群智大数据下河南高校智慧精准扶贫人才培养创新模式研究
河南省教育厅办公室关于召开全省高校科技创新暨校企共建研发中心工作推进会议的通知
河南省教育厅办公室关于召开全省高校科技创新暨校企共建研发中心工作推进会议的通知文章属性•【制定机关】河南省教育厅办公室•【公布日期】2023.08.15•【字号】教科技函〔2023〕589号•【施行日期】2023.08.15•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】失效•【主题分类】高等教育正文河南省教育厅办公室关于召开全省高校科技创新暨校企共建研发中心工作推进会议的通知教科技函〔2023〕589号各高等学校：为深入实施我省创新驱动、科教兴省、人才强省战略，加快构建一流创新生态、建设国家创新高地，引导高校更高质量、更大贡献服务我省经济社会发展，推进校企共建研发中心规范化运行，促进产业链、创新链、要素链、制度链深度耦合，经研究，定于2023年8月24日在郑州召开全省高校科技创新暨校企共建研发中心工作推进会议，具体事项通知如下。
一、会议内容传达学习全国高校科技创新暨优秀科研成果奖表彰大会精神，部署我省高校科技创新相关工作，通过解读政策、表彰授牌、案例分享，进一步引导和推动全省高校与规上企业共建研发中心、实现高价值成果转化，加快推动研发活动从“有形覆盖”到“有效覆盖”。
二、时间和地点时间：2023年8月24日上午9：00开始地点：郑州航空工业管理学院图书馆第一报告厅（从平安大道学校北门进入），请参会人员于8月24日8:40之前签到入场。
三、主要议程1.传达全国高校科技创新暨优秀科研成果奖表彰大会精神，部署我省高校科技创新相关工作；2.解读校企共建研发中心高质量发展的意见和建设指引；3.为省部共建协同创新中心、2023年度河南省协同创新中心和首批河南省高校科技成果转移转化基地授牌；4.高校代表交流发言。
四、参会对象全省本科高校分管科研工作副校（院）长、科研处处长，高职高专学校分管科研工作副校（院）长，高校获批的国家级（含省部共建）和省级协同创新中心负责人，首批河南省高校科技成果转化和技术转移基地负责人。
五、其他事项1.请各高校高度重视，组织相关人员按时参会，于2023年8月20日18：00前将参会回执发至邮箱（邮件主题请写明“XX高校参会回执”）。
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。
基于大数据分析的精准资助育人模式研究
Research on Accurate Funding Education Model Based on Big Data Analysis
Key words: big data analysis; poor students; funding; precise funding education; fuzzy cluster根本需要，高校贫困生 资助是精准扶贫工作在教育领域的延伸。国家投入了大量的 资金完善高校贫困生资助政策体系 [1]，全力保障所有家庭经 济困难学生有平等接受教育的机会，缩小因为经济因素所造 成的差距，阻断贫困代际传递 [2]。
然而，在贫困生认定过程中还存在诸多问题，如家庭贫 困状况核实不精准、助学金评定等级不精准、民主评议中存 在主观因素等 [5]。建立全面反映学生在校生活与学习状况的 科学精准资助体系是一个重要的研究课题。本研究针对资助
基金项目：河南省教育科学“十三五”规划 2016 年度学生资助专项课题“学生资助管理信息化体系建设研究”（项目编号： 2016JKGHXSZZ12）。 作者简介：李静 (1988—)，女，河南新郑人，博士研究生，讲师。研究方向：模式识别。
