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摘 要：近年来，教育脱贫攻坚引起了越来越多的人的重视，特别是在2020年这个“十三五”规划的收官之年。在教育脱贫这一重大举措中，重要的一点是如何做到精准脱贫，而在高校中精准扶贫还存在一系列问题。研究发现，在今天这样一个信息化的時代，高校在扶贫、育人工作中还存在一些不足，如高校扶贫精准度不够、缺乏扶贫信息动态跟踪、育人功能发挥较少等。在此基础上从大数据的视角尝试提出相应的对策，以期促进高校内的教育脱贫攻坚及教育公平。
关键词：高校;精准扶贫;育人;大数据
中图分类号：G647 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2021）18-0081-03
一、高校精准扶贫引入大数据的意义
从目前而看，我国高校精准扶贫主要工作包括三个方面：一是精准识别，学校采取有效的程序识别帮扶学生对象;二是精准帮扶，高校学生部门采取有针对性扶持措施，确保帮扶的效果;三是精准管理，利用现代信息技术监测学生资助工作过程及取得的效果，并以此为依据对各项扶贫工作进行考核。教育脱贫攻坚“十三五”规划有部分内容就提到，教育扶贫特别是针对高等教育的扶贫，有利于阻断贫困代际传递，它能在根本上帮助学生所在的家庭改善贫困现状，并且让这部分学生群体得到真正的发展。所以说，高校精准资助在高等教育扶贫举措中具有基础性的意义。能否真正产生高校教育扶贫实效，获得被资助贫困生的准确信息显得尤为重要，精准是扶贫的首要工作。
大数据技术是信息革命的主要成果之一，对于信息的采集和分析有着非常明显的优势。如果在高校学生资助工作中引入大数据，可使学校精准资助管理工作更趋于规范化、动态化、科学化，利用现代信息技术手段构建起的资助体系有利于将学校资助事务变得越发精准务实，让经济困难学生真正受益。“互联网+”为高校的资助育人工作提供了新方法，开辟了新途径。目前，高校的精准资助育人工作还存在较多的问题，如资助管理工作开展不流畅，资助育人成果不明显，对经济困难学生心理关注度不强等。而高校准确做好贫困学生的帮扶工作具有重要意义，它能为家庭经济困难的学生减轻学习生活负担，关注到自我提升，能为实现教育脱贫，阻断贫困的代级传递向上助力。因此，大数据视域下高校精准资助模式构建显得尤为重要，将大数据融入高校精准扶贫工作中，就相当于给出行的车辆装上了GPS，能够精准导航定位。加强高校在扶贫过程中的客观性和公平性，用数据和事实说话，能够切实保障真正家庭经济困难的学生得到资助。因此，大数据时代背景下，研究高校资助和育人工作以及实施路径具有重要意义。本文在分析高校实施精准扶贫现状的基础上，指出工作中存在的问题，并提出几点建议，以期促进高校内的教育脱贫攻坚及教育公平。
二、高校利用大数据实施精准扶贫的现状分析
（一）对有关高校资助扶贫的现状考察
1.从学生群体上看。家庭经济困难的学生是高校资助帮扶的主要对象，新的学生群体对高校资助育人工作提出了新挑战。学生群体之新在于刚刚步入校园的大学生，他们大多为2000年以后出生的孩子，这些学生擅长利用各种网络平台获取新知识、接触新事物，属于互联网的一代。传统的学生申请资助，学校审核批准的方式，可能在帮助真正有需要的学生方面，成效有待考察，新时代用新方法，“互联网+”为高校资助育人工作提供了新途径。
2.从教育政策上看。国家对贫困学生一直予以高度重视。2016年，《教育脱贫攻坚“十三五”规划》强调要准确把握不同地区、不同群体教育需求，分类制定教育脱贫举措，找准教育脱贫实施路径，推动教育脱贫政策精准实施、脱贫资金精准投放。十九大报告中也对教育资助工作做了重要指示，指出要“坚持精准扶贫、精准脱贫”。精准是扶贫工作的基本要求，也是学生资助工作的基本要求。精准资助，需要做到资助对象精准、资助标准精准、资金发放精准。自2007年，国家建立起高校多元混合资助政策体系。教育部部长陈宝生在2018年3月1日的讲话中提出，要进一步加强学生资助工作，他认为学生资助是一项重要的保民生、暖民心工程，关系到社会公平。
