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内容摘要：高校学生资助工作的敏感性极高，是高校践行中央助力贫困大学生顺利完成学业的重要一环，而且，随着大众创业、万众创新局面的建立，使得高校学生资助工作职能发生了显著变化，即由过去单纯开展扶贫帮扶资助，扩展到兼具扶贫帮扶和创业帮扶中来。本文对大数据时代高校学生资助的工作策略进行了探讨。
关键词：大数据 高校 学生资助 辅导员负责制 微信平台
2013年开启了大数据时代，当前高校在开展学生资助工作时需要充分利用大数据技术，从而来增强学生资助工作开展的精准性。学生资助工作的敏感性极高，并且是高校践行中央助力贫困大学生顺利完成学业的重要一环。随着大众创业、万众创新局面的建立，高校学生资助的工作职能发生了显著变化，由过去单纯开展扶贫帮扶资助，扩展到兼具扶贫帮扶和创业帮扶，对于后者的学生资助也自然能够推动前者学生资助的开展。那么，在大数据时代如何发挥大数据技术的应用价值呢？高校信息化管理平台的建立，为发挥大数据的应用价值提供了现实载体，同时，以电子货币为手段的校园消费行为，也为大数据的应用提供了技术载体。
一.大数据时代构建工作策略的分析框架
（一）学生资助工作事前控制的工作策略
在大数据时代需要做到学生精准资助，那么这就需要对在校大学生实施精准定位和精准筛选。基于现行的贫困帮扶资助运作流程，其首选由在校大学生提交申请，然后再分班级、系别进行初选与筛选。随着大数据技术的应用，在校大学生可以直接在线提交申请，这样就能降低传统资助工作中的成本。与此同时，能够有效降低班级辅导员、班主任的工作强度，还能够在校方对汇集的申请数据进行比对并给予分析和排序。
（二）学生资助工作事中控制的工作策略
高校学生资助工作周期性地开展着，所以事中控制的重点在于对受助学生的现实经济行为进行跟踪考察，以及随着资助工作职能的拓展，对具有资助的创业项目进行跟踪调查。所有这些工作的开展，都归功于校园信息化平台和消费电子化成果的取得，特别是对于受助学生现实经济行为的跟踪考察，通过对其校园消费数据进行统计分析，再将分析结果与本校资助政策进行对比，便能及时把握受助学生的经济状况变化程度，进而优化资助资源的配置。
（三）学生资助工作事后控制的工作策略
高校学生资助工作极为敏感，若是有失公平、公正，将会影响到该项工作的执行效力，甚至会对高校产生负面的社会舆论影响。基于形式要件为数据组合的大数据应用，仍会在学生资助工作中面临信息不对称的现象，关于这一点，在帮扶贫困学生创业中显得尤为明显。由于创业属于市场导向，而这已超出了高校各部门的知识和预测能力范围。因此，事后控制的主要内容在于建立申诉通道及开放性的帮扶评价体系。
二.学生资助工作中的原则导向
（一）制度管理原则
尽管已经步入到了大数据时代，但这并不意味着高校在学生资助工作开展中，已经将大数据技术与现有的组织架构进行了有机融合。因此，为了降低高校大数据分析中物力和人力等诸多因素的短板，这里需要建立制度化管理原则，从而防止海量学生数据所导致的，因参数设计不当而形成的顾此失彼现象的出现。
（二）权变管理原则
权变管理理论的主要内容为，随外生变量的改变，而动态调整自身的管理策略。事实上，随着我国成为全球第二大经济体，对于贫困的内涵理解已经发生了显著变化。或许，当前最为急需的是对贫困生创业帮扶的资助。这就要求，在开展大数据分析中应合理拓展数据结构，逐步将与创业资助相关联的数据纳入到数据库中。
（三）技术辅助原则
大数据分析技术固然能够提升高校在开展学生资助工作时的精准度，但却不能完全抛开传统模式中的宝贵经验和风气，其中一项便是调查。部分贫困大学生受制于自己的面子观和自尊心使然，有时会非理性地放弃资助申请机会。这不仅将弱化大数据分析的科学性，还为诸如“校园贷”等非法借贷活动创造空间。因此，大数据技术只能起辅助作用。
