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摘要：在高职院校人才培养过程中，学生资助体系的构建可以为学生完成学业、实现成才提供有效保障。随着我国高等教育的不断发展，高职院校资助育人的效果也在不断优化和提升，并逐步形成了精准资助育人的新体系。精准资助育人主要针对自助育人过程中存在的公平、公开问题，它将立德树人和教育公平作为实施的最终目标。在具体过程中，主要涵盖了精准识别、精准教育、精准帮扶、精准管理四项内容。随着大数据时代的到来，高职院校更应主动拥抱技术发展，充分发挥大数据所具有的开放、透明、智慧、精准优势，使高职院校资助育人更加便捷和高效。本文主要从大数据对于精准资助育人的实践意义出发，针对当前高职院校资助育人中存在的问题进行了实践路径的探索，以期能够为相关研究提供借鉴。
关键词：大数据时代；高职院校；精准资助；育人实践；路径探究
中图分类号：G717 文献标识码：A
当前我国高等教育普遍形成了六位一体的资助育人体系，并且随着大数据技术的不断普及，大学生资助体系也向着精准化、智能化、人性化发展。但随着高职院校资助育人的环境不断变化，资助实践中也产生了许多新的问题。国家教育部也在高校资助育人座谈会上明确指出，未来高等教育中的学生资助工作要逐渐由解决学生学习费用转变为帮助学生全面发展，要由经济资助逐步向资助育人发展。因此，高职院校学生资助的重点也应该从物质层面上升到高效育人层面，尤其是大数据技术的使用，更有助于高职院校完成挖掘、监控、帮扶等各项环节的工作。
一、大数据对于高职院校精准资助育人实践的意义
1.有助于为传统资助工作提供创新思路
大数据的使用为高职院校资助育人工作的开展提供了有力的技术基础，同时也可以为传统资助工作提供新的发展思路，进一步促进经济资助向资助育人的有效转换。首先，在传统学生资助体系中，教师仅仅需要考虑学生学习生活、学业提升的经济帮扶问题，而在精准育人体系下，可以发挥大数据的技术优势，全方位构建针对贫困生的综合能力提升规划，形成贫困生经济资助、学业发展、就业指导、心里辅导、技能培训等多方面资助育人内容，从多个层面提高贫困生的综合素养[1]。其次，大数据精准资助育人有助于启发教育工作者在学生资助过程中，继续开展各项思想政治教育、价值观培养、感恩诚信教育等思想教育工作，确保贫困学生能够在资助过程中形成正确的思想价值标准，提升其思想道德水平。
2.有助于提升对于精准资助信息获取的全面性
随着我国高等教育改革的不断推进以及职业化教育的不断发展，我国高职院校学生群体也急剧扩张，学生数量的增加导致学生生源地更加广泛，学生资助工作所面临的环境也更加复杂。传统的学生信息获取模式已经无法满足当前精准资助的实际需求，因此，大数据技术的使用有助于进一步提高资助信息获取的全面性和广泛性，它可以辅助学校针对不同学生的地域差异和类型差异进行个性化资助服务[2]。尤其是大数据智能化管理的过程，可以进一步收集不同学生在资助过程中的各类信息，了解学生的动态发展，客观持续地观察到学生在接受资助前后所发生的各项改变，信息管理系统的使用可以进一步提高信息共享性，使各部门可以充分详细地了解学生的基础数据。
3.有助于提高高职院校精准资助育人的智能化
