蒋鑫，曹青，杨玉婷，余明阳

（四川旅游学院）

【摘要】随着智能教育时代的到来，大数据技术在教育领域的应用日益广泛。高校资助工作作为促进教育公平的关键环节，借助大数据技术实现精准资助已成为当前的重要课题。文章阐述了大数据技术给高校学生资助工作带来的机遇，分析了高校资助工作的现状与面临的挑战，在此基础上，提出了大数据技术赋能高校学生资助工作的创新路径。高校可以利用大数据技术构建精准资助体系、实现资助工作信息化管理、深化数据分析与挖掘技术的应用、构建多方参与的资助生态体系、强化数据安全与隐私保护等，以推动高校资助工作的高质量发展。

【关键词】大数据技术；高校资助工作；信息化管理

中华人民共和国成立以来，学生资助工作历经变迁，从早期为注重物质帮扶的保障型资助，向近年来注重成长帮扶的发展型资助转变。在国家促进教育公平与发展的背景下，高校资助工作责任重大。但传统资助方式依赖人工审核与有限信息，存在随机性、不确定性等问题，难以精准定位真正需要帮助的学生。在智能教育时代背景下，大数据技术为高校学生资助工作带来新机遇，不仅可以实现多维度数据的全面整合，还能精准描绘学生经济画像与需求特征，有效解决资助资源分配不均等难题，推动资助工作向更高效、更科学、更精准的现代化模式转型。

一、大数据技术给高校学生资助工作带来的机遇

“不让一个学生因家庭经济困难而失学”，既是党和政府的庄严承诺，也是以人民为中心的发展理念的具体体现。当前，学生资助工作已由保障型资助向发展型资助转型，助学金已不单单局限于帮助困难生完成学业，更要通过更大力度的奖优助困、更多覆盖学生群体，激发广大学生勤奋学习、潜心科研，推动对拔尖创新人才、急需紧缺人才的培养。在智能教育时代下，大数据技术的快速发展为高校学生资助工作提供了新的机遇。

（一）有助于提升管理效率

随着科技的不断发展，大数据已经成为时代发展的关键，利用大数据驱动高校学生资助工作，能够显著提升管理效率。基于大数据的智能监测系统能够实时追踪资助资金的使用情况，确保资金的透明和合规使用，从而增强学生和家长的信任感。此外，数据驱动的决策支持工具能够帮助高校及时调整资助政策，响应社会经济变化和学生需求，从而形成动态管理机制，提升资助工作的灵活性和适应性。

（二）有助于促进教育公平

大数据技术可以助力高校精准资助，增进公平。精准资助使资源优先帮扶困难学生完成学业；实时监测评估可以确保政策生效；数据反馈可以助力学校优化方案，防止资源浪费；智能系统可以简化申请流程，提高透明度，增强学生参与感、获得感，减少信息不对称导致的不平等。这样一来，政策制定者可以依分析结果制定政策，提升资源分配的公平性。

（三）有助于提供个性化服务

高校可以通过收集和分析多维度数据，深入了解学生的个性化需求，为其量身定制资助方案，综合考虑其学业与职业规划，如为优秀困难学生提供奖学金、实习等，助其双重发展；为学习困难学生提供学业与心理支持。

（四）有助于提升整体教育质量

资助数据的纵向分析有助于优化政策执行，按需调整资源分配，确保资金流向关键领域。智能化系统可以优化流程，减少行政环节，提高资源运作效率，使教师和管理人员专注教学。数据分析还可以评估政策的长期影响，为后续改进提供科学依据，推动教育质量的持续提升，形成良性循环。

二、大数据技术赋能高校资助工作的现状与面临的挑战

（一）高校资助工作现状

我国已建立起政府主导、学校和社会积极参与的全方位资助体系，形成了包括困难生认定、绿色通道、助学金、困难补助、勤工助学、助学贷款、补偿代偿、综合测评、奖学金九位一体的资助管理体系。同时，资助管理的流程也日益规范化，从资助项目的申请、审核到实施、监管，都建立了明确的流程和标准，确保资助工作的公平、公正和高效。

