学生资助什么数据未获得共享信息
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发布时间：2023-06-14 20:45
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时间：2024-12-04 09:28
一、高校学生资助工作存在的问题
1.资助工作缺乏时效性
在高校学生资助工作中，资助对象的信息通常是静态的，高校无法实时获取动态信息，因此学生资助工作经常缺乏时效性。当前，学生提供的《家庭经济困难认定申请表》与民政部门开具的证明被高校当作对学生资助的主要依据。部分证明材料可重复使用，提交一次，有效期即为四年。同时，地方*学生资助系统没有实现与高校的学生资助信息共享，在学生家庭出现突发状况以及突发重大自然灾害事件时，高校无法及时更新学生的家庭经济状况数据，在学生家庭经济情况有所好转时同样也无法完成信息更新。总之，高校资助工作无法实现对家庭经济困难学生的及时精确识别。而且，资助工作时效性的缺乏也影响了资助资金的最佳效用。
2.资助过程缺乏公平性
高校学生资助过程易受人为主观因素干扰，缺乏公平性、客观性。我国目前并没有建立全国性的扶贫数据库，学校无法对学生的家庭状况进行准确了解。在家庭经济困难学生认定及其资助等级初步评定过程中，高校通常采用学生自主申报、辅导员和管理人员线上线下双审核、学生民主监督反馈的方式，缺乏对学生真实的家庭生活条件、收支情况的量化评价。这种方式的评价主观性较强，极易在家庭经济困难学生等级认定中出现不公平的情况，导致“应助未助”“不贫而助”的现象，难以使资助资金发挥最佳的配置效益。

3.资助方式缺乏针对性
高校在资助工作中的资助方式还不够丰富，缺乏针对性。目前的资助方式多是助学金、奖学金、助学贷款、绿色通道的设置以及勤工助学岗位的设置等。由于缺乏学生的需求数据，大一至大四学生都实行统一的资助方式，并没有依据不同阶段、不同类型学生的实际需求进行针对性帮扶。而在实际情况中，不同阶段的学生需要的资助方式是不同的，有的贫困生需要得到经济方面的扶持，有的贫困生则需要学业提升、职业技能、社会实践方面的扶持，不少贫困生存在人际关系困扰、学业困扰和就业困扰而需要心理扶持的需求。总之，目前高校资助项目分配上缺乏科学依据，个人主观意愿起主导作用，难以做到因人资助，各取所需。
4.资助育人成果缺乏成效性
高校在资助中通常是从物质经济上去扶持学生，忽视了对家庭经济困难学生的人文关怀，重扶贫而轻扶志，存在资助育人成效缺位的现象。部分经济困难学生同时也会存在心理、人际交往等方面的困难，他们缺乏自信心，会经常性地自我否定。部分获得生源地贷款的学生诚信意识缺失，个人主体责任淡薄，存在违约行为。由于缺失对资助对象的思想价值引领，部分家庭经济困难学生缺乏感恩意识，认为接受国家和社会对自身的资助是理所应当的，缺乏对社会的回报意识。而传统的资助工作，主要是对学生进行经济补助，缓解学生的经济压力，并不能及时发现学生心理方面的需求，不能及时进行思想引导，导致资助育人成效不明显。

二、大数据背景下的精准资助
1.精准识别，推动精准认定
精准识别资助对象是实现高校资助的前提和基础。大数据通过对数据的有效整合，能够最大限度地保证认定方式的科学性。它通过分析学生的图像、文本、视频音频等数据信息，掌握学生最真实生活状况，将所有数据定量化，最大限度地保证资助对象的真实性，避免认定全过程的主观性。
首先，在认定依据方面，利用大数据掌握学生的实际家庭情况，检验学生提交的相关证明材料是否真实；其次，在认定流程上，利用大数据掌握学生在学习、生活中的基本消费情况，保证认证程序的客观性，克服民主评议、学校认定的主观性，实现应资助学生“一个都不能少”、不应资助学生“一个都不能有”的“两个一”目标；最后是认定等级上，通过对学生的基本信息进行精准识别，掌握资助对象的普遍情况，并分析受资助对象的特殊情况，针对学生家庭成员的身体健康情况、生活条件和家庭收入情况等做出量化指标，制定高精度的认定等级体系。

2.精准定制，实现资助方式个性化
通过大数据对学生的信息资源进行动、静态分析，高校能够及时发现精准资助工作中各个工作的相关关系和存在的问题，从而制定出符合群体和个体的资助方案，实现精准资助。首先，对校内外的勤工助学岗位进行包括数量、工作、报酬、资质要求、工作时间等方面的数据进行分析，将各岗位的需求与学生的意愿建立相关关系，以便使不同年级、专业、能力、性格特征、目标追求的学生都能找到适合自己的勤工助学岗位，从而实现对勤工助学岗位的个性化设计。其次，利用大数据，对不同人生追求的家庭困难学生制定个性化的培养方案，有针对性地让学生参与不同的资助项目。例如，为刚入学需要提升自身专业能力与学习能力的家庭困难学生提供图书馆相关工作岗位，并留给学生相应的自由学习时间；为有出国发展意愿的家庭经济困难学生提供促进对外交流的资助项目，提升其交流沟通能力；为有创业及就业意愿的家庭经济困难学生提供就业指导和就业培训，并使其加入到相关项目，为学生的创业就业打下坚实基础；对想继续深造并且科研能力较强的家庭经济困难学生提供科研助教的工作岗位，提升学生的科研能力；等等。总之，高校通过以上个性化资助方式的精准定制能够实现对资助对象的有效帮扶。