3.从大数据视角上看。大数据时代的到来，为高校资助管理提供了全新的方法。网络信息跟踪管理，可使教育精准扶贫机制具有精准性、有效性、智能型、反馈性的特征。大数据技术的引入，增加了高校在资助困难学生上的精准度和规范性，网络信息整合让学生在校情况成为动态变化形式。运用现代信息技术建构新型高校资助体系，能够使贫困生精准资助工作落实得更加到位，有利于实现扶贫工作的人性化与人本化。
（二）大数据背景下高校的资助方式
全国各类高校已经基本构建以“奖、贷、助、补、减”为主的多元化学生资助政策体系。经过网络查找各校官网发现，高校学生事务中关于学生资助的事项部分是在学生工作处进行，有些学校还设有专门的部门，即学生资助管理中心，专门为经济困难学生提供帮助。在认定工作上，高校学生资助中心工作人员在对家庭经济困难学生认定过程中会综合考虑：学生自主申请、家庭收入情况、学费缴纳、生源地经济情况、学生在校勤工助学情况等因素。学生被认定为困难生后个人信息就会被录入学校对应的资助系统，学校会根据学生的综合信息通过学校网络平台将学生分为若干个贫困等级，定期自动将助学金、助学贷款等汇入困难生银行卡内。此外，高校还会给困难生提供勤工俭学岗位，尽力解决学生生活费问题。在平台合作上主要以学生工作系统或资助管理系统，财务系统为主，大数据网络平台起到数据收集、应用、传递的作用。
三、大数据背景下高校精准扶贫存在的问题
（一）资助对象的准确度有待提升
高校相对于小学、初中、高中学校来说具有特殊性，学校辅导员管理的班级多、人员数量大，所以无法掌握每个学生过去的准确信息，学校数据网络平台只能在学生入学后收集学生的基本情况。高校无法通过大数据对学生的经济状况自动准确评定，与学生入学前学校间的信息也缺乏交换流动，大部分还是依靠传统的学生申请的方式，结合生源地给学生出具的贫困证明。与此同时，高校资助对象的确定缺乏前期对贫困学生的详细调查和了解，学生家庭贫困情况未必属实，还存在部分学生弄虚作假，为了获取更多的生活费冒充贫困生，提供虚假资料的情况，使真正的困难学生可能因为性格内向不愿意申请，或者有申请资助意愿而名额不足，最终不能获得资助。 （二）缺乏大数据动态监管
高校在困难生认定工作结束后，一般就会实施学生资助的固定流程，处理贫困生信息，最终发放补助或是提供其他帮助。高校除了提醒资助管理系统中学生定期提交申请表格、助学资金发放消息、资助事项通知等内容，几乎不会再应用大数据对经济困难学生进行后期的动态监督。在网络信息利用上，学校可以掌握学生大致的校园卡、银行卡消费金额情况，也可以跟踪学生的图书馆入馆率等。但是这些动态化的信息并没有被学生工作处充分利用，作为经济困难学生的动态监督依据。大数据动态监管有利于学校时刻掌握学生在大学期间中的贫困程度变化，也能及时对学生突发致贫情况做出反应并给予援助，否则是无法良好发挥资助管理对其帮扶作用的。目前，高校在资助方面正是缺乏优化困难学生数据的采集、跟踪、监管、整合意识，尚未利用大数据形成精准资助动态监督及评估反馈体系，让大数据在贫困学生群体中间流动滞缓。
（三）资助形式刻板单一
高校在给予学生帮助时，往往都是按照一个标准将学生分类，以此决定学生助学金或助学贷款等级与金额，并且评定标准每年都是大同小异，变化不大。在资助过程中，学校未能考虑到地区差异因素，不同地区的困难家庭经济收入与开支水平都是不同的。比如在一些经济相对发达地区的贫困生，父母收入与其他地方相比可能还不构成生存负担，但在他们所在城市就会处于底层状态，这些学生在学习生活中就会遇到经济问题。学校往往不能结合不同生源地经济状况来分层指定认定、审核、评估标准，缺乏科学性与合理性。此外，资助过多集中于“生理需求”的帮助上，对贫困生的多样化资助需求难以把握，未能立足于学生个体需求将资助与育人融合起来，只是简单地给予经济扶持，很少借助网络的方式解决这一问题。单一的资助模式，导致高校资助的工作形式缺乏突破和创新，对于贫困生的育人工作也未达最优状态。
（四）大数据育人功能发挥有限
