群智大数据时代人文关怀角度下的赣州高校精准资助体系研究

摘要：由于高校贫困大学生数量不断的增加，加大了高校资助管理部门的难度和工作量。传统的资助管理手段没有办法精准识别贫困生或者针对致贫原因进行个体和区域的差异化资助。为了能够提高学生资助工作的科学性与效率，高校资助部门必须要借助信息化、数字化的手段，利用“智慧校园”中“校园一卡通”系统通过群智大数据采集途径，对学生校园内支付宝及一卡通过消费数据的准确抓取，提高高校资助部门精准资助工作效率，从而形成对受资助贫困生的人文关怀式的资助，真正实现对受资助贫困生的自尊保护和自立自信品质的培养，让受资助学生踏实完成学业。

关键词：群智大数据;人文关怀;精准资助体系

一、当前高校资助模式存在的主要问题

高校对在校生的资助工作是保证学生平等接受教育的重要措施，JXHJ学院与全国其他高校一样，都建立了“奖、助、贷、勤、补、免”六位一体的学生资助体系，随着精准资助工作的不断深化，各种问题也显露出来，依据现有的资助体系，隐形贫困学生很难得到及时认定，虚假贫困生也很难完全避免，高校的资助精准度有待进一步提高。

（一）缺乏精准认定贫困生的标准

传统的贫困生认定主要是通过学生递交的贫困证明材料描述和老师的主观判断，由于负责资助审核的老师时间紧，工作量大，根本无法做到逐一确认。学校和辅导员为缓解其中各项矛盾，实行投票选举、搞平均主义、学院微调等方式在评选过程中尤为盛行。一些真正的贫困生又可能因为自尊心等心理原因不愿申请贫困生资助。此外，大部分的高校给贫困生的评定设置的指标都是如是否孤儿、单亲家庭、家中有重病患者等，但这些都没有考虑到我们各个区域和城乡经济发展不均衡问题。虽说目前我国高校贫困生数量巨大，但我们却没有一个权威的通知或文件来指导各高校的贫困生认定工作。

（二）缺乏对资助对象的动态调整

每个学校基本都会在每个学期初做好贫困生认定工作，一些学校为了省事，评定结果一直沿用，中途并不更新调整资助名单。以JXHJ学院为例，关于贫困生的基本信息数据、日常生活数据，贫困生的心理健康数据都有，但这些数据都是孤立不系统、不共享的，只是用来做些简单的描述性统计，并没有得到充分的挖掘利用。数据做不到实时的动态更新与追踪，使得这些数据难以支持及时精准的资助工作决策。一旦学生本人或家庭突发任何自然或人为灾害，学生是无法出现在资助名单，自然也就得不到急需的资助了。

（三）缺乏心理引导与人文关怀

我们资助过程往往只重视金钱资助，忽视精神关注。大部分的贫困生是更容易产生自卑、脆弱、敏感等心理问题。甚至因自尊心而放弃贫困生的认定申请。还有部分学生对资助产生“等、要、靠”的不良心理，我们需要结合心理健康信息做好心里引导工作。另一方面，学校在做贫困生评定工作中，喜欢把学生及家庭信息等公告在教学楼或校园网，搞资助仪式那一套，加重了资助学生的心理负担。

二、以人文关怀为基础，构建大数据技术下动态精准资助有效路径

提升贫困资助工作精准水平的关键在于提高资助资金的利用率。高校需要不断的完善学生资助育人体系，强力推动贫困学生资助管理工作信息化的建设，充分利用大数据技术，从而保障贫困生资助工作全面性、公平性及有效性的落实。

（一）健立健全高校精准资助育人体系

从完善高校资助机构，健全资助制度，利用“互聯网+”的数据群智协同，以数据挖掘为基础，构建起从贫困生的动态数据识别到多元化的“尊严式资助”再到资助的动态追踪，形成以保护贫困学生隐私和自尊为目的的高校精准资助体系。

（二）建立常态化学生动态数据监测

要建立长期的、常态化的学生动态数据的监测，现在在“校园一卡通”等的应用下，学生可以实现校园内消费大数据，以民政部分的贫困生基础数据，对学生消费大数据进行深度挖掘分析，结合江西省区域消费水平指数，挖掘出学生消费水平是否低于整体消费水平，准确判定学生的贫困程度。对每月消费水平波动幅度比较大的学生设置预警，能够清楚明白地总结归纳出学生的消费变化，通过变化从而对长期贫困生或者突发性致贫学生进行精准的判断，如果贫困生连续三个月消费水平超高，那可以取消资助资格，把资助运到更需要的学生上。如果有的学生连续两个月消费水平出现降低，可以深入调查情况，了解致贫原因，进行有效资助。

（三）构建多元化资助渠道

通过制定资助多元化资助方式，拓宽资助的渠道，除了学校的助学金资助外，可以通过与社会、企业建立勤工俭学岗位，满足部分贫困生自立更生的意愿。在助学金资助方面，也采用更加人文关怀工帮扶资助，可以在进行动态化数据挖掘的基础上，对贫困生进行了精准识别后，将助学金每月自动转存至学生的“校园卡”中便于学生消费，只用短信通知受资助者本人，既保护了学生隐私和自尊，同时也实现了资助目的。可以通过学校联系社会、企业建立勤工助学信息网，为贫困学生提供假期或者校内勤工俭学岗位，增加学生收入，改善生活现状。在安排顶岗实习或就业工作中，可帮助贫困学生优先就业与优质就业，解决学生及其家庭经济上的后顾之忧。

（四）构建资助评估体系

学校需要对资助的效果定期进行评价与巩固，这就需要利用“互联网+”技术手段，探讨建立资助考核量化体系，并通过建立多元化评价主体，拓宽评价渠道，实现资助工作过程的精准评价。一是在上层设计时就需要突出评价导向，对做得好的部门和学院要表扬奖励，对开展不力的要追究问责，保证资助工作能够责任到人，考核到位。二是评价指标体系设计过程中要突出成长发展导向，把资助资金的使用、资助学生的就业质量、是否对资助对象开展了感恩教育等作为重要的评价指标，帮助资助学生的成长发展。

三、结语

在高校精准资助工作中引进大数据技术是一项创新的措施，也是信息时代下的必然要求，对提高学生资助管理工作的效率和资源的配置意义非凡。所以各高校必须树立基于大数据技术的精准资助理念，以加强学生资助管理工作的科学及有效性，促进高等教育的公平性。

参考文献：

[1]吴朝文，代劲，孙延楠.大数据环境下高校贫困生精准资助模式初探[J].黑龙江高教究，2016（12）：41-44.

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[3]郭斌，翟书颖，於志文，周兴社. 群智大数据：感知、优选与理解[J].大数据，2017，3（05）：57-69.

[4]陶俊清.高校精准资助路径探析[J]. 东华大学学报（社会科学版），2017，17（01）：47-52.

作者简介：

黄丽丽（1983—），女，江西赣州人，江西环境工程职业学院教师，研究方向：数据库技术。

课题项目：本文系2020年赣州市社会科学研究课题：群智大数据时代人文关怀角度下的赣州高校精准资助体系研究结题成果（课题编号：20200246）。

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