首先，大数据的使用有助于促进资助对象的智慧识别。在大数据技术的基础上，高校可以根据不同贫困学生的家庭困难状况建立相互独立的分布式账本，形成困难信息的智能化输入，同时生成每位学生的个人信息编码，它能够促进学生信息更加开放、高效地传输到每一个资助工作节点，减少工作流程。其次，大数据技术有助于提高精准资助思政教育的智能化实施。不同的贫困生所具有的情感特征、性格特征、成长环境、行为习惯、兴趣爱好、家庭状况、思想动态等都存在明显差别，大数据技术的智慧算法可以根据学生的不同特征形成多套育人方案，进一步提高资助育人的有效性，满足学生对于自身发展的需求[3]。最后，在教育评估阶段，大数据也能够提高资助评估的智能化，同时贫困生信息反馈系统也有助于不断完善精准资助工作。
4.有助于提高学生资助认定的精准化
在传统高职院校资助育人体系中，完成对学生资助资格认定工作难度较大，许多院校将贫困生认定权利交由街道或班级教师，在认定过程中也仅仅凭借相关人员的主观判断，因此很容易因为某些主观心理因素或工作人员信息欠缺导致认定误差。但是在大数据技术的使用过程中，高职院校贫困生认定可以更好地依赖技术手段，发挥大数据技术的数据挖掘和数据分析优势，智能化管理贫困生的各类信息，科学划分贫困生等级[4]。在此基础上，还可以将定性和定量的认定方法结合起来，将大数据分析和人工核对结合起来，有效提高高职院校贫困生认定的精准性和科学性。借助大数据技术资助评定人员，还可以构建更丰富的评价指标，广泛收集学生家庭成员收入、家庭消费以及学生消费状况，提高资助评定的覆盖面。
二、当前高职院校精准资助育人实践中存在的主要问题
1.资助育人的实施缺乏整体性
在国家对于高等教育资助育人的顶层设计下，许多院校对于学生资助资格的评选具有很大的自主性，并且在资助育人的具体实施过程中，从相关职能部门的设置到评选机构再到广大参与师生，每一个环节都有可能产生工作实施的不规范行为，进而造成资助育人系统的整体性受到损害。许多高职院校还将学生资助评定的权利下放至学生处的下级机构，而学生关系网络的复杂化，也进一步造成关系评选、暗箱操作的发生[5]。
2.资助育人实践缺乏时效性
高职院校资助育人工作的开展要为学校的人才培养而服务，但是在少数学生资助工作的开展过程中，许多资助项目最终沦为了规定性的任务，资助育人的具体策略也流于形式，无法产生有效的资助育人效果，同时动态最终机制的缺乏也导致资助育人的效果缺乏时效性，无法有效满足新时期学生发展提升的高层次需求。一方面，许多教职员工并未将“立德树人”融入到资助工作的具体开展中，对高职阶段资助育人的重要意义也认识不清。另一方面，过分强调困难学生的经济状况，容易导致资助育人工作产生一定的偏差，无法对学生的精神世界产生积极干预。
3.资助育人实践的精准度较低
根据我国脱贫事业的一般性规律，想要“脱贫”需先“识贫”，对各类贫困生的精准识别往往是高职院校学生资助工作的首要任务，同时也是保证实现“真脱贫”的有效前提。国家通过颁布相关指导意见文件明确规定了贫困学生认定的一般性规律，并对学生家庭经济困难程度和贫困资助等级认定制定了较为严格的规范。但是在具体的工作实践中，许多高职院校对于学生资助资格认定的精确性普遍较低[6]。究其原因，许多学校对学生家庭收入以及消费支出状况的核定成本较高，难度较大，并且在具体实施中还会涉及到学校、教师、家长、基层管理部门等多方主体。另外，在对不同生源地学生进行资助资格认定时，一般要按照当地的经济发展程度、物价水平等进行贫困资格认定，但这也为实现精准评定增加了不小的难度。
4.对于高职学生资助需求的识别不够充分
尽管目前我国高等教育资助育人已经基本形成了多层次、全方位、多主体的资助扶持体系，并取得了较为瞩目的工作成果。但高职院校的学生资助工作大都偏向于关注贫困学生的经济贫困问题，学校所制定的各项资助政策也更偏向于“扶贫”的内容。许多家庭经济困难的学生在心理健康发展、综合素质能力等方面都存在明显的不足，从而在人际交往和学习生活中缺乏主动性，无法实现自我的有效提升。还有的贫困学生由于并不具备心理发展的成熟度，在接受资助后并不感恩学校和国家，而是肆意挥霍或是故意拖欠贷款，造成贫困学生在“智”“德”等方面的愈加贫困。
