大数据时代下高校资助工作实效性提升路径探索

陈华健

摘  要：高校资助工作有助于推动教育公平，是实现教育强国的重要举措，但是高校資助工作还存在着一些亟待解决的结构性问题，不利于国家资助政策的实施。大数据时代下，高校资助工作需高度重视大数据技术带来的机遇，不断创新工作思路，探寻新路径，采取新方法，不断提升资助工作的实效性。

关键词：大数据时代;资助工作;实效性;路径

中图分类号：G645     文献标识码：A    文章编号：2096-3769（2019）01-051-06

习近平总书记指出：“扶贫必扶智。让贫困地区的孩子接受良好教育，是扶贫开发的重要任务，也是阻断贫困代际传递的重要途径。”高校资助工作事关教育公平与社会公平，有助于脱贫攻坚和共享发展理念的落实。当前，高校资助工作还存在着发展不均衡、不完善等问题。大数据时代下，高校研究如何利用大数据技术带来的机遇，创新工作思路，探究新路径，采用新方法，不断提升资助育人工作的实效性，实现精准资助与长效育人成为了资助工作需重点解决的问题。

一、大数据时代下高校资助工作存在的不足

经过多年的发展，高校资助工作取得了显著成效，为维护社会的稳定发展与精准扶贫战略的实施做出了积极的贡献。但是高校资助工作还存在一些不利于国家资助政策精准实施的问题。

（一）资助对象精准认定度有待提升

精准认定家庭经济困难学生是高校落实国家资助政策的首要工作。就目前现状来看，认定的方法大比较陈旧，已经与新形势不相适。一般而言，学生申请认定经济困难只需提供当地乡镇、街道一级民政部门出具证明家庭经济状况的材料，然后由高校组织开展审核工作，具体审核过程则由所在班级评定小组进行评选。在这种评定模式下，一方面学生的证明材料由当地村委会或者居委会出具，乡镇或者街道一般不会进行过多审查便会盖章证明，这种情况下，容易造成当地村委或者居委出于关系照顾，将不是困难的学生也证明为困难学生。笔者在多年的资助工作中，经常发现部分学生家庭情况调查表中的年均收入仅有200到500元之间，这对广东省的经济现状来说，几乎是不存在的。仅少数学生的家庭情况调查表居然只有盖章没有填写内容。由此可见，部分学生的家庭情况调查信息真实性存疑，基层组织对家庭经济认定也存在不严谨不规范的现象。此外，高校每年的经济困难认定集中在九月份，申请困难学生多，资助工作人员少，时间紧，工作量大，识别范围广的矛盾连年出现，仅靠辅导员和班级评定小组进行评定，难免会力不从心。另外，评定结果在识别过程易受人为因素影响，从而降低资助识别的精准度，影响资助效益的发挥。

（二）资助工作重“输血”轻“造血”现象普遍

高校资助工作的核心是“资助育人”，强调的是资助与育人的有机融合，这就要求高校在开展资助工作时，需有针对性地培养受助学生爱国、感恩、诚信、自强的良好思想品格，在开展经济帮扶的同时，更加关注学生的精神需求，体现人文关怀，促进受助学生的全面发展。目前大部分高校在开展资助工作中的现状是重物质需求，轻精神需求，重保障性资助，轻发展性资助，将资助工作等同于“奖、助学金”的发放、勤工俭学岗位的安排以及国家助学贷款的办理，资助理念局限在经济补助，注重物质保障。[1]就目前的现实来看，部分经济困难学生，由于家庭环境的原因，在学习与心理方面或多或少存在些问题。例如，自卑感强、依赖心理以及学业困难等。打铁还需自身硬，高校如果只是重“输血”轻“造血”，那只能暂时解决学生的生活窘境，不利于培养学生自力更生，奋发向上，改变命运、回馈社会的价值追求，国家资助育人的政策目标就无法实现。

