大数据时代的高校“精准资助”:问题表征与路径突破

合集下载

大数据背景下高校精准资助工作的创新路径研究

大数据背景下高校精准资助工作的创新路径研究

大数据背景下高校精准资助工作的创新路径研究随着大数据时代的到来,传统的高校资助工作正在面临着新的挑战和机遇。

高校精准资助工作的创新路径研究成为当前高校发展的重要课题之一。

如何利用大数据技术和方法,构建高效精准的资助体系,为学生提供更加个性化的资助服务,成为高校面临的新课题。

本文将从大数据背景下高校精准资助工作的现状与问题、创新路径的研究方向和建议、以及实施中需要解决的问题和挑战三个方面展开探讨。

一、大数据背景下高校精准资助工作的现状与问题1.现状:高校精准资助工作的现状在于,传统的资助方式往往是以家庭经济状况、学业成绩等为主要依据进行资助,而这种资助方式往往存在着较大的随机性和不确定性。

高校的资助工作也存在着信息不对称、资助评估不准确、资助效益不高、资助管理过程复杂等问题。

2.问题:二、创新路径的研究方向和建议1.利用大数据技术和方法,构建高校精准资助体系可以利用大数据技术和方法,构建高校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、分析学生的个性化信息,为学生提供个性化的资助服务。

在大数据的支持下,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去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。

可以建立学生个性化画像,对学生进行综合评估,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,从而实现对学生的全方位、多维度的了解和评估,为学生提供更加精准的资助服务。

可以建立高校资助决策模型和机制,利用大数据技术和算法构建高校的资助决策模型和机制,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,提高资助决策的准确性和精准度。

2.建立高校与社会资源对接机制,实现多方位资助利用大数据技术和方法,建立高校与社会资源对接机制,实现多方位资助。

通过大数据分析和挖掘,可以实现社会资源的多维度对接,让社会各界资源参与到高校资助工作中来,充分发挥社会资源的优势,为学生提供更加多元化的资助服务,实现高校资助资源的最大化配置。

基于大数据分析的高校贫困生精准资助路径思考

基于大数据分析的高校贫困生精准资助路径思考

基于大数据分析的高校贫困生精准资助路径思考随着社会经济的快速发展,高等教育的普及率也不断提高。

然而,与此同时,高校贫困生的数量也在不断增长,这给我国的高等教育公平带来了严重挑战。

针对当前高校贫困生面临的问题,采用大数据分析技术来进行精准资助已成为解决方案的重要途径。

对于高校贫困生来说,寻求资助的过程非常困难。

有些学生申请了很多资助渠道,却总是得到很少的帮助,这导致他们产生了失望感和挫败感,影响了他们的学习和生活。

因此,利用大数据分析来发现和解决这些问题,可以让高校贫困生更快地获得精准资助。

针对高校贫困生精准资助的路径思考,以下提出以下建议:1. 整合数据资源,建立高校贫困生数据库数据是精准资助的基础,有了大量的学生信息和数据,才能够进行更精准的资助。

因此,建议高校建立一个数据集中管理平台,统一收集和整合学生的信息、学业表现和生活情况等数据,建立高校贫困生数据库。

该数据库可以包括诸如学费、宿舍、生活费等方面的贫困生指标,也可以与其他业务系统如图书馆、查询系统、考试信息等进行数据汇聚。

2. 提高数据分析能力,实现精准资助建议高校优化分析数据和算法的能力,利用大数据分析技术,更好地发现和分析问题,深入了解贫困生的需求和状况。

通过对学生数据进行建模和分析,以及应用数据挖掘和机器学习等技术,更准确地识别出真正需要帮助的学生,制定精准资助计划,实现更高效的资助。

3. 搭建信息平台,提供个性化帮助建议建立高校贫困生信息平台,以挖掘更多的学生需求和潜在问题。

该平台需要收集学生的社交信息、学校成绩、消费习惯等数据,通过分析得出学生当前面临的问题,并向学生提供个性化的建议和帮助。

该平台还可设置在线讨论组和线上课程等资源,为学生提供更多的教育支持和社会帮助。

综上所述,通过大数据分析技术,实现高校贫困生精准资助的目标,是推动教育公平的一项重要工作。

尽管实现精准资助需要整合各方资源、提高技术能力,但是只要每个环节的信息都能得到精细的数据支持,并且与人工智能分析相结合,这将成为一项十分重要的社会事业。

大数据视野下高校精准资助问题及其对策研究

大数据视野下高校精准资助问题及其对策研究

焦点FOCUS 大数据视野下高校精准资助问题及其对策研究魏凤霞 张晶莹摘要:随着“精准扶贫”政策的实施,须注重扶贫同扶志、扶智相结合。

高校学生资助工作作为国家扶贫开发政策的构成部分,高校精准资助则是教育脱贫的重点工作。

面对当前海量数据和信息,如何最大限度的发挥数据和信息的价值,大数据技术应运而生。

在大数据背景下,高校精准资助是助力精准扶贫精准脱贫的有效途径,是提升高校资助工作效果的必然要求。

但是目前高校精准资助存在资助对象认定精准度不高、资助过程动态管理较弱、资助效果育人功能不强等问题。

对此,我们运用“大数据”这一技术,从提高精准资助对象认定精准度、建立精准资助动态管理机制、强化精准资助育人功能等方面提出相应对策,进一步提升高校精准资助工作的有效性。

关键词:大数据;高校;精准资助2013年,国家首次提出精准扶贫。

随着“精准扶贫”政策的实施,高校学生资助工作作为国家扶贫开发政策的构成部分,也面临着重大的机遇与挑战。

当今世界正在走入大数据的时代,大数据以其数据类型多、数据量大、应用价值高、处理速度快、可挖掘能力强等特点被各行各业广泛使用。

充分运用大数据处理高校精准资助问题,能够更好的实现高校资助资金的效益最大化,实现资助的精准与公平,做到扶贫与扶智的有机结合。

一、高校精准资助工作的必要性高校精准资助是以“精准扶贫”思想为指导方针,对现行资助工作进行改进的有效方式,是助力精准脱贫的有效途径,是提升高校资助工作效果的必然要求。