目前，许多高校正积极探索大数据赋能高校资助工作的方式。例如，西安交通大学借助学生工作大数据分析与服务平台，通过消费分析、全息画像、综合预警等功能模块，有效支撑了困难认定、精准资助和资助育人等工作；西安电子科技大学则搭建了“智慧学工——资助信息管理服务平台”，实现了各类资助项目数据的整合和线上一体化管理。但是，尽管大数据技术在高校资助工作中的应用已经取得了一定进展，但在全面深入应用方面仍存在不足。因此，高校在开展资助工作的过程中，仍需进一步利用大数据进行精准识别、高效匹配、动态跟踪与反馈优化等工作，以实现资助工作的精准化和高效化。

（二）大数据技术赋能高校资助工作面临的挑战

1. 数据整合难度大

在大数据技术背景下，高校资助工作中的数据整合面临更加复杂的挑战。不同信息系统间的数据格式和标准存在差异，导致数据难以直接整合。此外，数据更新不及时也是数据整合过程中的一个难题，需要高校加强数据管理，完善数据更新机制，确保数据的时效性和准确性。

家庭经济困难学生认定是高校资助工作的基石，大数据虽然提供了更多的数据来源和分析手段，但家庭经济困难学生认定工作仍然面临精准性挑战。一方面，认定依据和标准需要更加科学和统一，以确保认定的公正性和准确性；另一方面，如何从大量数据中提取和分析与学生家庭经济状况相关的信息，以支持认定的决策，是当前需要解决的重要问题。

2. 数据隐私保护问题

高校在整合资助数据时，还需要特别注意数据隐私和安全问题。由于资助工作涉及学生的个人隐私信息，如家庭经济状况、个人身份信息等，在整合这些数据的过程中必须对其妥善保护。然而，由于技术和管理上的原因，数据泄露和滥用的风险始终存在，这使得数据整合工作更加复杂和敏感。

3. 技术人才短缺

大数据技术在高校资助工作中的应用需要专业的数据分析师、算法工程师等人才支持，随着高校资助工作的日益复杂和精细化，高校对技术人才的需求也在不断提高。然而，由于历史原因、行业吸引力不足以及人才培养机制等方面的问题，导致高校资助管理部门面临技术人才短缺的困境。这种短缺不仅体现在数量上，更体现在技术水平和专业素养上。

三、大数据技术赋能高校资助工作的创新路径

（一）构建精准资助体系

高校可以利用大数据技术和方法，构建精准资助的大数据平台，通过数据分析和挖掘技术，收集、整理、分析学生的信息，为学生提供个性化的资助服务。在大数据技术的支持下，高校可以从学生的成绩、学习习惯、社交行为、心理健康等多个维度全面了解学生的实际需求，为学生提供更加精准的资助服务。

1. 构建学生个性化画像

高校可以通过大数据技术对学生进行全面的信息采集和分析，构建学生的个性化画像。具体来说，高校要对学生违纪处分、心理状态、素质拓展、获奖受励、家庭困难情况、在校消费、学习成绩等多方面的数据进行分析和梳理，从而实现对学生全方位、多维度的了解和评估。

2. 建立资助决策模型

高校可以利用大数据技术和算法构建资助决策模型，通过对学生的学业表现、家庭经济情况、社会需求等多维度信息进行深度分析和挖掘，为高校提供科学、合理的资助决策依据。

基于大数据的决策模型，高校可以制定出差异化的资助方案。通过对学生的家庭经济数据进行深入分析，管理者能够准确识别出特别困难的学生群体，并为其提供更为有力的资助支持。同时，模型还能够根据学生的学习成绩、消费行为等信息，动态调整资助标准，确保资助资源能够精准地投放到最需要的学生身上。

（二）实现资助工作信息化管理

高校通过信息化管理可以实现对家庭经济困难学生资助工作的跟踪与记录。高校应充分发挥信息技术的优势，将其深度嵌入资助工作流程之中，推动资助工作全流程的数字化转型，对学生的资助申请、审核、发放等流程进行数字化管理，实现自动化审核、实时监控与智能化服务，确保资助过程的透明、公正。这种数字化、智能化的管理模式，能够大大提高工作效率，减少人工干预，降低错误率。通过搭建学生资助信息管理平台，高校能够实时公布资助政策、资助标准和资助对象等信息，接受社会各界的监督和评价。这不仅可以增强资助工作的公信力，还能够提高学生的满意度和认同感。

