安徽大学:大数据精准资助 提升学生满意度

央广网 01-18

困难生认定不再按比例分配

安徽大学:大数据精准资助 提升学生满意度

本报讯(中国青年报 · 中青在线记者 王磊)本学期结束前,安徽大学开展了对 12102 名在校生的抽样调查,结果显示,学生资助工作的满意度高达 97.3%,这一数字比以往有了较大提升。

本学期起,该校 2018 级新生全部完成线上 " 就学压力测评 ",学校通过 " 线上系统自动打分、线下辅导员带领学生逐个核实 " 的认定模式,共认定出 " 家庭经济困难学生 "1326 人,并细分为 " 特殊困难 "" 困难 "" 一般困难 "3 个等级。

依据学生填报的基础数据,大数据分析可以给出每个人的就学经济 " 压力值 ",从而对家庭经济困难学生认定起到有效的把关作用。值得一提的是,本次认定过程中,在大数据分析结果的比对、核实下,压力值较高的同学中,有 126 人原先未参与认定,后来提交了经济困难认定申请;压力值较低的同学中,有 109 人因信息误填,后来放弃了申请,或被认定为非经济困难学生。

" 传统的工作模式如同‘大水漫灌’普惠式资助,学校按照固定的比例将经济困难生指标划分到院系,再分到班级,学生主动提出申请,经过核实后再公示,而大一新生,其家庭实际经济情况往往不被老师、同学所了解。" 据安徽大学一位辅导员分析,这种模式还不可避免地忽略掉院系、班级之间现实存在的生源差异,有的学院(班级),学生家庭经济状况总体较好,可能用不掉助学金指标,而有的学院(班级),学生家庭经济状况总体较差,助学金指标不够分,由此造成指标分配无法精准。

据了解,全国高校普遍存在学生家庭经济情况识别难问题,由此导致资助资源分配不精准、帮扶措施缺乏针对性、资助育人成效不显著等系列问题。教育部部长陈宝生曾指出,要全面推进学生资助工作精准化,切实提高资助育人成效,努力提升学生资助科学化水平。

2017 年起,安徽省教育厅试点开展高校智慧资助,利用大数据挖掘与分析技术、数学建模理论,帮助资助工作者掌握学生在校期间的真实消费情况、学生经济水平、发现 " 隐性贫困 " 与疑似 " 虚假认定 " 学生,提高学生资助工作的精准度和公平性。

作为试点高校,安徽大学自主研发了 " 学生就学经济压力测评 " 系统,依据国家现行政策,从社会学、数学、信息科学等不同的研究视角出发,通过家庭 " 收入 "" 资产 " 与 " 支出 "" 欠债 " 等维度,精准计算每名学生的就学经济压力指数。经过一年多的实践,学校先后对 3 万余人次学生的数据进行反复测试、论证,最终形成 " 全校一把尺子 " 的经济困难生认定标准,并首次在 2018 级新生中成功运用。经过 " 线上线下 " 核实后,将助学金指标按照学生实际的 " 就学经济压力指数值 " 进行分配,彻底打破了原先资助资源 " 按比例 "" 一刀切 " 的分配模式。

据了解,该校相关部门正在进一步设计 " 精准识别 " 工作闭环系统,构建 " 有感知 " 的智慧资助。

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