(一)是助力精准扶贫精准脱贫的有效途径2020年是我国全面达成小康社会的关键之年,党和国家对新时期教育扶贫工作提出了新要求。

高校精准资助是新形势下高校资助工作的新方向,新内涵,新要求。

高校精准资助工作是精准教育扶贫的重要环节,是扶贫与扶志、扶智结合的有效方式,是提升资助工作效率,最大程度发挥资助工作效能,助力精准扶贫精准脱贫的有效途径。

(二)是提升高校资助工作效果的必然要求目前高校资助工作存在资助前的精准识别、精准帮扶工作不够完善和资助后的精准管理和资助育人工作做的不到位的情况,如果这些问题得不到改善,那么高校资助工作在实行过程中很难达到理想的工作效果。

高校精准资助育人工作的路径

高校精准资助育人工作的路径

高校精准资助育人工作的路径在当前高等教育大众化的背景下,高校精准资助育人工作的意义日益凸显。

高校精准资助育人工作,不仅是对学生经济上的帮助,更重要的是通过资助的方式,激发学生的学习动力,促进其全面发展。

本文将从建立精准资助体系、优化资助政策和加强管理监督三个方面探讨高校精准资助育人工作的路径。

一、建立精准资助体系建立精准资助体系是高校精准资助育人工作的关键环节。

要实现精准资助,首先需要建立健全的学生信息管理系统。

通过这一系统,可以全面了解学生家庭经济状况、学习情况、家庭背景等信息,为精准资助提供数据支撑。

需要建立多元化的资助渠道。

除了国家助学金、校内奖学金等传统资助方式外,还可以通过募捐、资助基金等途径拓宽资助渠道,为学生提供更多更广泛的资助机会。

还需要建立科学的评价体系。

通过对学生资助申请材料、家庭收入证明等材料进行审核,结合学生的学习成绩、奖惩情况等多方面因素进行评估,确定资助对象,确保资助的精准性和公平性。

二、优化资助政策优化资助政策是高校精准资助育人工作的重要保障。

在制定资助政策时,需要充分考虑学生的实际需求,确保政策的针对性和及时性。

可以根据学生的家庭经济状况、学业成绩等情况,制定不同层次的资助政策。

对于家庭经济困难的学生,可以提供全额奖学金、助学金等资助;对于家庭经济一般的学生,可以提供部分奖学金、助学金等资助。

可以结合学生的专业特点,制定专业奖学金政策。

对于专业成绩突出的学生,可以设置专业奖学金,激励其在学术领域的进步。

还可以加强对资助政策的宣传,让学生和家长充分了解政策内容和申请流程,提高申请资助的积极性和主动性。

三、加强管理监督加强管理监督是高校精准资助育人工作的重要保障。

要加强管理监督,首先需要建立健全的资助管理机制。

在资助管理方面,可以设立专门的资助管理部门或办公室,负责学生资助的审核、发放和管理,确保资助工作的规范和有序。

需要加强对资助资金的监督和使用情况的跟踪。

通过建立健全的经费管理制度和监督机制,确保资助资金的合理分配和使用,提高资助资金的使用效率和效果。

大数据背景下高校精准资助工作的创新路径研究

大数据背景下高校精准资助工作的创新路径研究

大数据背景下高校精准资助工作的创新路径研究当前,随着信息技术的不断发展和大数据的普及应用,高校精准资助工作也不断得到优化升级,为学生提供更加精准、有效的资助服务。

大数据技术不仅能够为高校提供更精准的贫困生定位,帮助学校更好地制定资助计划,还能够为学生提供更加全面、个性化的资助服务。

首先,高校可以借助大数据技术对贫困生进行精准定位。

通过对学生的生源地、家庭背景、成绩表现、社会福利等信息进行分析挖掘,确定贫困生的身份并进行分类,有针对性地为不同类别的贫困生提供不同的资助服务。

同时,高校还可以通过大数据技术对学生的消费数据进行监测和分析,了解学生的消费水平、消费习惯等信息,将其与贫困生的贫困情况结合起来,为学生提供更加合理、科学的资助方案,确保资助资金的有效使用。

其次,高校应该加强与各个部门、机构的协作,建立完善的大数据平台和信息共享机制,为不同部门提供更加详实、准确的资助信息。

有些贫困生可能不仅需要金钱上的帮助,还需要精神上的关心和支持,在这个过程中,“大数据+课程”等需要将各项支持措施合理统筹在一起,充分发挥各方面的作用,推动各项工作的协同共赢。

例如,与心理咨询部门合作,为贫困生提供心理疏导和心理治疗服务,与就业中心合作,为贫困生提供就业指导和创业支持等。

最后,高校应该加强对贫困生的教育和培训工作,提升他们的能力和竞争力,让他们更好地融入社会,摆脱贫困局面。

可以通过大数据技术对学生的职业发展方向、就业市场需求等信息进行全面、系统的分析,为学生提供更加智能、科学的职业规划和指导服务。

同时,可以建立线上的学习平台,为贫困生提供大量的优质教育资源和课程,提高他们的综合素质和才能。

综上所述,高校精准资助工作的创新路径要充分利用大数据技术,实现对贫困学生的精准定位和分类管理,加强各部门之间的协作和信息共享,提供更为全面、个性化的资助服务,同时加强对贫困生的教育和培训工作,提高他们的能力和竞争力,推动贫困生走出困境,实现自我发展和社会进步。

