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[新京报]高校大数据精准资助,让贫困生更有尊严

2019-09-23 14:30来源：新京报浏览：次手机版

　　利用大数据“隐形资助”学生,在资助公平和学生尊严之间找到了平衡,既充满人性,又精准高效。
　　“亲爱的同学,你好!学校通过分析餐厅一卡通消费数据,结合你在学校的综合表现,近期为你发放隐形资助720元……”近日,西安电子科技大学一些学生收到了一条短信,饭卡里还凭空多出720元钱,这让同学们有些摸不着头脑。
　　原来,这些钱是学校对贫困学生“偷偷的资助”。据报道,西安电子科技大学通过自主开发的大数据平台,分析了学生2018年在学校刷一卡通的数据,找出每月在食堂吃饭60次以上、每天吃饭低于平均值8块钱的学生进行资助。按照每天6元的补助标准,一学期720元餐补,悄悄打进了一些学生的饭卡。
　　利用大数据“隐形资助”学生,不仅可以解决一些贫困学生生活上的压力,又可以维护他们的尊严。这与高校中传统的资助方式相比,最大的特点就是利用大数据技术分析,在资助公平和学生尊严之间找到了平衡,既充满人性,又精准高效。也因此,西安电子科技大学的这个举动,在舆论场引发广泛好评。
　　此前,按照一些高校的规定,贫困生在申请资助时,不仅要提交资助申请书,还要开具各种材料证明,流程繁琐、效率低下不说,还可能滋生造假。基于此,2017年教育部发布《关于进一步加强和规范高校家庭经济困难学生认定工作的通知》指出,要精准分配资金名额,明确重点受助学生,这其中就包括“采用隐性的方式,避免大张旗鼓地把困难学生与非困难学生割裂区分开”。西安电子科技大学“偷偷”给学生饭卡打钱的方式,正是这一思路的具体落地。
　　显然,食堂消费数据不会撒谎,利用大数据鉴别贫困生,可以最大限度地实现对贫困生的资助公平。通过数据采集分析学生日常的消费情况,再辅助以严谨的评判标准,比如西安电子科技大学以学生每月在食堂吃饭60次以上、每天吃饭低于平均值8块钱等筛选标准,就可以大概勾画出学生们的经济情况。这与传统的提交材料证明等方式相比,更具有精准度,打破了原先资助资源“按比例”“一刀切”的分配模式。
　　或许正是因为大数据“隐形资助”的优势和特点,不少大学其实均已经悄悄地告别传统的资助方式:和西安电子科技大学类似,中国矿业大学依托学生校园一卡通消费大数据对学生进行“隐性”资助,在今年6月份被报道后,被网友纷纷点赞;而中国科学技术大学在数年前已经利用大数据“隐形资助”贫困学生,至今已经形成了一套较为完善的资助体系……
　　如今,利用大数据挖掘与分析技术对大学生进行智慧资助,技术上已不难实现,且一些高校已有相对成熟的经验可资借鉴,那么其他高校也不妨借助这个契机,利用大数据“隐形”资助,让学生们更有尊严且更公平地享受学校的这份关怀。当然,有必要提醒的是,高校在推行大数据隐形资助的同时,也要健全监督手段,防止一些学生利用“人卡分离”造假。如此,方能让大数据隐形资助的善意初衷抵达真正的贫困生。（责任编辑：刘晓方）

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