在保障所有家庭困难学生平等接受教育的机会和促进教 育公平方面，现行高校贫困生资助体系发挥了巨大作用 [3]。 教育主管部门在高校设立了奖学金、励志奖学金、助学金、 助学贷款、勤工助学以及学费减免等多种形式有机结合的高
校家庭困难学生资助体系。此外，还有社会捐赠的助学金作 为资助项目的有益补充 [4]。贫困生认定的程序规定，学生首 先向学校申报家庭经济困难，并提供家庭所在地的相关部门 加盖公章予以确认的“高等学校学生及家庭情况调查表”， 高校根据教育主管部门设置的标准和规定程序组织学校、二 级学院、班级以民主评议的方式认定。
大数据背景下高校学生资助工作的探索与创新
大数据背景下高校学生资助工作的探索与创新邓倩新数字技术在当下社会运用已普及，大数据在多个行业和领域已被广泛应用，并渗透到我们日常工作的方方面面。
大数据指容量巨大、涉及面广、种类丰富、更新速度极快、可从中挖掘潜在价值的数据库。
大数据具有海量、多样、高速、价值等特点。
大数据的普遍应用都直接影响了我们的思维方式与工作手段，利用大数据挖掘现有数据背后的信息和价值显得更为重要。
根据国家要求和文件精神，高校一般成立有专门的学生资助管理机构，统筹负责学校的学生资助工作。
在这样的大背景下，高校学生资助工作者需要面临全新的挑战，对于工作方式以及模式需要进行更加深入思考。
关于大数据在资助工作中的使用方式和价值，都是需要进一步考量和评估。
因此，结合大数据综合认定学生家庭经济情况，制定一套公平公正公开的评定标准，依托新的信息技术手段合理分配助学资源，是实现精准资助所必须要解决的关键性问题。
一、资助工作大数据管理的现状和存在问题（一）数据信息归口繁杂随着信息化程度不断提升以及精准资助的要求不断提高，高校越来越重视资助工作的信息化建设，然而高校每个部门均有海量的数据资料，各类共享信息不断进入数据库，而前期建立的数据库由于系统多、数据来源多元，且系统之间缺乏兼容性，不能实现高效便捷的信息交互，导致数据挖掘、分析和应用遇到困难和挑战。
繁杂的系统一方面需要去学习操作，费时费力;另一方面，各个系统的维护更新也是拉低效率的原因之一。
（二）数据采集标准不一高校采集信息的渠道众多，但各个渠道缺乏统一的标准和管理，缺乏系统的整合和处理，使得某些数据在不同渠道出现不一致的情况，直接降低共享数据的应用效率。
（三）数据库利用率低下高校对学生家庭经济、生活信息等的采集、利用仍然停留在收集和累计阶段。
尽管开通困难生认定的功能，但采集后的数据只停留在查询阶段，缺乏对数据的梳理、整合、分析和运用。
（四）信息门户表面化高校运用的信息化系统不能及时更新，存在将传统的工作方式迁移成信息化载入，将“纸质版”变成“电子版”，没有充分利用大数据资源建立新的机制、管理和运作模式。
基于大数据分析的精准扶贫模式研究
基于大数据分析的精准扶贫模式研究一、背景介绍随着社会经济的发展和政府扶贫政策的加强，扶贫工作已经成为我国社会发展的重要内容。
然而，并不是所有贫困群众都能得到扶贫政策的帮助，也无法确保扶贫款项真正发放到需要的人手中。
因此，研究如何进行精准的扶贫工作，已经成为当前我国亟需解决的一个难题。
二、大数据分析在精准扶贫中的应用1. 数据收集针对不同的扶贫项目，需要采集不同的数据，例如个人信息、生产条件、家庭收入等。
这些数据可以通过问卷调查、智能化设备、政府部门信息等方式收集，并建立相应的数据库。
2. 数据分析利用大数据分析技术，对收集到的各类数据进行分类、整理、筛选、清洗等工作。
其中，数据挖掘技术可以发现数据中的规律和关联，进一步为扶贫工作提供数据支持与决策依据。
3. 精准识别通过大数据分析技术，建立扶贫对象识别模型，对扶贫项目中的对象进行分类，识别出真正需要扶贫的对象。