高校学生精准资助工作的实施路径与方法创新

高校学生精准资助工作的实施路径与方法创新

高校学生精准资助工作的实施路径与方法创新随着经济社会的发展,高校学生资助工作成为高校管理工作中的一项重要任务。

为了更好地实现高校学生精准资助,需要探索创新实施路径与方法。

本文将从三个方面探讨高校学生精准资助工作的创新。

高校可以通过建立健全学生资助信息平台来实施精准资助。

学生资助信息平台应该收集学生的个人基本信息、家庭经济状况、学习成绩等相关数据,确保数据的准确性和保密性。

高校可以通过与地方政府、企事业单位对接,获取学生家庭的经济状况和劳动力信息。

在此基础上,通过数据分析和算法模型,制定出精准资助的标准和方法。

学生资助信息平台可以与学校的学籍管理系统和财务管理系统对接,实现信息共享和动态更新。

高校可以通过建立多层次、多维度的奖助体系来实施精准资助。

传统的奖助体系主要依据学生的学习成绩进行奖助,这种方法容易忽视了对学生个体差异的关注。

高校可以结合学生的综合素质和发展潜力,制定多层次、多维度的奖助标准。

可以根据学生的学习成绩、科研成果、社团活动等方面进行评价,并设置不同的奖助级别和额度。

高校还可以根据学生的家庭经济状况和其他特殊情况,设置专项奖助项目,确保特殊群体的资助需求得到满足。

高校可以通过建立全方位监控和评估机制来实施精准资助。

这些机制包括对学生资助政策的实施情况进行监督和评估,对学生资助资金的使用情况进行审计和检查,对学生资助效果进行评估和反馈等。

高校可以通过统计数据分析、问卷调查、专家评审等方法,全面了解学生资助工作的实施情况和效果。

高校还可以通过与学生和家长进行沟通和反馈,及时修正和改善资助政策和方法,确保资助工作的精准性和有效性。

高校学生精准资助工作的实施路径与方法创新是一个系统工程,需要高校管理部门、学生工作部门、财务部门等多方合作。

高校可以通过建立健全学生资助信息平台,建立多层次、多维度的奖助体系,建立全方位监控和评估机制来实施精准资助。

这样可以更好地满足学生的资助需求,提高高校学生资助工作的精细化水平,推动优势互补、资源共享,促进高校学生全面发展。

大数据背景下高校精准资助工作的创新路径研究

大数据背景下高校精准资助工作的创新路径研究

大数据背景下高校精准资助工作的创新路径研究大数据时代的到来,为高校精准资助工作带来了新的机遇和挑战。

随着信息技术的快速发展和数字化管理的普及,高校能够更加准确地掌握学生的基本情况和学习状态,为其提供更精准的资助服务。

本文将围绕大数据背景下高校精准资助工作的创新路径展开研究。

1.1高校精准资助面临的问题在传统的高校资助工作中,由于信息不对称和管理不精准,往往容易出现助学金发放不公平、资助对象选取不准确等问题。

一方面,部分家庭条件不太好的学生由于信息不畅通或隐瞒实际情况,导致无法获得应有的资助;一些不需要资助的学生却通过各种手段获得了助学金,使得真正需要帮助的学生得不到应有的资助。

1.2大数据技术的应用现状随着大数据技术的发展,越来越多的高校开始利用大数据技术对学生的信息进行全面了解和分析,以实现精准资助。

通过学生信息系统、贫困生档案等数据,高校可以对学生家庭经济情况、学习成绩、社会实践等多维度数据进行整合分析,从而更准确地判断学生的资助需求,并为其提供相应的帮助。

2.1构建大数据平台2.2建立精准资助模型基于大数据平台,高校可以建立精准资助模型,利用数据分析和机器学习等技术手段,对学生的资助需求进行量化分析和预测。

通过建立有效的模型,高校可以更准确地评估学生的实际需求,为其提供更为精准的资助。

2.3建立动态更新机制在大数据背景下,学生的情况是动态变化的,因此高校需要建立动态更新的机制,及时更新学生信息数据,对学生的资助需求进行动态跟踪和调整。

通过不断更新学生信息,高校可以更及时地了解学生的情况,为其提供持续的精准资助服务。

2.4实现资助数据共享除了在校内建立大数据平台外,高校还可以与社会各界共享资助数据,建立多维度的信息交流渠道,包括政府部门、公益组织、企业等。

通过资助数据的共享,可以更好地整合各方资源,为学生提供更多元化的资助服务。

2.5建立数据安全保障机制在利用大数据进行精准资助的过程中,高校需要建立完善的数据安全保障机制,保护学生个人隐私信息不被泄露。

浅析大数据视域下高校精准资助

浅析大数据视域下高校精准资助

浅析大数据视域下高校精准资助随着大数据时代的到来,大数据在各个领域的应用越来越广泛,高校精准资助也不例外。

大数据视域下的高校精准资助可以更加准确地为学生提供资助,帮助他们顺利完成学业,并在就业时有更好的发展。

大数据可以帮助高校更好地了解学生的需求和背景情况。

通过收集学生的个人信息、学习成绩、家庭情况等数据,高校可以了解每个学生的具体情况。

根据大数据分析的结果,高校可以判断出哪些学生有资助的需求,哪些学生有更高的资助风险,从而更加有针对性地进行资助安排。

大数据可以提供更加精准的资助方案。

传统的高校资助往往是按照一定的标准和规则进行的,没有考虑到学生的个体差异。

而有了大数据分析,高校可以根据学生的个人情况,为每个学生量身定制资助方案,使得每个学生得到的资助更加准确和合理。

对于家庭困难的学生可以给予更大的资助额度,对于优秀学生可以给予奖助学金,以激励学生更好的学习。

大数据可以帮助高校更好地监测和评估资助效果。

通过分析学生的学习成绩、出勤情况等数据,高校可以了解到资助对学生的影响以及资助方案的有效性。

这样就可以根据结果及时调整资助政策和方案,提高资助效果,并使得资助更加精准。

大数据还可以为高校资助提供更多的参考信息。

通过分析大量的数据,可以发现学生的就业倾向、行业发展趋势等信息,为高校提供更加全面的就业指导,帮助学生提高就业竞争力,更好地融入社会。

大数据视域下的高校精准资助也面临一些挑战和问题。

数据的安全性和隐私保护需要得到重视。

高校在收集和使用学生数据时,必须遵循相关法律法规,确保学生的个人隐私和信息安全。

大数据分析需要专业人员和技术支持,高校需要投入一定的人力和物力来建立和维护大数据平台。

大数据分析结果的准确性也需要保证,高校需要保证数据的准确性和完整性,避免因为数据错误而影响资助决策。

浅析大数据视域下高校精准资助

浅析大数据视域下高校精准资助

浅析大数据视域下高校精准资助随着社会的不断发展,高等教育越来越受到广大青年学子的重视,然而在教育发展不平衡的情况下,许多家庭仍难以承担高昂的教育费用,导致一些优秀的学生因为经济上的困难而无法接受到高等教育。

因此,高校的精准资助成为维护教育公平和推进教育均衡发展的重要手段,而大数据技术的应用在高校精准资助中也发挥了重要的作用。

首先,大数据技术可以实现高校对贫困学生的精准识别。

随着互联网和各种信息技术的不断发展,在大数据时代,各类信息的数字化、网络化和可追踪化同步发展,高校可以借助大数据技术从各种数据源中提取出贫困家庭的信息,如对学生本人的家庭住址、父母工作情况、经济收入状况等进行数据分析,从而精准识别出真正需要资助的学生。

