案例简介：北京大学学生资助信息化系统依托北京大学学生综合管理系统，面向学生，院系，资助中心服务，主要集成了家庭经济情况、助学金、勤工助学、综合信息4个版块，基本涵盖资助工作的全流程服务。

系统利用前后端分离模式开发，建立学生、院系、资助中心三层架构服务模式，利用微服务、数据交换等技术实现外围教务、教学、学工奖励、财务信息、校园卡等信息的共享。同时在资助后期利用有关学生生活学习周边辅助信息对学生进行追踪与监测。

对于敏感信息，系统进行了安全处理。如家庭收入，利用数学函数模型，将收入的具体数据隐藏，拟合为连续的范围区间(60-100)的评分机制，尽可能保护学生的隐私。

总之，系统不仅应用于日常资助工作外，更致力于利用信息化技术手段提供学生全信息展示，从多维度对学生精准画像，采集多业务领域活动数据，进而实现精准资助和资助育人。系统在北京大学稳定运行多年，不仅大大减轻了工作人员的重复工作量，更加为学生提供了良好的服务平台，为精准资助保驾护航。

案例关键词：资助信息化;全量数据;精准资助;

一、建设背景

随着近年来资助资金多元化引入模式和资助总额度的增长，北京大学学生资助“助、贷、勤、偿、补、紧急救助、物资捐赠”为一体的全方位资助格局已经确立并逐渐巩固，为了适应新形势下学生资助工作发展需要，深入贯彻落实国家资助政策指导精神，为家庭经济困难学生提供全面、精细化的发展支持，助力学生有尊严的完成学业，迫切地需要建立起一个全面、精准、互动、安全的现代化学生资助管理系统，为资助工作提供高效、有力的支持。

系统与学生充分互动，与教学、就业、财务系统即时共享信息，界面友好、数据安全性高，在减少管理人员的工作强度、提高管理效率和水平、满足经济资助体系建设和实施的要求等方面起到积极的作用。

图1 北京大学资助系统建设体系

二、建设方案

(一)系统框架

依托于已经建成的北京大学学生综合管理系统建立资助信息化系统，可以实现资助数据的无缝对接。同时，考虑资助业务的独立性，系统采用松耦合开发的模式，在敏感数据上保持独立，而在学生信息、财务信息、奖励信息、校园卡消费等方面建立畅通的共享机制。

(二)技术方案

1.与学生系统统一开发平台

学生系统于2008年开始建设，采用轻量级企业应用Web2.0开发框架，基于Beehive+ExtJs+Json技术。学生系统已经建成10多套子系统，包括研究生招生、学籍、培养、学位，本科生学籍、教学，学工系统等。研发框架包括web服务、数据库服务、交换系统、webServce总线等，以集群模式部署。

统一开发平台有利于数据统一管理，实现统一操作平台，有效降低维护成本，更加减少实现学生全信息展示的中间环节。

2.前后端分离开发模式

采用最新的Vuejs作为前端，通过前后端分离化，只专注于前端或后端的开发工作，实现开发分区域自治。前后端代码的解耦，即使需求发生变更，只要接口与数据格式不变，后端开发人员无需修改代码。在高校目前需求变化比较频繁的工作中，这种开发模式带来了极大的便利和效率的提升。同时前后端分离模式具有更强的前端适应性，快速匹配移动端的体验。

3.学生、院系、资助中心三层管理模式

根据实际工作流程，采用主流的三层管理模式。

学生应用在校内门户统一办理窗口，归并于一站式服务。采用移动自适应开发模式，可以在手机、PC上同一页面操作。

院系和资助中心，利用角色机制，根据业务需要，采用流程式管理，分层审批。

4.微服务模式

类似成绩、GPA、学籍异动等数据，采用与业务松耦合的微服务模式，由相关的业务系统提供服务。业务逻辑不断变更，由业务数据方提供服务，保证了数据结论产生的唯一性和权威性。

(三)功能模块

1.家庭经济情况

该模块经一次申请，多次评定(线下、线上)，两级审核，最终发布完成，主要涉及学生、院系资助经办人、资助中心三类用户，共计九个业务单元。其中资助中心负责制定学年内资助工作的总体计划和认定结果的最终审核、发布，院系资助经办人负责困难学生的信息收集、评定、初步审核并最终上报资助中心。此外，在资助过程中，资助中心可以随时通过校园卡消费预警系统关注学生消费情况，对学生经济情况进行及时跟进。