三、大数据时代高职院校精准资助育人的实践路径
1.利用大数据构建精准资助的数据搜集系统
要充分发挥当前大数据技术的多元优势，在高职资助育人的数据采集阶段形成更加有效的数据采集系统，要将反映学生整体素养的“贫”“智”“志”多个维度作为系统构建的主要指标，实现信息搜集的综合性和全面性。针对经济层面的帮扶，相关教师要充分结合学生走访、自我评价、生活观察等调查方法，利用信息化技术做到数据的科学统计和整理，构建贫困指标核定的多元体系，完善资助管理的各项职能同时构建有效的资助退出机制。针对学生“智”的帮扶，要利用大数据分析平台，充分掌握不同贫困学生的个性化需求，要充分尊重每个学生，积极调动学生参与资助育人的积极性，在关注学生学业发展和自我提升的同时，加强对其的职业规划辅导，促进学生的身心健康发展。
2.形成多方联动的资助育人机制
首先，地方学生资助管理中心要在充分调研的基础上加强顶层设计，实现对高职院校精准资助育人的有效规划，要在工作实施过程中利用政策发布的优势，提供更多制度保障，加强质量监管环节的立法、监管和监督。对于各种大数据技术普及和使用，要加大宣传力度，向高职院校和企业单位进行有效宣传，形成大数据精准资助育人的良好舆论环境。其次，高职院校要进一步明确自身发展实际，围绕资助育人的安全体系、监管体系进行工作实施的网络化管理，进一步促进大数据技术和高职院校资助育人的完美结合。最后，管理者和受资助者要主动参与进来，不断转变旧有思想，主动适应大数据智能化管理思维，学习信息化管理技术，形成多方联动的资助体系，共同促进高职院校由“助人”向“育人”转化。
3.以数字测评为基础进行跟踪评价
在立德树人和资助育人根本任务的引导下，高职院校要将学生资助工作纳入学校思想政治教育范畴，学生资助的各项环节都要以学生需求为导向，要以大数据技术为支持进行对学生的客观性分析，充分了解学生的个性化需求，有效改善以往高职院校学生资助工作中的不平衡状态。要利用数字测评技术，实现学生资助的全样本分析，使资助工作者更加全面、精准地完善学生的资助信息。此外，要构建更加全面的跟踪评价测评机制，实时监测学生的学习状态、生活状态、思想道德状态，掌握不同学生的资助发展规律，同时智能化预测学生在未来的发展趋势，以便为之后进行更加快速、及时、有效的资助工作提供数据基础，有效实现高职院校资助育人的分类指导和精准化服务。
4.进一步规范精准资助的流程管理
高职院校首先要利用所收集到的各类平台数据，为贫困生建立困难档案。要将大数据系统化分析和问卷调查的方式相结合，精准掌握每个贫困学生的贫困原因和贫困类型，进而合理规划不同的资助策略和实施措施。在资格评定阶段，要将民主评议和自我评价充分结合，保证资格评议环节的公平、公正、公开。与此同时，资助资金下发的各个环节也要严格遵守相关章程，严禁杜绝暗箱操作等行为。在资助资金下发后，还要利用数字化管理方式，形成常态性、动态性的监督。
结语
综上所述，现阶段高职院校自助育人工作越来越向着高效性、精准性发展，工作实践的重点也由之前的物质性资助转变为发展型资助，更加关注贫困生在自助育人过程中思想道德水平和实践能力的有效提升，更加关注精准资助对于高职人才的促进作用。各项实践数据表明，大数据精准资助育人平台可以针对性地挖掘学生各类信息，对学生个体所存在的隐性特征进行全方面分析，从而观察到之前主观判断无法察觉的重要特征。与此同时，高职贫困学生对提高自信心、提升专业能力、发展职业规划、加强人际交往、形成创新精神的需求也愈加强烈，精准资助育人更应该以这些内容为导向，不断丰富资助育人工作体系，有效实现立德树人和人才培养的根本目标。