（四）信息交互原则
贫困大学生对于自己能否顺利获得资助的问题十分关切，而在高校组织生态环境下，贫困大学生往往胆怯于与有关部门的工作人员进行线下沟通，也难以准确识别有关部门的职能。这样一来，必然会使学生资助工作面临信息不对称的现象，因此，这里需要依托微信、QQ这些公共即时通讯平台，搭建起线上信息交互通道。
三.高校学生资助的工作策略
（一）科学界定大数据技术的职能边界
高校学生资助工作一般由校党委牵头，并由学工处、教务处、院系等中层部门协作实施。为了遵循大数据分析的技术辅助原则，上述三个主要职能部门需要对大数据技术的职能边界进行界定。界定的切入点应从本校在应用大数据技术的比较优势和比较劣势，以及大数据分析与传统工作之间的契合等环节来设置。由于大数据技术本身基于计算机信息化系统而存在，所以还需要将计算机教学院系纳入到职能边界会商中来。
（二）建立前置进入门槛进行学生筛选
为了降低初期使用大数据技术的难度，现阶段需要建立前置性的进入门槛，即首先对网上提交贫困帮扶申请的学生进行资格审查。由于高校都开通了绿色通道，所以可以将走绿色通道进入高校学习的学生作为帮扶主体，而这里学生的数据信息是清晰的。同时，不排除进入大学后部分学生家庭出现变故，所以在对大二年级的贫困生筛选中需要增设在线申诉通道，进而依托线下辅导员岗位制度，来对这部分大学生的具体情况进行核实。
（三）根据不同年级的资助需要优化数据
随着社会经济环境的显著变化，当前在帮扶贫困生的做法上也应进行调整，即重视他们对自主创业的需求。目前，高校大学生创业项目主要涉及校园包裹配送、农家乡村电商等领域。因此，这就要求在对学生网上申请资助的条款信息进行优化和拓展。为了保障大学生资助工作做到精准发力，就需要根据不同年级的具体情形进行数据结构优化。實践表明，针对大一年级的学生应该主要以贫困帮扶为主，针对大二至毕业班的学生则可以增设创业项目资助。
关键词：大数据 高校 学生资助 辅导员负责制 微信平台
2013年开启了大数据时代，当前高校在开展学生资助工作时需要充分利用大数据技术，从而来增强学生资助工作开展的精准性。学生资助工作的敏感性极高，并且是高校践行中央助力贫困大学生顺利完成学业的重要一环。随着大众创业、万众创新局面的建立，高校学生资助的工作职能发生了显著变化，由过去单纯开展扶贫帮扶资助，扩展到兼具扶贫帮扶和创业帮扶，对于后者的学生资助也自然能够推动前者学生资助的开展。那么，在大数据时代如何发挥大数据技术的应用价值呢？高校信息化管理平台的建立，为发挥大数据的应用价值提供了现实载体，同时，以电子货币为手段的校园消费行为，也为大数据的应用提供了技术载体。
一.大数据时代构建工作策略的分析框架
（一）学生资助工作事前控制的工作策略
在大数据时代需要做到学生精准资助，那么这就需要对在校大学生实施精准定位和精准筛选。基于现行的贫困帮扶资助运作流程，其首选由在校大学生提交申请，然后再分班级、系别进行初选与筛选。随着大数据技术的应用，在校大学生可以直接在线提交申请，这样就能降低传统资助工作中的成本。与此同时，能够有效降低班级辅导员、班主任的工作强度，还能够在校方对汇集的申请数据进行比对并给予分析和排序。
（二）学生资助工作事中控制的工作策略
高校学生资助工作周期性地开展着，所以事中控制的重点在于对受助学生的现实经济行为进行跟踪考察，以及随着资助工作职能的拓展，对具有资助的创业项目进行跟踪调查。所有这些工作的开展，都归功于校园信息化平台和消费电子化成果的取得，特别是对于受助学生现实经济行为的跟踪考察，通过对其校园消费数据进行统计分析，再将分析结果与本校资助政策进行对比，便能及时把握受助学生的经济状况变化程度，进而优化资助资源的配置。
