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在大数据时代，各行各业都被大数据时代的颠覆性特质不断地冲击和挑战，本文立足于这一时代背景，将大数据思维融入高校学生资助工作中，充分利用大数据在分析和应用方面的优势，将大数据与学生管理系统、高校学生资助工作紧密结合，全面跟踪每一个家庭经济困难学生的成长成才情况，创新高校学生资助模式，实现高校贫困学生认定精准化、资助分层化、资助专业化为特征的精准资助。
一、建立高校学生精准资助模式的基本前提是进行资助需求测评
“精准资助”首先必须科学把握学生的“需”。习总书记强调扶贫开发要“做到对症下药、精准滴灌、靶向治疗”。“对症”、“精准”、“靶向”都是在强调要精准把握人民群众的资助需求。具体到高校学生资助中主要涉及两个关键问题。
（一）家庭经济困难学生认定问题，这是资助需求测评的核心，也是当前资助工作面临的瓶颈性难题。要做好资助工作，首先必须解决家庭经济困难学生认定问题，特别是当前，高校家庭经济困难学生群体迅速扩大，国家和学校的资助力度也迅速加大，怎样确保两者及时有效匹配，对家庭经济困难学生认定工作提出了更高要求。而基于大数据建设高校家庭经济困难学生认定系统已经逐渐普及并被接受，这钟量化指标系统不仅能够提高认定的准确率，而且能够通过大数据库的建立，及时掌握学生情况，便于学生管理和教育。例如，高校可以通过互联网搭建开发适合学校实际情况的学生家庭经济情况认定系统，设定诸级指标，包括家庭所在地、家庭人员工作情况、家庭收入情况、家庭人员受教育情况、学生本人健康状况、家庭成员健康状况、家庭遭受自然灾害状况及家庭遭受突发意外状况等并逐个对指标进行评分，把以往定性化的认定改为为定量化认定，用数据说话。此外，还可以利用校园一卡通系统，每月对这些学生在校的消费信息数据进行搜集跟踪，对存在异常消费（每月消费少于400元或消费突然增加的情况）家庭经济困难学生进行电话、电脑访问留言、面谈、走访等方式了解学生家庭或个人动态变化，进行个性化资助，这些都是大数据在高校资助工作中积极作用，但是也不能忽略信息泄露所带来的弊端，因此对搜集好的数据除了分析、应用之外，还应当注意数据的保密性问题。
（二）由“经济资助”转变为“按需资助”，注意全面、动态地把握学生的多样化需求。家庭经济困难学生大部分来自经济欠发达地区，受家庭经济条件、教育资源和成长环境等多方面因素的制约，大部分困难学生综合素质水平偏低，职业发展能力不足，就业竞争力不强，因此，大部分困难学生都希望能在大学阶段逐步提升自己的综合素质，增强自身的可持续发展潜力，但是大学中的通识教育课程较少，特别是在专科院校，不能满足家庭经济困难学生的多样化需求。在这样的现实情况下，我们应当以大数据为导向对高校家庭经济困难学生的需求进行分析，从而有针对性地对学生进行综合素质培养，提升贫困学生素质，实现高校学生资助由基本保障型向发展型资助的转变。素质培养分为“普适性”和“专项性”两部分。普适性素质培养，是通过聘请校内老师或校外行业精英、作为授课导师，着重开展礼仪、演说能力、办公软件、公文写作、行政管理、英语口语、积极心理、职业素质提升、团队体验式实训等内容的素质培养，贯穿大学全学程，全面提升家庭经济困难学生综合素质，促进家庭经济困难学生全面发展。专项性素质培养则是与企业或行业协会深度合作，以企业或行业协会为主导，开展家庭经济困难学生职业素养、职业发展能力等专项拓展训练。而为了加强素质培养的效果，我们也可以通过大数据将学生所有的信息进行归纳整理分析，学生的行为、习惯、喜好均被量化，授课老师就能以数据为导向替学生提供个人化的推荐、建议等，因材施教，提高素质培养的实效。
二、高校学生精准资助模式以“分层助学”作为基本模式
高校学生精准资助是建立在“按需资助”的基础之上，因此以分层助学模式为精准资助的基本模式。分层助学模式是通过大数据对高校家庭经济困难学生的学习情况、生活消费情况、贷款情况、家庭情况、参加社团情况、志愿服务情况等方面进行综合分析评价的基础上，以满足家庭经济困难学生多样化需求为主要目的，由低到高分为三个不同层次需求的模式。
