58.1%受访者希望提高大数据在学生资助上的应用力度
“隐形资助也太人性化了吧!”刘悦听说有隐形资助的方式后,非常希望自己所在的学校也能尝试,“感觉这样的方式非常贴心,能够真正帮助到需要帮助的同学”。
但刘悦也表达了自己的担忧,“有些同学的家庭条件确实很艰苦,很需要资助,但是在吃住方面又不会很拮据,能够做到吃饱穿暖。这部分同学会不会被忽视呢?”
周文升在2016年冬天也收到了60元钱的隐形资助。但这只是学校“误会”了,周文升并非家庭条件不好,而是很少去食堂吃饭。“对隐形资助的发放名额,需要有更严谨和更人性化的考量”。
要提高隐形资助的精确性,68.5%的受访者建议借助“大数据”和科学评估,对学生家庭情况进行比较分析;66.3%的受访者建议通过查阅档案、实地走访等形式,主动摸排家庭经济困难学生情况; 51.4%的受访者建议在保护学生隐私的前提下适当公开资助信息,接受群众监督。
周文升了解发现,学校的隐形补助是以校园卡消费记录为依据。“但我觉得不应该只考虑校园卡消费,辅导员也要和学生加强交流,发现学生有困难及时予以帮助”。
聂敏表示,目前,电子科技大学采用的智慧助困系统的准确率已经达到80%以上。去年,学校通过这套系统挖掘出校内最困难的200名学生。为了验证正确性,将这些名单与各学院辅导员掌握的学生资料一一对比,发现名单100%吻合。从去年开始,大数据研究中心利用智慧助困系统,通过精确的大数据分析技术,帮助电子科大累计挖掘出300名隐形贫困生,资助总额达11万元。
要更好地资助贫困生,58.1%的受访者建议提高大数据在学生资助上的应用力度,57.2%的受访者建议真正把资助对象的尊严放在心上,52.2%的受访者建议多开发隐形资助的方式,50.6%的受访者建议保护贫困生个人隐私,32.2%的受访者建议严肃惩戒骗取补助的人。
王励希望,学校能够将传统评定资助方式和隐形资助结合起来,并加大隐形资助的覆盖面积。
刘悦认为,隐形资助的方式值得推广,同时希望资助力度能够加大,资助对象和数额能够增加。
“有了这些精确的信息,学校一方面可以有针对性地取消高消费、伪困难学生的受助资格,另一方面对经济特别困难、生活艰苦的同学发放临时困难补助。大数据将帮助学校发现更多隐性贫困的学生,助力高校人文关怀。”聂敏说。
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