其次,大数据技术可以帮助高校实现个性化资助。

在大数据视域下,高校可以根据学生的个性化需求和家庭经济情况,为学生定制个性化的资助方案。

通过对学生的学习成绩、奖学金等信息进行大数据分析,确定出有潜力的学生,并为他们提供专门的资助计划,如特殊奖学金、助学贷款等,从而让更多的学生受益。

最后,大数据技术可以改善高校资助的效率和效果。

高校借助大数据技术进行资助管理,能够对资助流程进行节约人力和物力的优化。

一方面有效减少了资助的时间和成本,节约了资助流程所需的人工成本和时间成本。

另一方面,还可以提升资助效果,减少不必要的资助浪费。

这不仅可以为贫困生带来福音,更能切实提高高校的资助管理和服务质量。

总之,大数据技术为高校资助工作带来了前所未有的机遇和挑战,只有合理运用这些技术,高校才有可能真正实现资助的精准化和人性化,达到高校学生资助工作的最大效益和社会效益。

浅析大数据视域下高校精准资助

浅析大数据视域下高校精准资助

浅析大数据视域下高校精准资助随着大数据技术的迅速发展和应用,高校精准资助成为了一个备受关注的话题。

大数据的视域为高校精准资助提供了更多的可能性,通过对大数据的分析和挖掘,可以更好地了解学生的需求和情况,为其提供更加精准的资助和服务。

本文将从大数据视域下高校精准资助的意义、应用、挑战和未来发展等方面进行浅析。

高校精准资助是指根据学生的实际需求和具体情况,科学合理地分配资助资源,使之真正惠及每一位有需求的学生。

在大数据技术的支持下,可以做到更加精准地分析和评估学生的需求,从而更好地制定资助政策和措施,提供更贴近实际情况的资助服务。

这样可以使得高校的资助资源得到更加合理的使用,避免了资源的浪费和滥用,也可以更好地满足学生的需求,提高了资助的公平性和效率性。

大数据视域下的高校精准资助还可以帮助高校更好地了解学生的行为和特点,为学生的个性化发展提供更多的依据和支持。

通过对学生的学习成绩、课外活动、社交行为等数据的分析,可以更好地了解学生的发展情况和需求,为其提供更加精准的成长和发展指导。

这对于高校而言,有利于培养更加全面发展的人才,提高教育质量和教学效果。

在大数据技术的支持下,高校精准资助可以通过以下几个方面得到应用和体现。

1.学生识别与分析:通过对学生的学习成绩、家庭情况、经济状况、心理健康等方面的大数据进行分析,可以更好地识别和分析学生的需求和特点。

通过大数据的支持,可以快速准确地找出真正有需求的学生群体,并对其进行更加精准的资助服务。

2.资助政策的制定与调整:利用大数据技术,可以更加全面地了解学生的需求和变化情况,从而更加科学地制定和调整资助政策。

通过对学生需求的大数据分析,可以不断地优化和完善资助政策,确保资助政策的科学性和有效性。

3.资助服务的精准化:通过大数据技术,可以建立学生的个性化资助档案,了解学生的具体需求和情况,并根据其实际情况提供个性化的资助服务。

对于家庭经济困难的学生,可以通过大数据技术迅速地发现其需求并提供相应的帮助。

浅析大数据视域下高校精准资助

浅析大数据视域下高校精准资助

浅析大数据视域下高校精准资助
随着大数据技术的发展,高校精准资助也可以借助大数据来实现。

大数据视域下的高校精准资助可以通过数据分析和挖掘来实现更加准确和有效的资助。

以下将从数据采集、数据挖掘和数据应用三个方面对大数据视域下的高校精准资助进行浅析。

数据采集是实现大数据视域下高校精准资助的第一步。

高校可以通过设立专门的数据采集系统,收集学生的个人信息、学习成绩、经济状况、家庭背景等关键数据。

这些数据可以通过线上线下的方式进行采集,比如通过在线问卷调查、学生自主填报、与学生家长的沟通等方式来获取。

数据采集不仅包括学生自愿提供的信息,还可以通过学校管理系统和教务系统等渠道获取学生的学籍信息和成绩信息等关键数据。

数据挖掘是实现大数据视域下高校精准资助的核心环节。

通过大数据技术,可以对采集到的海量数据进行筛选和分析,挖掘出与资助相关的重要特征和规律。

比如可以通过数据挖掘算法对学生的学习成绩和家庭经济状况进行关联分析,找出学业优秀但经济困难的学生,为其提供精准资助。

还可以通过数据挖掘技术对学生的综合素质和潜力进行评估,找出具有创新潜质和发展前景的学生,给予重点资助。

数据应用是实现大数据视域下高校精准资助的关键环节。

通过数据分析和挖掘得到的结果,可以为高校的资助决策和政策制定提供科学依据。

比如可以根据学生的特征和评估结果,制定不同层次和类型的资助政策,确保资助的精确性和有效性。

也可以通过数据应用来跟踪和评估资助的效果,为后续的资助决策提供参考意见。

可以根据资助前后学生的学业成绩和就业情况等指标来评估资助的成效,优化资助政策。

大数据技术助力高校精准扶贫路径探究

大数据技术助力高校精准扶贫路径探究

大数据技术助力高校精准扶贫路径探究
随着大数据技术的发展和应用,越来越多的领域开始尝试利用大数据分析提供精准的服务。

高校作为培养人才的重要场所,也可以利用大数据技术来助力精准扶贫工作的开展。

大数据技术可以帮助高校对贫困生进行精准识别。

通过收集和分析学生的家庭背景信息、学业成绩、社会关系等数据,可以建立起完整的贫困生数据库。

在此基础上,利用数据挖掘和机器学习等技术,可以准确地找出贫困生的特征和规律,从而实现对贫困生的精准识别和分类。

大数据技术可以提供精准的贫困生干预措施。

通过对贫困生的数据进行深入分析,可以了解到每个贫困生的具体困境和需求。

对于成绩较差的贫困生,可以提供针对性的学习辅导措施;对于家庭环境较为困难的贫困生,可以提供生活补助和就业指导等服务。

通过运用大数据技术,可以制定出针对性强、有效果的干预措施,从而更好地帮助贫困生解决问题、提高学习和生活质量。