在育人的导向性功能的发挥过程上，高校层面尚未全面认识到其重要性，仅注重学生经济需求的满足和助学工作的完成上。而处于大学阶段的学生一般自身认知水平有限，生涯规划意识还有所欠缺，高校对于蕴含在奖助学金育人功能发挥过程中的感恩教育、诚信教育、自强精神没有予以充分重视，只是根据工作流程进行操作。现阶段，资助育人工作实施的方式简略，仅在校园资助平台上发布有关困难生教育、通知教师做好育人工作的公告，但实际执行时辅导员或是学生工作处的教师对学生精神上的教育较少，即使有，也是口头教育方式，教育深度和时长都不够，难以对学生意识产生深刻的影响，困难学生依靠资助平台的公告能获得到的思想教育是远远不够的，大数据网络在育人层面的作用发挥得还不够充分。
四、大数据视角下对高校精准扶贫育人的建议
（一）精准资助，及时帮扶
高校需要充分运用大数据信息服务技术平台，建立学生校内外关联大数据库，掌握学生多方面信息，并与学生入学前高中做好信息的传递承接工作，确保学生信息真实性。在获取学生充足的基本信息后，通过数据挖掘、数据分析，精确完成对贫困学生的认定，尽可能利用大数据，对不同地区的学生设置不同的贫困等级划分标准，保障资助公平性。认定工作完成后，在自主过程中还要随时进行监督，全方位、多层次搜集学生的消费流水数据，同时也要做好保密工作，尊重学生隐私，以此掌握学生在校消费状况，反推其经济状况和家庭的贫困情况，或是根据学生某一段时期的消费异常数据，及时发现有突发致贫现象的学生，从而有针对性地给学生给予帮助。若接受资助学生的数据超出预警范围，学校可以就此启动补充调查，以对其进行较为全面的核查，如发现套取资助，将及时停止资助，并对其采取处罚措施。
（二）依据育人目标，重视后期教育
精准资助固然重要，对资助育人工作也应给予高度重视。在信息化高速发展的今天，高校不仅可以通过课程、讲座、心理辅导的方式直接在线下培养经济困难学生的良好品质，通过教师与学生的沟通了解学生的需求层次，在鼓励中引导。高校还可运用大数据调查收集存储学生的心理需求，教师获取这些信息后在信息保密的基础上，可以有针对性地帮助学生。另外，在对贫困生精神品质的塑造上可以设置专门的网络课程、具有吸引力的小视频、校园宣传栏育人海报投屏等，内容要贴近学生学业、就业，可以是有关就业创业、学业生涯规划的方式方法，帮助经济困难的学生树立自信心，树立自我规划意识，减少这部分学生的自卑感，设定长短期目标。学校应全力营造资助育人的良好环境，加大网络宣传力度，打造资助育人平台，引领积极向上思想，丰富资助育人校园文化，培育优良品格。同时增强学生的安全保护意识，抵制社会诈骗性质的校园贷，通過校园正规渠道寻求帮助。
（三）实现部门设置专业化，完善资助工作
高校在条件允许的情况下应设置专门的部门，如资助管理中心，管理高校经济困难学生资助事务，用专业化的部门结构代替学生工作中心的资助学生事务。学校可建立贫困生自主管理体系，大数据运用常规化、系统化，明确分工，责任到人，让学生生活消费数据“上网”，并对教师进行定期技能培训。将教师在认定、动态监督、育人工作上做出的努力放进绩效考核中，以业务为推力让教师切实为弱势困难生提供帮助。坚持资助工作以人为本，做到真正以学生为中心，精准精确，为阻隔教育代际传递做出努力。
参考文献：
[1] 何婧.大数据在高校精准资助管理工作中的应用探讨[J].科教文汇（上旬刊），2019，（9）：25-26.
[2] 陈宝生.进一步加强学生资助工作[N].人民日报，2018-03-01.
[3] 李义波.新时代高校发展型资助育人工作体系探析[J].学校党建与思想教育，2019，（4）：68-70.
[4] 彭飞霞.基于大数据的高校精准扶贫机制建设[J].教育与职业，2016，（22）：15-18.
[5] 邵敏.高校家庭经济困难学生资助体系问题分析及对策研究[J].环渤海经济瞭望，2019，（7）：127
[6] 曲绍卫，汪英晖.高校大学生资助政策成效、问题及精准资助建议[J].当代教育科学，2017，（7）：89-92.
[7] 罗丽琳.大数据视域下高校精准资助模式构建研究[J].重庆大学学报：社会科学版，2018，（2）：197-204.
