航空机电工程学院 徐佳铭、交通运输与工程学院 姚瑶

【摘要】：高校精准资助育人是教育扶贫的关键内容，也是贯彻立德树人根本任务的重要一环。在新的时代背景下，传统的高校资助工作在资助对象、资助流程、资助帮扶中正面临着真与假、繁与简、供与需之间的现实矛盾。高校将大数据技术嵌入资助育人机制中，能有效通过大数据技术实现资助认定、资助帮扶、资助育人的精准化。同时，通过搭建信息平台、简化认定流程、聚焦精准帮扶等方式不断创新高校精准资助育人的长效机制。

【关键词】：大数据、大数据技术、高校精准资助、资助育人

习近平总书记指出：“扶贫先扶智，要实事求是、因地制宜、分类指导、精准扶贫。”高校探索、建立精准资助育人机制，既是对中央“精准扶贫”精神的贯彻落实，也是保障教育公平、阻断贫困代际传递的重要一环。高校精准资助育人机制，强调家庭经济困难学生的精准识别，注重掌握家庭经济困难学生的不同层次需求，从而依托需求导向建立资助育人的长效机制，最终实现动态化的精准资助、精准帮扶、精准育人。习近平总书记在中央扶贫开发工作会议上强调：“脱贫攻坚关键在于精准扶贫，精准扶贫离不开信息化、网络化、数字化的有力支撑。”在数字化浪潮的推动下，以云计算、分布式存储、数据可视化分析等为代表的大数据技术应用于社会的各个行业领域。近年来，各高校积极依托大数据技术来不断推进精准资助育人机制的丰富与完善，并取得了一系列的成效。例如，2022年河南轻工业大学紧紧围绕资助信息的实时共享，构建了资助工作的综合数据库，打造了资助信息化工作平台，实现资助工作的精细化管理。2022年江苏盐城师范学院依托大数据技术，积极探索“资助+”机制，注重资助过程中的文化建设，力求实现资助工作的精准性与育人性。2023年湖南科技大学积极利用大数据分析技术，针对在校学生的每月消费金额进行大数据分析，并对长期低水平消费的学生进行“隐形资助”。由此可见，高校应主动顺应新一轮信息技术革命的潮流，将大数据技术嵌入高校精准资助育人工作中，不断发掘大数据背景下的精准资助新模式，积极谋划新时代高校精准资助育人的美好愿景。

一、高校资助育人的现状分析

党的十九大报告提出“健全学生资助制度，使绝大多数城乡新增劳动力接受高中阶段教育、更多接受高等教育”。党的二十大报告中强调：要完善覆盖全学段学生资助体系。在党和政府的高度重视和不懈努力下，2023年我国总计资助人次达到1.059亿人次，其中资助普通高校学生达4817.59万人次，资助金额总计1316.89亿元，高校资助育人工作取得了资助金额高、增长幅度大、学生涵盖广等显著成效。然而党的二十大报告中，党和政府对高校资助育人提出了更高的要求，将高校资助育人从十九大报告中的制度维度上升到新的体系维度，更加注重高校资助育人的全面性、完整性和科学性。但在新的时代背景下，当前的高校资助工作具有流程繁琐、学生佐证材料精准杂而可靠性较低、家庭经济困难情况认定模糊、受助学生的感恩意识与自强意识依旧比较淡薄等问题，这些存在的不足和问题使传统的高校精准资助育人机制面临着新的挑战。

（一）资助对象“真”与“假”之间的矛盾

目前家庭经济困难认定申请表的标准，主要分为脱贫家庭学生、脱贫不稳定家庭学生、最低生活保障家庭学生、低保边缘人口、特困供养学生、其他城镇群众家庭学生等14个类别。其中部分家庭经济困难类别的认定标准以概念性描述为主，缺乏明确、具体的界定性政策文件。部分高校资助工作者为了减轻工作任务，存在一定程度上的形式主义，针对学生提供的概念性佐证材料缺乏仔细的甄别和校勘。同时，当前高校的各类奖助需要学生主动申请，再经过班级或者班上民主小组的审核初评，在这个过程中部分真正家庭经济困难的学生因为自卑、害怕被人嘲讽议论等因素，往往不愿主动进行各类奖助的申请，这与党和政府“助贫 助困 ，育人成才”的初衷相悖。此外在消费主义盛行的观念下，不少学生及学生家长存在国家、学校的资助“不要白不要”的错误思想，为了白嫖助学金、帮扶金等资助政策，通过个人关系开办各类虚假证明材料，从而造成“贫而不申” 、“申而不贫”的现象，导致国家资助政策未能进一步落到实处。

