大数据背景下中职学校贫困生认定研究

大数据背景下中职学校贫困生认定研究

陈华

陈华（凯里市第一中等职业学校贵州凯里邮编：556000）

前言：近年来随着我国对职业教育的高度重视，全国各校招生人数迅速攀升，这样大规模的不同程度家庭经济状况学生涌入职业学校，然而在国家现行资助政策体系下，不能保证所有贫困学生都能得到经济资助。现在，大数据应用已在我国遍地开花，其体现出的价值给各行各业带来了诸多裨益，如果利用学生的消费数据、生活数据、学习数据、家庭成员数据等综合信息来分析、判断、认定学生家庭经济状况，便可为贫困生认定提供重要的依据。本文就是通过分析学生的各种数据信息，综合判断、认定出真正的贫困生。

关键字：大数据，中职学校、贫困生认定

中图分类号：G647.8文献标识码：A文章编号：1009-4636（2017）2-0067-01

目前，中职学校的资助政策体系已比较完善，包括国家的免学费、国家助学金，地方政府的教育精准扶贫，学校的勤工俭学、特困生在校费用减免，社会的组织、企业和个人的爱心资助等。但是在这些资助项目中，绝大部分是要认定学生为家庭经济困难的方能给予资助，然而家庭经济状况的认定一直沿用传统的认定方式：学生提供经济困难证明材料、班级评选。由于学校不能去调查每一个学生的家庭经济状况，经济困难证明材料不能完全体现家庭经济情况，学生出于自尊的考虑，不愿提交相关贫困证明材料，学生家庭遭受自然灾害、家庭变故等突发事件。这些情况的存在会让真正需要帮助的学生失去享受资助的机会。

随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和应用普及，大数据开启了一次重大的时代转型。大数据技术做为新兴技术正在蓬勃发展，在各行各业都得到应用：医疗领域的优质资源利用和ICU监控高效监控机制，主动及时关注重症监护病人；交通领域的预测道路交通状况；运输业领域的通过GPS实现实时追踪等。通过大数据思维和技术更准确、更全面、更到位的认定中职学校学生经济贫困状况，并提出相应的以大数据为支撑的认定方法和模式，为更好、更高效落实资助政策，做到资助育人、资助脱贫，为全面建成小康社会、保证教育事业持续协调健康发展助力。

一、现行中职贫困生认定方式

现有的资助政策体系大都针对家庭经济困难学生，需要学生提交资助申请表，家庭经济困难证明材料，接着由班级组成的评审小组，根据学生在校的平时表现、日常消费、穿着打扮等方面的情况进行投票选举，评选出拟享受资助的学生名单并进行公示，最后由学校组成的评审小组对拟资助名单再一次审核和评议，最终确定资助名单，并进行为期5个工作日的公示。

二、中职贫困生认定存在的问题

现行的中职贫困生认定流程上具有一定的科学性，保证了整个资助全流程的公平、公正、公开，但在具体实施中却存在着一些问题，导致部分真正家庭经济困难的学生不能得到经济救助。问题如下面几个方面。

（一）中职学校学生大都出生农村，父母在外地打工，属于留守儿童，爷爷和奶奶没有文化，家庭住址离相关工作部门较远，对家庭经济贫困证明材料的开具流程不了解，这些客观存在的情况导致学生不能顺利的开到贫困证明，以致放弃贫困证明的开具，最终失去获得资助的机会。

（二）部分家庭经济困难的学生出于自尊方面的考虑，不愿显露家庭的贫困，以至于学校无法准确的认定其贫困，给贫困生认定带来了较大困难，从而无法获得资助。

（三）学生家庭突发变故，遭受自然灾害等导致学生家庭经济困难，而这些突发情况一时难以被发现，导致学生因贫辍学。

（四）另有一些家庭经济条件好，但能提供贫困证明材料，以至于获得了资助，占用了享受资助的名额。然而学校并不能对每位学生进行家庭经济状况的调查，这些情况的出现都会使学校难以对贫困生进行准确认定，真正需要得到帮助的学生没有得到资助，进而破坏了教育的公平。

三、大数据在中职贫困生认定中的方法

（一）大数据的内涵

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如学生的消费数据、生活数据、学校数据、家庭成员数据等。

（二）大数据在贫困生认定方法中的研究

1.学生数据信息的采集

学生在校期间生活和学习会产生大量的数据信息，可以从方方面面获得这些数据信息。

（1）学生入校报名时进行信息统计，如家庭成员人数、需赡养人数、是否遭受自然灾害、是否欠债、是否有大病患者、是否低保户、是否特困供养户、家庭经济来源等，信息统计越全面却好。

（2）会同学校各部门获取信息，如教务处的学生学习成绩、政教处的学生日常行为表现、、食堂就餐情况、体育组的运动器材借阅情况、图书馆书籍借阅情况、团委的参加活动情况、招生就业处的生源情况、资助办的学生贫困状况等。

（3）在学生自愿的情况下，大量收集各种生活用品信息，如学生手机品牌和价格、手机话费消费清单、服饰价格、起居用品价格、购物意愿和货物价格等。

（4）通过数据挖掘方法获取信息，如通过班级QQ群、微信群、微信朋友圈等公开发布的相关消费的信息。

2.采用数据综合分析法确定贫困状况

（1）确定数据指标。如指定学生的半个月或一个月的食堂就餐消费情况数据、体育锻炼数据、学习表现数据等为指标，就可以发现学生的即时经济状况，及时找到贫困学生，实现动态管理；指定家庭人口数、赡养人口数、是否有大病患者、家庭经济来源等为指标，在结合手机消费数据、服饰价格数据、起居用品价格数据等更为细致实际的消费数据，便可准确分析、判断出学生家庭经济贫困程度、伪贫困生、不愿显露家庭经济状况的贫困生；指定学生请假出勤、思想情绪状态、食堂就餐消费情况、手机话费消费情况等为指标，就可以初步确定学生家庭遭受了突发状况导致家庭经济困难，学校便可及时采取针对性的救助措施。无论是何种数据信息，只要通过一定的组合、分析都可以提取到有价值的信息，便可针对性的解决贫困生认定中存在的问题。

（2）确定数据指标权重。每种数据信息所体现的价值大小不一，为关键重要的数据加以较大权重，其他次要数据赋予教轻权重，这样便可科学有效的判断出学生家庭经济贫困程度，确定贫困等级。

（3）利用现有的各种数据统计分析软件进行有效分析，如在EXCEL、Minitab等分析软件中录入采集到的各种学生数据，利用软件提供的统计分析方法进行贫困生认定分。例如，将学生的半个月食堂就餐消费情况、体育锻炼、学习表现数据指标录入EXCEL,利用高级筛选功能，筛选出食堂就餐费用低、体育锻炼减少、学习下降等数据，如果这些数据都低于正常水平，那么，该生绝大可能已出现经济状况。此时，只需进一步采取实际调查便可确认是否出现了经济问题。

大数据思维和技术的利用，充分挖掘出真正的贫困生，提高了资助工作效率，进一步保证了资助的公平，助力贫困生学生顺利完成学业，为全面建成小康社会提速增效。