陕西科技大学针对大一新生资助认定工作中信息不对称、隐性贫困难发现、认定周期长等突出问题，自主研发F42多维精准识别模型，嵌入迎新系统实现在入学前完成家庭经济状况“数据画像”。经过三年实践，该模型显著提升了资助工作的精准度与效率。

一、聚焦新生认定痛点，破解“最先一公里”难题

大一新生资助认定历来面临特殊困境：师生互不了解、全国资助系统数据尚未同步、班级评议缺乏客观依据，认定周期往往长达30天。部分“支出型贫困”或“不善表达型”学生容易被忽视，影响资助公平。

陕西科技大学坚持问题导向，自主研发F42模型，以“数据前置、画像辅助、赋能流程”为核心理念，从2023年两个学院试点起步，经过四轮迭代，到2025年面向全体新生全面运行，有效解决了新生资助认定的“信息盲区”问题。

二、构建七维指标体系，实现家庭经济状况全景评估

F42模型由“F”（家庭核心维度）、“4”（四级校准机制）和“2”（二元赋能体系）构成，下设42项具体指标，覆盖七个核心维度：政策优抚（刚性兜底）、地域与城乡、家庭经济、家庭负担、医疗与灾变、家庭资产（负向过滤）及其他负债。该模型系统填报用时约15—20分钟，新生在报到前7天即可在线完成。

模型设计了三项关键规则：一是政策优抚类学生直接计满分，确保特殊困难群体优先纳入；二是通过资产项负向扣分，有效识别“伪贫困”；三是建立突发变故48小时复核机制，学期内可动态补充申请，实现资助响应即时化。

三、嵌入认定“四步流程”，提升工作效率与公平性

模型嵌入学校“数字学工”迎新系统后，形成“四步认定”工作机制：第一步，入学前画像，辅导员提前获取重点关注名单；第二步，入校即关爱，迎新现场依托模型结果主动引导困难学生通过“绿色通道”，发放爱心大礼包；第三步，班级评议复核，评议小组以F42画像为参考，重点核实困难等级准确性；第四步，靶向施策，根据模型识别的致贫主因，精准匹配经济资助、心理支持、学业帮扶等资源。认定周期由原来的30天压缩至7天以内，纸质材料实现归零。

四、数据验证模型有效性，主动发现“隐性贫困”

2025年，模型在全体新生中全面运行，5134人的实证数据验证了其有效性：模型预警与最终认定结果一致率达84.3%，Kappa系数0.87，达到极强一致性标准。在传统认定之外，模型额外识别出225名“支出型贫困”或“不善表达型”学生，占认定总人数的17%，有效弥补了主观评议盲区。三年来，模型累计服务三届学生，识别困难家庭超2000户。

五、轻量化设计凸显可推广性，形成制度闭环

F42模型的独特价值在于聚焦新生“入学前”窗口期，在全国资助系统数据尚未反馈、学生消费数据尚未产生之时，通过前置指标实现困难学生提前画像与主动发现。该模型实施门槛较低，仅需学校具备迎新问卷系统，年度维护成本约1万元，辅导员培训2—3学时即可掌握。学校同步出台7项配套制度，形成“1个模型+N项制度”的政策闭环，数据隐私保护机制严格保障信息安全。下一步，学校将继续完善F42模型，探索与动态数据的对接，构建更立体的学生综合画像，持续推动资助工作从保障型向发展型深化。