借助人工智能技术，结合人的经验进行人工干预，提高识别准确度。
4. 数据共享政府与各扶贫机构之间的数据共享，可以让政府机构让贫困地区的社会经济发展情况更加了解。
同时，扶贫机构可以通过政府机构获取更多更具体的扶贫数据，为精准扶贫工作提供更多的支撑。
三、精准扶贫模式的实际应用1. 将扶贫对象划分在进行精准扶贫工作时，需要对扶贫对象进行科学划分，区分真正贫困的对象与非贫困对象，确定需要实施的扶贫措施与资金到位。
2. 发放资金，及时跟踪和监督政府部门需要按照扶贫计划，向贫困地区发放扶贫款项，确保帮扶资金能够准确、及时、有效地到达扶贫对象的手中。
同时，扶贫资金的使用应有跟踪和监督机制，确保资金使用效果，达到精准扶贫的目的。
3. 针对不同的贫困人群制定特定的扶贫计划根据不同的贫困人群特点，针对性地制定扶贫计划，如发展产业、增加就业机会、提高教育补助等，切实帮助贫困人群走出贫困。
4. 建立长效机制，稳定脱贫对于那些已经脱贫的对象，我们也需要建立起针对性的长效机制。
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中国高等教育的普及和高校规模的不断扩大，高校贫困生问题日益突出。
因为贫困生家庭经济条件的限制，他们面临着较高的辍学率、学业困难、生活困难等多个问题。
如何精确分析和资助贫困生，帮助他们顺利完成学业，成为了当前亟待解决的问题。
大数据分析技术的应用为解决高校贫困生问题提供了新的思路和机遇。
通过对大量的教育数据进行收集、整理和分析，可以深入了解贫困生的特点、需求和问题，从而制定出更加科学合理的资助策略和路径。
在大数据分析的基础上，可以进行贫困生的精准定位。
通过收集和整合各类高校和社会数据，例如家庭收入、就业情况、生活水平等信息，可以建立一个全面的贫困生信息库。
根据这些数据，可以精准地定位和筛选贫困生，并对其进行分类和分级。
有针对性地对不同类别的贫困生实施不同的资助政策和措施，以达到最大限度的效果。
在大数据分析的基础上，可以进行贫困生的需求分析和问题识别。
通过对贫困生学业成绩、学习情况、生活状况等数据进行分析，可以深入了解贫困生所面临的具体问题和需求，例如学费补助、生活费资助、学习辅导等。
基于这些分析结果，可以有针对性地提供相应的帮助和支持，提高贫困生的学习和生活质量。
在大数据分析的基础上，可以进行贫困生的资助路径规划。
通过对历届贫困生的数据进行长期回顾和纵向比较分析，可以找出有效的学生资助路径。
可以发现某项资助政策在某些年份的贫困生中取得了显著的效果，可以对这一政策进行推广和应用。
也可以发现某项资助政策在某些年份的贫困生中并未取得显著的效果，可以对这一政策进行调整和改进。
在大数据分析的基础上，可以进行贫困生的效果评估和追踪分析。
通过对贫困生资助政策和措施的实施效果进行定量和定性的评估，可以发现其中的问题和不足之处。
在此基础上，可以及时调整和改进资助政策和路径，提升贫困生资助的效果和质量。
基于大数据分析的高校贫困生精准资助路径思考，可以帮助高校更加科学地制定贫困生资助策略和路径，提高资助的精确性和针对性，帮助贫困生度过困难，实现梦想。
基于大数据技术的精准扶贫研究
基于大数据技术的精准扶贫研究一、引言随着信息技术的飞速发展，人们对于数据的获取和处理能力也越来越强。
同时，社会上的贫困人口数量也呈现出进一步上升的趋势。
如何通过大数据技术，实现精准扶贫，已成为当前社会面临的一项重要课题。
二、大数据在精准扶贫中的应用1. 大数据挖掘在传统的扶贫模式下，资源往往难以精准发放，造成了浪费和冗余。
而基于大数据的扶贫模式，通过对数据的收集和分析，可以更准确地了解贫困人群的需求和现状，并将资源集中投向最需要帮助的人群。
