用大数据助推贫困生的精准认定

　　用大数据助推贫困生的精准认定

　　 

　　近日，教育部财务司副司长赵建军在教育部发布会上表示，今年国家资助学生接近1个亿，把家庭经济困难学生认定好，是提高资金使用效益最重要的措施。对于资助贫困学生，我国社会公众均无意见，但怎样把资助经费用到应该资助的贫困生身上，即如何认定贫困生，近年来却一直存在争议。

　　 

　　由学生填写《高等学校学生及家庭情况调查表》，并持该表到家庭所在地乡、镇或街道民政部门加盖公章，以证明其家庭经济状况，这本来是希望客观真实反映学生家庭经济情况，但是，有的家庭并不贫困的学生，却可以把自己家庭写得很贫困，家庭所在乡镇民政部门还为其盖章。因此，如果以此为依据来认定贫困生，就可能存在弄虚作假的问题。

　　

　　基于此，之前的认定办法，要求结合《高等学校学生及家庭情况调查表》，再由评议小组进行民主评议，对贫困学生的学习生活情况进行进一步分析，以判断其是真贫困还是假贫困。随之也就出现了引起舆论广泛关注、争议的各校自创的民主评议法，诸如有高校“竞选贫困生”，由贫困生发表演讲，“晒贫困”，由评议成员评议，这被质疑侵犯了贫困学生的隐私与尊严；还有高校将“购买笔记本电脑不算贫困生”作为评议贫困生的一条标准，这就是让评议成员了解学生的生活情况（观察其是否有电子产品），这被质疑是让贫困学生艰苦生活，因为帮困的目的就是要让贫困学生拥有和其他学生差不多的学习生活条件。

　　 

　　要实现精准认定家庭经济困难学生，可以借助大数据等技术手段，从之前的主观认定转向依靠客观数据对贫困学生进行客观认定。

　　 

　　怎么排除主观因素，能客观准确地掌握贫困学生的贫困情况，这是精准认定需要解决的问题，主要思路就是依靠客观数据对贫困生进行客观认定。如有的学校对全校在校本科生的饭卡刷卡记录进行数据分析，每个月在食堂吃饭超过60顿，一个月消费不足420元的，被列为受资助对象，贫困生不用申请和公示就可以“偷偷”拿到补贴款。该“暖心饭卡”获得不少同学的认可。还有的学校搭建起学生大数据分析与服务平台，构建困难生认定和量化资助模型，确保家庭经济困难学生精准识别、精准认定、应助尽助，避免依赖学生提交家庭经济困难证明的认定方式产生的误判、漏判。

　　 

　　用大数据对贫困学生进行“客观认定”，不再需要学生提交家庭经济困难证明，也不需要进行评议，而是根据学生生活的实际情况进行精准认定。如果能把学校大数据分析与服务平台以及其他部门的帮困数据进行进一步整合，比如根据对贫困家庭的精准扶贫数据，把这些家庭的贫困学生找出来，建立贫困学生数据库，这就使认定更加精准，做到“一个不错”、“一个不少”。（段蓉）

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