【摘 要】
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摘 要：大数据时代，教育数据治理面临更为复杂的困境，精准资助是国家教育扶贫的核心任务之一，鉴于目前高校难以有效进行贫困生精准识别，文章提出一种基于大数据技术的高校精准资助模型。通过梳理学生在校的全量数据，设计提取学生基本信息、消费数据等共计23类数据对学生的经济情况进行建模评估，通过数据采集、数据处理、数据集中展现，精准识别贫困生与非贫困生。该模型优化引用机器学习算法对模型进行训练，结合学工大数据
【机 构】
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南京林业大学网络安全和信息化办公室,中移（苏州）软件技术有限公司
【基金项目】
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2018年江苏省教育信息化课题(20180008),2018年南京林业大学党建与思想政治教育课题重点资助项目(163140051),江苏省现代教育技术研究所智慧校园专题项目(2019-R-75631)。
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大数据时代,教育数据治理面临更为复杂的困境,精准资助是国家教育扶贫的核心任务之一,鉴于目前高校难以有效进行贫困生精准识别,文章提出一种基于大数据技术的高校精准资助模型。通过梳理学生在校的全量数据,设计提取学生基本信息、消费数据等共计23类数据对学生的经济情况进行建模评估,通过数据采集、数据处理、数据集中展现,精准识别贫困生与非贫困生。该模型优化引用机器学习算法对模型进行训练,结合学工大数据对结果进行评价,能及时发现"隐性贫困",得到一个有效的贫困生识别方法。
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