（一）基本需求的层次，即要确保家庭经济困难学生在学习和生活上有基本的保障。这是面向全体家庭经济困难学生的，其基本目标是“实现家庭经济困难学生资助全覆盖”。在这个层面上需要足够的资金投入，主要通过国家助学金、国家助学贷款等予以解决。就目前情况而言，应该说已经基本解决了最低需求的问题。
（二）求知需求的层次，即通过资助工作促进学生德才兼备、全面发展。习总书记曾强调：坚持精准扶贫“要帮助贫困地区群众提高身体素质、文化素质、就业能力，努力阻止因病致贫、因病返贫，打开孩子们通过学习成长、青壮年通过多渠道就业改变命运的扎实通道，坚决阻止贫困现象代际传递。” 这一重要思想就是在强调资助要与育人有机融合。这就要求我们在资助项目的设计、资助资源的预算分配上进行结构调整，避免“平均分配”、“轮流受助”现象的发生，总体原则应当坚持增加激励性资助项目，减少无偿资助，让家庭经济困难学生通过勤工助学等个人的努力获得助学金，促进学生学业发展和能力提升，同时，还要培养好受助学生的诚信意识、感恩意识，让广大受助学生有感激之情、感恩之心和社会责任感。
（三）追求卓越的层次，即通过资助工作将一部分优秀的家庭经济困难学生培养成为拔尖创新人才。培养拔尖创新人才是世界高等教育发展的整体趋势，是国家“大众创业，万众创新”战略部署的必然要求，也是高校学生资助工作的重要价值所在。有些高校就设立了创业助学金项目，支持家庭经济困难学生创新创业，这是资助工作大有可为的空间。
三、建立高校学生精准资助模式的基本保障是资助工作的专业化
专业化的资助工作有三个主要方面。
（一）专业化的队伍。要建立独立建制的学生资助工作机构，提供充足的经费保障，配备数量充足、专兼结合、结构合理的专业化人员，加大对大数据人才培养的力度，内部挖潜，设立大数据人才培养课堂，为高校学生精准资助夯实人才基础。
（二）专业化的研究。要把资助工作当成一门学问，从学生资助的基本原理、科学方法和国际比较等方面进行专业研究与探索，大量借鉴、吸收大数据研究成果推动高校学生精准资助的落实。
（三）专业化的平台。就是运用大数据、互联网等理论和技术构建学生资助工作的信息化平台，通过搜集大量的学生和资助信息为基础，加强学生资助信息化建设，提升资助工作的效率。
总而言之，在大数据时代，高校资助工作者只有立足大数据，不断创新高校资助模式，建立以认定精准化、资助分层化、资助专业化为特征的精准资助模式，才能真正实现高校资助工作的精准化。
（作者单位为长沙民政职业技术学院）
一、建立高校学生精准资助模式的基本前提是进行资助需求测评
“精准资助”首先必须科学把握学生的“需”。习总书记强调扶贫开发要“做到对症下药、精准滴灌、靶向治疗”。“对症”、“精准”、“靶向”都是在强调要精准把握人民群众的资助需求。具体到高校学生资助中主要涉及两个关键问题。
（一）家庭经济困难学生认定问题，这是资助需求测评的核心，也是当前资助工作面临的瓶颈性难题。要做好资助工作，首先必须解决家庭经济困难学生认定问题，特别是当前，高校家庭经济困难学生群体迅速扩大，国家和学校的资助力度也迅速加大，怎样确保两者及时有效匹配，对家庭经济困难学生认定工作提出了更高要求。而基于大数据建设高校家庭经济困难学生认定系统已经逐渐普及并被接受，这钟量化指标系统不仅能够提高认定的准确率，而且能够通过大数据库的建立，及时掌握学生情况，便于学生管理和教育。例如，高校可以通过互联网搭建开发适合学校实际情况的学生家庭经济情况认定系统，设定诸级指标，包括家庭所在地、家庭人员工作情况、家庭收入情况、家庭人员受教育情况、学生本人健康状况、家庭成员健康状况、家庭遭受自然灾害状况及家庭遭受突发意外状况等并逐个对指标进行评分，把以往定性化的认定改为为定量化认定，用数据说话。此外，还可以利用校园一卡通系统，每月对这些学生在校的消费信息数据进行搜集跟踪，对存在异常消费（每月消费少于400元或消费突然增加的情况）家庭经济困难学生进行电话、电脑访问留言、面谈、走访等方式了解学生家庭或个人动态变化，进行个性化资助，这些都是大数据在高校资助工作中积极作用，但是也不能忽略信息泄露所带来的弊端，因此对搜集好的数据除了分析、应用之外，还应当注意数据的保密性问题。