（三）资助动态监管体系有待完善

“重困难生认定，轻动态监管”是当前高校资助工作中存在的普遍性问题。在这种模式指导下，“奖、助学金”，助学贷款的发放以及勤工助学的安排也就意味着资助工作的完成，缺乏对受助学生后续“奖、助学金”的使用，学业表现，日常消费等行为的动态跟踪监管机制。目前高校的资助工作主要也是集中在每年新学期初大规模批量完成，学生一经认定就一学年有效或者在校期间有效。国家助学金发放分两学期发放，对于困难学生脱贫后能否及时退出资助机制，大部分高校都比较滞后，缺乏动态监测与处理机制。此外，对于部分突发致贫学生，高校基本上无法及时关注或给予相应帮扶。在这种情况下，由于缺乏严苛的动态监管机制，没有完善的举报体制，这样很容易导致部分困难学生获得资助后放松要求，肆意挥霍，在校表现差，完全丧失了感恩与自强意识，助而不学的现象时有发生。且目前高校困难认定还不够精准，缺乏后期监管，也会促使部分学生钻空子，骗取国家资助的行为。长此以往，不仅会浪费大量的稀缺资助资源，还会对国家资助工作的健康稳步发展造成不良影响。

二、大数据时代给高校资助工作带来的机遇

大数据时代，数据的重要性与价值正不断显现。大数据技术正逐步应用到各行各业当中，推动了社会领域的创新与变革，并且优势越来越凸显，所取得的成绩也异常瞩目。随着大数据技术的发展与应用，也给高校的资助工作带来了机遇。

（一）大数据与高校资助工作的涵义

所谓大数据也称为海量数据，是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储及关联分析，从中发现知识、创造价值、提升能力的新一代信息技术和服务业态。[2]虽然何为大数据还没有统一定义，但大数据的基本特征已达成一定共识，即大数据具有数据规模大、种类多、流动速度快、数据真实、价值密度低等特征。高校资助工作可利用的数据包括：学生校园卡使用信息、银行卡数据、手机缴费信息、学习成绩、社会信用记录、就医记录等。通过对上述数据的综合分析，可以对学生的经济状况进行较为客观的评价，[3]进而更好地开展相关资助育人工作。

（二）大数据技术应用到高校资助工作的优势与特点

大数据作为一种新方法、新技术，其核心价值在于通过数据挖掘、应用等技术环节从多样化的海量数据中快速获得高价值的信息，为决策提供科学手段和精准依据。

1.数据量庞大真实，有助于提升资助对象的认定精准度

大数据时代，计算机、智能手机以及其他智能电子设备已经成为每个大学生生活不可或缺的一部分。大学生日常的学习、生活、人际交往、信息沟通等行为均可转变为可测量分析的数据，社会数据化已经成为事实，而各种各样的数据整合，则汇聚成一个数量庞大的数据库。大数据以客观实在的数据为依据，具有客观真实性。从数据源来看，绝大多数数据都是个体思想和行为的实时记录，是个体真实意识的外在反映，其准确性要高于传统的数据来源渠道和收集方式，即便少数数据失真，也都被淹没在真实数据的海洋中。[4]大学生各种数据的汇聚，会呈现出不同的特征，使得这些海量数据凸显出种种的关联性，进而反映出真实的信息面貌。传统形式的困难学生认定存在着主观性、随意性以及缺乏量化标准等弊端，因而也就严重制约了认定的精准度。运用大数据技术，通过对大学生的海量数据进行比对分析，可以有效地反映出学生的实际情况，为困难认定工作提供技术支撑，进而提高认定精准度。

2.数据个性化，有助于实现资助形式的多样化与针对性

大数据时代，对海量数据的分析挖掘，可以发现、提取有价值的数据图谱和趋势性信息，为各行业提供预测、趋势分析的前瞻性信息，为各行各业提供决策的依据和制定策略的参考。[5]当前，高校资助体系主要包括奖、助、贷、勤、减、免、补七种方式。对于绝大部分高校而言，这七种资助方式更多的体现在对学生的物质资助方面，形式单一，缺乏针对性。通过利用大数据技术，建立起受助学生的个人数据档案，对学生的家庭、学业、日常生活等方面情况进行分析，挖掘出其中的关联性，根据学生的不同困难特点，不同的资助需求，进行个性化设计。针对经济困难学生在学习、心理、发展需求、思想等不同的特点进行量身定制，采取针对性的帮扶措施，以困难大学生乐于以及易于接受的方式进行资助与教育，打好资助与育人这套组合拳，实现受助困难大学生顺利成长成才。在此过程中，唯有大数据技术的进入，才能够实现对困难大学生个性化、多元化以及发展性的资助，在精准认定的前提，实现资助方式的精准定制。

