高校贫困生精准资助模式的优化性研究*
周鹏宇 邝洪波
(北方工业大学机械与材料工程学院,100144,北京)
摘 要 在对贫困大学生进行资助的过程中,贫困生身份认定、资助金额等对贫困生资助工作的效率与质量会产生重要的影响。精准资助模式强调利用科学严谨的程序对高校贫困生实施精准的识别、帮扶和管理,对贫困生资助工作的优化性有了很大提高。本文阐述了大数据环境的相关概念,分析了高校贫困生精准资助模式的应用现状和存在的不足之处,提出了优化大数据环境下高校贫困生精准资助模式的途径,并强调了大数据环境下应用精准资助模式应遵循的原则。
关键词 高校贫困生; 大数据; 精准资助模式; 优化性
高校大学生是重要的社会储备人才,高校大学生中由于经济条件的限制无法完成学业的状况时有发生,通过资助方式缓解高校贫困大学生的经济压力,能够促进高校人才的有效培养。精准资助模式下的高校贫困生资助工作需要达到对象精准、资助力度精准、名额和资金分配精准以及发放精准四点要求。在大数据环境下实施高校贫困生精准资助需要合理地利用大数据资源和信息化技术手段,对精准资助模式进行完善和创新,保证精准资助的有效性,真正地为高校贫困生提供有效的经济资助。
1 大数据环境的相关概念
大数据是指巨量数据集合,在一定的时间范围内无法利用常规的软件工具进行收集、管理以及处理。大数据资源具有容量巨大、种类繁多和数据获取速度快的特征,同时大数据在处理和管理的过程中存在一定的可变性。大数据要求数据质量必须具有真实性和价值性,同时数据的来源渠道具有复杂多样的特征。现代社会环境下,人们对信息化技术与数字设备的应用和依赖程度不断增加,信息技术广泛应用于人们生产生活的各个领域当中。[1]人们在信息交流以及工作生活中产生和形成的信息数据资源不断增加,通过数据资源的整合与分析,能够有效地预测相关行业的发展趋势、人们的消费需求以及生活习惯等。大数据资源能够为行业工作计划与决策的制定提供海量数据信息,进而提升生产和管理决策的精准性,通过对海量数据资源的整合分析与研究,能够使人们工作的精度与速度得到有效提升。
将大数据资源与处理技术应用于高校贫困生精准资助模式当中,能够为精准资助对象、力度以及名额等的确定提供有效的前提,保证资助工作的精准性与效率性。第一,大数据资源能够使资助资源系统化,通过大数据分析理念与方法对扶贫数据进行整合分析,对相关人员信息进行规范化和系统化处理,为精准扶贫提供更加有效的数据信息基础。第二,大数据使用能够提升扶贫数据的动态性、智能性,通过大数据资源背景与分析方法,使扶贫相关信息的灵活性与安全性得到提升。第三,大数据的运用能够实现精细化监管的目的,利用数据信息平台与移动设备等,打破扶贫监管工作的时间与空间限制,促进监管工作质量与效率的提升。
2 高校贫困生精准资助模式应用现状
2.1 精准资助的宣传及应用现状
精准资助是在国家精准扶贫政策下产生的高校教育资助模式,精准资助模式的形成为高校贫困生扶助工作指明了方向,并为高校资助工作中问题的解决提供了有效的途径。资助政策与模式是保证资助工作开展效率的基础,高校及贫困生对精准资助模式的了解和认知程度是保证精准资助模式实施的前提条件。[2]目前,我国高校对精准资助模式的了解和应用程度较好,能够在高校贫困生资助工作中有效地采取精准资助模式。高校学生对于精准资助模式具有一定程度的了解,一般来说,高校学生了解资助政策和模式的途径主要是学校通知、校内相关资助部门和学校局域网络信息以及高校教师及辅导员通知,同时部分学生还能够从班级同学及学生工作部了解相关的资助政策及信息。尤其是高校辅导员,一方面辅导员与学生的接触较为频繁,另一方面辅导员对校内相关政策信息的了解程度较好。
2.2 精准资助的内容分析
高校贫困生由于家庭原因无法承担高校学习的费用,承担着较大的经济压力,与此同时,高校贫困生在人际交往以及学业、情感等方面也会产生一定的困难与不足之处。相关统计数据显示,高校贫困生面临的最大困境是经济问题;其次,有近两成贫困生在人际交往与交流沟通方面存在困难;家庭经济困难还对导致贫困生在学习以及就业方面产生一定的问题,学习质量以及就业质量受到不良影响;另外,家庭经济困难还会导致高校贫困生在情感方面产生问题。从统计数据来看,经济问题是高校贫困生面临的最大问题,但并不是唯一的问题,在精准资助的过程中对资助内容的明确,影响着精准资助的效果。[3]目前,部分高校在实施精准资助的过程中单纯地将经济资助作为资助的唯一内容,学生的经济情况能够得到一定程度的改善,但资助的全面性还有待提升。通过对精准资助学生的消费情况进行调研分析显示,贫困生的消费水平偏低,大部分获得资助的学生在消费方面处于较为谨慎和节俭的水平。
