大数据背景下高校贫困生认定系统的构建与应用研究

引言

高校贫困生资助工作是保障教育公平、促进社会和谐的重要举措，而精准的贫困生认定是做好资助工作的基础。传统的高校贫困生认定主要依靠学生申请、家庭经济困难证明、班级民主评议等方式，这些方法受人为因素影响较大，存在认定标准模糊、信息不对称、动态管理困难等问题，难以准确识别真正需要资助的学生，导致资助资源分配不合理。随着大数据技术的快速发展，其强大的数据收集、存储、分析和挖掘能力，为高校贫困生认定工作带来了新的思路和方法。构建基于大数据的高校贫困生认定系统，能够整合多维度数据，实现对学生家庭经济状况的全面、精准评估，提高贫困生认定的科学性和准确性。因此，深入研究大数据背景下高校贫困生认定系统的构建与应用，对完善高校贫困生资助体系、推进教育公平具有重要的现实意义。

一、大数据背景下高校贫困生认定系统构建的重要意义

（一）提升贫困生认定精准度

传统贫困生认定方式主要依赖有限的书面材料和主观判断，难以全面、准确反映学生家庭经济实际情况。大数据背景下的认定系统可整合学生家庭经济信息、校园消费数据、社会公共数据等多维度信息，通过数据分析模型和算法，挖掘数据背后的潜在关联，对学生家庭经济状况进行量化评估，减少人为因素干扰，使认定结果更贴近实际，有效避免“错评”“漏评”现象，显著提升贫困生认定的精准度。

（二）优化资助资源分配

精准的贫困生认定是合理分配资助资源的前提。基于大数据的认定系统能够根据学生贫困程度进行精准分类，使资助资源向真正需要的学生倾斜，避免资助资源浪费和不合理分配。同时，系统可实时监测学生经济状况变化，动态调整资助等级和金额，确保资助资源始终分配给最急需的学生，提高资助资源使用效率，实现资助效益最大化。

（三）促进教育公平

教育公平是社会公平的重要基础，高校贫困生资助工作是实现教育公平的关键环节。构建大数据背景下的贫困生认定系统，以客观、准确的数据为依据进行贫困生认定，消除人为因素和主观偏见的影响，为每一位学生提供公平的资助机会。这有助于保障贫困学生享有平等的教育权利，减少因经济困难导致的教育机会不平等现象，推动教育公平的实现，促进社会和谐稳定发展。

二、传统高校贫困生认定方式存在的问题

（一）认定标准主观性强

传统贫困生认定缺乏统一、明确、量化的标准，在实际操作中，主要依靠班主任、辅导员或班级评议小组的主观判断。不同人员对贫困标准的理解和把握存在差异，导致认定结果因人而异。同时，家庭经济困难证明的开具缺乏严格审核，存在部分学生开具虚假证明的情况，使得认定工作难以准确反映学生真实家庭经济状况，影响认定结果的公正性和可信度。

（二）信息收集不全面

传统认定方式主要依赖学生提交的家庭经济困难申请表和相关证明材料，信息来源单一且有限。这些材料往往只能反映学生家庭经济的部分情况，无法全面涵盖家庭突发变故、隐性收入、消费习惯等对家庭经济状况有重要影响的因素。由于信息不全面，认定人员难以对学生家庭经济状况进行深入、准确的评估，容易造成认定偏差，影响资助工作的精准性和有效性。

（三）动态跟踪管理不足

学生家庭经济状况可能因各种原因发生变化，如家庭成员患病、失业、自然灾害等。然而，传统贫困生认定通常是一次性的，缺乏对学生家庭经济状况的动态跟踪和实时监测。一旦学生家庭经济状况发生变化，学校难以及时调整资助策略，可能导致资助过度或资助不足的情况，无法满足学生实际需求，降低了资助工作的针对性和时效性。

