安徽大学大数据精准资助提升学生满意度

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，学生资助工作满意度高达97.3%，满意度比以往有较大提升。

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’，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。

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消费情况、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，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，按照学生“就学经济压力指数值”分配助学金指标，打破原先“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。 记者 王磊