大数据背景下高校精准资助工作的创新路径研究

作者:未知

  【摘要】资助工作一直都是高校人才培养的重要组成部分,近年来,中央有关部门出台了很多资助工作的相关政策措施,高校资助工作有序开展,但同时仍存在着资助标准不精确、资助对象难确定等问题,这与教育部提出的“精准资助”目标,还有较大努力空间。“大数据”作为计算机技术的最新形态,已经深入到各行各业,为行业的决策发展提供了科学的数据支撑。高校资助工作也应充分利用大数据技术,构建精准资助工作的创新路径,建立及时全面的资助管理体系,全面提高资助工作精准化。
  【关键词】大数据  精准资助  创新路径
  【中图分类号】G647 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089(2019)18-0255-02
  1.高校精准资助工作的主要困境
  近年来,国家高度重视高校学生资助工作。为扩大资助规模,提升资助力度,各高校主要实施了包括新生入学“绿色通道”、国家助学贷款、国家助学金、国家励志奖学金、勤工助学、学费减免、临时困难补助等资助手段,来帮助有困难的学生减轻学习和生活的压力,实现大学梦。但事实上,在目前高校对困难学生的认定和资助体系中,资助学生不困难,困难学生未资助的现象仍然比较常见,高校精准资助工作仍有较多困境。
  1.1资助对象难精准
  要想实现精准资助,前提是要对贫困学生进行精准的认定,也即是说资助对象必须精准。然而,高校在开展资助工作的过程中,对贫困学生的认定是最多问题出现的,原因主要与确定资助对象的方式有关。目前,高校认定贫困学生的主要程序包括:告知、学生(或监护人)申请、学校认定、公示、建档等环节。学校主要通过学生提交上来的《家庭经济困难学生认定申请表》和相关贫困证明,对申请学生的资料进行审核,核实相关情况,报上级教育、人力资源社会保障部门审核后确定贫困等级,但在实际的操作过程中,环节越多越容易出现干扰因素,导致不能精准认定。
  1.2资助资源难均衡
  目前,国家助学金资助面约为全国全日制普通高校本专科在校学生总数的20%,而每间高校每年通过贫困认定的学生数量一般在30%左右,这就导致仍有一批学生虽然通过了贫困认定却不能获得资助。其次,高校在分配资助名额时,一般依据各院系学生总数或者通过贫困认定的学生人数进行分配,这种分配方式未能考虑到学生个体的需求,也未能考虑到院系之间学生的差异,造成分配不均,因此,在分配资助资源时应该具体问题具体分析,不能一刀切。
  1.3资助效果难显现
  资助是手段,育人才是目的。然而,很多高校在贫困认定上就已经耗费了大量的人力物力,育人方面的工作没有得到重视。受到家庭经济的影响,贫困生大多都有一定的内向、自卑心理。[1]目前,高校学生资助工作普遍比较注重在贫困认定、名额分配、资金发放等方面的工作,而缺乏了对贫困学生的后续跟踪。部分贫困生获得资助后,出现助而不学的现象,存在资助金使用不合理,挥霍助学金等行为,无法真正达到资助育人的目的。
  2.大数据在高校精准资助工作中的作用
  2.1为确定资助对象提供可靠的信息基础
  大数据作为数据集合,具有容量大、类型多、速度快、价值高等特征,高校要充分利用好数据信息,挖掘数据潜在的价值。目前,要掌握贫困生的相关信息主要依靠学生提交的《家庭经济困难学生认定申请表》中的内容,由于各项条件的限制,学校很难一一对学生申请表上的所有信息进行审核,更加无法掌握学生经济情况的实时变化。然而,在信息化时代,大学生进行的绝大多数与金钱相关的活动都会被准确记录,高校可以收集到学生大量的数据,比如学生生活费、日常消费、学费缴纳、学习成绩情况等,再将各类数据源进行整合分析,当数据量达到一定程度就可以反映出学生是否真正贫困,为精准定位资助对象提供技术支撑,可以很好体现大数据的技术价值。
  2.2为科学分配资助资源提供事实依据
  虽然近年来全国资助总额和资助学生数量都在增加,但不难发现,资助资源仍不能满足经济困难学生的资助需求。这就表明,在资助资源匮乏的情况下,科学分析把握学生的资助需求显得尤为重要。利用大数据,可以综合考虑学生家庭经济状况等因素,研究构建庭经济困难学生资助需求测评模型,形成针对不同困难程度、不同生源地域、不同年级专业学生而设立的多个资助等级,确保更科学分配资助资源,保证贫困生的资助需求。
  2.3为提高资助效能提供技术条件
  从目前资助工作的主要困境来看,人工采集贫困学生的相关信息,会导致资助对象不精准,资助目标不明确,寻求与时俱进的新技术实现高校精准资助工作创新已是形势所趋。利用大数据高效便捷精准的优势,对学生产生的海量数据进行采集存储和关联分析,让数据说话,从中挖掘事实发现规律,建立大数据+模式下的高校精准资助工作新机制,提高资助效能。
  3.高校精准资助工作的创新路径
  3.1利用大数据创新资助平台,实现精准化资助
  资助要精准,关键还是在于贫困生的精准认定,搭建大数据创新資助平台,关键在于数据来源,要做到全面掌握学生的所有数据。目前大部分高校均实现了校园“一卡通”,学生用“一卡通”进行圈存、消费、借阅图书等,每完成相应的活动,都会产生数据。此外,高校的资助平台还可以通过与各省市县多级数据信息平台相关联,通过数据之间的“沟通与对话”,掌握学生个人在校情况及家庭经济情况,使得资助工作更具科学性。
  3.2利用大数据创新资助形式,实现差异化资助
  精准资助不仅仅是指资助对象精准,资助形式也应该精准。资助形式精准是精准资助更高层次的体现。[2]在大数据创新资助平台中,鼓励高校根据不同学生的特征来确定不同的资助形式,实现资助形式的个性化定制。要做到资助形式精准,高校除了要搭建好大数据创新资助平台外,还要不断创新资助形式,根据现有的资助资源,选择最合适的方式资助真正贫困的学生,实现差异化资助。
  3.3利用大数据创新资助功能,实现育人式资助
  对困难学生进行经济资助只是手段和方法,教育学生使其成为社会需要的人才是最终的目标。关注贫困学生的精神需要,牢记育人目标是高校在开展资助工作的共同追求。[3]部分高校探索了许多创新模式。如“暖心饭卡”资助方式,通过大数据分析困难学生的就餐消费情况,默默资助特别困难学生,不仅保护困难学生的自尊心,还充分发挥育人功能,让学生备受感动。
  4.结语
  当前大数据技术的应用已非常成熟,利用大数据创新高校精准资助工作是新时代的要求和发展趋势,也是高校思政工作的创新之举,对精准确定资助对象、选择合适的资助形式、提高资助工作时效等都具有指导意义。高校除了构建内部的大数据应用平台,还应该积极跟政府、教育部门等建立多级数据信息平台,整合资源,实现贫困学生数据共享,健全精准资助长效机制,为贫困学子保驾护航。
  参考文献:
  [1]陈丹.高校贫困生心理贫困及对策研究[D].黑龙江:黑龙江大学,2014.
  [2]刘玉霞.大数据背景下高校精准资助路径探析[J].未来与发展,2016(9):69-73.
  [3]杨波.高校家庭经济困难学生资助与育人结合研究[D].四川:四川师范大学,2016.
  作者简介:
  叶新豪(1989.7-),男,汉族,广东河源人,硕士,助教,研究方向:思想政治教育。
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