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大數據背景下建立精準學生資助工作機制芻議

2017-03-22 16:45:37孫婷張軍曹林林
教育教學論壇 2016年51期
關鍵詞:精準資助工作機制大數據

孫婷+張軍+曹林林

摘要:高校學生資助是國家扶貧的一項重要內容,是保證國家教育公平的重要舉措。大數據技術為高校學生資助工作提供了新途徑,為建立精準學生資助工作機制提供可能。本文從現存學生資助工作機制的問題,大數據在精準學生資助工作機制中建立的價值、內容、問題和策略方面,分析大數據在建立精準學生資助工作機制中的可能性,真正實現教育公平。

關鍵詞:大數據;精準資助;工作機制

中圖分類號:G647 文獻標志碼:A 文章編號:1674-9324(2016)51-0007-02

當今世界,信息化程度達到了前所未有的高度,大數據思維正在各個領域改變著社會。2014年,“大數據”第一次出現在“兩會”的政府工作報告中,其重要性不言而喻。高校作為思想活躍、知識密集、技術先進的前沿陣地,大數據思維和技術對高校的教育、管理和服務產生了深刻的影響。2015年,教育部部長袁貴仁在全國教育工作會議上明確提出:“要提高國家資助政策的精準度,依托國家教育管理信息系統建設平臺,確保國家學生資助、獎補等優(yōu)惠政策真正落實到每一個需要幫扶的學生身上。”2016年3月,教育部副部長杜玉波在就學生資助工作答記者問中,又進一步明確了“精準資助”的戰(zhàn)略任務。在大數據背景下,建立精準學生資助工作機制成為可能,運用科學有效的大數據技術手段,對資助對象進行精準識別、資助和管理,為進一步提高高校學生資助工作水平、實現“精準資助”奠定了重要基礎。

一、現存學生資助工作機制及問題

目前,在我國高校貧困生認定過程中,主要依靠學生舉證、學校評定的方式進行。學生提供殘疾證、低保證或有家庭所在地民政部門、街道辦事處、父母所在單位出具的家庭經濟貧困證明、家庭年收入證明等相關文件,采取班級民主評議和學校評定相結合的方式,并通過公示制度,對貧困學生進行認定。在具體的工作中,認定依據過于簡單、標準不夠科學、程序尚未規(guī)范、資助分配單一、資助管理滯后等因素影響了學生資助工作的精準化。(1)認定依據過于簡單。困于地域、經費、時間、人力等多種因素影響,高校逐一走訪申請學生的家庭難以實現。生源地相關部門出具的貧困證明在貧困學生認定中應用較為廣泛。然而,生源地部分政府工作人員往往會出于人情原因而開具不具公信力的貧困證明,直接導致出現“助而不困,困而未助”的情況,產生了不良后果和影響。(2)認定標準不夠科學。教育部現行的政策規(guī)定中,關于貧困生認定的標準有如下規(guī)定:“家庭經濟困難,月生活費來源(含家庭、親友及學校提供的各種資助)持平或低于學校所在地政府規(guī)定的居民最低生活保障線,難以維持正常學習和生活開支的學生可認定為貧困生?!盵1]家庭總收入及家庭人均收入總體上可以反映學生家庭的總體經濟情況,然而在實際認定過程中,學校多采用班級評議,通過對學生個人生活、消費情況進行民主評議認定。但是認定過程也存在較大誤差。(3)認定程序尚未規(guī)范。目前,我國高校采取的大多是學生申請、政府證明、學校評議的“三步走”貧困生認定模式。這一模式看似合理,其實在操作中存在很多問題。由于貧困生認定時間緊、任務重、資料多、數量大,部分輔導員因怕出現“誤評”或“漏評”現象而采取了“平均主義”的評定方式,擴大認定范圍而降低了資助的精準度。此外,在實際的認定過程中,部分教師和學生干部存有私心或缺乏責任心,沒有嚴格遵循相關程序,損害了貧困生的利益,阻礙了精準資助的實現。(4)資助分配單一。目前,我國資助形式以國家獎助學金和助學貸款為主,將學生劃分為一般家庭經濟困難和特別家庭經濟困難兩檔進行不同額度的資助。但是這兩檔之間的界限并不十分清晰,對于高校來說在認定操作中的可行性很低。據調查,針對不同特征的學生應選擇不同的資助模式而非單純依據困難程度進行劃分。[2]

二、大數據是建立精準學生資助工作機制的重要手段和有效途徑

1.大數據在精準學生資助工作機制中建立中的價值。互聯網時代,海量數據成為重要的資源和生產要素,有效聚合、利用信息為各個領域帶來無限可能和生產力??梢哉f,大數據是高校管理現代化的技術必經之路,催化著高校學生工作創(chuàng)新。當前,互聯網使得數據激增,使得數據對比和分析成為可能,HPCC、SPSS等大數據分析工具應運而生,使得數據的處理更為科學,大數據的技術價值為建立精準學生資助工作機制提供了現實基礎。大數據時代,分析大數據必須要有宏觀視野,在整體層面高屋建瓴地運用直覺和洞察力,對數據進行分析。學生資助工作機制的建立中,大數據的價值在于可以從海量非相關性數據中探尋相關性,推演出學生的真實生活狀態(tài)。大數據的應用價值主要體現在綜合評價、發(fā)展預測和決策支持。在精準學生資助工作機制的建立中:對外,學校可以通過與各省、市、縣多級數據信息服務平臺相關聯,與公安、銀行、民政等多個部門聯網,完成數據的搜集和整理;對內,學??梢酝ㄟ^數據中心收集學生的歸寢時間、選課情況、校園卡消費、課堂出勤、圖書借閱甚至是網頁瀏覽情況、網絡動態(tài)等信息。兩方面結合,掌握學生個人在校情況及其家庭信息,進行綜合定性、定量分析,精準地認定家庭經濟困難學生群體,持續(xù)觀察受助學生的狀態(tài),方便資助工作的開展。

