个长期的过程，对高校资助信息数据库实现动态管理，才能实现精准资助的长效发展。第一，通过对高校资助数据库进行动态管理，可以根据资助学生的实际情况进行变动，合理分配资助金额，当在校学生遭遇重大家庭变故、重大疾病，可以临时申请学校助学金，学校应对这部分因病致贫、因病返贫的学生实施动态管理，及时给予其资助，同时后期可以根据学生使用奖助学金的情况等进行动态跟踪，把握贫困生动态变化，使资助资源真正让贫困生受益，实现资助全覆盖。第二，通过将资助系统中学生资助、国家生源地贷款、国家校园地贷款、国家助学金、国家奖学金、学校奖学金、勤工俭学等功能模块进行整合分析，做到全方位、动态性地把握学生的受助情况，做到应助尽助，实现困难学生的动态管理，建立困难学生管理机制，为实施精准资助提供强有力的保障。第三，高校要完善数据公示制度和数据信息管理制度，在公开受资助学生的信息时，应注意保护数据和敏感信息，有限度地公开，避免信息造成数据安全隐患，筑牢信息安全底线。
参考文献
[1] 国务院.国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知[EB/OL].（2015-08-31）[2016-07-01].https：//www.gov.cn/zhengce/content/2015-09/05/content_10137.htm.
[2] 肖亚楠，王成，王天.大数据时代下高校资助工作精准化的困境与对策[J].高教管理，2019（15）：118-120.
[3] 王宏鹏.大数据视域下高校精准资助“五位一体”新模式[J].高校辅导员学刊，2019，11（4）：91-96.
