案例简介：清华大学利用大数据信息采集，在学校奖助贷系统的基础上开发“学生消费数据散点图”模块，该模块集成了学生的学籍信息、家庭经济情况以及校园消费数据(主要为学生卡消费数据)，以散点形式呈现每个学生的具体消费频率和单次消费额度。“学生消费数据散点图”模块不仅有效地帮助学校快速采集和分析在校本科生的消费行为数据，并以此为依据实现家庭经济困难学生的精准识别、精准认定、精准监管，还大大推进了清华大学学生资助政策体系的完善，从根本上提升了学生事务日常管理的精细化水平。

案例关键词：精准识别认定;大数据信息采集;学生消费数据散点图;学生管理信息化建设

一、建设背景

2021年是清华大学建校110周年，习近平总书记在来校考察期间高度肯定了学校的育人工作，对清华大学发挥我国高等教育的一面旗帜作用，将一流大学建设推向更高水平提出了殷切期望和明确要求，对我们推动学校各项工作再上新台阶具有全局性、方向性的重大指导意义。

清华大学“新资助体系”经过15年的建设，积累了大量的数据和丰富的案例，推动利用大数据实现受助学生的精准识别，成为了学校资助信息化建设的重要方向。伴随着全面脱贫攻坚的伟大胜利，如何不断巩固脱贫攻坚成果，精准认定学生的困难等级、精准识别学生的个性化需求、精准发放资助资金，有针对性地开展学生资助工作，实现资助的育人功效，一直是清华大学持续探索的重要课题。

二、实施方案

(一)建设理念

校党委书记曾在“新资助体系”建设十周年研讨会上强调在做好“两个强化”“两个增加”“两个全部”的前提下，学生资助工作要继续改革创新，提供满足学生实际需求的精准资助、优质资助;不断发挥优势、保持特色，为学校人才培养工作贡献更多力量。

1.“认定+验证”相结合的新模式。所谓“认定”，即依靠以往定性、定量相结合的方式，将描述学生家庭经济情况的定性数据“I值”与教师辅导员开展的“三次谈话”相结合，给出学生家庭经济情况困难等级的认定结论。所谓“验证”，即开发“学生消费数据散点图”模块，通过分析学生在校园消费行为水平，验证认定结论的准确性，并进行适当校正，不断趋向精准。通过量化评估和大数据分析，稳中推进和完善学校学生资助体系，将“资助育人”的理念进行多样转化与切实落实。

2.大数据信息采集是清华大学“新资助体系”建设15年的重要积累，充分利用数据信息，打破部门间的信息壁垒，实现信息的互通与交融，是新时期学生资助精准识别的重要突破口。尤其是随着校园一卡通的建成与功能完善，学生在校园内的消费信息有了基本的统计基础，通过校园消费模式，可以作为家庭经济困难学生识别的一个重要的验证条件。

3.为家庭经济困难学生画像。学生资助管理中心通过“学生消费数据散点图”的数据分析和变化趋势，寻找家庭经济困难学生群体的消费特征和行为习惯，从而进行全方位、多维度画像。同时也将根据学生群体特点，提供个性化资助方案，助力家庭经济困难学生成长成才。

(二)工作队伍

学校学生资助管理中心牵头，信息化技术中心具体实施，联合教务处、饮食服务中心、国际学生学者中心等各部门之间打通数据壁垒，实现数据互通与共享渠道。系统模块建设过程中，反复征求31个本科院系的意见，并充分调研兄弟高校经验，通过实地走访与交流座谈等形式，明确了系统开发需求。最终开发完成“学生消费数据散点图”模块，嵌入原有的“学生资助管理系统”中，使学生资助工作进一步提质增效。

(三)系统功能与应用

“学生消费数据散点图”模块集成了学生的学籍信息、家庭经济情况以及校园消费数据(主要为学生卡消费数据)，以散点形式呈现每个学生的具体消费频率和单次消费额度。主要功能如下：

1.实时跟踪学生消费信息。该模块后台自动抓取学生餐卡消费的记录，以月为单位通过学生消费频次和均餐消费进行比对测算，点状形式呈现出平均每人就餐次数的金额。各院系在各自数据权限范围内，对于消费频率过低、单次消费额度过高的学生予以特殊关注，了解学生消费行为背后的家庭因素，将家庭经济情况的了解与思想工作相结合，真正实现在资助过程中的育人目标。

图1 学生餐卡消费数据统计散点图功能界面

2.及时发现学生消费异常状况。通过与全校平均餐费消费标准的对比，筛选出明显低于平均消费水平的学生，再对其消费数据进行进一步的精细对比、分析，对游离在密集区域之外的散点重点关注，加之充分考虑到消费习惯、外卖行为、突发重大事故等因素影响导致的误差，从而判断是否需要对其进行困难认定、精准资助、后续监管等工作。通过一对一联系将结果反馈给院系，为辅导员日常开展有针对性的深度辅导提供有力支撑。

3.为学生群体画像。结合目前清华大学基本生活保障线数额，通过学生餐卡消费散点图可获得总体上学生消费水平变化情况，生成学生餐卡消费统计报告，为调整和完善学生资助政策提供重要数据支撑。

“学生消费数据散点图”模块作为学生奖励资助系统的重要功能模块之一，大大推进了清华大学学生资助政策体系的完善，从根本上提升了学生事务日常管理的科学化水平。

三、应用成效与展望

此前，清华大学采用人工处理新生餐卡消费数据辅助新生困难生认定工作，与学校多个部门联动统计新生入学后第一个月的消费情况交由院系困难学生工作组作为困难生认定的重要支撑，具有效率低下、分析不便和入学初期消费情况不典型的局限性，耗费人力物力却没有实现精准认定的最佳效果。

引入基于学生消费大数据开发的“学生餐卡消费数据散点图”不仅成为采集学生消费数据、了解学生消费习惯提供载体，同时极大提升了学生消费数据处理速度、准确度和时效性，“学生餐卡消费数据散点图”能够监测学生在校期间全部消费数据，在突破监测时间尺度短、消费行为不典型的局限性的同时，将学生餐卡消费数据的应用从家庭经济困难学生精准认定工作拓展到了家庭经济困难学生的精准识别和精准监管工作当中。目前利用“学生餐卡消费数据散点图”功能，在精准认定的工作基础上，学校能够实现对消费水平远低于全体学生平均消费水平的潜在家庭经济困难学生摸排，确认是否需要经济资助，做到精准识别、应助尽助。例如2022年六月，经学生处排查，化工系大三一学生五月份于食堂就餐84次，餐均消费3.72元，远低于当月全校生均餐费13.11元，针对此异常情况，学生处联合院系老师迅速与该生取得联系，得知该生父母为货运工人，收入不稳定，且受疫情影响，家庭经济情况急转直下，了解具体情况后，该生被认定为家庭经济困难学生，并匹配了相应的助学金，保证该生不受经济困难影响在校正常的学习生活。同时，已被认定为家庭经济困难的学生，监测其消费情况，对个别消费水平远高于平均水平的同学，详细了解情况，如存在谎报家庭经济状况的情况，严肃处理，实现家庭经济困难学生消费情况的精准监管。

清华大学将继续探索大力推进学生管理信息化建设，对学生在校学习生活产生的大量数据进行采集和分析，通过发现其整体规律，建立大数据模式下精准资助工作机制，进一步规范和加强学生资助管理工作，不断提升学生资助精准化水平、学生管理水平和决策支撑能力，坚持以学生需求为导向，以为学生服务为宗旨，努力建设与世界一流大学相适应的学生资助奖励系统，从而更好的落实学生资助政策，确保精准资助、应助尽助。