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关键词：大数据时代；高职院校；精准资助；育人实践；路径探究
中图分类号：G717 文献标识码：A
当前我国高等教育普遍形成了六位一体的资助育人体系，并且随着大数据技术的不断普及，大学生资助体系也向着精准化、智能化、人性化发展。但随着高职院校资助育人的环境不断变化，资助实践中也产生了许多新的问题。国家教育部也在高校资助育人座谈会上明确指出，未来高等教育中的学生资助工作要逐渐由解决学生学习费用转变为帮助学生全面发展，要由经济资助逐步向资助育人发展。因此，高职院校学生资助的重点也应该从物质层面上升到高效育人层面，尤其是大数据技术的使用，更有助于高职院校完成挖掘、监控、帮扶等各项环节的工作。
一、大数据对于高职院校精准资助育人实践的意义
1.有助于为传统资助工作提供创新思路
大数据的使用为高职院校资助育人工作的开展提供了有力的技术基础，同时也可以为传统资助工作提供新的发展思路，进一步促进经济资助向资助育人的有效转换。首先，在传统学生资助体系中，教师仅仅需要考虑学生学习生活、学业提升的经济帮扶问题，而在精准育人体系下，可以发挥大数据的技术优势，全方位构建针对贫困生的综合能力提升规划，形成贫困生经济资助、学业发展、就业指导、心里辅导、技能培训等多方面资助育人内容，从多个层面提高贫困生的综合素养[1]。其次，大数据精准资助育人有助于启发教育工作者在学生资助过程中，继续开展各项思想政治教育、价值观培养、感恩诚信教育等思想教育工作，确保贫困学生能够在资助过程中形成正确的思想价值标准，提升其思想道德水平。
2.有助于提升对于精准资助信息获取的全面性
随着我国高等教育改革的不断推进以及职业化教育的不断发展，我国高职院校学生群体也急剧扩张，学生数量的增加导致学生生源地更加广泛，学生资助工作所面临的环境也更加复杂。传统的学生信息获取模式已经无法满足当前精准资助的实际需求，因此，大数据技术的使用有助于进一步提高资助信息获取的全面性和广泛性，它可以辅助学校针对不同学生的地域差异和类型差异进行个性化资助服务[2]。尤其是大数据智能化管理的过程，可以进一步收集不同学生在资助过程中的各类信息，了解学生的动态发展，客观持续地观察到学生在接受资助前后所发生的各项改变，信息管理系统的使用可以进一步提高信息共享性，使各部门可以充分详细地了解学生的基础数据。
3.有助于提高高职院校精准资助育人的智能化
首先，大数据的使用有助于促进资助对象的智慧识别。在大数据技术的基础上，高校可以根据不同贫困学生的家庭困难状况建立相互独立的分布式账本，形成困难信息的智能化输入，同时生成每位学生的个人信息编码，它能够促进学生信息更加开放、高效地传输到每一个资助工作节点，减少工作流程。其次，大数据技术有助于提高精准资助思政教育的智能化实施。不同的贫困生所具有的情感特征、性格特征、成长环境、行为习惯、兴趣爱好、家庭状况、思想动态等都存在明显差别，大数据技术的智慧算法可以根据学生的不同特征形成多套育人方案，进一步提高资助育人的有效性，满足学生对于自身发展的需求[3]。最后，在教育评估阶段，大数据也能够提高资助评估的智能化，同时贫困生信息反馈系统也有助于不断完善精准资助工作。