本文研究发现，经济政策不确定性越高，经济体的创新产出水平越低。这表明经济政策不确定性程度的提高抑制了经济体的创新产出；进一步研究发现，随着经济体经济政策不确定性的提高，导致该经济体的商标等无形资产产出、创意产品与服务等显著减少。另外，从经济政策不确定性与影响创新产出主要因素的交互结果发现，经济体的人力资本投资与开发因素能够显著降低经济政策不确定性对创新产出的负向作用。
目前,多数高校贫困生资助工作是将学年作为开展的周期,仅在资助认定工作实施的期间对贫困生的信息进行调研和分析,而对于资助的后续管理工作未有效开展。资助管理工作不应该仅仅包含认定环节,还要对自主发放以及后续追踪工作进行管理。很多高校在贫困生认定工作完成后,不能够及时下发资助资金,贫困生资助工作的时效性受到严重影响。同时,很多高校的贫困生资助工作往往止步于资金下发,而对于资金的应用以及贫困生信息变更等未及时追踪和监控,导致教育资助资金使用的效率难以得到保障。[7]例如,部分贫困生家庭情况得到改善,不再需要教育资助资金,但高校和相关机构仅仅依据先期的认定结果进行资金发放,导致资助资金未真正用到实处,而有的学生由于突遭变故,家庭经济条件急剧下降,却由于时间限定等因素无法获取资助。
3 高校贫困生精准资助中存在的不足之处
3.1 高校对资助政策的宣传力度不足
精准资助模式中需要对资金发放以及后续追踪管理工作的方法与流程进行明确,保证精准管理模式的科学性与效率性。首先,高校及相关部门要建立健全精准资助管理机制。对资助工作中不同人员职责分工、资助流程进行明确和完善,保证资助工作的完整性与有效性。在资助管理机构中除了相关工作人员之外,还要在认定及调研工作中将贫困生师长及同学等纳入到调研范围里来。其次,及时准确地了解贫困生的家庭状况。[10]高校要在民政等相关部门的配合下定期开展贫困生家访工作,直观地了解贫困生的家庭情况,避免仅仅将资料信息作为管理工作的重点。最后,高校要加强思想政治教育,培养学生诚实守信的思想道德素质以及科学合理的消费观念。在思想政治教育课堂中,高校要将学生价值观念教育作为教育的关键性内容,避免由于不良思想与消费方式对贫困生资助工作造成不良影响。
3.2 高校贫困生认定中对大数据资源利用不足
高校教育是对人才的全面培养,强调对高素质综合人才的培养,在高校贫困生精准资助工作中同样要坚持综合性原则与针对性原则。精准资助在对贫困生进行经济资助的同时,还要加强人文关怀和心理疏导。精准资助工作要在经济资助的基础上,扩展出压力缓解、心理调节等内容,在高校贫困生资助中引入相对应的心理疏导资源。高校要引进专业的心理人士,创建心理健康咨询与调节中心,一方面,及时测试与了解学生的心理状态;另一方面,当贫困生出现无法缓解的心理情绪问题时,有专业人士能够及时对其进行疏导和调节,帮助贫困生建立积极、自信的心理。另外,高校还要利用优势资源对存在学业问题的贫困生进行帮扶,通过辅导、讲解等多种形式,改善贫困生的学业问题。另外,精准资助模式中还要注重对贫困生进行差异性分析,根据贫困生的性格、家庭以及年级等因素综合制定资助的内容与方式。
3.3 资助的内容与方式单一
多数高校贫困生资助工作是对贫困生进行单纯经济资助,而忽视了贫困生在精神以及心理层面的需求。家庭经济困难的学生容易产生自卑、焦虑以及敏感等情绪特征,这会导致其在人际交往、团体活动以及情感等方面存在一定的问题。目前的高校贫困生资助大多是单纯地对贫困生予以经济支持,却不能够从心理与情感的角度对其进行扶助。经济资助能够在一定时间内缓解贫困生的经济压力,但家庭经济因素对贫困生造成的性格与心理影响却没有得到缓解与治愈,这导致高校贫困生在日常学习生活以及日后的就业当中仍然存在一定的短板。[6]另外,多数高校贫困生资助工作还存在针对性与差异性较弱的问题,不能够根据贫困生的差异性进行针对性的资助,资助效果受到限制。不同家庭环境、年级的贫困生对于资助的需求存在一定的差异,未针对贫困生差异性进行资助使得资助流于形式化与表面化。
3.4 资助追踪及管理模式灵活性较差
有一天，越秀听人说起乔瞧。乔瞧这个老姑娘，想通了，出来替人看病了，最拿手的，就是治疗奇难杂症。越秀决定请乔瞧替儿子看病。
4 优化大数据环境下高校贫困生精准资助模式的途径
4.1 增加对精准资助模式进行宣传的力度