3.精准滴灌，实现资助过程动态化
实现精准脱贫需要转变传统的“填填表、看看情况、发发钱”的管理方式，多从学生个体出发，实现多方协作、精准高效、拓展内涵。实现经济脱贫与激励成才相结合，实现“扶智”和“扶志”相结合，并使受助学生能够积极回报社会，实现从“大水漫灌”到“精准滴灌”的跨越式转变，是精准资助的硬核。大数据技术的应用能够实现信息技术的有效整合，使资助工作跨越时空局限。高校通过构建基于智能运算的“分面聚合+成才导航”教育资助图谱模型，按照学生多源碎片化数据的联合向量化表示、“主题—分面”的关系抽取、主题与分面的映射三个层次，厘清符合学生发展规律的素质能力发展要求。具体来说，首先是按照资助工作规律勾勒学生全面发展的素质能力图谱；其次是以各单项素质发展形成“主题”下的“分面”，并对资助要素数据（包括学生的一卡通数据、成绩数据、学籍数据、上课考勤数据、上网行为数据）进行聚类形成学生“精准画像”；再次，嵌入智能运算模型形成“成才导航”，协同推进全面发展“主题”下的个性化“分面”成长；最后，通过大数据分析对资助对象的生活状况进行动态捕捉，及时采取针对性资助，实现资助资源有效补给与育人过程的智能互动。

4.精准评估，推动精准管理
高校要想实现精准资助工作，就要在资助过程中及时发现资助管理工作的不足之处和薄弱环节，建立动态的信息管理系统，加强各个机构部门的协同性，加强资助工作管理中的责任追究。大数据技术的运用，能够实现资助工作的定性评价定量化。例如，高校可以将学生的学籍信息、一卡通信息、家庭基本信息、贫困生信息、奖勤助贷免信息、荣誉信息、社会实践参与信息、志愿服务参与信息等方面相关数据精准记录并加以整合，将“小样本”系统化，为及时调整资助方法提供依据。
结语
高校资助工作涉及的领域和参与的主体众多，包括高校、*、银行、企事业单位、社团等多个机构，涉及信息收集、信息整合、评议核实、经费发放、效果反馈、*修正等多个过程，需要对学生的生活、学习、思想、工作等多方面进行帮扶，工作复杂，难度较大。
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时间：2024-12-04 09:29
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时间：2024-12-04 09:29
第二条资助系统是国家教育管理信息化的重要组成部分, 是学生资助信息管理的国家级平台。各级教育部门和学校要充分 发挥资助系统的作用，将资助系统数据作为学生资助工作的重要 依据，为家庭经济困难学生认定、资助资金管理、数据统计、监督检 查等提供支撑服务。
第三条资助系统覆盖的学校范围包括由*、企业事业单位、社会团体、其他社会组织及公民个人依法举办的幼儿园、中小学校、中等职业学校、特殊教育学校、普通高等学校以及科研院所、党校、行政学院、会计学院等（以下统称学校）。
第四条资助系统覆盖的学生范围包括《中小学生学籍管理办法》《中等职业学校学生学籍管理办法》《高等学校学生学籍学历电子注册办法》及其他有关文件规定的在园幼儿、全日制学历教育在校学生、高校毕业生（以下统称学生）。
第五条资助系统管理遵循“两级建设、五级应用”的原则。
教育部建设*级资助系统，省级教育部门建设省级资助系统，两级系统互联互通。资助系统分别为国家、省、市、县、校五级用户设立系统账号，各级用户按业务流程开展系统应用工作。
第二章职责分工
第六条教育部负责*级资助系统的建设、运维、管理与应用，统筹指导、监督、检查各地和*部门所属高校做好资助系统相关工作。
第七条省级教育部门负责省级资助系统的建设、运维、管理与应用，指导、监督、检查行政区域内教育部门和所属学校的资助系统管理与应用工作。
第八条市、县级教育部门负责组织、监督、检查行政区域内教育部门和所属学校的资助系统管理与应用工作。
*部门所属幼儿园、中小学校、中等职业学校资助信息系统应用工作由学校所在省、市、县级教育部门统筹管理。
第九条学校负责录入、审核学生学籍信息和资助信息，确保各类信息真实、准确、完整。
第十条各级教育部门和学校应为资助系统建设、运维、应用、培训等工作提供人员和经费保障。
第三章信息管理
第十一条学生信息管理。资助系统的学生信息来源于学籍系统。学校应在学籍系统中及时建立新生学籍，更新学生学籍变动信息，做好学籍系统与资助系统的对接工作。
第十二条家庭经济困难学生信息管理。教育部通过资助系统定期将建档立卡、低保、特困救助供养、孤儿、残疾等特殊困难学生名单下发各
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时间：2024-12-04 09:30
陈希原称,将依靠信息管理系统与扶贫、民政、残联等部门实现相关数据共享。例如,联网后建档立卡家庭学生,低保家庭学生,特困救助供养学生、孤残学等等
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时间：2024-12-04 09:30