这就需要利用大数据挖掘技术，以更加精细化、全面化、实时化的方式，收集并利用大量的数据，从而得到更加准确的贫困人群数据集，为扶贫提供更好的数据支撑。
2. 大数据建模在大数据挖掘的基础上，可以通过建立模型，发现贫困人群的特征和规律，为精准扶贫提供更加有效的决策支持。
同时，通过大数据建模，可以进行风险评估，为扶贫对象提供更为科学的分级管理，合理配置资源，提高扶贫效率。
3. 大数据分析通过对大数据进行分析，可以深入了解贫困人群的生产、生活和社会状况，挖掘出贫困人群的核心问题，制定更加精准的扶贫政策和举措，从而实现扶贫措施有的放矢，真正为贫困人群提供切实有效的帮助。
三、大数据技术的优势1. 精准化大数据技术能够精准地挖掘和分析数据，掌握并预测贫困人群的现状和趋势，为贫困人群提供更有针对性的帮助。
2. 高效性传统扶贫模式下，大量的资源被浪费和冗余，通过大数据技术可以更加高效地利用和分配资源，提高扶贫的效率。
3. 实时性基于大数据技术，可以实时监控贫困人群的变化和发展趋势，快速响应和处理紧急情况，提高扶贫的响应速度和有效性。
四、大数据技术应用的案例1. 云南省大数据扶贫云南省是一个贫困地区，2016年，云南省政府启动大数据扶贫项目，通过大数据技术，了解全省贫困群众的情况和需要，同时针对不同分类的贫困人群，提供情况分析和政策建议。
在这个项目中，大数据扶贫涵盖了人口、经济、文化等多个方面，有效的帮助云南省解决了扶贫难题。
河南省大学生就业困难群体的精准帮扶对策研究
河南省大学生就业困难群体的精准帮扶对策研究随着中国高等教育的不断普及和大学生规模的不断扩大，河南省大学生就业已经成为一个严峻的社会问题。
据统计数据显示，每年河南省有数十万大学生毕业，他们面临着就业难、就业压力大、就业渠道单一等问题。
尤其是一些特殊的群体，比如残疾大学生、贫困家庭大学生、农村寄宿制学校大学生等，他们的就业难度更是加大。
如何对这些就业困难的大学生进行精准帮扶，成为当前社会亟待解决的问题之一。
一、河南省大学生就业困难群体的主要特点河南省大学生就业困难群体主要包括以下几类：1. 残疾大学生：由于身体残疾，往往面临就业机会少、单位招聘少的问题，导致他们就业困难。
2. 贫困家庭大学生：由于家庭贫困，缺乏就业所需的社会关系和资源，使他们在就业中面临巨大的压力和困难。
3. 农村寄宿制学校大学生：由于受教育资源的不均衡，他们在就业时往往面临着城乡差别、知名学历差等问题。
以上三类大学生就业困难的特点主要表现为：就业机会少、就业渠道窄、就业条件艰苦、竞争激烈等。
二、河南省大学生就业困难群体的精准帮扶对策针对河南省大学生就业困难群体的特点，应采取以下精准帮扶对策：1. 完善政策法规。
加强对残疾大学生、贫困家庭大学生、农村寄宿制学校大学生等就业困难群体的政策扶持，采取差别化、个性化的帮扶措施，为其提供更多的优惠政策和资金支持，使其在就业中享有平等的机会和权利。
2. 加强就业服务。
建立健全大学生就业指导服务体系，为大学生提供更多的就业指导、职业规划等方面的帮助，帮助他们提升就业竞争力，增加就业机会。
3. 开展岗位定制。
针对残疾大学生、贫困家庭大学生、农村寄宿制学校大学生等就业困难群体，通过就业培训、技能培训等方式，为其开展岗位定制，提高其就业技能，增加就业机会。
4. 加强宣传教育。
通过各种渠道，加强对大学生就业困难群体的宣传教育，引导社会各界关注和支持这些特殊群体，增加他们的就业机会。
5. 鼓励创业。
在政策法规上给予残疾大学生、贫困家庭大学生、农村寄宿制学校大学生等就业困难群体更多的创业扶持政策，鼓励他们通过创业来实现就业。
多学科交叉融合的新农科人才培养模式探索——以河南理工大学为例