大数据技术还可以为高校提供精准的贫困生动态预测和监测。

通过对贫困生的历史数据和相关指标进行分析,可以发现一些潜在的问题和风险因素,提前进行干预和防范。

大数据技术还可以监测贫困生的变化动态,及时发现和解决问题。

通过精准的预测和监测,高校可以更好地了解贫困生的状况和需求,为他们提供更加有效的帮助和支持。

大数据技术助力高校精准扶贫路径探究

大数据技术助力高校精准扶贫路径探究

大数据技术助力高校精准扶贫路径探究随着我国扶贫工作的不断推进,精准扶贫成为了当下热议的话题。

高校是我国的智力支柱,其在国家扶贫工作中也扮演着重要角色。

然而,如何更加精准地对接贫困地区和贫困群众,为他们提供更好的帮助成为了高校扶贫工作的重要课题。

大数据技术正成为高校精准扶贫的重要助力。

本文将探讨大数据技术在高校精准扶贫工作中的应用路径和作用。

1、数据采集和汇总高校有着众多的专业和学科,可以利用已有的数据资源,比如学生志愿服务的综合统计数据、科研成果和招聘信息等对贫困地区和贫困群众的基础情况进行搜集和汇总,从而快速获取到需要解决的问题和提供的服务。

2、数据分析和预测利用大数据技术可以对贫困地区和贫困群众的基础信息进行深度分析和预测,包括贫困人口的年龄、教育程度、医疗状况、就业情况等各项数据。

这些数据的分析和预测为高校提供定量化的切入点和精准化的服务方案。

3、服务内容和方案通过对数据的分析和挖掘,高校可以深入了解贫困地区和贫困群众的需求和痛点,根据情况提供定制化的服务方案。

高校可以开展一系列的服务项目,如对贫困地区进行调研,建立相关数据库;针对贫困家庭的教育、医疗、就业、文化教育等方面进行帮助和支持;开展技能培训等。

二、大数据技术的作用1、优化扶贫模式和方案利用大数据技术,高校可以更准确地把握贫困地区和贫困群众的实际情况,从数据角度出发,更好地制定扶贫方案。

同时,大数据技术可以帮助高校更加清晰地了解哪个地区需要帮助、优先帮助和最有效的帮助方式,避免了资源的浪费和不必要的重复劳动。

2、提高服务质量利用大数据技术,高校可以提高贫困地区和贫困群众的服务质量和效率。

通过对数据的分析和挖掘,高校可以准确无误地把握贫困地区和贫困群众的需求和痛点,在服务内容和方案上进行精准的调整和优化,提高服务效果。

3、促进社会发展利用大数据技术,高校可以从更广阔的角度去了解贫困地区和贫困群众的情况,为其提供更为全面、长久、可持续的帮助。

浅析大数据视域下高校精准资助

浅析大数据视域下高校精准资助

浅析大数据视域下高校精准资助随着大数据技术的不断发展,越来越多的机构和企业开始借助大数据技术进行各种决策和分析。

高校精准资助也是一个很好的应用场景,通过大数据分析,可以更全面、更准确地了解学生的家庭背景、学习成绩、社会情况等多方面信息,从而更好地进行资助。

本文就从大数据视域分析高校精准资助,介绍大数据分析在高校资助中的应用。

一、数据的来源实现高校精准资助需要大量的数据支持,包括学生的个人信息、成绩情况、家庭背景和收入情况等。

这些数据可以来自学校本身的信息系统、家庭情况的调查问卷、社会保障部门的统计数据等多个来源。

通过对这些数据进行收集和整合,就可以得到一个全面而准确的学生信息系统。

二、大数据分析的方法针对这样一个庞大的、多样化的数据集,如何进行有效的分析呢?首先,需要对数据进行清洗和标准化处理,将数据格式统一,排除其中的错误信息和噪声信号。

接着,可以采用常见的数据挖掘技术进行分析,比如分类、聚类、关联规则挖掘等方法,将数据分为不同的类别,找出其中的关联关系和规律。

最后,可以采用机器学习算法进行预测和优化决策。

三、数据分析在高校资助中的应用1. 按需资助。

通过对学生的多方面信息进行分析,可以了解到学生的具体需求和实际情况,进而进行高校资助的计划和安排,保证资助资源的最大化利用。

2. 个性化诊断。

对学生进行详细的数据分析之后,可以精准地判断学生的学习情况,进而为不同的学生提供个性化的辅导和帮助。

3. 风险评估。

有些学生可能存在较高的辍学率和挂科情况,通过对其多方面信息进行评估,可以及早发现学生的问题,为其提供针对性的辅导和支持。

4. 优化处理。

大数据分析可以发现所有学生的学习成绩和表现情况的规律和关联关系,进而为学校和教师提供教学优化建议,提高学生的整体学习效率和学校的教学水平。

综上所述,大数据分析技术对高校精准资助的实现至关重要。

通过对庞大的、多样化的数据集进行分析和处理,可以更好地满足不同学生的需求和要求,提高学校资助的精准度和针对性。

“大数据”背景下大学生精准资助工作的研究

“大数据”背景下大学生精准资助工作的研究

“大数据”背景下大学生精准资助工作的研究随着信息技术的发展,大数据技术在各个领域得到了广泛应用,对于大学生精准资助工作的研究也提供了新的思路和方法。

大数据技术的应用可以为大学生精准资助工作提供更加准确、全面和高效的支持。

大数据技术可以帮助识别出真正需要资助的学生群体。

传统的资助方式往往是按照家庭经济状况或者成绩排名等指标来确定资助对象,但是这种方法容易造成一些真正需要资助的学生被忽略,或者一些不需要资助的学生得到了资助。

而通过大数据技术,可以对学生的学习成绩、学籍表现、家庭背景、社会关系等多维度的数据进行分析和挖掘,从而准确判断出真正需要资助的学生,避免了资源的浪费。

大数据技术可以帮助制定精准资助的政策和标准。

通过对历史数据的挖掘和分析,可以了解不同类型的学生的特点和需求,进而制定出针对不同学生群体的精准资助政策和标准。

通过分析数据可以发现某些家庭经济困难的学生在学业上取得了很好的成绩,有很强的学习能力和潜力,这些学生可以被纳入到重点资助对象中,为他们提供更有针对性的资助,以帮助他们更好地发展。