2.大數據建立精準學生資助工作機制的主要內

容。建立精準學生資助工作機制的目的是有效地解決學生資助工作的現存問題,有針對性地對家庭困難學生展開資助。大數據的正確運用可以有效地幫助建立精準學生資助工作機制:構建客觀的、可操作性強的家庭經濟困難學生認定指標體系,從海量數據和信息中提煉挖掘,從而實現對資助對象的精準識別;根據各級各類學校不同學生、不同地域的差異進行有針對性、高效的資助;通過大數據信息服務技術平臺,對資助對象及家庭情況實時動態(tài)檢測,進行持續(xù)追蹤和管理。建立家庭經濟困難學生認定指標體系。通過專業(yè)技術軟件進行分析的海量數據,形成客觀的定量數據,從多個維度客觀評價、分析資助對象的詳細情況。根據共性特征,形成指標體系,通過大數據分析和整合,在評定體系中設計合理的權重,實現科學認定。在大數據視野下,對受助學生的生活狀態(tài)形成動態(tài)追蹤,實現對受助學生的動態(tài)管理,使得資助工作更具有可操作性、時效性和科學性。

實行貧困學生差異性資助。據相關調查研究顯示,根據國內外高等教育資助的現狀以及經驗,不同特征的學生應當采用不同的資助模式。這是實現學生資助工作時效性的重要舉措。依托大數據平臺,學校學生資助管理部門對家庭經濟困難學生進行前期數據采集,根據資助數據的分析,將寶貴的資助資金分配給有迫切需要的地區(qū)、家庭和學生。通過多維度得到綜合指數,根據各個維度的指數和權重最終得到貧困情況。[3]實行動態(tài)化資助管理模式。完善貧困生的認定體系,要構建貧困生的動態(tài)數據庫,建立規(guī)范的動態(tài)貧困生檔案。據了解,很多高校的貧困生數據庫基本是一學年進行調整一次甚至處于靜止狀態(tài)。運用大數據信息服務技術平臺,對學生信息進行網上動態(tài)監(jiān)管和網下監(jiān)管相結合,確保受助學生的信息真實準確。同時,通過收集家庭經濟困難學生的個性、成績、興趣、技能、就業(yè)意向等相關信息,對其進行正確的職業(yè)生涯規(guī)劃和人生引導,提高學生的就業(yè)率和成材率,為學生日后的可持續(xù)發(fā)展提供強大動力支持。

3.大數據在建立精準學生資助工作機制中存在的問題和策略。大數據時代開展學生資助工作并非毫無壓力,大數據帶來的技術難題和道德悖論也不容忽視。在現有的技術條件下,大規(guī)模地收集、分析等方面的技術條件仍有難度,思想政治工作者的技術尚不夠嫻熟。此外,大數據背景下建立精準學生資助工作機制的前提是收集海量數據,無形中會侵犯學生的隱私權。我們必須強化大數據思維,提高運用大數據的技術能力,加強制度保障,維護學生的個人隱私,才能夠真正地建立精準的學生資助工作機制,實現精準資助。

三、結語

精準學生資助工作是“精準扶貧”在高校范圍內的具體體現,建立精準學生資助工作機制是實現精準資助的核心和基礎,是重中之重。利用大數據建立精準學生資助工作機制,是大數據的創(chuàng)新應用,也是高校思想政治工作的創(chuàng)新舉措,對于推動資助資源的優(yōu)化配置,提高資助工作的時效性具有重要意義。他山之石,可以攻玉,以大數據推進高校學生資助工作,必將成為建立精準學生資助工作機制的必然趨勢。

參考文獻:

[1]徐曉軍.高校貧困生資助體系問題分析及對策,2004.

[2]楊陽.高校家庭經濟困難學生的資助特征與資助悖論[J].高等教育研究,2009,(11):31.

[3]吳麗仙.建立精準學生資助工作機制研究[J].教育評論,2015,(9):48.

Discussion on Accurate Student Financial Assistance Mechanism Established the Big Data

SUN Ting,ZhANG Jun,CAO Lin-lin

(Shandong University of Technology,Zibo,Shandong 255000,China)

Abstract:College Student Financial Assistance is an important part of national poverty reduction.It is an important initiatives to achieve the national education fair. Big Data technologies offer new ways for student financial assistance and make accurate student financial assistance mechanisms established possibly. The paper discourses from the aspects of the problem of existing student financial assistance mechanism,the establishment of large data value,content,and policy issues in accurate student financial assistance mechanisms in order to achieve education fair.

Key words:big data;accurate;student financial

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