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新时代背景下，我国经济呈现出高质量发展趋势，国家综合实力进一步提升，国家领导人秉持教育兴国的思想理念，不断加大对教育的投入力度，针对高校贫困生资助工作，提出精准资助的新政策。资助精准化的关键在于“准”，面对当前贫困生资助存在的问题，高校应着力引进大数据技术手段，运用新理念、新技术、新方法开展贫困生资助工作，实现精准化资助目标。
现阶段我国高校贫困生资助工作尚存一些问题亟待解决，整体工作质量并不乐观，精准化目标的实现仍需进一步探索。在贫困生资助认定方面，大部分高校均依托教育部门颁布的文件，按照相关流程规范进行贫困生认定。但是，这种认定方式主要通过学生提供的贫困证明、家庭情况调查表来完成，评判具有较强的主观性，且传统落后的信息采集方式方法的数据采集分析周期较长，容易出现数据信息遗漏、丢失等问题。在认定的过程中，由于贫困生资助名额有限，部分学生思想不端正，存在弄虚作假的现象，导致部分家庭真正困难的学生无法获得资助。更有伪贫困的现象阻碍了高校贫困生资助精准化目标实现。
与此同时，缺少健全、统一且全面的信息服务平台，部分高校虽顺应网络发展形势，建立资助信息平台，但实际利用的效率非常低，失去了本身存在的价值。部分学校信息服务平台的用途仅仅是发布贫困生认定要求、认定结果、资助金额等，并未立足于学生实际考虑，难以实现信息共享，资助管理的精细化不足。此外，在完成高校贫困生认定和资助工作后，需展开长期的后续追踪管理，实时了解学生家庭经济情况、自身学习状态的变化。但当前高校缺少成熟的数据平台和系统，完成认定和资助工作则万事大吉，后续追踪管理工作的不足，导致难以发挥贫困资助的作用。究其原因，主要是由于高校贫困资助管理机制不健全，缺少动态化管理方法。
首先，为高校贫困生资助提供准确数据信息。当前高校在展开贫困生资助的过程中，通常由大学生自主按照资助方要求填写表格并上交，但由于人力与物力资源有限，无法准确核实所有贫困生的信息，以及贫困生家庭经济情况的实时变动。高校贫困生与资助方之间存在较为严重的信息不对称问题，因此，高校贫困生资助难以实现精准化。互联网时代背景下，贫困生大部分经济活动均能够通过网络获取准确数据信息，依托大数据技术提取并记录，这在很大程度上打破了信息不对称的弊端，对高校贫困生资助精准化目标实现具有积极意义。
其次，为高校贫困生资助方式的多样化提供事实依据，依托大数据技术采集贫困生相关活动数据，充分了解其贫困原因，继而结合贫困生实际情况采用多样化的资助方式，提高贫困生资助的精准性。
最后，大数据技术的应用有助于提高贫困生资助效率。传统高校贫困生资助需要人工进行数据信息采集和整理，互联网大数据技术运用不足，信息整合仍然存在诸多弊端。将大数据技术运用于高校贫困生信息采集、整合、分析中，切实提高数据信息的分析能力，节省人力与物力资源，增强贫困生资助工作效率。
构建统一数据平台
将大数据技术运用于高校贫困生资助的过程中，想要真正实现精准化目标，要从多个维度着手构建数据信息平台，实现贫困生资助的精准认定。高校应着力构建统一化、全面化的数据平台，将所有贫困生的数据信息录入、整合，完善数据库内容，注重数据信息的更新和维护。
首先，在数据信息录入该平台前，需核实数据的真实性、准确性，录入后及时备份和共享，并采用分层分级管理形式，保护高校贫困生的隐私安全。大数据技术的运用，实现贫困生数据信息云端储存，避免了数据信息泄露、遗失等问题。高校不同二级学院的代码普遍存在差异性，需提前进行代码对比表制作，继而将不同二级学院的数据信息，统一上传至高校大数据平台，打破各部门之间信息孤岛的现状，实现贫困生信息全面覆盖和统一化。
例如，SAP公司的大数据产品SAP HANA，该数据平台功能齐全，包含数据库、数据处理、应用平台、预测功能、计划编制功能、文本分析、商务智能分析功能，为高校贫困生资助提供实时动态信息，且精准预测与分析功能。有助于高校贫困生资助工作者及时作出决策。数据平台构建的过程中，贫困生信息储存要详尽，包括家庭经济收入、收入来源、家庭成员身体健康情况、家庭大额支出、负担，以及学生在校期间的食堂消费记录、图书馆门禁信息、手机消费记录、一卡通消费记录等。将这些数据信息内容纳入数据平台，并面向社会公开资助信息，实现资源共享与资助透明化，为贫困生与资助方建立桥梁，接受来自社会公众的实时监督。