大数据技术还可以帮助监督和评估资助的效果。

通过对学生的学业成绩、就业状况等数据进行跟踪和记录,可以了解到资助对学生的影响和效果,进而对资助政策进行调整和改进。

大数据技术还可以对学生的资助行为进行监控,防止滥用资助资源,确保资助的公平和效率。

大数据技术在大学生精准资助工作中也面临一些挑战。

首先是数据隐私问题,大学生的个人信息涉及到隐私和敏感性,应该加强对数据的保护和管理,确保数据的安全性和合法性。

其次是数据分析和挖掘的技术与方法的提升,需要专业的技术团队和专家对数据进行深入分析和研究,提出有效的解决方案。

大数据技术在大学生精准资助工作中的应用具有重要的意义。

通过大数据技术的应用,可以实现对学生的准确分析和精准资助,提高资助的效率和公平性,为大学生的发展提供更好的支持和保障。

在应用大数据技术进行资助工作时,也需要注意数据隐私和技术提升等问题,以确保技术的合理应用和数据的安全使用。

大数据背景下高校精准资助研究

大数据背景下高校精准资助研究

大数据背景下高校精准资助研究在大数据背景下,高校精准资助的研究随着科技的不断进步和信息时代的到来,大数据已经成为各行各业的重要能力和资源。

在高等教育领域,大数据的应用也越来越受到重视。

其中,高校精准资助作为高等教育中的重要一环,也逐渐引入了大数据技术。

本文将探讨大数据背景下高校精准资助的研究,并讨论其影响与挑战。

一、精确捕捉学生需求在大数据背景下,高校精准资助的研究将借助数据分析技术,通过对学生个人信息、学习成绩、家庭情况等数据的深入挖掘,精确捕捉学生的需求。

通过对这些数据的分析,可以获得学生的全面画像,了解他们的经济状况、学业情况、家庭背景等方面的信息。

这将有助于高校更科学地制定资助标准,确保资助对象的准确性和公正性。

二、有效分配资助资源利用大数据技术进行高校精准资助研究,可以更加有效地分配资助资源。

通过对学生个人数据以及历史资助数据的分析,可以建立起相应的模型和算法,通过预测和推断,将资助资源合理地分配给那些有真正需求的学生。

这使得高校能够更好地调整资助计划,确保资源的最优配置,从而实现更精准的资助目标。

三、提高资助效率大数据背景下的高校精准资助研究,也能够提高资助的效率。

通过数据的深层次分析、挖掘和利用,高校可以更准确地定位资助方向和资助方式,从而提高资助的精细化程度,并在一定程度上减少了不必要的资助浪费。

与传统的资助方法相比,大数据技术的应用可以在更短的时间内对大批量数据进行处理,提供更加快速和准确的资助决策依据。

四、面临的挑战与问题在探讨大数据背景下高校精准资助的研究时,我们也不可忽视其面临的挑战和问题。

首先,隐私权保护是一个重要的问题。

学生个人数据的获取和使用必须受到严格的保护,确保信息安全和隐私权的不受侵犯。

其次,大数据技术的应用需要配套的人才支持,需要高校加强对相关专业的培养和人才引进,以保证技术的应用和发展。

此外,数据采集和整合也面临数据质量和数据完整性等问题,需要高校加强数据质量管理和数据整合工作。

“大数据”背景下大学生精准资助工作的研究

“大数据”背景下大学生精准资助工作的研究

“大数据”背景下大学生精准资助工作的研究1. 引言1.1 研究背景现如今,随着互联网技术的不断发展和普及,大数据技术已经成为了各行各业的热门话题。

在教育领域,大数据技术也开始逐渐得到应用,为教育管理和学生服务提供了更加精准和高效的支持。

大学生资助工作作为教育领域中一个重要的领域,也开始逐渐引入大数据技术,以实现更加精准的资助服务。

在过去,大学生资助工作主要是以传统的手工办公方式进行,存在着信息不对称、审核不准确、资金分配不合理等问题。

而引入大数据技术后,可以通过对海量的数据进行分析和挖掘,实现对学生资助需求的精准和全面把握,提高了资助工作的效率和准确性。

大数据技术还可以帮助管理部门更好地了解学生的资助情况,优化政策制定和资源配置,从而更好地实现教育资源的均衡分配和提升大学生的资助水平。

本文旨在探讨在“大数据”背景下,大学生精准资助工作的研究,分析大数据技术在大学生资助中的应用,以及对资助工作的影响和推动作用,为进一步完善大学生资助工作提供理论和实践参考。