4.有助于提高学生资助认定的精准化
在传统高职院校资助育人体系中，完成对学生资助资格认定工作难度较大，许多院校将贫困生认定权利交由街道或班级教师，在认定过程中也仅仅凭借相关人员的主观判断，因此很容易因为某些主观心理因素或工作人员信息欠缺导致认定误差。但是在大数据技术的使用过程中，高职院校贫困生认定可以更好地依赖技术手段，发挥大数据技术的数据挖掘和数据分析优势，智能化管理贫困生的各类信息，科学划分贫困生等级[4]。在此基础上，还可以将定性和定量的认定方法结合起来，将大数据分析和人工核对结合起来，有效提高高职院校贫困生认定的精准性和科学性。借助大数据技术资助评定人员，还可以构建更丰富的评价指标，广泛收集学生家庭成员收入、家庭消费以及学生消费状况，提高资助评定的覆盖面。
二、当前高职院校精准资助育人实践中存在的主要问题
1.资助育人的实施缺乏整体性
在国家对于高等教育资助育人的顶层设计下，许多院校对于学生资助资格的评选具有很大的自主性，并且在资助育人的具体实施过程中，从相关职能部门的设置到评选机构再到广大参与师生，每一个环节都有可能产生工作实施的不规范行为，进而造成资助育人系统的整体性受到损害。许多高职院校还将学生资助评定的权利下放至学生处的下级机构，而学生关系网络的复杂化，也进一步造成关系评选、暗箱操作的发生[5]。
2.资助育人实践缺乏时效性
高职院校资助育人工作的开展要为学校的人才培养而服务，但是在少数学生资助工作的开展过程中，许多资助项目最终沦为了规定性的任务，资助育人的具体策略也流于形式，无法产生有效的资助育人效果，同时动态最终机制的缺乏也导致资助育人的效果缺乏时效性，无法有效满足新时期学生发展提升的高层次需求。一方面，许多教职员工并未将“立德树人”融入到资助工作的具体开展中，对高职阶段资助育人的重要意义也认识不清。另一方面，过分强调困难学生的经济状况，容易导致资助育人工作产生一定的偏差，无法对学生的精神世界产生积极干预。
3.资助育人实践的精准度较低
根据我国脱贫事业的一般性规律，想要“脱贫”需先“识贫”，对各类贫困生的精准识别往往是高职院校学生资助工作的首要任务，同时也是保证实现“真脱贫”的有效前提。国家通过颁布相关指导意见文件明确规定了贫困学生认定的一般性规律，并对学生家庭经济困难程度和贫困资助等级认定制定了较为严格的规范。但是在具体的工作实践中，许多高职院校对于学生资助资格认定的精确性普遍较低[6]。究其原因，许多学校对学生家庭收入以及消费支出状况的核定成本较高，难度较大，并且在具体实施中还会涉及到学校、教师、家长、基层管理部门等多方主体。另外，在对不同生源地学生进行资助资格认定时，一般要按照当地的经济发展程度、物价水平等进行贫困资格认定，但这也为实现精准评定增加了不小的难度。
4.对于高职学生资助需求的识别不够充分
尽管目前我国高等教育资助育人已经基本形成了多层次、全方位、多主体的资助扶持体系，并取得了较为瞩目的工作成果。但高职院校的学生资助工作大都偏向于关注贫困学生的经济贫困问题，学校所制定的各项资助政策也更偏向于“扶贫”的内容。许多家庭经济困难的学生在心理健康发展、综合素质能力等方面都存在明显的不足，从而在人际交往和学习生活中缺乏主动性，无法实现自我的有效提升。还有的贫困学生由于并不具备心理发展的成熟度，在接受资助后并不感恩学校和国家，而是肆意挥霍或是故意拖欠贷款，造成贫困学生在“智”“德”等方面的愈加贫困。
三、大数据时代高职院校精准资助育人的实践路径
1.利用大数据构建精准资助的数据搜集系统
