王 瑩 李 鵬 張起志

1.東北林業(yè)大學(xué)理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040；2.東北林業(yè)大學(xué)黨委學(xué)生工作部，黑龍江 哈爾濱 150040

2013 年，習(xí)近平總書(shū)記前往湘西進(jìn)行考察時(shí)首次提出了“精準(zhǔn)扶貧”的資助工作理念，該理念的提出，是高校資助工作理念的一次變革，在原來(lái)高校資助工作的“普遍扶貧”基礎(chǔ)理念上增加了“精準(zhǔn)”的概念，能夠提升高校資助工作的育人成效。2020 年，在全國(guó)教育工作大會(huì)中，“精準(zhǔn)資助”的概念也被進(jìn)一步明確，要求高校在開(kāi)展家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生的資助工作時(shí)要貴在精準(zhǔn)，要進(jìn)一步提高家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生的認(rèn)定、預(yù)算分配、資助標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定等工作的精準(zhǔn)化水平。近年來(lái)，在中國(guó)高等教育迅速發(fā)展的過(guò)程中，我國(guó)高校招生規(guī)模不斷擴(kuò)大，高校中家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生的人數(shù)也逐漸增多，基本呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)。為了解決家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生上學(xué)難、生活難、就業(yè)難等一系列的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)高等教育機(jī)會(huì)均等的目標(biāo)，我國(guó)學(xué)生資助經(jīng)費(fèi)投入大幅增加，學(xué)生資助規(guī)模不斷擴(kuò)大。在當(dāng)前學(xué)生基數(shù)日趨龐大的背景下，如何采取有效措施對(duì)家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生的家庭情況進(jìn)行有效的精準(zhǔn)識(shí)別，并以此為基礎(chǔ)開(kāi)展差異化的資助工作和育人工作，成為當(dāng)前高校資助工作的重點(diǎn)［1］。目前，進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，如何做好數(shù)據(jù)挖掘、信息處理工作，進(jìn)而使大數(shù)據(jù)為人所用，正在逐漸變成一個(gè)重要的研究課題。因此，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于高校家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生認(rèn)定，以此為基礎(chǔ)提供科學(xué)、公平、客觀的貧困生識(shí)別方法，對(duì)實(shí)現(xiàn)高校精準(zhǔn)資助具有重要推動(dòng)作用。

一、當(dāng)前我國(guó)高校家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生認(rèn)定困境

通過(guò)查閱資料調(diào)研，目前我國(guó)大部分高校往往采用“收集學(xué)生材料—評(píng)議小組初步討論擬定家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生等級(jí)排名—認(rèn)定小組審核認(rèn)定—院級(jí)公布家庭經(jīng)濟(jì)困難人員名單—上報(bào)學(xué)生資助管理中心”的評(píng)定流程來(lái)確定家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生人員及等級(jí)，存在著有效信息核實(shí)較難，認(rèn)定程序不夠規(guī)范、認(rèn)定結(jié)果相對(duì)可調(diào)整性低、可量化認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)籠統(tǒng)等問(wèn)題。

（一）有效信息核實(shí)較難

大多數(shù)高校在開(kāi)展家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生認(rèn)定工作時(shí)往往將《家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生認(rèn)定申請(qǐng)表》《高等學(xué)校學(xué)生及家庭情況調(diào)查表》等作為了解掌握學(xué)生家庭經(jīng)濟(jì)狀況的主要材料，申請(qǐng)家庭經(jīng)濟(jì)困難的學(xué)生往往被要求提交相關(guān)材料。但生源地政府或部門(mén)對(duì)學(xué)生家庭經(jīng)濟(jì)條件缺乏必要的調(diào)查機(jī)制，學(xué)生提供的家庭經(jīng)濟(jì)困難證明材料真實(shí)性有待考證［2］。

（二）認(rèn)定程序不夠規(guī)范

大多數(shù)高校在對(duì)學(xué)生的家庭經(jīng)濟(jì)情況進(jìn)行認(rèn)定的過(guò)程中，主要依靠學(xué)院的輔導(dǎo)員老師或是資助專干老師、班級(jí)的主要干部以及班級(jí)的學(xué)生代表對(duì)家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生提供的證明材料、班級(jí)匿名投票情況及學(xué)生的日常消費(fèi)情況等進(jìn)行綜合考慮。由于學(xué)生投票的過(guò)程主觀性很強(qiáng)，沒(méi)有量化的標(biāo)準(zhǔn)，因此認(rèn)定過(guò)程中的隨意性比較大，出現(xiàn)遺漏或不準(zhǔn)確的現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，因此，較難真實(shí)反映各位學(xué)生的家庭經(jīng)濟(jì)情況困難程度［3］。