［收稿时间］2021-10-22［基金项目］河南省新农科研究与改革实践项目“多学科交叉融合的农林人才培养模式机制创新实践”（2020JGLX123）；教育部产学合作协同育人项目“基于产教融合的土地资源管理实践教学基地建设”（220701223272322）；2022年度河南理工大学校级教改项目（一般项目）“工程实践能力导向下的《土地整治学》课程体系与教学模式改革”（722318/036/032）；河南省新工科研究与实践项目“面向新工科的测绘类专业学生学习质量提升路径研究与实践”（2020JGLX035）；河南省高等教育教学改革研究与实践一般项目“‘双一流’创建背景下传统优势专业人才培养质量提升关键问题研究与实践”（2021SJGLX365）。
［作者简介］朱帅蒙（1990—），女，河南人，博士，讲师，研究方向为农业生态与植物生理。
通信作者：马守臣（1972—），男，河南人，博士，教授，研究方向为矿区生态和自然地理。
［摘要］该研究针对河南理工大学地理学专业人才培养模式和课程体系不符合复合型人才培养要求、人才培养对区域发展贡献不足等诸多问题，聚焦国家乡村振兴战略和新农科建设要求，依托地理学专业开展了多学科交叉融合的新农科人才培养模式的研究与实践探索。
通过融合学校的测绘科学与技术、遥感科学与技术、地理学、土地资源管理等优势学科，利用这些学科在农业信息技术、智慧农业、农业大数据、村镇规划、土地整治等涉农方面的特色和优势，对课程设计、培养环节等方面进行革新，从而构建多学科交叉融合的新农科人才培养模式，努力将地理学专业建设成为能够适应新农科发展需要，面向现代农业的新兴特色涉农专业，培养新型的、具有深厚“三农”情怀的新型农业高科技人才，满足现代农业对人才培养的需求。
［关键词］新农科；人才培养模式；学科融合［中图分类号］G640［文献标识码］A ［文章编号］2095-3437（2023）03-0122-04我国是农业大国，农业关乎国家粮食安全、资源安全和生态安全，是国家基础性、战略性产业。
智慧扶贫精准扶贫大数据管理平台解决方案
精准性
通过对数据的深入分析 ，能够更加精准地识别
贫困户和帮扶需求。
可扩展性
平台具有良好的可扩展 性，能够随着扶贫工作 的深入开展而不断优化
和完善。
可持续性
平台采用可持续发展的 技术方案，确保长期稳
定运行。
CHAPTER 03
大数据技术在精准扶贫中的 应用
数据采集与整合
数据采集
通过多渠道、多方式采集贫困地区的 人口、资源、经济、社会等方面的数 据，确保数据的全面性和准确性。
预测模型
基于历史数据和现有信息，构建预测模型，预测贫困地区未来的发 展趋势和扶贫需求。
数据可视化与决策支持
数据可视化
通过数据可视化技术，将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出 来，帮助决策者更好地理解数据和分析结果。
决策支持
基于数据分析结果和预测模型，为决策者提供科学、合理的决策建 议，支持精准扶贫工作的开展。
平台功能
数据采集
通过多种渠道采集扶贫相关数据，包括但不 限于贫困户信息、帮扶措施等。
数据分析
运用大数据分析技术，对扶贫数据进行深入 挖掘，为决策提供支持。
数据处理
对采集的数据进行清洗、整合和分类，提高 数据质量。
数据展示
通过可视化技术，将分析结果以图表、报表 等形式展示出来。
平台优势
高效性
平台能够快速处理大量 数据，提高工作效率。
监测与评估
通过大数据管理平台对精准扶贫工作进行实时监测和评估，及时发 现问题和不足，调整扶贫策略和措施。
CHAPTER 04
智慧扶贫解决方案的实施与 效果
实施方案
建立大数据管理平台
引入先进技术
整合扶贫相关数据，包括贫困户信息、产 业扶贫、教育扶贫等，实现数据共享和动 态监测。