1.2 研究意义在大数据背景下,大学生精准资助工作的研究意义主要体现在以下几个方面:大数据技术的应用可以帮助学校和政府更好地了解学生的资助需求和背景情况。

通过对大数据的分析,可以更准确地识别出需要资助的学生群体,有针对性地制定资助政策和措施,提高资助的精准度和效率。

大数据分析在精准资助中的作用不仅可以帮助学生更好地享受到资助政策带来的好处,还可以提高政府和学校对资助资金的使用效率,避免资助资源的浪费和滥用。

大数据在学生资助评估中的影响也十分重要。

通过对学生的学习成绩、家庭背景、人际关系等多方面数据的分析,可以更科学地评估学生的资助需求和资助效果,及时调整资助政策,确保资助工作的公平和有效性。

大数据技术对大学生精准资助工作的研究具有重要的意义,可以提高资助的精准度和效率,促进教育资源的合理分配,推动教育公平的实现。

2. 正文2.1 大数据技术在大学生资助中的应用大数据技术在大学生资助中的应用是当前精准资助工作中的重要方面。

大数据背景下高校精准资助工作的创新路径研究

大数据背景下高校精准资助工作的创新路径研究

大数据背景下高校精准资助工作的创新路径研究随着大数据技术的逐渐普及和应用,高校精准资助工作也迎来了新的机遇和挑战。

利用大数据技术,能够更加精准地识别贫困学生和有需求的学生,同时也能够更加有效地对学生资助的使用情况进行跟踪和监测。

本文将从数据采集、数据分析、及数据应用三个方面探讨高校精准资助工作的创新路径。

一、数据采集高校精准资助工作的第一步是数据采集,通过采集学生的个人信息、家庭信息、学习成绩等数据进行分析,从而确定学生的贫困程度和资助程度。

数据采集需要考虑以下几点:1. 数据来源:数据可以来源于学校官方的学生信息系统、教务系统、财务系统等,也可以从社会福利部门、学校志愿者团体等渠道获取数据。

2. 数据质量:数据质量往往影响到后续的数据分析和决策,因此在采集数据时需要保证数据的准确性和完整性。

3. 数据安全:学生的个人信息是敏感信息,数据采集需要严格遵守相关法律法规,保证数据安全。

二、数据分析1. 数据处理:数据分析前需要对原始数据进行处理,包括数据清洗、数据整合、数据归一化等操作,以保证数据的一致性和可比性。

2. 数据建模:通过数据分析和建模,可以对学生的学习表现进行评估,进而进行精准资助的决策,同时也可以预测学生未来的学习表现和贫困程度。

3. 数据可视化:通过数据可视化技术,可以将复杂的数据呈现为直观易懂的图表和图示,使决策者更容易理解和发现数据中的规律。

三、数据应用高校精准资助工作的第三步是数据应用,将分析得到的数据应用于实际资助工作中,包括制定资助政策、确定资助对象和资助金额等。

数据应用需要考虑以下几点:1. 制定资助政策:根据数据分析结果,可以确定资助政策的具体内容和指导方针,为学生提供更加合理和精准的资助帮助。

2. 确定资助对象:通过数据分析,可以确定学生的贫困程度和资助需求,从而更加精准地确定资助对象。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

第37卷第3期Vol.37 No.3长春师范大学学报Journal of Changchun Normal University2018年3月Mar.2018大数据时代的髙校“精准资助”:问题表征与路径突破赫宸(东北师范大学,吉林长春130〇24)[摘要]在我国#生資助工作要利用科学、意效的大数据技术手段,对资助对:象进行精准窠傲和管理,舍理匹廊駿助项项与拳a變助■求,寻求资助过程的猶_管理与駿助效果=的精准評估,壤复以“个性化”需求逢蠭础的“靶向式”m精准花”的资助供给制魔e[关键词]大数据;学生资助;精准资助[中图分类号]G647 [文献标志码]A [文章编号]2095 - 7602(2018)03 - 0166 - 04教育公平是社会公平的起点6保障每一个学生的基本受教育权利、不使任何学生因家庭经济困难而失學,.是确保社会公平E义理念的重要基石。

目前,我国髙校B系统地建立了以“奖、贷、助、补、减、免”为特怔 的“多元混合资助”政策体系。

在基本实现家庭经济困难學生资助全覆盖的目标之后,如何对资助对象、资助 需求进行精准识别、提高资助资源的配置效率成为学生资助I:作运行机制中的一大难题。

一、问题表征:高校学生资助工作困境分析“个性化”“靶向式”“滴灌式M的“精准资助”要求反映了“十3五"期间我国孛生资助工作理念的一大重要转变。

(一)缺乏“个性化”“靶向式”“滴灌式”的精准资助2015年3月8日,习近平总书记在参加广西代表团审议《政府芏作报告》时指出:“坚持精准扶贫,不能 4手榴弹炸跳S’”,“扶贫先扶智,绝不能让贫困家庭的孩子输在起跑线上.,坚决阻止贫困代际传递'同年,习近平总书记对“精准资助”的要求提出指示:“各地都要在扶持对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措 施到户精准……脱贫成效精准上想办法、出实招、见真效。

要做到对症下药、精准滴灌、靶向治疗,不搞大水漫 灌、走马观花、大而化之,实现贫困人口犢准脱贫:m我国肖:前的学生资助工作在总体i取得了童大进展和显著成效,主要表现在如下方面:一是荸生资助管理体系基本建立。

我国已建立起中央、省、市、县和校五级孛生资劢管理体系,为资助工作的顺利实施、确保每一位学生的受教育权利提供了巨大保障。

二是家庭经济困难学生资助全覆盖6据统计,仅“十二五”期间,全酉累计资助受困学生达4.1亿人次,累计减轻贫困学生家庭经济负担超过6000亿元a.:m资助管理工作在取得巨大成效的同时,还存在着诸多现实问题。

一是以政府为主导、自上而下的组织型、管制型资助机制缺乏晨活的政策调试空间,资助制度的敏感性不够,难以满足资助对象的多样化、个性化需 求缺乏对家庭经济困难学生的精准识别,缺乏规范化的贫困生认定标准,“地方化”“校本化”的量化认 定指标存有争议。

5是资助项目的资源配置效率不貪/‘重复资助”与“旱涝不均”现象并存。

我国资助管理 体系中逋待解决的一个核心问题是缺乏“个性化”“靶向式”“滴灌式”的精准资助^十三五”期间学生资助 工作的总体思路发生重大变化,在继续推进“家庭经济困难学生资助全覆盖”g标的棊础上,规范资助方式中 存在的“平均分配”“轮流受助”现象,翁力从“预算分配”“资助对象”及'‘资助力度”上努力实现“精准资助%™[收稿日期]2017-12-17[作者筒介]赫宸(1987 -),男,助教,硕士,从事学生资助管理研究。

(二r分级资助”“资助分包”中的问题凸显我国高校的“资助包”计划是国际经验与本土实践相结合的产物20世纪90年代,在高等教育成本分担 理念的影响下,我国逐渐建立起了“奖、助、贷、勤、减、免”为主体的多元化“资助包”方案、。

“资助包”制度起 源于美国t在“因人资助”原则和提升资助资源配置效率的理念下,美国政府实行了“资助包”政策以匹配学 生的个性化需求《在“资助包”分包方案中,各种性质的资助项胃和比例应该如何搭配的公式和标准也由美国国会参与研究并公布,具有一定的权威性,因此被称为“国会方法”(The C〇n g reS S Method)。

“国会方法”包 括四个核心步骤;第一,计算学生的“上学成本"(Cost of attendance)。

目前,美国的“!学成本”主要考虑五项 指标,其计算公式是:上学成本=学费与杂费+食宿费+交通费+其他个人生活费用6第;|,计算“家庭应作 袁献”(Expected Family _Contribution) s..在弄清學生的“上学成本”癖,学校资助审核人员必须计課学由的“家 庭应作贡献”,即计算家长应该为子女上大学承担多少经济责任c第三,计算学生“经济资助需要”(Financial Need),即“应得资助金额”。

