2019級萌新將至！貧困生鑒別的操作，GET到了嗎？

近日，中國礦業大學依托學生校園一卡通消費大數據，“隱性資助”貧困學生，該做法收到不少點讚。

該校根據學生一卡通消費的具體情況，確定最終的補貼名單，為學生補貼120~200元餐費。工作人員介紹，資助過程中沒有公開信息，僅通過點對點的方式向學生發送短信提醒。短信發出後，收到很多學生回復。

貧困資格認定不該上台“比慘哭窮”

貧困資格認定對於高校來說一直是一件不容易的事。

一些高校的舉措是由輔導員和學生代表組成評議小組，在保護學生隱私的同時，對提交申請的貧困生進行私下的民主評議。

但也有一些高校，將認定環節變成簡單粗暴的比慘大會。讓家庭條件不好的“貧困生”在全班甚至全系同學面前，講述自己的家庭悲劇，接閱聽人人眼光的質詢，以此來獲得貧困生資格。

“我母親常年癱瘓在床，全家僅靠父親在外務工……”

“我父親患有先天殘疾，喪失勞動能力……”

……

誰的遭遇更慘，誰的故事講得最動情，誰就有機會拉到票，獲得貧困資格。

這樣的方式過於粗暴，對於貧困生來說，未免太傷自尊。除了這種方式，高校公示貧困生信息、限制貧困生攜帶筆電電腦或使用超過一定價格的手機的做法，更是讓一些本就自卑敏感的貧困生在大學期間過得難受壓抑。

好在越來越多的高校意識到此舉不妥，也在不斷完善貧困生鑒別工作。

大數據讓貧困生不再自證貧困

如何進行貧困資格認定才更科學呢？開篇說到的中國礦業大學利用一卡通消費大數據的方式並非國內首例。早在2017年中國科學技術大學（以下簡稱“中科大”）就因為“隱形資助”火了一次。

中科大的隱形資助項目起源於一位校園一卡通消費非常低的女同學，她的家庭經濟條件較差但並未被學校認定為經濟困難。所以學校希望基於學生消費數據分析更準確地找出經濟拮據的學生，給予他們更快速直接的幫扶。

一套獨特的算法因此被開發出來，用以篩選消費水準特別低、需要幫助的學生。

學校首先會對一卡通中心獲取的學生食堂消費的數據進行統計，分析多類學生每月平均消費次數和平均每餐消費額度，然後分析同樣消費次數下的所有同學的平均每餐消費額。在前兩步的基礎上，綜合得出一條當月學校一卡通平均消費曲線和一條預警消費曲線，低於預警消費曲線的學生就會被納入資助考慮範圍。最後跟貧困生數據庫進行比對，在數據庫內的，基本可以確定資助對象；不在數據庫內的，由班主任老師進行調查，判斷是否符合經濟困難和“隱形資助”的標準。

中科大的貧困生隱形資助工作模型示意圖

還有西安電子科技大學，資助中心聯合校內多個部門，對本科、預科學生2018年全年在餐廳刷一卡通消費的18.73萬條數據進行分析。分析內容包括學生在餐廳刷卡消費的人數和頻次、平均消費水準、每餐消費金額遠低於平均水準的學生情況、重點關注家庭經濟困難學生群體的消費情況等。

綜合考慮學生在餐廳就餐的次數、少數民族學生消費差異等影響因素，向消費遠低於全校平均水準的203名家庭經濟困難學生發放2019春季學期用餐補貼，一次性將720元直接打入學生一卡通。

另外，南京理工大學、成都電子科技大學也通過食堂大數據對貧困生進行類似幫扶，這樣的做法既照顧了隱私，又兼顧了公平。學校積極承擔責任，努力找出真正需要幫助的群體，而不是將球踢給貧困生，讓其自證貧困，值得點讚。

精準幫扶值得借鑒

事實上，國外高校在貧困生鑒別上也有一些經驗。以往，國外一些高校會采取調查問卷及徵收家庭稅單等方式調查幫扶對象，但這些方法存在一定偏差。近年來，國外一些高校借助大數據進行預測分析，並在早期采取積極的谘詢乾預措施，取得了不少成效。這些做法或許也值得國內高校借鑒。

得克薩斯大學奧斯汀分校是其中一所帶頭高校。該校通過系統預測分析的方式來辨別可能需要幫助的大學新生。算法獲得了十多年來數萬名學生的歷史數據，建立起學生學業完成狀況的模型。該模型依據14項地域及學術因素進行測量，如居住狀況、父母收入、高中成績等。

這樣做幫助學校識別出需要額外學術支持，並能從特定支持計劃中獲益最多的學生。2013—2014學年，得克薩斯大學奧斯汀分校啟動了一項提供獎學金和體驗式學習的項目。該項目使用預測分析，識別有學術和經濟需求的學生，並幫助他們培養領導技能。學生在日常進行學術發展的同時，還有機會參與社區服務、研討會及校外實習。

分析結果還可以用來監控大學生的學業完成狀況。通過結合學生的背景數據及學業完成狀況，幫助學生進行課程探索以及分析所選課程可能對畢業、就業產生的影響。依據每個學生的“進度指示板”，學生顧問實時了解學生取得學位進度的確切百分比，為學生提供即時反饋，並及時向有問題的學生伸出援手。

通過這些大數據的預測及分析方式，得克薩斯大學奧斯汀分校學生學業按時完成率在四年內由51%提升至60.9%，在校學生的成績也有了顯著提升。目前，佐治亞州立大學及亞利桑那州立大學都采取了類似大數據分析措施，有效地提升了大學生的平均成績，縮短了其完成學業的時間，並節省了學生的學費，一定程度緩解了貧困生的經濟壓力。

結語

儘管貧困生資格認定方面困難重重，但國內高校一直在逐漸完善貧困生資助體系。不管是獎助學金、助學貸款、勤工助學、特殊困難補助等資助，還是現在利用大數據找到真正需要幫助的群體的做法，都讓無數寒門學子受益，我們也期待看到更多國內高校推行這樣的做法。

本文綜合整理自麥可思研究、西安電子科技大學新聞網、中國礦業大學官微、有間大學等。