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大数据背景下建立精准学生资助工作机制刍议 　　摘要：高校学生资助是国家扶贫的一项重要内容，是保证国家教育公平的重要举措。大数据技术为高校学生资助工作提供了新途径，为建立精准学生资助工作机制提供可能。本文从现存学生资助工作机制的问题，大数据在精准学生资助工作机制中建立的价值、内容、问题和策略方面，分析大数据在建立精准学生资助工作机制中的可能性，真正实现教育公平 关键词：大数据；精准资助；工作机制 中图分类号：G647 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）51-0007-02 当今世界，信息化程度达到了前所未有的高度，大数据思维正在各个领域改变着社会。2014年，“大数据”第一次出现在“两会”的政府工作报告中，其重要性不言而喻。高校作为思想活跃、知识密集、技术先进的前沿阵地，大数据思维和技术对高校的教育、管理和服务产生了深刻的影响。2015年，教育部部长袁贵仁在全国教育工作会议上明确提出：“要提高国家资助政策的精准度，依托国家教育管理信息系统建设平台，确保国家学生资助、奖补等优惠政策真正落实到每一个需要帮扶的学生身上。”2016年3月，教育部副部长杜玉波在就学生资助工作答记者问中，又进一步明确了“精准资助”的战略任务。在大数据背景下，建立精准学生资助工作机制成为可能，运用科学有效的大数据技术手段，对资助对象进行精准识别、资助和管理，为进一步提高高校学生资助工作水平、实现“精准资助”奠定了重要基础 一、现存学生资助工作机制及问题 目前，在我国高校贫困生认定过程中，主要依靠学生举证、学校评定的方式进行。学生提供残疾证、低保证或有家庭所在地民政部门、街道办事处、父母所在单位出具的家庭经济贫困证明、家庭年收入证明等相关文件，采取班级民主评议和学校评定相结合的方式，并通过公示制度，对贫困学生进行认定。在具体的工作中，认定依据过于简单、标准不够科学、程序尚未规范、资助分配单一、资助管理滞后等因素影响了学生资助工作的精准化。（1）认定依据过于简单。困于地域、经费、时间、人力等多种因素影响，高校逐一走访申请学生的家庭难以实现。生源地相关部门出具的贫困证明在贫困学生认定中应用较为广泛。然而，生源地部分政府工作人员往往会出于人情原因而开具不具公信力的贫困证明，直接导致出现“助而不困，困而未助”的情况，产生了不良后果和影响。（2）认定标准不够科学。教育部现行的政策规定中，关于贫困生认定的标准有如下规定：“家庭经济困难，月生活费来源（含家庭、亲友及学校提供的各种资助）持平或低于学校所在地政府规定的居民最低生活保障线，难以维持正常学习和生活开支的学生可认定为贫困生。”[1]家庭总收入及家庭人均收入总体上可以反映学生家庭的总体经济情况，然而在实际认定过程中，学校多采用班级评议，通过对学生个人生活、消费情况进行民主评议认定。但是认定过程也存在较大误差。（3）认定程序尚未规范。目前，我国高校采取的大多是学生申请、政府证明、学校评议的“三步走”贫困生认定模式。这一模式看似合理，其实在操作中存在很多问题。由于贫困生认定时间紧、任务重、资料多、数量大，部分辅导员因怕出?F“误评”或“漏评”现象而采取了“平均主义”的评定方式，扩大认定范围而降低了资助的精准度。此外，在实际的认定过程中，部分教师和学生干部存有私心或缺乏责任心，没有严格遵循相关程序，损害了贫困生的利益，阻碍了精准资助的实现。（4）资助分配单一。目前，我国资助形式以国家奖助学金和助学贷款为主，将学生划分为一般家庭经济困难和特别家庭经济困难两档进行不同额度的资助。但是这两档之间的界限并不十分清晰，对于高校来说在认定操作中的可行性很低。据调查，针对不同特征的学生应选择不同的资助模式而非单纯依据困难程度进行划分。[2] 二、大数据是建立精准学生资助工作机制的重要手段和有效途径 1.大数据在精准学生资助工作机制中建立中的价值。互联网时代，海量数据成为重要的资源和生产要素，有效聚合、利用信息为各个领域带来无限可能和生产力。可以说，大数据是高校管理现代化的技术必经之路，催化着高校学生工作创新。当前，互联网使得数据激增，使得数据对比和分析成为可能，HPCC、SPSS等大数据分析工具应运而生，使得数据的处理更为科学，大数据的技术价值为建立精准学生资助工作机制提供了现实基础。大数据时代，分析大数据必须要有宏观视野，在整体层面高屋建瓴地运用直觉和洞察力，对数据进行分析。学生资助工作机制的建立中，大数据的价值在于可以从海量非相关性数据中探寻相关性，推演出学生的真实生活状态。大数据的应用价值主要体现在综合评价、发展预测和决策支持。在精准学生资助工作机制的建立中：对外，学校可以通过与各省、市、县多级数据信息服务平台相关联，与公安、银行、民政等多个部门联网，完成数据的搜集和整理；