贫困生认定是教育资助实施的关键性环节,高校精准资助模式的开展要利用大数据环境与信息资源提升贫困生认定的科学性与准确性,建立起完善的贫困生资源信息系统。第一,资源信息系统。资源信息系统中需要包含数据采集模块,对贫困生的家庭基础信息、家庭收支、在校消费情况、课堂出席情况、食堂消费情况以及课业成绩等信息进行收集与录入,在信息数据的采集过程中要保证客观性、完整性以及动态特征,在信息发生变化时及时进行补充与更新。[9]在数据分析及认定的过程中,需要对学生的基本家庭信息进行调研,同时还要调查是否存在低保、单亲、伤残、孤儿等状况,对于此类学生需要在扶贫工作中进行重点关注与照顾。第二,数据分析及应用系统。信息系统中收集和储存的资料是数量巨大并且繁杂的,通过科学的分析工具与方法对贫困生信息进行分析处理,是保证贫困生认定准确性与效率性的重要条件。数据信息系统要能够对贫困生的信息进行综合分析对比,并评定贫困生的等级与资金额度。
4.2 利用大数据资源综合精准地实现贫困生认定
利用大数据环境和信息化技术手段,扩大资助政策宣传的范围,增加宣传力度,使更多的贫困生能够及时地获知资助政策的相关信息,是保证精准资助模式有效实施的重要前提条件。高校要综合利用信息化途径与高校资源进行多角度全方位的资助政策宣传工作,一方面,在每年新生入学之前高校要联合生源地民政部门以及院校张贴公布高校的贫困生资助政策,使贫困生在入学之前就能够获取资助政策信息,避免在入学后获知造成申请不及时以及资料不完备等状况;另一方面,高校要针对年轻学生对网络与移动设备使用较为频繁的特征,通过学校网站、微博、微信等网络平台发布高校贫困生资助政策,多途径的进行政策宣传,保证政策的获取途径与范围。[8]另外,在学生入学后,高校要通过辅导员、班会等校园资源与组织形式,向学生宣传高校的贫困生资助政策。
4.3 丰富与创新精准资助的内容与方式
在高校众多学生中识别和认定需要进行资助的学生,是保证精准资助对象精准性的基础性条件。精准扶贫对象的确定需要利用大数据资源与技术,对学生的基本信息以及社会关系等进行收集与分析,在此基础上明确精准扶贫的对象。目前,高校贫困生精准资助当中对贫困生进行识别的过程中,对于学生具体情况的了解不够,造成资助无法达到精准性要求。[5]在高校贫困生资助工作中,家庭条件相对较好的学生浑水摸鱼的状况时有发生,而对于真正家庭困难的学生由于在部分资料上的缺失,无法获得教育资助资金,资助的公平性与合理性难以得到保证。同时,在高校贫困生认定工作中,很多高校采取班级评议等方式对其资格进行认定,这导致认定工作会受到情感等主观因素的影响,认定工作的精准性大打折扣。
1995年，口腔科与心内科共同开设心电监护拔牙联合门诊，成为最早开设的多学科门诊。中山医院医务处处长孙湛说，那应该是一个整合门诊的概念。1999年开设泌尿外科与放射科两科联合门诊，胸外科、呼吸科与放射科三科联合门诊等多学科协作诊疗门诊。
4.4 完善和更新精准资助管理模式
对于大多数学生来说,教育是实现就业的重要前提条件,在当下的社会环境中用人单位对于学历水平和专业技能具有一定程度的要求,高校教育是实现人才培养与人才应用的重要保障,也是实现我国社会长效发展的重要前提。贫困生由于家庭经济的问题无法获取对等的教育资源,其接受教育和培养的途径受到了限制,不能够公平地利用国家的教育资源。[4]在此基础上,教育资助是实现贫困生高校教育的重要保障,资助政策的实施能够在很大程度上缓解贫困生的经济压力。精准资助的前提条件是贫困生对资助政策以及相关流程具有一定的了解与认知,并能够及时地上报和提交自身的资料,进而获取国家教育资助。尽管国家对于教育资助的重视与开发力度较大,但相关部门及高校在资助政策的宣传力度与方式上还存在着一定的不足之处,很多高校贫困生甚至不知道本校是否有贫困生资助政策。
5 大数据环境下应用精准资助模式应遵循的原则
5.1 数据性原则
大数据环境下在高校中开展精准资助工作,必须将数据信息作为资助工作的前提条件和保障因素。大数据环境不仅仅能够为高校贫困生精准办资助工作提供丰富的数据信息基础,还能强化科学性思维与管理方式,使精准资助工作的效率与质量得到不断的提升,更加贴近高校贫困生的实际情况。高校要利用自身的信息化建设工作,建立起数据信息化校园生活与学习体系,将学生考勤、成绩评析等信息均录入到信息体系中,为数据信息化管理提供有力的保证。
5.2 家庭性原则
高校贫困生资助在资助模式与内容上具有多样性与创新性,但始终要将家庭因素作为贫困生认定和资助的关键性因素,将家庭经济条件作为贫困生认定的基础条件。教育部相关文件指出,高校贫困生资助工作要将学生家庭经济状况作为认定的主要依据,不应该加入其它的非经济因素。很多高校在贫困生认定中加入了获奖及参加活动的因素,这在很大程度上影响了贫困生认定的客观性与科学性,对精准资助模式的实施产生不利影响。