3.数据实时处理，有利于提升资助管理体系的动态发展

在大数据时代下，数据的处理遵循“一秒定律”原则，依托高速计算机处理器以及相關数据处理软件框架，数据的处理呈现出实时性、多进程、数据流等特征。数据从数据源移动到处理器的速度和存储速度能够及时反映信息所有者的行为习惯和思想动向，有利于实时掌握信息变化情况，并对其做出有效干涉。同时，数据信息的快速更迭有利于提高事物发展预测的准确性。[6]受困于人手的不足，高校目前对学生获得资助后的管理，基本处于真空状态，除非接到学生的举报，否则高校几乎不会对受助学生进行动态监督。实现资助管理体系的动态化是实现精准资助的必然要求，能够帮助高校及时发现、及时纠偏、将资助失误降至最低。引入大数据技术后，能够帮助高校实时地对学生受助后的各方面数据进行全方位、全过程的动态监测，及时掌握受助学生在资助后的各方面表现，发现其中的异常情况，进而更好地核实与调整对学生的资助。一方面，可以帮助高校查找出不符合资助条件的学生，另一方面也能够更好地对资助效果的发挥进行评估，考察相关资助能否有效帮助受助学生解决相关的困难。

三、基于大数据技术高校资助工作实效性提升路径

新时代下，高校必须充分利用大数据技术的优势，不断开拓创新，真正应用好大数据，发挥其威力，提升高校资助工作的实效性。

（一）基础工程：构建全面的学生资助信息动态数据库

教育部办公厅《关于进一步加强和规范高校家庭经济困难学生认定工作的通知》（教财厅〔2016〕6号）中明确指出：精准认定家庭经济困难学生是做好学生资助工作的重要前提，是决定资助政策落实效果的基础性工作，各高校需要应用大数据进行分析，精准认定困难学生。利用大数据技术对困难学生进行精准认定，基础工程在于构建一个全面的学生资助信息动态数据库。目前，各高校的信息化程度都比较高，学生的学习、教师评价、校园卡消费、网络使用情况、购物消费、社会实践、奖惩信息、生源地、家庭情况等这些内容都可以以数据的形式记录下来。此外，随着社会信息化程度的提高，高校与学生生源地基层政府的信息对接与交流也逐步提升。因此，高校可以将学生上述信息进行收集汇总，形成一个全面并且不断实时更新的数据库。在此基础上，高校利用大数据技术，通过相关计算机软件对收集的信息进行筛选、分析，挖掘出各方面能够反映学生困难与否的信息，从多个维度刻画出学生的经济情况，进而根据相关数据均值客观全面地对学生的经济困难程度进行界定，为开展精准认定工作提供科学的参考依据。此外，数据库还应利用大数据，建立起相关的数据模型，实时对大学生的数据进行分析评估，不断形成新的数据报告与评估结果，帮助高校及时发现学生是否需要资助，及时纠正认定结果存在的偏差。总之，构建全面的学生资助信息动态数据库，才能够在大数据时代下，帮助高校实现对经济困难学生的精准认定，为后续资助育人工作奠定坚实基础。