（三）深化数据分析与挖掘技术的应用

在高校资助工作中，深化数据分析与挖掘技术的应用是提升管理效能的关键。除了整合内外部数据资源外，高校应引入更先进的数据分析模型和算法，通过构建学生家庭经济状况的预测模型，利用文本挖掘技术对学生的社交网络、在线行为等进行分析，洞察学生的心理状态和社会需求，以更精细地刻画学生特征，为资助决策提供更全面的信息支持。

（四）构建多方参与的资助生态体系

在高校资助工作中，构建多方参与的资助生态体系是提升资助工作效能的重要途径。高校应加强与政府部门、社会组织、企业等外部机构的合作，共同构建资助信息共享平台，实现资源的优化配置和高效利用。

同时，高校可以引入社会资金，设立专项资助基金，为学生提供更加多元化的资助选择。通过搭建校企合作平台，高校还可以为学生提供实习、就业等机会，帮助学生更好地融入社会。

（五）强化数据安全与隐私保护

在大数据应用过程中，数据安全与隐私保护是保障学生权益的重要前提。高校作为数据的管理者和使用者，应建立完善的数据安全管理制度，明确数据管理的流程和责任，规范数据的收集、存储、使用和共享行为，实施技术防护措施，确保学生个人信息的保密性和完整性，维护学生的数据安全与隐私权益。

首先，高校应加强对数据管理人员的培训和教育，增强他们的数据安全意识和操作技能。通过组织专业培训，开展涵盖数据安全领域的前沿理论与最新法规解读，融入真实案例分析与高强度实践操作演练，全面提升管理人员的数据安全意识和操作技能，为数据安全筑牢安全防线，有效抵御各类潜在风险。

其次，高校可以引入更先进的技术手段，不仅要采用加密技术、身份认证、访问控制等成熟可靠的安全措施，还应紧跟技术发展趋势，积极探索区块链、人工智能等前沿技术在数据安全领域的应用，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性。通过身份认证和访问控制措施，确保只有经过授权的人员才能够访问学生数据，避免未经授权的人员篡改或盗取敏感信息。此外，还可以利用区块链等技术来提高数据处理的透明度和不可篡改性，为学生数据的安全存储和传输提供更强的技术保障。

最后，为了高效应对数据泄露等安全事件，高校还应建立健全数据泄露应急响应机制。通过进一步细化各部门的责任分工，完善预警机制和事故调查与修复流程，确保在数据泄露事件发生时能够迅速而准确地采取行动，最大限度地减少损失。此外，高校还应与相关监管机构和第三方安全机构保持密切合作，定期开展数据安全评估和应急演练，不断提升自身的数据安全防护和应急响应能力。

四、结语

大数据技术的兴起为高校资助工作带来了革命性的转变。高校可以通过深入挖掘数据潜力，构建精准资助体系，实现资助工作的信息化和流程优化，有效解决传统资助模式中的诸多痛点。这仅仅是大数据技术在高校资助领域应用的起点。高校必须认识到，精准资助的实现并非简单的技术应用，而要基于深入的数据分析、科学的管理理念和人性化的服务理念。在此过程中，必须建立健全数据保护机制，确保对数据的合法、合规使用。高校运用大数据技术开展精准资助工作是一项系统工程，需要多方面的努力和协作。高校应以开放的心态和创新的思维，不断探索和实践，为广大学子提供更加个性化、精准化的资助服务，进而推动学生资助工作的高质量发展。

 

【参考文献】

[1] 林丽境.构建新时代高校资助育人工作新模式探析[J].南方论刊，2020（6）：94—95，112.

[2] 林丽莎，马淑红，王晓莉，等.高职院校资助育人工作探析[J].淮南职业技术学院学报，2022（2）：108—110.

[3] 周秀琴.以中国式教育现代化构建高校资助育人新模式[J].大众文艺，2024（24）：205—207.

[4] 张维维.新时代高校资助育人工作的实践与思考[J].科教文汇（下旬刊），2021（15）：17—19.

[5] 柏文静.数字化人力资源管理教学体系研究[J].中国管理信息化，2022（2）：221—223.

[6] 曾建勋.开启数据生产要素新引擎[J].数字图书馆论坛，2020（6）：1.

[7] 税秀花，何素芳.学生资助档案管理探索[J].中国档案，2021（7）：64—65.

[8] 苏欢欢.人力资源管理中的员工职业生涯管理探析[J].经济师，2021(9):262—263.

 

（节选自：《新丝路》2025年第9期 ）