（二）资助流程“繁”与“简”之间的矛盾

家庭经济困难的类型近三年由开始的十个大类逐渐发展为目前的十四个大类，资助类型越来越多样化、资助程序逐渐复杂化，这也对高校资助工作、资助育人提出了更高的要求。在这个过程中，部分资助工作者了尽快完成资助工作，对新的家庭经济困难类型的解读、宣传流于表面，在学生中间缺乏深入细致的宣贯，不少学生在自我理解中准备佐证材料，等到最终评审时往往因为传统材料提供不足而在存在返工现象，增加工作的重复性。同时，目前的资助工作依旧是传统的资助工作流程，资助对象需要提交申请，填写大量的表格材料，准备数量繁多的佐证材料，这既给学院、班级资助工作者增加了工作难度，也给其他学生造成了压力。此外，认定流程依旧较为烦琐，部分资助对象因为家庭突遭变故陷入家庭经济困难，但上报审核周期较长，学生往往在学习结束时才能收到相关奖助学金，存在资助脱节的现象。

（三）资助帮扶“供”与“需”之间的矛盾

在当前的高校资助育人机制中，不少高校辅导员、班主任等资助工作者仅仅将完成助学金、励志奖学金、国家助学贷款、临时性帮扶等工作的评审和材料上交作为高校资助工作的完结，资助育人机制的整体功能凸显不足，尤其是后续的育人功能。同时在给予资助对象帮扶的过程中，部分高校以及资助工作者在日常中侧重于对家庭经济困难大学生在金钱、生活用品等物质上的帮助，强调的是高校的主导地位，从而忽略了家庭经济困难学生作为资助主体的个性化需求，同时对受助学生在思想品德、价值追求、技能学业、个人发展等方面是否需要帮扶缺乏深入调研。此外，部分高校虽然围绕上述方面虽然开展了一些活动，但也形式单一、主动性不足、欢迎度不高，使得受助学生缺乏有效的感恩教育、励志教育，对青年大学生肩负的新时代使命与任务缺乏应有的认知。

二、大数据技术嵌入高校精准资助育人机制的重要意义

20 世纪80年代，“大数据”概念最早在美国被首次提出，并随着信息革命的发展衍生出大数据技术。大数据技术主要指从纷繁复杂的数据中提取信息、发现模式、预测趋势、并帮助解决问题。它包括数据的采集、分类、存储、管理、分析和可视化等多个环节。在高校精准资助育人工作中，大数据技术可以有效帮助我们进行资助对象的认定与帮扶，并能实时掌握学生的动态变化，在思想品德、价值追求、技能学业、个人发展等方面给予学生不同类型的帮扶，促进学生德智体美劳全面。

（一）大数据技术赋能资助认定的精准化

在数据的生命周期中，信息的统计收集是第一个环节。相较于传统的单一式存储模式，大数据更加注重对不同开源节点的信息收集和存储。在纵向层面上，高校通过大数据的分布式存储、多节点开源等技术，可以对学生入学前的家庭基本情况、中小学阶段的综合表现、获得过的政策性帮扶等信息进行采集；在横向层面上，对学生进入高校后的经济消费、获奖违纪、技能学习、活动参与等方面的信息进行采集。同时将不同渠道收集到的学生信息根据大数据技术的Strom集群结构，在高校内部建立和完善学生基本信息数据库，并以分布式存储的方式在学工、教务、资助等不同部门进行分布存储，提高数据信息的收集、利用效率，减少学生信息的篡改风险，增强数据的真实性和可靠性。此外，依托学生基本信息数据库这一主节点，高校每一个资助工作者都可以作为单一工作节点从数据库中准确掌握学生的家庭状况、消费状况、经济状况等，为后续辅导员、班主任等资助工作者进行各类“奖助贷”班级民主评议提供了有效的数据支持，更加准确的识别出哪些资助对象属于真正需要帮扶的家庭经济困难学生，实现资助对象认定的精准化。