（二）实现途径：组建可实时互联互通的大数据资助平台

高校资助工作引进大数据技术，平台建设是实现途径。大数据时代，信息呈爆炸式增长态势，各种信息充斥在不同的系统当中，没有一个部门能够掌握全部数据。如果缺乏一个可以实时互联互通的平台，所有的信息只能够单独存在，呈现出“信息孤岛”现象。在高校内部，学生的资助工作主要由学生处负责，学生处掌握学生的相关申请信息，但是学生的学习、消费、网络使用、日常生活等信息则被教务处、后勤处、网络中心等部门相关人员所分割。而学生的家庭情况、家庭经济现状、居住环境、社会关系等情况则被所在乡镇或街道等其他部门掌握。高校建立资助工作数据库后，搭建信息对接、互联互通、实时互动的大数据资助平台则显得更加重要。大数据时代，诸如门户网站、博客、微博、微信、网络杂志等新媒体平台已经融入到大学生的日常学习生活中。基于各项数据被割离的现状，高校需利用新媒体平台信息共享、覆盖面广、时效性强等特点，搭建集成学生资助、助学贷款、评奖评优、勤工助学等功能模块的资助信息平台和育人平台，推进资助工作全面数据化。[7]此外，高校还需加强顶层设计，通过构建共享云平台，实现高校数据库与各级政府、管理部门的信息对接，实现信息互通与资源共享，消除信息孤岛现象，提高资助管理工作效率与学生资助的精准度。最后，通过平台建设，将不涉及个人隐私的困难生信息通过资助平台进行公布，实现资助信息的公开透明，保证学生对各项资助信息的知情权与监督权。

（三）关键环节：完善大数据时代下资助工作队伍建设

通过大数据技术提升高校资助工作，实质是大数据时代下的一种运用创新。正如习近平总书记所强调的，创新驱动实质上是人才驱动。大数据时代，此技术的关键环节在于需培养一支懂大数据，会操作，熟政策的综合型资助人才队伍。高校目前的现状是，资助队伍人员少，懂得大数据技术的资助人员更是稀缺。高校必须从战略高度上注重资助管理工作人才队伍建设，把握好关键环节，完善资助工作大数据人才队伍的建设与培养。具体而言，高校可以从以下三个方面进行改革：一是与相关大数据技术服务公司进行合作，将相关的平台架构与资助人员的培养工作进行服务外包。通过服务外包，节省相关的研发与培训成本，逐步形成长期技术的交流与合作机制，提升高校的大数据运用水平与人员素养。二是重视自身资助队伍建设，配足相关人员，尤其是注重引进大数据技术素养好、能力强的各种复合型应用人才，同时形成相关的工作科研团队，加强人员的培训，不断提升队伍的工作运用能力。三是利用高校自身的学科优势，开展大数据学科的建设与研究，在培养工作队伍的同时，开展相关的教学科研工作。目前，互联网主要是年轻人的事业，高校可以加强对青年大学生的大数据技术的引导与培养，尤其是可以利用创新创业的科研平台，指导困难大学生投身到相关的研究中，这样既可以提升高校大数据技术队伍建设，又能实现困难大学生的职业发展，回馈国家。

（四）核心任务：建立个性化、针对性、重发展的资助育人体系

物质资助只是一种手段，“立德树人”才是高校资助的根本目的。高校在资助工作中，需将工作重心由保障型资助转向发展型资助，通过立德树人，加强对困难大学生的励志教育、诚信教育及社会责任感教育，促使其努力践行社会主义核心价值观，实现自立自强，回报社会。在此过程中，发展型资助要求高校必须要根据不同学生的发展的需求进行个性化的指导教育，切实解决高校资助教育与学生需求中的供需不协调的矛盾，实现资助形式的个性化与精准化。目前高校的资助形式还相对泛化，高校需要在精准认定资助对象的基础上，建立个性化、针对性、重发展的资助育人体系，利用大数据技术，聚焦不同的困难学生发展教育需求，有的放矢，充分发挥资助服务和精准帮扶的价值引领与育人功能，努力探寻适应新时代的高校资助新路径，实现立德树人的根本目的。[8]具体而言，高校可以利用大数据的挖掘与分析技术，在确定资助对象的基础上，根据收集的数据进行全面关联分析，最终确定最适合经济困学生的资助方式，[9]以最优的教育路径来促进困难大学生成长成才、感恩回馈，积极投身中华民族伟大复兴的宏伟征程中。在实施过程中，通过大数据技术分析，针对短期经济困难的大学生选择临时性资助为主;针对“建档立卡”学生家庭，则需要打造长期的资助帮扶计划，既要帮助学生顺利成才，又要注重其家庭的脱贫;针对学生的心理贫穷与感恩缺乏的心态，则要加强对学生的心理辅导与感恩教育，通过各项志愿活动的开展，帮助学生培养自尊自强，热爱祖国，回报社会的感恩意识;针对学业与就业困难的学生，则需要在学业与就业工作上更加注重帮扶，帮助学生顺利完成学业，鼓励他们到基层和祖国最需要的地方去建功立业，为实现中国梦奉献自己的力量。