第四,按学校公布的“资助包”基本配比标准,向学生提供混合资助。

P]由于缺乏完善的收入申报和怔信系统,我国目前的“资助包”分包方案无法实现“因人资助”的原则,只能 按照“分级资助”的模式将学生分为“非贫困生—普通贫困生”“特困生^三个类别,然后进行资助资源的“分 包”和配置:e其操作流程分为三个步骤:第一步,贫困生认定,通常由生源所在地的民政部门出具相关证明。

第二步,“资助包”分包,按照“分级资助”的原则对学:生的资助需求进行分类别的资源配簣$第三步,动态管 理,按照实际情况进行资助方案的反馈和调整高校实施的“资助包”计划大大提升了资助资源的分配效率.,受到广大师生和学生资助管理部门的欢迎,但在实际操作过程中也出现了一系列现实问题。

其一,资助项 目管理分散,不同性质、形式和来源的资助项目均需学生多次申请,审核成本较高,信息反馈滞后,处理周期过 长,影响了资助项目的实际成效。

其二,“分级资助”难以满足学生的个性化需求,熏复资助和资助不足现象并存,资助对象、资助需求和资助过程的精准化程度不高。

其三,资助情况不透明,对学生资助信息的收集、挖 掘和管理机制不健全,引发较大社会意见。

.上述种种现实难题均对高校精准资助的工作机制提出了较高的诉求(三)“大数据”理念下“精准资助”的时代诉求从上述现实困境来看,寻求新的技术手段实现高校资助工作精准化显得十分重要,而大数据不失为一种 全新的分析3;具,其核心理念是利用数据集合的优势,X才来源分散、体鸳庞大且格式多样的海量数据进行采集、存储和关联分析,从中挖掘新知识、预测新趋势甚至发现新规律。

目前,不少髙校在“十三五”规划中均把 依托大数据平台深化教育管理决策的理念列入学校计划之中,为建立“大数据+ ”模式下的离校精准资助工作新机制,要进一步布局大数据收集平合,协同处理数据,依托大数据设计精准资助手段以及数据反馈验证资 助敢果。

其一,布局大数据收集平合。

它需要成立新机构、建立各种数据采集规则,以髙校学工系统的需求为中心,整合学校各部门的分散存储数据,打通数据与数据之间的对接障碍,实现数据存储、信息传输、-动处理和 分析利用的一体化建设。

其^协同处理数据。

在“大数据”思维的引导下,通过深度挖掘数据内在价值,建立关联数据模型和模糊数据模型,形成以时序跟踪、及时解析、智能分析等大数据技术为棊础的信息处理机制。

其三:,依托大数据设计精准资助手段。

通过深度分析资助对象的个性化需求,提供有针对性的资助包分包方案。

它实质上体现了“大数据+ ”模式下高校精准资助的智慧、灵活、及时、有效等特性。

譬如,通过大数 据平台的线上监测,一旦发现有学生贫困的显性数据,就可马上启动预警机制,提醒学生资助工作管理人员、辅导员、生活导师等相关人员进行实时线下观察和处理。

其四,数据反馈验证资助效果。

利用大数据平台实时监测与信息反馈的优势,建立精准资助的反馈机制,优化高校精准资助的实际成效精准资助的反馈机制是一个不断发现问题并加以调适的过程。

二、路径突破:建立以“精准化”为特征的资助供给制度在物联网、云计算、移动互联网等技术快速发展的背氧下,如何利用科学有效的大数据(big data)技术手 段,对资助对象进行精准定位和管理,合理匹配资助项目与攀生资助#求,寻求资助过程的动态管理与资助效果的精准评估,建立以“个性化”需求为基础的“耙向式”“精准化”资助供给制度,成为提高高校'‘大数据+ ”学生资助全新模式的有效路径。

(―)资助对象的精准定位实现“个性化”“靶向式”和“精准化”高校资助水平的关键在壬贫困生的准确认定。

然而,信息不对称问 题是我国“分级资助”模式下资助对象认定过程中存在的_础性难题。

目前,我国高校的资助认定模式大多采用.三级流程:学生申请一地方政府出具证明一^学校民主评议。

这一模式看似在审核流程上具有很强的 “程序合理性”,但在实际操作中存在认定依据过于简单、认定标准模糊、认定程序尚未规范等多种现实困境K 在资助对象的认定依据I:,过于依赖学生提交的低保证、家庭经济困难证明等相关文件,而忽略了由生源所在 地相关部门、街道办事处出具的贫困证明因人情原因而缺乏公信力。

其次,在民主评议的审核中,由于贫困生 认定时间紧、任务重、资料多、数量大,搶息甄别困难、审核成本较高。

一些高校因担忧出现“漏评”“错评”现 象,不得不对资助政策进行“从宽解读”,而不是“从严审核”,导致资助范围扩大化,降低了有效资助的精准度.建立4‘大数据+ ”学生资助模式可以有效地提高资助对象的精准识别。

大数据的应用价值主要体现在可 以从海量信息数据中探寻相关关系,挖掘、甄别有效的受资助群体。

为了改变目前学生资助工作机制中信息真实性缺乏的问题.,“大数据”平台可以加强对学生群体全方位、多层次的信息收集、整合与直联望通e高校 可以通过与各省、市、县多级数据信息平台相关联,与公安、银行、民政等多个部门联网,增加数据之间“沟通”与“对话”的能力,由此可进一步建立家庭经济困难学生认定指标体系,通过专业软件对海量数据信息进行挖 掘分析,从而实现对资助对象的精准识别。

高校还可以整合校内各部门的分散数据,作为贫困证明的参照标准d |前,大部分高校都实现了校园“一卡通”,这实际上构成了学生日常消费数据记录的重要电子凭证,通 过采集、整合、挖掘上述交易流水数据的相关信息,即可依据数据均值计算出家處经济困难学生界定的相对标 准3因此,大数据的有效运用可以大幅度地提高资助对象的精准识别。

(二)资助需求的精准预测“大数据”思维下的高校资助模式有利于资助对象的精准识别和资助需求的精准预测。

我匡目.前的a奖、贷、勤、减、免、补”资助体系仍处于4‘分散管理”的模式之下,不同性质、形式和来源的资助项g之间通常采用独立申请、独立审核和独立监管的运行机制,项目之间互不打通,资助信息之间缺乏有效的沟通,宜接导致了 学生的资助需求和资劢项自之间无法有效地匹配,阜漠不均”的错配现象较多。

相关文档
最新文档