（二）大数据技术赋能资助帮扶的精准化

数据可视化技术是一种将庞大、复杂的数据集转换成图形或图像进行表示的技术方法，以便人们能够更容易地理解和分析数据。依托大数据可视化技术作为资助的“工笔画”，对学生入学前后的家庭、学习、生活、活动、政策等方面的结构化数据进行重新梳理和转换整合，通过Hadoop、Spark等大数据计算框架将复杂的数据集转换为具体的图形和图表，建立一个客观、多维度、多角度的学生“自画像”。这种自画像能够帮助资助工作者深入了解资助对象的实际状况和现实困境，有助于快速做出决策，确定资助对象的贫困程度和应该享受哪种类型的助学金，缩短资助对象获取助学金的时间周期。同时，通过大数据PSO、Beam、Binary等多种智慧算法对生成的学生“自画像”信息进行定量分析和加权处理，形成符合各高校校情的家庭经济困难学生认定标准，避免资助工作者、各学院班级在进行资助审核中的主观随意性。此外，在申请和评定各类奖助的过程中，资助对象根据自己符合的条件标准，可以通过各类网端链接大数据平台进行奖助的申请，通过前期建立的高校学生大数据库和生成的个人“自画像”，学生能够清晰了解自己属于那种资助范畴，并减少各类纸质证明材料的提交，简化资助的流程环节，确保资助政策在家庭经济困难学生中落到实处，应享尽享。

（三）大数据技术赋能资助育人的精准化

大数据分析技术的核心在于数据发掘、分析建模等，其中数据发掘旨在对各个分布式数据集中自动搜索隐藏的有用信息，分析建模侧重于对数据规律进行预测。通过大数据分析技术，高校资助工作者可以制作涵盖学生思想、学习、经济、发展等方面的个性化“一人一案”，面向资助对象开展形式多样的育人举措，有效化解家庭经济困难学生“供” 与“需”之间的矛盾。例如，对家庭突遭重大变故的学生及时进行临时性帮扶，对家庭经济特别困难但成绩不佳的学生提供资助贷款，对学习成绩优异但家庭经济困难的学生提供励志奖学金的帮扶，当前经济状况稍好但渴望自我锻炼的学生提供勤工助学岗位等，满足学生多样化的需求。同事，通过大数据的反馈机制和安全隐私机制，对资助对象进行持续的关注和跟踪，评估资助效果，及时调整资助策略，在合适的时间节点上对学生进行心理辅导员、人文关怀和开展实践活动等，避免学生出现自卑、自弃等不良情绪，帮助受助学生提升自我的专业技能和社会实践能力，增强其就业竞争力。此外，通过大数据技术进行未来趋势的预测，结合对历史数据的对比分析，预判资助对象后期需要的帮扶，帮助资助工作者提前做好谋划，优化资助资源配置。

三、基于大数据技术的高校精准资助育人机制实施路径的研究

本文紧紧围绕党和政府“精准脱贫”的重要精神和促进学生德智体美劳全面发展的时代要求，构思了高校精准认定、预警、帮扶的全过程动态管理机制流程图（如图1所示），充分利用大数据技术手段促进资助力度与学校实际相结合、与贫困学生需求相契合，有效发挥资助育人的时代价值，创新和完善现有的高校学生精准资助工作，提升高校资助工作水平，夯实高校资助育人实效。

图1高校精准认定、预警、帮扶的全过程动态管理机制流程图

（一）打破数据孤岛，搭建信息平台

一是，高校依托大数据分布存储技术，把学工、教务、招生、就业、信息中心等多个业务部门作为分布节点，按照提前设定数据录入的统一标准体系，同步学生在校期间的学习、生活、消费、活动参与、荣誉获取、生源地情况、家庭情况等数据，从而建立高校精准资助帮扶数据库，该数据库是一个共享共治、协同管理的学生数据中心，能有效破除各部门之间的“数据孤岛”现象，实现学生基本信息的交流互享。同时利用大数据统计分析算法、聚类分析算法等技术，对各部门录入的学生基本信息进行科学分析，根据分析的系数值，研判学生基本信息的真实性和可靠性。二是，高校以精准资助帮扶数据库为基础，搭建统一的高校精准资助帮扶系统作为平台层，构建学生多维度全周期成长档案数据模型，为学生精准画像，实现学生学业发展、理论学习、第二课堂、志愿服务、科技创新、项目竞赛、综合实践全程追踪、详细记录及科学评价。三是，高校以数据层为基础，通过数据挖掘技术找出各个家庭经济困难类别直接具有的相同特征，将脱贫家庭学生、脱贫不稳定家庭学生、最低生活保障家庭学生、低保边缘人口、特困供养学生、其他城镇群众家庭学生等14个助学金类别的标准特征嵌入高校精准资助信息系统，进一步健全大学生家庭经济困难程度评价指标体系。