（三）認(rèn)定結(jié)果可調(diào)整性低

一般來(lái)說(shuō)，對(duì)于高校家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生的認(rèn)定工作大多是在學(xué)生入學(xué)后開(kāi)始申請(qǐng)并建檔完成，大多數(shù)高校家庭經(jīng)濟(jì)困難撤檔或者換檔的情況很少，一般只是在一年后對(duì)家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生的評(píng)定等級(jí)做出小范圍內(nèi)的調(diào)整，且這種調(diào)整往往是依據(jù)家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生過(guò)去一年內(nèi)對(duì)班級(jí)對(duì)學(xué)院的貢獻(xiàn)度、對(duì)學(xué)校活動(dòng)的參與度等來(lái)確定的，較少參考學(xué)生的家庭經(jīng)濟(jì)狀況。因而大學(xué)四年內(nèi)，高校的家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生數(shù)據(jù)庫(kù)是基本不更新的，動(dòng)態(tài)可調(diào)整性較低。

（四）可量化認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)籠統(tǒng)

家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)涉及學(xué)生家庭所在地經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、家庭基本情況、家庭成員健康狀況、家庭成員工作情況、家庭收入情況、家庭負(fù)債情況、家庭所在地受災(zāi)狀況、學(xué)生貸款情況等，是一個(gè)較為復(fù)雜的體系，需要一個(gè)科學(xué)的、統(tǒng)一的、可量化的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)。由于學(xué)生來(lái)自不同的地區(qū)，不同地區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r又不盡相同，學(xué)生家庭的收入情況和學(xué)生家庭當(dāng)?shù)氐奈飪r(jià)情況可能存在較大差異，這使得家庭經(jīng)濟(jì)困難的認(rèn)定缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。目前，認(rèn)定過(guò)程和結(jié)果易受主觀因素影響，且較為籠統(tǒng)模糊。因此，家庭經(jīng)濟(jì)困難的名額給誰(shuí)難以進(jìn)行精準(zhǔn)判定。

因此，在國(guó)家和社會(huì)的重視和關(guān)注下，高校如何把國(guó)家和社會(huì)資助的資金用到實(shí)處、精準(zhǔn)資助，能否被公平公正、客觀合理地分配好，都是國(guó)家和社會(huì)關(guān)注的重點(diǎn)。高校家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生認(rèn)定程序的科學(xué)性、公平性和可操作性也和能否讓更多真正有困難的學(xué)生以及家庭受到合理的幫助有很大相關(guān)［4］。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生認(rèn)定中的應(yīng)用

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和各高校“精準(zhǔn)資助”體系建設(shè)的逐漸完善，越來(lái)越多的高校開(kāi)展使用大數(shù)據(jù)技術(shù)手段量化學(xué)生的家庭信息和行為特征，大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生認(rèn)定中的應(yīng)用成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)。

目前，高校常用的評(píng)選方法為定性與定量相結(jié)合的方式。伍冬云［5］認(rèn)為在大數(shù)據(jù)背景下，信息共享模式已成為發(fā)展趨勢(shì)，充分利用互聯(lián)網(wǎng)可獲取到個(gè)人消費(fèi)信息，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)資助對(duì)象的精準(zhǔn)認(rèn)定。吉朝明等［6］通過(guò)對(duì)Apriori方法進(jìn)行改進(jìn)處理并實(shí)際應(yīng)用，用來(lái)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)困難群體的判定和挖掘，其運(yùn)用隨機(jī)森林算法和決策樹(shù)進(jìn)行判別，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)中的XGBoost 模型及主層次分析等進(jìn)行判別，而該系統(tǒng)僅使用一個(gè)弱分類求解器，計(jì)算過(guò)程中會(huì)使模型精度偏低。曹路舟等［7］利用大數(shù)據(jù)分析專家Datist 軟件以學(xué)生的各類消費(fèi)交易數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行導(dǎo)入建模，進(jìn)而完成所需數(shù)據(jù)的截取、融合及有形化表達(dá)。其利用K-Means 算法對(duì)家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生的相應(yīng)的指標(biāo)體系進(jìn)行處理，對(duì)學(xué)生的消費(fèi)交易情況進(jìn)行判定，再應(yīng)用GBDT 算法對(duì)家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生的貧困等級(jí)程度進(jìn)行預(yù)測(cè)判定。郝婧等［8］應(yīng)用高校學(xué)生使用的一卡通的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)進(jìn)行高校家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生認(rèn)定模型的構(gòu)建，應(yīng)用二分k-means 算法對(duì)學(xué)生校園一卡通的消費(fèi)流水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行聚類，同時(shí)運(yùn)用輪廓系數(shù)和簇內(nèi)誤方差方式進(jìn)行聚類效果評(píng)價(jià)，并通過(guò)調(diào)整參數(shù)值以獲得家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生最佳的聚類效果。

