利用数据化平台开展高校资助工作的探索

2020-12-08 03:46
魅力中国 2020年19期
关键词:工作量资助困难

(遵义医药高等专科学校,贵州 遵义 563100)

绝不让任何一个学生因为贫困失学是我国多年来的教育资助政策。要健全学生资助制度,对资助工作提出了新的努力方向和更高的要求。新中国成立之初设立的人民助学金制度到今天的奖学勤免贷等多种资助制度不断健全,在大数据迅猛发展的今天,各行业都试图引入了大数据开展工作。资助工作是民生工程和现代化强国的重要保障,利用大数据平台开展高校资助工作是目前努力探索的方向。

目前高校资助工作存在如下问题:

资助对象认定不精准。目前高校对困难学生认定采取的办法是学生本人承诺或者家长承诺困难情况,则学校资助工作认定组织对该生进行困难认定,认定的主要依据就是该项承诺。这存在几方面的问题:一是学校资助工作认定组织对该项承诺内容真实性认定困难。二是部分困难学生因为各种原因不愿意提出困难认定申请。三是每个学生对于困难标准的认定不一样,学生来自不同地区生活标准不同,出现了家庭收入不错的提出认定困难申请。增加了学校资助工作认定组织工作量。四是很多高校目前也没有建立具有实际意义可操作的认定标准,导致学校资助工作认定组织执行困难。

资助形式单一。部分高校资助工作主要是以资金资助形式为主。对于学生来说,资助资金是解决当前困难的主要有力工具,但这会导致很多问题。例如不少受助同学将资助资金用作请同学吃喝;购买非生活必需品满足虚荣心;甚至有同学用这笔钱抽烟喝酒沾染网瘾等。大学生正是人生观、世界观、价值观树立的关键时候,这也说明他们不具备准确辨别真善美丑的能力。一笔资助款项也许不只部分地解决了经济上的困难,同时也为他们养成不良习惯埋下伏笔。这样单一的形式是导致这一结局的主要原因。

助学效果不明显。资助工作的目标是克服学生因为缺乏经济不能顺利完成学业的困难。部分受助同学因为占用了过多时间参加校内外勤工助学,导致学习时间未得到有效保障。学校资助管理工作队伍专业性和人手不足等问题,导致了受助学生管理不足,特别是很多资助工作由高校辅导员初始化完成,辅导员原本工作量已经很大,所以很难保质保量完成相应资助工作,更谈不上对受助学生助学指导。目前资助工作主要申请方式是纸质版申请资料逐级递交,由于是纸质版资料,如果填写不合格还要重复填写再层层审核,给学生和各级部门造成了更大工作量,减少了学生学习专业知识时间。

如果搭建了大数据平台,我们或可以改善解决这些问题。

大数据提供该生家庭经济情况。一个学生贫困与否主要是家庭收入与支出情况决定。如果国家有关部门搭建相应的共享平台,出于个人隐私保障,不需要知晓家庭收支明细,只需要提供每年的总数。并辅以法律规章制度保障学校资助管理组织将更真实了解该生家庭收支情况。当地社区,乡村应该参与到大数据平台建设。平时社区或乡村无需对大数据平台进行维护,只有在该家庭遭遇了重大变故的时候进行数据填写,学校这边接收到该数据信息就能及时采取相应措施手段予以资助和关怀。

学生饭卡消费记录纳入大数据平台。民以食为天,根据饭卡消费记录可以分析判断学生在饮食方面消费情况。不能只是简单判断饭卡消费多少来决定,必须将每日消费记录增加减少甚至缺失进行分析,才能得出综合性结论。辅导员和班级资助小组成员时常对学生电子产品、服饰、日化用品消费情况进行调查,并将数据填报到大数据平台,落实到责任人,最大程度杜绝人为因素影响。如果大数据平台显示该生某一日消费较高,资助小组专员应及时了解是否为必须并对不合理消费及时干预制止。

大数据平台监测受助学生学习情况。学习时间充裕是良好专业技能的有力保障。各高校都已将学习成绩电子化,并有专门的教学平台,将这个数据共享能更好为资助小组对受助学生在学习上进行援助。受助学生如果去图书馆时间过少,大数据平台也可以给予警示。大数据平台还可根据现有数据信息分析贫困原因,确定贫困等级,制定个性化的资助方案,从单一的经济奖助变为了扶助学生心理、学习、社交技能等全方面发展覆盖,并且减少了资助工作人员机械工作量,能将精力和时间用在提升资助工作的效能。

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