图2 院系评定审核

图3 资助中心审核、发布界面

图4 消费预警-查看消费情况界面

2.助学金

助学金模块依赖于家庭经济情况模块，只有家庭经济情况通过认定并发布的学生，才可以申请助学金。在此模块中资助中心负责全校助学金项目的管理、维护、批次开放、信息审核及最终发布工作，共涉及7个具体业务。在批次开放时间内，学生可以进行申请及信息维护，院系资助经办人可以实时跟进分配情况，并将掌握的学生情况及时反馈给资助中心，确保资助工作有效覆盖。

图5 发布分配信息界面

3.勤工助学

勤工助学模块由资助中心直接管理，包括岗位信息收集维护、学生信息管理、岗位匹配和维护。学生在系统登记个人信息后，可以通过自己申请或资助中心预分配两种途径获得岗位资格，最终资助中心经过充分考察后确定岗位人员，并完成该岗位的招聘工作。在招聘工作完成之后，也建立了退出机制，解决学生遇到的突发情况。

图6 岗位匹配界面

4.综合查询

综合查询模块主要服务于资助中心、院系资助经办人，可以方便快捷的帮助老师了解学生的个人、异动、出国、奖学金等信息。

图7 综合查询界面

三、建设成果

(一)系统特色

1.全量数据

资助工作中，需要从多角度了解学生信息。资助系统通过微服务、数据交换等技术方式，提供数据综合查询的功能。诸如学籍异动数据、成绩GPA、学生出国等数据为管理者提供学生全方位的信息。

2.精准资助

除去多角度的学生信息，系统还通过优化内部管理流程，促进精准资助。比如线上采集家庭经济情况调查表，细化采集信息项目，多角度了解家庭经济情况，同时合并在校已获得的其他资助情况，统筹确定有针对性的资助额度。

3.资助监测

在资助后期，了解资助学生的具体情况，进行跟踪与监测也十分重要。为此，系统提供了有关学生生活学习周边辅助信息。比如系统整合了校园卡消费数据，对资助学生的消费信息统计(按天，按月，按时间段)，辅助评估资助的精准度。

(二)关键技术

1.学生全信息模型

学生信息在高校内分布于不同单位(不同管理系统)，一般会涉及研究生院、教务部、学工部、资助、就业、团委、组织部(学生党员)等管理部门。学生信息大致可以分为八类：常用信息、学业信息、经历信息、奖惩信息、就业信息、资助信息、心理信息和财务信息。通过建立信息模型，数据项差别显示、分级别访问，限定权限以及关键信息授权机制等，使得学生信息实现通用的展示功能。

2. 敏感数据隐藏

系统在关键数据上采用脱敏机制。比如在采集家庭经济情况过程中，对于家庭收入敏感数据，通过数学函数模型，将收入的具体数据隐藏，拟合为连续的范围区间(60-100)的评分机制，且数据不可逆运算，不能倒推，保障了资助过程中学生数据的安全性和隐私性。

3.数据实时修正

学生在校期间，类似转专业、休学、停学、出国等学籍异动导致在校状态的变更，系统通过数据交换技术，在关键业务点提供数据刷新模式，为管理者提供最新的准确数据信息。

4.功能和数据权限双管控

因为资助信息的隐私性，系统对于功能权限和数据权限进行严格管控。不同业务角色使用功能不一，同时可以查询、操作的学生范围根据院系进行定义。从功能性、数据范围性、字段明细等方面进行过滤筛查。对于资助信息，从系统级别进行限定，禁止无授权的共享，保障数据安全。

(三)实施效果

系统上线运行以来，集成化展示了每个家庭经济困难学生的家庭经济状况、学业成绩、奖助学金、出国交流、在校消费、勤工助学、休学等情况，打破了数据壁垒，实现了信息共享，大大提高了信息查询的便捷度和效率，有利于对受助同学实现精准画像。

全面准确的数据，为制定针对性的帮扶方案提供了可能。通过系统筛选，形成了一批批重点关注学生台账，使经济资助和资助育人工作更能有的放矢，实现效用最大化。同时也有力提高了资助中心和各院系的协同效率，降低了沟通成本。

(四)经验总结

信息是决策的基础，全面准确且有时效的数据对资助育人工作至关重要。没有全面准确的信息，就不能对受助学生进行清晰界定，也不能对受助学生在校园中的处境进行准确定位。没有信息的实时更新，资助育人工作始终滞后于学生需求，更谈不上满足学生成长发展的预期。因此信息的多维度、准确性、实时性非常重要。

通过统一的系统对多重数据交叉整合是关键。过去各部门、各单位的数据信息各自为战，数据信息间适配性较差，互通成本较高。通过打造统一的全信息系统，对多来源的数据进行集成和分析，能有效提高数据利用率，有利于调动多方资源服务于家庭困难学生，形成资助育人的合力。