大数据助力高校帮扶工作实现资助精准化、智能化、人性化

◎本刊特约观察员 樊雪峰

2021年11月15日，人民日报刊发《大数据让助学更精准（创新故事）》一文，介绍了安徽师范大学开发智慧平台，为875名困难学生提供菜单式帮扶的工作。

当前，部分高校的贫困学生资助工作通常由学生自主申请，辅导员把关、学院审核、最后上报学校进行审核公示。在此种流程下，学生的资助过程存在着一定的问题。第一，部分学生通过某些渠道弄虚作假；第二，贫困生的认证存在一定的主观因素，部分学生真实的贫困程度和家庭情况难以精准把控；第三，部分学生自尊心较强，不愿让身边的同学知道自己家庭贫困，从而带上“贫困生”的帽子，在同学中抬不起头。“比比谁更穷”的工作流程对贫困学生的自尊心造成了间接伤害，教育部2016年发布的《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》中指出，“应保护受助学生尊严，采用隐性（帮扶）的方式，避免将困难学生与非困难学生割裂区分开” 。

大数据的出现，助力高校的贫困学生资助工作实现了精准化、智能化、人性化，部分高校借助大数据平台，对贫困学生实现了精准帮扶。

安徽师范大学自主研发数据抓取和分析系统技术，构建“智慧资助大数据平台”，通过大数据分析对所有学生进行全方位画像，并能精准识别贫困生、量身定制“菜单式”资助方案，从而实现对贫困生的精准资助、精准育人和精准评估。

华中科技大学研究生院依托学校网信办启动对全校2.8万余名研究生的大数据分析，以学生本学期校园卡的消费情况为样本，将食堂就餐率、餐均开支、超市月均消费水平等列入指标体系，同时对比进出校园数据进行综合分析。最终，大数据“算”出了400余名未申请帮扶的困难学生，并主动将其列入帮扶名单。

西安电子科技大学和中国矿业大学依托大数据分析技术，结合学生一卡通消费大数据识别出困难学生群体，“悄悄”给这些学生饭卡里打钱，只用短信通知受助学生本人，在保护学生隐私的同时实现了对困难学生的精准帮扶。

类似的事件还有很多，基于大数据的隐形资助项目在各高校的实施和发展，实现了对困难学生的精准扶贫，有效保护了学生的隐私，呵护了困难学生的心理健康。与此同时，分析一卡通消费数据识别困难学生群体的方法正在面临移动支付逐渐取代一卡通消费的冲击，各高校应根据实际情况做出调整，进一步优化精准帮扶工作。

总之，高校贫困学生资助工作的精准化、智能化、人性化，对帮助学生成长成才具有重大意义。