[8] 许艳.高校贫困生精准资助对策研究[D].咸阳：西北农林科技大学，2019.
[9] 欧嘉烟.高校家庭经济困难学生资助管理的问题与对策[D].福州：福建师范大学，2017.
[责任编辑 晓 群]
关键词：高校;精准扶贫;育人;大数据
中图分类号：G647 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2021）18-0081-03
一、高校精准扶贫引入大数据的意义
从目前而看，我国高校精准扶贫主要工作包括三个方面：一是精准识别，学校采取有效的程序识别帮扶学生对象;二是精准帮扶，高校学生部门采取有针对性扶持措施，确保帮扶的效果;三是精准管理，利用现代信息技术监测学生资助工作过程及取得的效果，并以此为依据对各项扶贫工作进行考核。教育脱贫攻坚“十三五”规划有部分内容就提到，教育扶贫特别是针对高等教育的扶贫，有利于阻断贫困代际传递，它能在根本上帮助学生所在的家庭改善贫困现状，并且让这部分学生群体得到真正的发展。所以说，高校精准资助在高等教育扶贫举措中具有基础性的意义。能否真正产生高校教育扶贫实效，获得被资助贫困生的准确信息显得尤为重要，精准是扶贫的首要工作。
大数据技术是信息革命的主要成果之一，对于信息的采集和分析有着非常明显的优势。如果在高校学生资助工作中引入大数据，可使学校精准资助管理工作更趋于规范化、动态化、科学化，利用现代信息技术手段构建起的资助体系有利于将学校资助事务变得越发精准务实，让经济困难学生真正受益。“互联网+”为高校的资助育人工作提供了新方法，开辟了新途径。目前，高校的精准资助育人工作还存在较多的问题，如资助管理工作开展不流畅，资助育人成果不明显，对经济困难学生心理关注度不强等。而高校准确做好贫困学生的帮扶工作具有重要意义，它能为家庭经济困难的学生减轻学习生活负担，关注到自我提升，能为实现教育脱贫，阻断贫困的代级传递向上助力。因此，大数据视域下高校精准资助模式构建显得尤为重要，将大数据融入高校精准扶贫工作中，就相当于给出行的车辆装上了GPS，能够精准导航定位。加强高校在扶贫过程中的客观性和公平性，用数据和事实说话，能够切实保障真正家庭经济困难的学生得到资助。因此，大数据时代背景下，研究高校资助和育人工作以及实施路径具有重要意义。本文在分析高校实施精准扶贫现状的基础上，指出工作中存在的问题，并提出几点建议，以期促进高校内的教育脱贫攻坚及教育公平。
二、高校利用大数据实施精准扶贫的现状分析
（一）对有关高校资助扶贫的现状考察
1.从学生群体上看。家庭经济困难的学生是高校资助帮扶的主要对象，新的学生群体对高校资助育人工作提出了新挑战。学生群体之新在于刚刚步入校园的大学生，他们大多为2000年以后出生的孩子，这些学生擅长利用各种网络平台获取新知识、接触新事物，属于互联网的一代。传统的学生申请资助，学校审核批准的方式，可能在帮助真正有需要的学生方面，成效有待考察，新时代用新方法，“互联网+”为高校资助育人工作提供了新途径。
2.从教育政策上看。国家对贫困学生一直予以高度重视。2016年，《教育脱贫攻坚“十三五”规划》强调要准确把握不同地区、不同群体教育需求，分类制定教育脱贫举措，找准教育脱贫实施路径，推动教育脱贫政策精准实施、脱贫资金精准投放。十九大报告中也对教育资助工作做了重要指示，指出要“坚持精准扶贫、精准脱贫”。精准是扶贫工作的基本要求，也是学生资助工作的基本要求。精准资助，需要做到资助对象精准、资助标准精准、资金发放精准。自2007年，国家建立起高校多元混合资助政策体系。教育部部长陈宝生在2018年3月1日的讲话中提出，要进一步加强学生资助工作，他认为学生资助是一项重要的保民生、暖民心工程，关系到社会公平。
3.从大数据视角上看。大数据时代的到来，为高校资助管理提供了全新的方法。网络信息跟踪管理，可使教育精准扶贫机制具有精准性、有效性、智能型、反馈性的特征。大数据技术的引入，增加了高校在资助困难学生上的精准度和规范性，网络信息整合让学生在校情况成为动态变化形式。运用现代信息技术建构新型高校资助体系，能够使贫困生精准资助工作落实得更加到位，有利于实现扶贫工作的人性化与人本化。