除此之外，高校方面要利用大数据技术，持续、动态且规范化采集学生数据，实时监控每个贫困生的真实情况，充分了解学生日常学习与生活状态，面对由于疾病贫困、自然灾害导致贫困的贫困生，要及时给予帮扶和关注。已经完成认定的贫困生，实时更新数据信息，继而有效发现已经完成脱贫的学生，保证资助资源精准使用，将初步认定与后期更新数据相结合，弥补传统数据信息时效性差的现实问题。
采用多样资助方式
在实现贫困生精准认定的基础上，要根据采集的数据信息，具体分析每个贫困生的实际情况，继而因人而异地采取精准资助方式，这是实现精准化资助目标的关键。换言之，不仅要保证资助对象的精准性，同时要注重精准的资助方式。当前我国高校所构建的贫困生资助体系主要涵盖的内容包含奖、助、勤、减、免、补七种方式。高校根据大数据技术分析结果，根据资助对象的个体差异性，将不同资助方式有效运用其中，发挥高校贫困生资助的作用和价值。实现这一目标，需要高校明确不同资助方式的应用、适用条件，构建大数据资助模型，根据资助对象情况合理选择资助方式。
例如，以奖学金形式对贫困生进行资助的过程中，则需要优先考虑学习成绩，将数据库中学习成绩优异的贫困生纳入资助对象范畴。究其原因，主要是由于学习成绩优异的学生普遍具备更加强烈的自尊心，以奖学金的形式进行资助，能使其感受到自我价值，进一步激发其积极努力上进的动力，让学生明白知识改变命运。在实施勤工俭学资助方式的过程中，要综合考量学生的生源地、家庭情况、家庭经济水平、家庭所在地自然灾害记录，分析出需要长期资助的贫困生，通过校内外勤工俭学岗位提供给贫困生，使其能够长期获得一定的经济收入，减轻贫困生的生活压力。而减免学费等资助方式适用于孤儿、父母为残障人士，无稳定家庭经济收入，或寄养在福利院、亲属家中的贫困生，结合实际情况适当为其减免学费、杂费，缓解其经济压力，让贫困生有机会顺利完成学业。总而言之，在对贫困生资助的过程中，必须要摒弃平均资助，加大对困难对象的资助力度，在以人为本的基础上实现贫困生资助精准化。
完善资助管理机制
当前高校在开展贫困生资助工作过程中，将大部分侧重点放在贫困生认定层面，完成认定与资助金发放后，则忽视了贫困生的后续管理工作，即便部分高校采取追踪管理方式，但所投入的人力、物力不足，大数据技术引进不足，中长期持续关注度不足。因此，基于大数据技术的应用，不仅要精准认定、精准资助，同时要强化后续追踪管理。高校开展贫困生资助的根本目标，是缓解学生的家庭经济困难，解决经济压力，避免其由于经济压力存在不良心理，甚至放弃学业。所以，需进一步完善高校贫困生资助管理工作机制，利用大数据实施监测系统，对高校评定的贫困生状态、行为展开实时监督。如果贫困生在受到高校精准资助后，由于经济压力得以缓解而出现奢靡浪费，或学习状态和成绩无任何改善的情况，高校贫困生资助管理工作者，有必要及时提出预警，并加强与贫困生的沟通。在此方面，想要保证反馈信息的准确性，可以构建评价反馈模型，对受到资助的贫困生展开评价，从多个维度着手，评估高校给予的资助是否有利于促进贫困生学习和成长，继而不断完善高校贫困生资助的动态管理机制。
综上所述，互联网时代背景下，高校在開展贫困生资助的过程中，要充分发挥大数据技术的优势和价值，构建完善的数据平台，实现数据信息精准采集、录入和分析，增强资助效率。同时，结合贫困生实际情况采用差异化资助方式，发展精准化、多元化资助模式。不仅如此，要建立动态化监测与管理机制，实时了解贫困生综合情况，真正实现精准化资助，帮助家庭经济困难学生顺利完成学业。
[本文系基金项目：闽南理工学院科研基金资助校级科研项目（社科）课题“基于大数据技术高校贫困生资助精准化研究——以闽南理工学院为例”（课题编号：19KJX058）的研究成果。]
（闽南理工学院）
参考文献：
[1]吴朝文，代劲，孙延楠.大数据环境下高校贫困生精准资助模式初探[J].黑龙江高教研究，2016（12）.