三、構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生認(rèn)定平臺(tái)的探索

本文擬通過(guò)大數(shù)據(jù)篩選后進(jìn)行精準(zhǔn)判定的數(shù)學(xué)建模，從而構(gòu)架出資助對(duì)象精準(zhǔn)認(rèn)定的一體化網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，具備導(dǎo)入數(shù)據(jù)、建模分析、系統(tǒng)運(yùn)算、自定義篩選等功能，可應(yīng)用于家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生認(rèn)定，提供客觀的分析和結(jié)果，有助于學(xué)校進(jìn)行精準(zhǔn)資助。

（一）數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)搜集方面，先是實(shí)際調(diào)查了解市場(chǎng)上的家困生認(rèn)定所存在的主要問(wèn)題，之后通過(guò)大量面向大學(xué)生們的調(diào)查問(wèn)卷來(lái)收集數(shù)據(jù)。在完成必要的信息采集后，開(kāi)發(fā)小組運(yùn)用3-δ原則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和匿名化處理，借助特征工程及特征分析確定模型所需指標(biāo)與數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)特征與相關(guān)系數(shù)成反比實(shí)現(xiàn)一定的數(shù)據(jù)降維處理。

（二）模型建立

在得到必需的指標(biāo)與數(shù)據(jù)后，首先采用多元統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，深度挖掘貧困生特征指標(biāo)與貧困生身份之間的關(guān)聯(lián)模式，隨后針對(duì)最小化判別誤差問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化建模，采用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)中隨機(jī)森林、svm 支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、XGBoost 四個(gè)弱分類求解器所訓(xùn)練的融合判別器，該判別器在測(cè)試集上獲得了88.71%的準(zhǔn)確率。開(kāi)發(fā)小組為了使模型能夠適應(yīng)真實(shí)場(chǎng)景下數(shù)據(jù)吞吐量大、判別結(jié)果實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)，本產(chǎn)品還針對(duì)特征冗余、算法學(xué)習(xí)速度、大數(shù)據(jù)批處理等問(wèn)題對(duì)算法進(jìn)行了專項(xiàng)優(yōu)化，最終本產(chǎn)品以web 網(wǎng)頁(yè)的形式呈現(xiàn)。

（三）Web 開(kāi)發(fā)

在Web 開(kāi)發(fā)方面，選用python 語(yǔ)言，后端采用Django 框架，采用了numpy 等計(jì)算軟件包，使用了joblib、pandas 來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)分析，而為了使系統(tǒng)的頁(yè)面更加簡(jiǎn)潔、功能更加豐富；而前端采用了基于HTML css javascript的bootstarp 框架，根據(jù)后端中所寫(xiě)的路由寫(xiě)每一個(gè)HTML 模板，其中主要包括base.html、header.html、footer.html 三個(gè)文件，其中base.html 中通過(guò)cdn 的方式引入了bootstrap 以及需要的jquery、javascript header 以及footer 文件分別寫(xiě)好了系統(tǒng)的導(dǎo)航欄和尾頁(yè)。通過(guò)Django 自帶的模板語(yǔ)法的繼承方法將其他的HTML 模板引入這三個(gè)基本文件以實(shí)現(xiàn)各個(gè)頁(yè)面風(fēng)格統(tǒng)一，系統(tǒng)采用了MVT 模式，前后端交互則使用了Django 自帶的交互邏輯。對(duì)于批量導(dǎo)入判定當(dāng)中生成的結(jié)果excel 表格下載部分，在HTML 表單中，enctype規(guī)定了form 表單在發(fā)送服務(wù)器時(shí)候的編碼方式，創(chuàng)建一個(gè)名字為import_excel 的視圖函數(shù)，用Django request 的FILES.get 方法接收前端POST過(guò)來(lái)的文件對(duì)象。然后取到上傳文件的后綴名，設(shè)置一個(gè)簡(jiǎn)單的判斷語(yǔ)句用于判斷上傳的格式是否為EXCEL 的格式。如果上傳格式正確則會(huì)進(jìn)入數(shù)據(jù)處理部分，將上傳的表格以Data frame 的格式讀入，批量處理數(shù)據(jù)之后將生成名為“sorted_output.xlsx”的表格，用來(lái)存放我們需要的數(shù)據(jù)結(jié)果。這樣做的目的是方便程序?qū)?shù)據(jù)渲染到前端，以及方便用戶需要下載處理后的表格。開(kāi)發(fā)小組設(shè)置了一個(gè)download_sorted_data 視圖函數(shù)，當(dāng)被調(diào)用時(shí)會(huì)返回sorted_output.xlsx 文件。