要充分发挥当前大数据技术的多元优势，在高职资助育人的数据采集阶段形成更加有效的数据采集系统，要将反映学生整体素养的“贫”“智”“志”多个维度作为系统构建的主要指标，实现信息搜集的综合性和全面性。针对经济层面的帮扶，相关教师要充分结合学生走访、自我评价、生活观察等调查方法，利用信息化技术做到数据的科学统计和整理，构建贫困指标核定的多元体系，完善资助管理的各项职能同时构建有效的资助退出机制。针对学生“智”的帮扶，要利用大数据分析平台，充分掌握不同贫困学生的个性化需求，要充分尊重每个学生，积极调动学生参与资助育人的积极性，在关注学生学业发展和自我提升的同时，加强对其的职业规划辅导，促进学生的身心健康发展。
2.形成多方联动的资助育人机制
首先，地方学生资助管理中心要在充分调研的基础上加强顶层设计，实现对高职院校精准资助育人的有效规划，要在工作实施过程中利用政策发布的优势，提供更多制度保障，加强质量监管环节的立法、监管和监督。对于各种大数据技术普及和使用，要加大宣传力度，向高职院校和企业单位进行有效宣传，形成大数据精准资助育人的良好舆论环境。其次，高职院校要进一步明确自身发展实际，围绕资助育人的安全体系、监管体系进行工作实施的网络化管理，进一步促进大数据技术和高职院校资助育人的完美结合。最后，管理者和受资助者要主动参与进来，不断转变旧有思想，主动适应大数据智能化管理思维，学习信息化管理技术，形成多方联动的资助体系，共同促进高职院校由“助人”向“育人”转化。
3.以数字测评为基础进行跟踪评价
在立德树人和资助育人根本任务的引导下，高职院校要将学生资助工作纳入学校思想政治教育范畴，学生资助的各项环节都要以学生需求为导向，要以大数据技术为支持进行对学生的客观性分析，充分了解学生的个性化需求，有效改善以往高职院校学生资助工作中的不平衡状态。要利用数字测评技术，实现学生资助的全样本分析，使资助工作者更加全面、精准地完善学生的资助信息。此外，要构建更加全面的跟踪评价测评机制，实时监测学生的学习状态、生活状态、思想道德状态，掌握不同学生的资助发展规律，同时智能化预测学生在未来的发展趋势，以便为之后进行更加快速、及时、有效的资助工作提供数据基础，有效实现高职院校资助育人的分类指导和精准化服务。
4.进一步规范精准资助的流程管理
高职院校首先要利用所收集到的各类平台数据，为贫困生建立困难档案。要将大数据系统化分析和问卷调查的方式相结合，精准掌握每个贫困学生的贫困原因和贫困类型，进而合理规划不同的资助策略和实施措施。在资格评定阶段，要将民主评议和自我评价充分结合，保证资格评议环节的公平、公正、公开。与此同时，资助资金下发的各个环节也要严格遵守相关章程，严禁杜绝暗箱操作等行为。在资助资金下发后，还要利用数字化管理方式，形成常态性、动态性的监督。
结语
综上所述，现阶段高职院校自助育人工作越来越向着高效性、精准性发展，工作实践的重点也由之前的物质性资助转变为发展型资助，更加关注贫困生在自助育人过程中思想道德水平和实践能力的有效提升，更加关注精准资助对于高职人才的促进作用。各项实践数据表明，大数据精准资助育人平台可以针对性地挖掘学生各类信息，对学生个体所存在的隐性特征进行全方面分析，从而观察到之前主观判断无法察觉的重要特征。与此同时，高职贫困学生对提高自信心、提升专业能力、发展职业规划、加强人际交往、形成创新精神的需求也愈加强烈，精准资助育人更应该以这些内容为导向，不断丰富资助育人工作体系，有效实现立德树人和人才培养的根本目标。
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