用大数据思维解决高校贫困生精准化资助问题
第8卷第3期V ol.8No.32017年6月CHUANGXIN YU CHUANGYE JIAOYU Jun.2017用大数据思维解决高校贫困生精准化资助问题凌云（湖南文理学院文史学院，湖南常德，415000）[摘要]“精准扶贫”是本届党中央在扶贫问题上最核心的指导思想，高校扶贫同样要做到精准，这也是促进国家2020年实现全面脱贫的重要保障。
但在当前高校资助工作中，由于资助工作人员专业化程度不高、资助体系未能有效落实、贫困生认定环节存在较大障碍和资助过程缺乏科学设计等原因，直接或间接影响了高校资助工作的精准化程度。
在大数据的时代背景下，将大数据思维引入高校资助工作，实现资助对象的人性化精准识别、资助方式的多样化精准定制和资助管理的动态化精准调整，从而能真正解决贫困生问题，做到高校的“精准扶贫”。
[关键词]大数据；高校贫困生；精准化资助[中图分类号]G410[文献标识码]A[文章编号]1674-893X(2017)03−0128−042013年11月，习近平总书记在武陵山片区考察指导扶贫工作时，提出了“实事求是、因地制宜、分类指导、精准扶贫”的重要思想[1]。
2015年5月，习近平总书记在贵州调研时，指出要科学谋划好“十三五”时期扶贫开发工作，确保贫困人口到2020年如期脱贫，并提出扶贫开发“贵在精准，重在精准，成败之举在于精准”[2]。
“精准扶贫”成为本届党中央在扶贫问题上最核心的指导思想，也是解决当前扶贫问题的重要方法。
我国高校历来重视对贫困生的资助工作，原教育部部长袁贵仁指出：“要提高国家资助政策的精准度，依托国家教育管理信息系统建设平台，确保国家学生资助、奖补等优惠政策真正落实到每一个需要帮扶的学生身上”[3]。
随着时代的发展，人民的生活水平普遍提高，要实现精准资助目标，仅从学生的吃、穿、用等方面为参照认定贫困生，已经不能适应形势发展需要。
当前已在经济和社会管理领域广泛应用的“大数据”思维方法与实践，对解决精准资助问题会有很大的借鉴意义，高校可以尝试在扶贫助学中引入这一理念和方法。
大数据视域下高校学生精准资助的模式探究
各类决策提供重要的数据认证和信息支撑，目前，大 数据技术已经得到社会各领域的一致认可和广泛应 用。大数据技术作为一种新的模式，为各种决策方 针提供重要的数据支撑，具有较强的科技、理论和现 实价值。大数据能够为社会管理和决策提供重要的 信息化技术手段，特别是它能够从数量巨大、非线性 相关的数据中攫取大量的数据分析，并进行客观的 数据情形模拟，再现科学真实的情境，使大数据在技 术价值领 域 充 分 的 运 用 和 推 广［１］。 大 数 据 技 术 能 够从数据来源广泛、资料内容复杂、种类丰富多样的 信息中获取丰富的数据资源，从宏观的角度全面掌 握重要的数据信息，为政策决策提供重要的数据基 础。大数据技术能够帮助我们探究事件之间的关联 性，分析事件发生的可能性，指导我们更好地预测事 物发展的动向。大数据能够更好地指导我们综合分 析和评价事物的发展规律，有效地预测未来发展的 态势，凸显大数据极强的使用价值。
摘要：高校学生精准资助是我国精准扶贫政策在高校领域的有效延伸，它能够提升高校 扶贫工作的针对性、目的性和精准化。当前，在“互联网 ＋”背景下，借助大数据技术推 进贫困生精准资助工作成为高校学生精准资助的崭新模式。通过对大数据的科学内涵、 基本价值、大数据助推高校精准资助工作的必要性以及当前大数据视域下高校学生精准 资助工作存在的问题进行客观准确分析，提出了大数据视域下高校学生精准资助模式建 构的有效路径。 关键词：大数据；高校；精准资助；模式；建构；路径 中图分类号：Ｇ６４９．２１ 文献标识码：Ａ