三、大数据背景下高校贫困生认定系统的构建与应用

（一）系统构建原则

在系统构建过程中，我们始终坚持准确性原则，致力于确保所收集的数据真实可靠。为此，我们采用了一系列科学的数据分析方法和算法，旨在保证认定结果能够精准地反映学生家庭的经济状况，确保评价的公正性和准确性。同时，我们秉持全面性原则，通过整合来自多个渠道的数据，从多个维度对学生家庭的经济情况进行全方位评估，以避免因信息不完整而导致的评估偏差。安全性原则在我们的设计中占据重要地位，我们建立了严格的数据安全保护机制，采取多种措施防止学生个人信息的泄露，包括但不限于加密存储、访问控制和安全审计，从而保障数据在存储、传输和使用过程中的安全。此外，我们还注重系统的可扩展性原则，在设计系统架构时预留了接口，以便随着数据量的增加和技术的进步，能够灵活地添加新的功能模块和提升数据处理能力，确保系统能够长期稳定运行，满足不断变化的需求。

（二）系统功能架构设计

系统包含数据采集模块，负责从学校财务系统、教务系统、校园一卡通系统，以及政府民政、人社等部门的公共数据平台，采集学生家庭经济信息、学业情况、校园消费记录、社会救助信息等多维度数据，并对数据进行清洗、转换等预处理，保证数据质量。数据分析与评估模块运用大数据分析技术和数学模型，对预处理后的数据进行深度挖掘和分析，通过设定贫困认定指标和权重，对学生家庭经济状况进行量化评估，生成贫困等级评定结果。信息管理模块实现对学生基本信息、认定过程信息、资助记录等数据的录入、查询、修改和删除等操作，方便管理人员对整个认定工作进行管理和监控。此外，系统还设有反馈与调整模块，根据学生家庭经济状况变化和资助效果反馈，及时调整认定结果和资助策略，实现动态化管理。

（三）系统应用实施策略

在系统应用过程中，首先要加强数据共享与合作。高校需与政府部门、金融机构等建立数据共享机制，打破数据壁垒，获取更多维度的学生相关数据，为认定工作提供丰富的数据支持。同时，要注重人才培养与技术培训，加强对系统管理人员和相关工作人员的技术培训，使其熟练掌握大数据技术和系统操作方法，提高工作效率和质量。此外，还应建立完善的系统应用保障机制，制定系统使用规范和管理制度，加强对系统运行的监控和维护，及时解决应用过程中出现的问题，确保系统稳定、高效运行，为高校贫困生认定工作提供坚实的技术保障。

结束语

大数据背景下高校贫困生认定系统的构建与应用，为高校贫困生认定工作带来了新的变革和发展机遇。通过该系统的构建与应用，能够有效解决传统认定方式存在的问题，提升贫困生认定精准度，优化资助资源分配，促进教育公平。在未来的实践中，应不断完善系统功能，加强数据安全管理，深化大数据技术与贫困生认定工作的融合，持续探索创新应用模式。同时，加强多方合作与协同，推动高校贫困生认定工作朝着更加科学、精准、高效的方向发展，为高校贫困生资助工作提供有力支撑，助力每一位贫困学生顺利完成学业，实现人生梦想。

参考文献

[1]邓蓉蓉.高校贫困生认定工作的问题与对策[D].南京师范大学，2019.

[2]史甜.数据挖掘在高校贫困生认定系统中的应用研究[D].西安科技大学，2023.

[3]张建明.基于数据挖掘的高校贫困生认定系统设计和分析[D].东南大学，2022.

作者简介：耿硕康（2004.11- ），男，汉族，黑龙江省鹤岗市人口腔医学院 2023 级口腔医学专业在读学生，研究方向：口腔医学，大学生思想政治教育等。

通讯作者简介：张海峰（1977.03- ），男，汉族，黑龙江省牡丹江人，招生就业处，讲师，主要研究方向：就业指导、社会管理。

本文系2024 年大学生科研立项项目《大数据背景下高校贫困生认定系统的构建与应用研究》，项目编号 2025125。