（四）功能實(shí)現(xiàn)

最終得到的網(wǎng)頁(yè)可實(shí)現(xiàn)個(gè)體判別及批量導(dǎo)入判別兩個(gè)主要功能。個(gè)體判別方面，在同學(xué)填入前端的數(shù)據(jù)會(huì)暫時(shí)儲(chǔ)存在一個(gè)自帶的excel 表格中，之后后端通過(guò)調(diào)用excel 表格中經(jīng)過(guò)清洗的數(shù)據(jù)以成熟的算法進(jìn)行計(jì)算進(jìn)而輸出結(jié)果，同時(shí)也會(huì)清除部分原表中的數(shù)據(jù)以保證同學(xué)們的隱私安全。而批量導(dǎo)入判別方面，判別人可以通過(guò)下載網(wǎng)頁(yè)預(yù)留的excel 模板來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入，把大批量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一計(jì)算。最終得到結(jié)果后對(duì)結(jié)果進(jìn)行降序排序并生成一個(gè)新的excel 表格儲(chǔ)存數(shù)據(jù)，用戶會(huì)在網(wǎng)頁(yè)內(nèi)看到輸出結(jié)果，如有需要，也可以通過(guò)點(diǎn)擊下載承載有輸出結(jié)果的excel 表格以便使用。

（五）多端口搭建

本章所搭建的平臺(tái)除了可通過(guò)網(wǎng)頁(yè)端搜索鏈接進(jìn)入外，還已實(shí)現(xiàn)平臺(tái)通過(guò)在微信公眾平臺(tái)添加網(wǎng)頁(yè)子鏈接直接連接到信息填寫(xiě)網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面或批量處理結(jié)果頁(yè)面，實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地更方便地進(jìn)行信息填寫(xiě)與相關(guān)資質(zhì)認(rèn)定。接下來(lái)，平臺(tái)的主要優(yōu)化方向?yàn)槲⑿藕蠖诵〕绦虻氖褂靡约伴_(kāi)發(fā)資質(zhì)認(rèn)定APP，從網(wǎng)頁(yè)端口與微信公眾號(hào)等多方向出發(fā)，形成輻射式網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，達(dá)到資質(zhì)認(rèn)定的最優(yōu)化使用。

四、總結(jié)與展望

本文所搭建的精準(zhǔn)資助一體化平臺(tái)將改善以往認(rèn)定工作中存在的學(xué)生家庭貧困身份難核實(shí)等困境，實(shí)現(xiàn)人工智能與學(xué)生資助管理工作的有機(jī)結(jié)合，并達(dá)到了對(duì)市場(chǎng)上運(yùn)用的相關(guān)分解器的優(yōu)化效果，具有認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)化、人力資源高效化、后臺(tái)監(jiān)督管理動(dòng)態(tài)化、與大數(shù)據(jù)時(shí)代海量數(shù)據(jù)結(jié)合適應(yīng)的特點(diǎn)，也在一定程度上填補(bǔ)了基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)資助實(shí)踐創(chuàng)新研究的空缺，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于高校資助認(rèn)定工作中，可以有效提高當(dāng)前高校教育資助工作的精準(zhǔn)程度，確保了資助工作的公平性、精確性、及時(shí)性，最終實(shí)現(xiàn)不讓一名學(xué)生因家庭經(jīng)濟(jì)困難而失學(xué)，達(dá)到精準(zhǔn)量化、動(dòng)態(tài)管理、點(diǎn)面結(jié)合、定位準(zhǔn)確、全面育人的目標(biāo)，為高校大學(xué)生的資助工作踏入“精準(zhǔn)”時(shí)代提供更好的平臺(tái)。