（二）简化认定流程，提高资助效率

一是，家庭经济困难学生在申请资助帮扶中，通过高校精准资助信息系统进行申请，录入自己家庭基本情况、个人基础信息以及申请资助的理由，根据系统中家庭经济困难的不同类别标准，在系统规定时间提交申请表和上传辅助证明，取消班级收取纸质材料和班级公开评议的流程环节，保障家庭经济困难学生的信息隐私，减少学生可能因此出现的自卑、畏难、胆小、抑郁等心理，培养家庭经济困难学生的自强自信意识。二是，高校资助工作者依托高校精准资助信息系统中数据层的学生基本数据信息，从横向到底、纵向到边中审核学生资助申请是否符合国家、高校的条件标准，以智能化、信息化为主导的精准筛查来识别学生的贫困等级和资助类别，简化认定流程，提高家庭经济困难学生的认定效率，从而加快学生获得帮扶的周期。三是，政府、金融系统、企业、爱心个人等社会应用层根据数据层中的家庭经济困难学生信息、平台层中学生的申请、认定情况，动态的进行政策调整、资金投入和社会赞助，有效整合政府、企业和社会个人等多方面的资助力量，健全多维度、多层面的数资助帮扶体系，将资助帮扶由传统的“大水漫灌”变为“精准滴管”。

（三）聚焦精准帮扶，提高育人实效

一是，高校与资助工作者应主动摒弃传统资工作和资助育人中“经济解困”的固有思维，通过高校精准资助信息系统开展多样化的精准帮扶，除了经济方面的资助，利用系统中的大数据分析技术与智慧算法，构建个性化的家庭经济困难学生的可视化模型。通过可视化模型，高校与资助工作者能详细了解受助学生在经济、思想、心理、技能、生活等方面的优势和劣势，有针对性的进行经济资助、心理辅导、思想培育、学习帮助、生涯规划等，实现对象精准、需求精准、帮扶精准、结果精准等四个层次的协调一致，从而为受助学生后续的德智体美劳全面发展提供强大动力，达到“解困-育人-成才-回馈”的良好循环。二是，加强高校资助队伍建设，开展有针对性的数据技术基础知识的培训讲座，用大数据思维开展新时代高校精准资助育人工作，既能详实掌握家庭经济困难学生在校的外部可视化信息，又能利用大数据的各种新型技术手段挖掘家庭经济困难学生的内在潜藏信息，从而由被动的旁观者转变为积极的参与者。三是，建立健全反馈评估机制。资助工作者在资助育人中出现的新状况、家庭经济苦难学生在申请资助帮扶中出现的新问题，都可以通过大数据进行动态反馈至数据层。通过数据层中收集的海量信息和实时的动态反馈，资助工作者要定期对家庭经济困难学生进行成长评估，总结分析学生在思想、学习、生活、技能、综合发展方面取得的阶段变化，不仅能有效研判精准资助帮扶政策、形式、活动的科学性和合理性，还可以客观审视当前高校精准资助育人工作的成效。

四、总结

高校创新精准资助育人机制，是贯彻党和政府“精准脱贫”、“不让一名学生因家庭经济困难而失学”精神的重要体现，也是帮助家庭经济困难学生顺利完成学业，实现教育公平的必由之举。在新的时代背景下，高校资助育人工作面临越多越多的挑战，将大数据技术赋能精准资助育人工作中，构建高校精准资助信息化平台，探索新的精准资助育人机制，能有效提高资助育人工作的精准性。虽然大数据技术具有存储大、运算快、可视化等诸多优势，但目前大数据技术依旧处于起步阶段，依托大数据技术构建起来的数据库、系统平台依旧需要持续丰富和完善。高校以及资助工作者应遵循思想政治规律、学生成长规律，把握大数据技术的核心本质，避免机械主义和教条主义，在“扶贫”与“扶智”、“扶志”中激发家庭经济困难学生实现自身全面发展的内在原动力，从而构建识别精准、多方参与、物质帮扶、全面发展的长效资助育人机制。

五、参考文献

［1］景璐璐.大数据时代高校精准资助路径探索[J].软件2021（3）：90-93.

［2］易桂姣.运用大数据构建高校贫困生精准资助体系[J].学校党建与思想教育，2020( 22) : 28—30．

［3］黄建美,李洁,罗筑华.高校家庭经济困难学生精准资助存在的问题与对策研究［J］．南华大学学报(社会科学版),2019( 6) : 41－46．