5.3 发展性原则
2017年,中共教育部党组关于印发《高校思想政治工作质量提升工程实施纲要》的通知中明确指出:“资助育人质量提升体系。把‘扶困'与‘扶智',‘扶困'与‘扶志'结合起来,建立国家资助、学校奖助、社会捐助、学生自助‘四位一体'的发展型资助体系……着力培养受助学生自立自强、诚实守信、知恩感恩、勇于担当的良好品质。”在高校贫困生精准扶贫工作实施的过程中,要坚持发展性原则,针对学生的不同能力与发展需求,对扶贫的内容进行针对性的调整,不是单纯地对贫困生进行经济资助,而是通过对就业工作需求和个人能力的综合分析,建立长效性的资助体系,培养贫困生的就业求职能力、创新创业能力与社会实践能力等,将受资助学生培养成社会需要的合格人才。
首先，要把创业教育纳入教学课程内容。党的十七大提出了“实施扩大就业的发展战略，促进以创业带动就业”的总体部署。为此，要在大学生中开展创业教育和培训，培养学生的创业技能与开拓精神，以适应全球化、知识经济时代的挑战，并将创业作为未来职业的一种选择，转变他们的就业观念。其次，要在独立学院的一些专业适当开展实训课，让学生更早地与企业建立联系，更多地接触工作的岗位，达到实践的锻炼，这将有利于他们更好地就业。开设就业指导课，帮助学生确立正确、科学的就业观；开展大学生职业生涯教育，提升学生职业能力，加强实践教学，提高学生的岗位技能[5]。
（3）他是咱后街宰牲口王屠的妹子，排行叫六姐，属蛇的，二十九岁了，虽是打扮的乔样，到没见他输身。（明·兰陵笑笑生《金瓶梅词话》第37回）
综上所述,通过增加对精准资助模式进行宣传的力度、利用大数据资源综合精准地实现贫困生认定、丰富与创新精准资助的内容与方式、完善和更新精准资助管理模式等途径,能够有效优化大数据环境下高校贫困生精准资助模式的实施和应用,促进高校贫困生资助工作的优化性提升。
参 考 文 献
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Research on Optimizing Calibrated Subsidy for Impoverished Students in Universities
ZHOU Pengyu KUANG Hongbo
(School of Mechanical and Material Engineering,North China Univ.of Tech.,100144,Beijing,China)
Abstract It is very important to have a proper and systematic mechanism to identify the students in need of financial help in order to provide sufficient funding to them.There is a need to create a Calibrated Subsidy program so that scientific methodology can be used to identify,assist and manage the poor students.This article first illustrates the use of big data technology in the analysis concerning the strength and weak-ness of the current model.Then it provides the guide as to what extent Calibrated Subsidy can be implemen-ted successfully and what rules must be straightly abided by in order to achieve the desired outcome.
Key Words impoverished students in Universities; Big Data; calibrated subsidy; optimization
分类号 G410
收稿日期: 2019-03-18
*2017年度国家法治与法学理论研究项目“非诉讼纠纷解决机制视阈下陕甘宁边区人民调解制度的法文化研究”(17SFB5005)。
第一作者简介: 周鹏宇,博士,讲师。研究方向:思政教育。