（三）学生资助工作事后控制的工作策略
高校学生资助工作极为敏感，若是有失公平、公正，将会影响到该项工作的执行效力，甚至会对高校产生负面的社会舆论影响。基于形式要件为数据组合的大数据应用，仍会在学生资助工作中面临信息不对称的现象，关于这一点，在帮扶贫困学生创业中显得尤为明显。由于创业属于市场导向，而这已超出了高校各部门的知识和预测能力范围。因此，事后控制的主要内容在于建立申诉通道及开放性的帮扶评价体系。
二.学生资助工作中的原则导向
（一）制度管理原则
尽管已经步入到了大数据时代，但这并不意味着高校在学生资助工作开展中，已经将大数据技术与现有的组织架构进行了有机融合。因此，为了降低高校大数据分析中物力和人力等诸多因素的短板，这里需要建立制度化管理原则，从而防止海量学生数据所导致的，因参数设计不当而形成的顾此失彼现象的出现。
（二）权变管理原则
权变管理理论的主要内容为，随外生变量的改变，而动态调整自身的管理策略。事实上，随着我国成为全球第二大经济体，对于贫困的内涵理解已经发生了显著变化。或许，当前最为急需的是对贫困生创业帮扶的资助。这就要求，在开展大数据分析中应合理拓展数据结构，逐步将与创业资助相关联的数据纳入到数据库中。
（三）技术辅助原则
大数据分析技术固然能够提升高校在开展学生资助工作时的精准度，但却不能完全抛开传统模式中的宝贵经验和风气，其中一项便是调查。部分贫困大学生受制于自己的面子观和自尊心使然，有时会非理性地放弃资助申请机会。这不仅将弱化大数据分析的科学性，还为诸如“校园贷”等非法借贷活动创造空间。因此，大数据技术只能起辅助作用。
（四）信息交互原则
贫困大学生对于自己能否顺利获得资助的问题十分关切，而在高校组织生态环境下，贫困大学生往往胆怯于与有关部门的工作人员进行线下沟通，也难以准确识别有关部门的职能。这样一来，必然会使学生资助工作面临信息不对称的现象，因此，这里需要依托微信、QQ这些公共即时通讯平台，搭建起线上信息交互通道。
三.高校学生资助的工作策略
（一）科学界定大数据技术的职能边界
高校学生资助工作一般由校党委牵头，并由学工处、教务处、院系等中层部门协作实施。为了遵循大数据分析的技术辅助原则，上述三个主要职能部门需要对大数据技术的职能边界进行界定。界定的切入点应从本校在应用大数据技术的比较优势和比较劣势，以及大数据分析与传统工作之间的契合等环节来设置。由于大数据技术本身基于计算机信息化系统而存在，所以还需要将计算机教学院系纳入到职能边界会商中来。
（二）建立前置进入门槛进行学生筛选
为了降低初期使用大数据技术的难度，现阶段需要建立前置性的进入门槛，即首先对网上提交贫困帮扶申请的学生进行资格审查。由于高校都开通了绿色通道，所以可以将走绿色通道进入高校学习的学生作为帮扶主体，而这里学生的数据信息是清晰的。同时，不排除进入大学后部分学生家庭出现变故，所以在对大二年级的贫困生筛选中需要增设在线申诉通道，进而依托线下辅导员岗位制度，来对这部分大学生的具体情况进行核实。
（三）根据不同年级的资助需要优化数据
随着社会经济环境的显著变化，当前在帮扶贫困生的做法上也应进行调整，即重视他们对自主创业的需求。目前，高校大学生创业项目主要涉及校园包裹配送、农家乡村电商等领域。因此，这就要求在对学生网上申请资助的条款信息进行优化和拓展。为了保障大学生资助工作做到精准发力，就需要根据不同年级的具体情形进行数据结构优化。實践表明，针对大一年级的学生应该主要以贫困帮扶为主，针对大二至毕业班的学生则可以增设创业项目资助。