（五）保障制度：搭建完善的学生隐私信息安全防护制度

当前，大数据行业面临三大挑战：一是隐私泄露和滥用风险加大;二是成为黑客攻击的目标和手段;三是现有的存储和安防措施难以适配。高校通过资助数据库与平台收集到了学生大量的数据信息，其中包括学生的个人隐私与敏感性信息，如果高校缺乏相关管理保护措施，则很容易造成信息的泄露，对学生造成无法挽回的伤害。另外，大数据时代，数据被誉为“未来的新石油”，更是成了黑客的主要攻击目标。目前各高校的数据防护技术体系与措施还相对薄弱，不足以应对上述安全威胁。因此，高校在应用大数据技术进行资助工作的同时，必须搭建完善的学生隐私信息安全防护制度，以保障相关的数据信息安全，尊重和保障学生的个人隐私，确保各项工作都能够依法依规进行。具体而言，高校需要通过以下措施进行学生隐私信息安全防护制度的完善。首先，要遵守国家的相关法律法规，树立严格的数据使用意识，建立周详的保护制度与规则，加强数据使用各个环节的管理，对违反相关规定的行为进行严肃追责，切实维护学生的合法权益。其次，加强数据安全管理。解决“云、管、端”三类数据的违规监控和泄漏防护问题，对涉及敏感内容的数据存储、传输、使用过程进行全方位监控、实时防护，防止敏感数据泄露、丢失。再次，加强安全防护体系建设，构筑信息安全防火墙，从物理、网络、主机、应用、数据和管理等多个层面，构建层次化的纵深安全防御体系。最后，经常性进行数据安全评估，对数据安全治理实施的符合性和质量进行监督评估，形成数据安全治理的闭环管理。[10]

四、结语

党的十九大报告中提出“注重扶贫同扶志、扶智相结合，健全学生资助制度。”经过多年的发展，高校资助体系日臻完善，为助力学生成长成才;体现教育公平，阻断贫困代际传递，实现立德树人做出了积极贡献。他山之石，可以攻玉。大数据技术的发展，给高校资助工作带来了新思路与新机遇。大数据技术应用到高校资助工作中已成为大数据时代必然的发展趨势与要求。高校需积极利用大数据技术带来的机遇，创新工作思路，探究新路径，采用新方法，不断提升资助工作的实效性，以实现精准资助与长效育人的目标。

参考文献：

[1]葛昕明.社会主义核心价值观视域下独立学院资助育人探析[J].思想理论教育导刊，2017（5）：147.

[2]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].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2015 -09/05/content_10137.htm， 2015-09-05/2016-05-15.

[3]凌云.用大数据思维解决高校贫困生精准化资助问题[J].创新与创业教育，2017（3）：129.

[4]陈桂香.大数据对我国高校教育管理的影响及对策研究[D].武汉：武汉大学，2017：18.

[5]王婧.大数据时代大学生道德教育研究[D]重庆：西南大学，2015：20.

[6]包艳，金越.大数据时代高校学困生教育工作的挑战及对策研究[J].新疆师范大学学报（哲学社会科学版），2015（6）：135.

[7]侯莲梅，米华全.利用大数据推进高校精准资助工作创新[J].思想理论教育，2017（8）：107.

[8]唐雪.大数据时代高校精准资助体系构建与发展策略[J].高等建筑教育，2017（4）：134.

[9]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）：72.

[10]郭斯兰，揭建成，祝利锋，王宇宏，吴奎.破解大数据安全现实课题[N].浙江日报，2017-7-17（11）.