[2]凌云.用大数据思维解决高校贫困生精准化资助问题[J].创新与创业教育，2017（03）.
当前高校贫困生资助工作存在的不足
现阶段我国高校贫困生资助工作尚存一些问题亟待解决，整体工作质量并不乐观，精准化目标的实现仍需进一步探索。在贫困生资助认定方面，大部分高校均依托教育部门颁布的文件，按照相关流程规范进行贫困生认定。但是，这种认定方式主要通过学生提供的贫困证明、家庭情况调查表来完成，评判具有较强的主观性，且传统落后的信息采集方式方法的数据采集分析周期较长，容易出现数据信息遗漏、丢失等问题。在认定的过程中，由于贫困生资助名额有限，部分学生思想不端正，存在弄虚作假的现象，导致部分家庭真正困难的学生无法获得资助。更有伪贫困的现象阻碍了高校贫困生资助精准化目标实现。
与此同时，缺少健全、统一且全面的信息服务平台，部分高校虽顺应网络发展形势，建立资助信息平台，但实际利用的效率非常低，失去了本身存在的价值。部分学校信息服务平台的用途仅仅是发布贫困生认定要求、认定结果、资助金额等，并未立足于学生实际考虑，难以实现信息共享，资助管理的精细化不足。此外，在完成高校贫困生认定和资助工作后，需展开长期的后续追踪管理，实时了解学生家庭经济情况、自身学习状态的变化。但当前高校缺少成熟的数据平台和系统，完成认定和资助工作则万事大吉，后续追踪管理工作的不足，导致难以发挥贫困资助的作用。究其原因，主要是由于高校贫困资助管理机制不健全，缺少动态化管理方法。
大数据技术在高校贫困生资助精准化中的作用
首先，为高校贫困生资助提供准确数据信息。当前高校在展开贫困生资助的过程中，通常由大学生自主按照资助方要求填写表格并上交，但由于人力与物力资源有限，无法准确核实所有贫困生的信息，以及贫困生家庭经济情况的实时变动。高校贫困生与资助方之间存在较为严重的信息不对称问题，因此，高校贫困生资助难以实现精准化。互联网时代背景下，贫困生大部分经济活动均能够通过网络获取准确数据信息，依托大数据技术提取并记录，这在很大程度上打破了信息不对称的弊端，对高校贫困生资助精准化目标实现具有积极意义。
其次，为高校贫困生资助方式的多样化提供事实依据，依托大数据技术采集贫困生相关活动数据，充分了解其贫困原因，继而结合贫困生实际情况采用多样化的资助方式，提高贫困生资助的精准性。
最后，大数据技术的应用有助于提高贫困生资助效率。传统高校贫困生资助需要人工进行数据信息采集和整理，互联网大数据技术运用不足，信息整合仍然存在诸多弊端。将大数据技术运用于高校贫困生信息采集、整合、分析中，切实提高数据信息的分析能力，节省人力与物力资源，增强贫困生资助工作效率。
运用大数据技术促进高校贫困生资助精准化
构建统一数据平台
将大数据技术运用于高校贫困生资助的过程中，想要真正实现精准化目标，要从多个维度着手构建数据信息平台，实现贫困生资助的精准认定。高校应着力构建统一化、全面化的数据平台，将所有贫困生的数据信息录入、整合，完善数据库内容，注重数据信息的更新和维护。
首先，在数据信息录入该平台前，需核实数据的真实性、准确性，录入后及时备份和共享，并采用分层分级管理形式，保护高校贫困生的隐私安全。大数据技术的运用，实现贫困生数据信息云端储存，避免了数据信息泄露、遗失等问题。高校不同二级学院的代码普遍存在差异性，需提前进行代码对比表制作，继而将不同二级学院的数据信息，统一上传至高校大数据平台，打破各部门之间信息孤岛的现状，实现贫困生信息全面覆盖和统一化。
例如，SAP公司的大数据产品SAP HANA，该数据平台功能齐全，包含数据库、数据处理、应用平台、预测功能、计划编制功能、文本分析、商务智能分析功能，为高校贫困生资助提供实时动态信息，且精准预测与分析功能。有助于高校贫困生资助工作者及时作出决策。数据平台构建的过程中，贫困生信息储存要详尽，包括家庭经济收入、收入来源、家庭成员身体健康情况、家庭大额支出、负担，以及学生在校期间的食堂消费记录、图书馆门禁信息、手机消费记录、一卡通消费记录等。将这些数据信息内容纳入数据平台，并面向社会公开资助信息，实现资源共享与资助透明化，为贫困生与资助方建立桥梁，接受来自社会公众的实时监督。