（二）由“经济资助”转变为“按需资助”，注意全面、动态地把握学生的多样化需求。家庭经济困难学生大部分来自经济欠发达地区，受家庭经济条件、教育资源和成长环境等多方面因素的制约，大部分困难学生综合素质水平偏低，职业发展能力不足，就业竞争力不强，因此，大部分困难学生都希望能在大学阶段逐步提升自己的综合素质，增强自身的可持续发展潜力，但是大学中的通识教育课程较少，特别是在专科院校，不能满足家庭经济困难学生的多样化需求。在这样的现实情况下，我们应当以大数据为导向对高校家庭经济困难学生的需求进行分析，从而有针对性地对学生进行综合素质培养，提升贫困学生素质，实现高校学生资助由基本保障型向发展型资助的转变。素质培养分为“普适性”和“专项性”两部分。普适性素质培养，是通过聘请校内老师或校外行业精英、作为授课导师，着重开展礼仪、演说能力、办公软件、公文写作、行政管理、英语口语、积极心理、职业素质提升、团队体验式实训等内容的素质培养，贯穿大学全学程，全面提升家庭经济困难学生综合素质，促进家庭经济困难学生全面发展。专项性素质培养则是与企业或行业协会深度合作，以企业或行业协会为主导，开展家庭经济困难学生职业素养、职业发展能力等专项拓展训练。而为了加强素质培养的效果，我们也可以通过大数据将学生所有的信息进行归纳整理分析，学生的行为、习惯、喜好均被量化，授课老师就能以数据为导向替学生提供个人化的推荐、建议等，因材施教，提高素质培养的实效。
二、高校学生精准资助模式以“分层助学”作为基本模式
高校学生精准资助是建立在“按需资助”的基础之上，因此以分层助学模式为精准资助的基本模式。分层助学模式是通过大数据对高校家庭经济困难学生的学习情况、生活消费情况、贷款情况、家庭情况、参加社团情况、志愿服务情况等方面进行综合分析评价的基础上，以满足家庭经济困难学生多样化需求为主要目的，由低到高分为三个不同层次需求的模式。
（一）基本需求的层次，即要确保家庭经济困难学生在学习和生活上有基本的保障。这是面向全体家庭经济困难学生的，其基本目标是“实现家庭经济困难学生资助全覆盖”。在这个层面上需要足够的资金投入，主要通过国家助学金、国家助学贷款等予以解决。就目前情况而言，应该说已经基本解决了最低需求的问题。
（二）求知需求的层次，即通过资助工作促进学生德才兼备、全面发展。习总书记曾强调：坚持精准扶贫“要帮助贫困地区群众提高身体素质、文化素质、就业能力，努力阻止因病致贫、因病返贫，打开孩子们通过学习成长、青壮年通过多渠道就业改变命运的扎实通道，坚决阻止贫困现象代际传递。” 这一重要思想就是在强调资助要与育人有机融合。这就要求我们在资助项目的设计、资助资源的预算分配上进行结构调整，避免“平均分配”、“轮流受助”现象的发生，总体原则应当坚持增加激励性资助项目，减少无偿资助，让家庭经济困难学生通过勤工助学等个人的努力获得助学金，促进学生学业发展和能力提升，同时，还要培养好受助学生的诚信意识、感恩意识，让广大受助学生有感激之情、感恩之心和社会责任感。
（三）追求卓越的层次，即通过资助工作将一部分优秀的家庭经济困难学生培养成为拔尖创新人才。培养拔尖创新人才是世界高等教育发展的整体趋势，是国家“大众创业，万众创新”战略部署的必然要求，也是高校学生资助工作的重要价值所在。有些高校就设立了创业助学金项目，支持家庭经济困难学生创新创业，这是资助工作大有可为的空间。
三、建立高校学生精准资助模式的基本保障是资助工作的专业化
专业化的资助工作有三个主要方面。
（一）专业化的队伍。要建立独立建制的学生资助工作机构，提供充足的经费保障，配备数量充足、专兼结合、结构合理的专业化人员，加大对大数据人才培养的力度，内部挖潜，设立大数据人才培养课堂，为高校学生精准资助夯实人才基础。
（二）专业化的研究。要把资助工作当成一门学问，从学生资助的基本原理、科学方法和国际比较等方面进行专业研究与探索，大量借鉴、吸收大数据研究成果推动高校学生精准资助的落实。
（三）专业化的平台。就是运用大数据、互联网等理论和技术构建学生资助工作的信息化平台，通过搜集大量的学生和资助信息为基础，加强学生资助信息化建设，提升资助工作的效率。
总而言之，在大数据时代，高校资助工作者只有立足大数据，不断创新高校资助模式，建立以认定精准化、资助分层化、资助专业化为特征的精准资助模式，才能真正实现高校资助工作的精准化。
（作者单位为长沙民政职业技术学院）