（二）大数据背景下高校的资助方式
全国各类高校已经基本构建以“奖、贷、助、补、减”为主的多元化学生资助政策体系。经过网络查找各校官网发现，高校学生事务中关于学生资助的事项部分是在学生工作处进行，有些学校还设有专门的部门，即学生资助管理中心，专门为经济困难学生提供帮助。在认定工作上，高校学生资助中心工作人员在对家庭经济困难学生认定过程中会综合考虑：学生自主申请、家庭收入情况、学费缴纳、生源地经济情况、学生在校勤工助学情况等因素。学生被认定为困难生后个人信息就会被录入学校对应的资助系统，学校会根据学生的综合信息通过学校网络平台将学生分为若干个贫困等级，定期自动将助学金、助学贷款等汇入困难生银行卡内。此外，高校还会给困难生提供勤工俭学岗位，尽力解决学生生活费问题。在平台合作上主要以学生工作系统或资助管理系统，财务系统为主，大数据网络平台起到数据收集、应用、传递的作用。
三、大数据背景下高校精准扶贫存在的问题
（一）资助对象的准确度有待提升
高校相对于小学、初中、高中学校来说具有特殊性，学校辅导员管理的班级多、人员数量大，所以无法掌握每个学生过去的准确信息，学校数据网络平台只能在学生入学后收集学生的基本情况。高校无法通过大数据对学生的经济状况自动准确评定，与学生入学前学校间的信息也缺乏交换流动，大部分还是依靠传统的学生申请的方式，结合生源地给学生出具的贫困证明。与此同时，高校资助对象的确定缺乏前期对贫困学生的详细调查和了解，学生家庭贫困情况未必属实，还存在部分学生弄虚作假，为了获取更多的生活费冒充贫困生，提供虚假资料的情况，使真正的困难学生可能因为性格内向不愿意申请，或者有申请资助意愿而名额不足，最终不能获得资助。 （二）缺乏大数据动态监管
高校在困难生认定工作结束后，一般就会实施学生资助的固定流程，处理贫困生信息，最终发放补助或是提供其他帮助。高校除了提醒资助管理系统中学生定期提交申请表格、助学资金发放消息、资助事项通知等内容，几乎不会再应用大数据对经济困难学生进行后期的动态监督。在网络信息利用上，学校可以掌握学生大致的校园卡、银行卡消费金额情况，也可以跟踪学生的图书馆入馆率等。但是这些动态化的信息并没有被学生工作处充分利用，作为经济困难学生的动态监督依据。大数据动态监管有利于学校时刻掌握学生在大学期间中的贫困程度变化，也能及时对学生突发致贫情况做出反应并给予援助，否则是无法良好发挥资助管理对其帮扶作用的。目前，高校在资助方面正是缺乏优化困难学生数据的采集、跟踪、监管、整合意识，尚未利用大数据形成精准资助动态监督及评估反馈体系，让大数据在贫困学生群体中间流动滞缓。
（三）资助形式刻板单一
高校在给予学生帮助时，往往都是按照一个标准将学生分类，以此决定学生助学金或助学贷款等级与金额，并且评定标准每年都是大同小异，变化不大。在资助过程中，学校未能考虑到地区差异因素，不同地区的困难家庭经济收入与开支水平都是不同的。比如在一些经济相对发达地区的贫困生，父母收入与其他地方相比可能还不构成生存负担，但在他们所在城市就会处于底层状态，这些学生在学习生活中就会遇到经济问题。学校往往不能结合不同生源地经济状况来分层指定认定、审核、评估标准，缺乏科学性与合理性。此外，资助过多集中于“生理需求”的帮助上，对贫困生的多样化资助需求难以把握，未能立足于学生个体需求将资助与育人融合起来，只是简单地给予经济扶持，很少借助网络的方式解决这一问题。单一的资助模式，导致高校资助的工作形式缺乏突破和创新，对于贫困生的育人工作也未达最优状态。
（四）大数据育人功能发挥有限