除此之外，高校方面要利用大数据技术，持续、动态且规范化采集学生数据，实时监控每个贫困生的真实情况，充分了解学生日常学习与生活状态，面对由于疾病贫困、自然灾害导致贫困的贫困生，要及时给予帮扶和关注。已经完成认定的贫困生，实时更新数据信息，继而有效发现已经完成脱贫的学生，保证资助资源精准使用，将初步认定与后期更新数据相结合，弥补传统数据信息时效性差的现实问题。
采用多样资助方式
在实现贫困生精准认定的基础上，要根据采集的数据信息，具体分析每个贫困生的实际情况，继而因人而异地采取精准资助方式，这是实现精准化资助目标的关键。换言之，不仅要保证资助对象的精准性，同时要注重精准的资助方式。当前我国高校所构建的贫困生资助体系主要涵盖的内容包含奖、助、勤、减、免、补七种方式。高校根据大数据技术分析结果，根据资助对象的个体差异性，将不同资助方式有效运用其中，发挥高校贫困生资助的作用和价值。实现这一目标，需要高校明确不同资助方式的应用、适用条件，构建大数据资助模型，根据资助对象情况合理选择资助方式。
例如，以奖学金形式对贫困生进行资助的过程中，则需要优先考虑学习成绩，将数据库中学习成绩优异的贫困生纳入资助对象范畴。究其原因，主要是由于学习成绩优异的学生普遍具备更加强烈的自尊心，以奖学金的形式进行资助，能使其感受到自我价值，进一步激发其积极努力上进的动力，让学生明白知识改变命运。在实施勤工俭学资助方式的过程中，要综合考量学生的生源地、家庭情况、家庭经济水平、家庭所在地自然灾害记录，分析出需要长期资助的贫困生，通过校内外勤工俭学岗位提供给贫困生，使其能够长期获得一定的经济收入，减轻贫困生的生活压力。而减免学费等资助方式适用于孤儿、父母为残障人士，无稳定家庭经济收入，或寄养在福利院、亲属家中的贫困生，结合实际情况适当为其减免学费、杂费，缓解其经济压力，让贫困生有机会顺利完成学业。总而言之，在对贫困生资助的过程中，必须要摒弃平均资助，加大对困难对象的资助力度，在以人为本的基础上实现贫困生资助精准化。
完善资助管理机制
当前高校在开展贫困生资助工作过程中，将大部分侧重点放在贫困生认定层面，完成认定与资助金发放后，则忽视了贫困生的后续管理工作，即便部分高校采取追踪管理方式，但所投入的人力、物力不足，大数据技术引进不足，中长期持续关注度不足。因此，基于大数据技术的应用，不仅要精准认定、精准资助，同时要强化后续追踪管理。高校开展贫困生资助的根本目标，是缓解学生的家庭经济困难，解决经济压力，避免其由于经济压力存在不良心理，甚至放弃学业。所以，需进一步完善高校贫困生资助管理工作机制，利用大数据实施监测系统，对高校评定的贫困生状态、行为展开实时监督。如果贫困生在受到高校精准资助后，由于经济压力得以缓解而出现奢靡浪费，或学习状态和成绩无任何改善的情况，高校贫困生资助管理工作者，有必要及时提出预警，并加强与贫困生的沟通。在此方面，想要保证反馈信息的准确性，可以构建评价反馈模型，对受到资助的贫困生展开评价，从多个维度着手，评估高校给予的资助是否有利于促进贫困生学习和成长，继而不断完善高校贫困生资助的动态管理机制。
结 语
综上所述，互联网时代背景下，高校在開展贫困生资助的过程中，要充分发挥大数据技术的优势和价值，构建完善的数据平台，实现数据信息精准采集、录入和分析，增强资助效率。同时，结合贫困生实际情况采用差异化资助方式，发展精准化、多元化资助模式。不仅如此，要建立动态化监测与管理机制，实时了解贫困生综合情况，真正实现精准化资助，帮助家庭经济困难学生顺利完成学业。
[本文系基金项目：闽南理工学院科研基金资助校级科研项目（社科）课题“基于大数据技术高校贫困生资助精准化研究——以闽南理工学院为例”（课题编号：19KJX058）的研究成果。]
（闽南理工学院）
参考文献：
[1]吴朝文，代劲，孙延楠.大数据环境下高校贫困生精准资助模式初探[J].黑龙江高教研究，2016（12）.
[2]凌云.用大数据思维解决高校贫困生精准化资助问题[J].创新与创业教育，2017（03）.