在育人的导向性功能的发挥过程上，高校层面尚未全面认识到其重要性，仅注重学生经济需求的满足和助学工作的完成上。而处于大学阶段的学生一般自身认知水平有限，生涯规划意识还有所欠缺，高校对于蕴含在奖助学金育人功能发挥过程中的感恩教育、诚信教育、自强精神没有予以充分重视，只是根据工作流程进行操作。现阶段，资助育人工作实施的方式简略，仅在校园资助平台上发布有关困难生教育、通知教师做好育人工作的公告，但实际执行时辅导员或是学生工作处的教师对学生精神上的教育较少，即使有，也是口头教育方式，教育深度和时长都不够，难以对学生意识产生深刻的影响，困难学生依靠资助平台的公告能获得到的思想教育是远远不够的，大数据网络在育人层面的作用发挥得还不够充分。
四、大数据视角下对高校精准扶贫育人的建议
（一）精准资助，及时帮扶
高校需要充分运用大数据信息服务技术平台，建立学生校内外关联大数据库，掌握学生多方面信息，并与学生入学前高中做好信息的传递承接工作，确保学生信息真实性。在获取学生充足的基本信息后，通过数据挖掘、数据分析，精确完成对贫困学生的认定，尽可能利用大数据，对不同地区的学生设置不同的贫困等级划分标准，保障资助公平性。认定工作完成后，在自主过程中还要随时进行监督，全方位、多层次搜集学生的消费流水数据，同时也要做好保密工作，尊重学生隐私，以此掌握学生在校消费状况，反推其经济状况和家庭的贫困情况，或是根据学生某一段时期的消费异常数据，及时发现有突发致贫现象的学生，从而有针对性地给学生给予帮助。若接受资助学生的数据超出预警范围，学校可以就此启动补充调查，以对其进行较为全面的核查，如发现套取资助，将及时停止资助，并对其采取处罚措施。
（二）依据育人目标，重视后期教育
精准资助固然重要，对资助育人工作也应给予高度重视。在信息化高速发展的今天，高校不仅可以通过课程、讲座、心理辅导的方式直接在线下培养经济困难学生的良好品质，通过教师与学生的沟通了解学生的需求层次，在鼓励中引导。高校还可运用大数据调查收集存储学生的心理需求，教师获取这些信息后在信息保密的基础上，可以有针对性地帮助学生。另外，在对贫困生精神品质的塑造上可以设置专门的网络课程、具有吸引力的小视频、校园宣传栏育人海报投屏等，内容要贴近学生学业、就业，可以是有关就业创业、学业生涯规划的方式方法，帮助经济困难的学生树立自信心，树立自我规划意识，减少这部分学生的自卑感，设定长短期目标。学校应全力营造资助育人的良好环境，加大网络宣传力度，打造资助育人平台，引领积极向上思想，丰富资助育人校园文化，培育优良品格。同时增强学生的安全保护意识，抵制社会诈骗性质的校园贷，通過校园正规渠道寻求帮助。
（三）实现部门设置专业化，完善资助工作
高校在条件允许的情况下应设置专门的部门，如资助管理中心，管理高校经济困难学生资助事务，用专业化的部门结构代替学生工作中心的资助学生事务。学校可建立贫困生自主管理体系，大数据运用常规化、系统化，明确分工，责任到人，让学生生活消费数据“上网”，并对教师进行定期技能培训。将教师在认定、动态监督、育人工作上做出的努力放进绩效考核中，以业务为推力让教师切实为弱势困难生提供帮助。坚持资助工作以人为本，做到真正以学生为中心，精准精确，为阻隔教育代际传递做出努力。
参考文献：
[1] 何婧.大数据在高校精准资助管理工作中的应用探讨[J].科教文汇（上旬刊），2019，（9）：25-26.
[2] 陈宝生.进一步加强学生资助工作[N].人民日报，2018-03-01.
[3] 李义波.新时代高校发展型资助育人工作体系探析[J].学校党建与思想教育，2019，（4）：68-70.
[4] 彭飞霞.基于大数据的高校精准扶贫机制建设[J].教育与职业，2016，（22）：15-18.
[5] 邵敏.高校家庭经济困难学生资助体系问题分析及对策研究[J].环渤海经济瞭望，2019，（7）：127
[6] 曲绍卫，汪英晖.高校大学生资助政策成效、问题及精准资助建议[J].当代教育科学，2017，（7）：89-92.
[7] 罗丽琳.大数据视域下高校精准资助模式构建研究[J].重庆大学学报：社会科学版，2018，（2）：197-204.
[8] 许艳.高校贫困生精准资助对策研究[D].咸阳：西北农林科技大学，2019.
[9] 欧嘉烟.高校家庭经济困难学生资助管理的问题与对策[D].福州：福建师范大学，2017.
[责任编辑 晓 群]