１ 大数据的科学内涵和基本价值
基于大数据技术的精准教育扶贫研究
基于大数据技术的精准教育扶贫研究随着信息技术的快速发展，大数据技术在各行各业的应用变得越来越广泛。
在扶贫领域，大数据技术也被广泛应用，其中包括基于大数据技术的精准教育扶贫。
本文将探讨基于大数据技术的精准教育扶贫研究，分析其在扶贫工作中的重要意义，并探讨其未来发展方向。
一、大数据技术在教育扶贫中的应用1.数据采集和分析大数据技术在教育扶贫中的首要作用是数据采集和分析。
通过大数据技术，可以收集和整理各地教育资源分布、师资力量、学生学习情况等相关数据，对这些数据进行分析，找出存在的问题和瓶颈，并为制定合理的扶贫教育政策提供依据。
大数据技术还可以实现对学生学习情况的实时监测，及时发现问题并采取相应的教育措施。
2.资源配置和政策制定基于大数据技术的分析，可以为教育扶贫提供更准确的资源配置和政策制定。
通过对数据的挖掘和分析，可以发现问题所在，指导政府部门和教育机构调整资源配置，优化教育扶贫政策，确保资源的合理利用和教育扶贫工作的有效推进。
3.个性化教育大数据技术可以帮助教育机构实现个性化教育，为贫困地区的学生提供更优质的教育资源。
通过对学生的学习数据进行分析，可以了解每个学生的学习特点和需求，为其量身定制学习计划和教育资源，提高教育扶贫工作的针对性和实效性。
1.提高教育扶贫的效率和精准度传统的教育扶贫工作往往存在信息不对称和资源分配不均衡的问题，大数据技术的应用可以帮助我们更准确地了解扶贫地区的教育资源分布、教师队伍情况、学生学习状况等关键信息，提高教育扶贫的效率和精准度。
2.促进基础教育的均衡发展大数据技术的应用可以帮助发现并解决教育资源分配不均衡的问题，促进贫困地区基础教育的均衡发展，缩小城乡教育差距，推动贫困地区教育的可持续发展。
通过对大数据的分析和挖掘，可以更深入地了解贫困地区教育的实际情况，为教育扶贫政策的制定提供更科学的依据，使教育扶贫政策更加符合实际需求，提高政策的有效性和可操作性。
随着大数据技术的不断发展和完善，基于大数据技术的精准教育扶贫研究也将不断深化和拓展。
人工智能时代下的大数据审计应用及人才培养
人工智能时代下的大数据审计应用及人才培养在人工智能时代的发展中，大数据已经成为了各个行业的核心竞争力之一。
而在大数据的处理和应用过程中，审计作为一项重要的管理工具，也变得越发重要。
本文将探讨在人工智能时代下，大数据审计的应用以及人才培养方面的问题。
一、大数据审计的背景和意义随着互联网技术的迅猛发展，数据的产生量和种类不断增加，如何从大量的数据中提取有价值的信息成为了一项重要的任务。
而审计作为一种评估和监督企业运营情况的手段，也需要随着时代的发展进行转型和升级。
大数据审计应运而生，它能够通过对大数据的分析和挖掘，提供更加全面和准确的审计结果，帮助企业实现风险管理、内控监督和决策支持等方面的目标。
大数据审计的意义主要体现在以下几个方面：1. 提高审计效率：利用大数据技术，审计师可以更快速地获取和分析大量的数据，减少了传统审计中的手工操作和冗长的程序。
这样一来，审计工作可以更加高效地进行，提高了审计效率。
2. 加强风险识别：大数据审计可以对企业的操作和流程进行全面的监控和分析，从而更容易发现潜在的风险和问题。
审计师可以通过分析数据，识别出异常数据和模式，及时预警和采取措施，降低潜在风险的影响。
3. 支持决策制定：大数据审计不仅可以提供对企业过去运营情况的评估，还可以通过对数据的分析和挖掘，为企业提供决策支持。
审计师可以通过分析数据，发现企业的优势和劣势，为企业的决策制定提供参考和建议。
二、大数据审计的关键技术和应用案例要实现大数据审计的目标，关键的是掌握一些基本的技术和方法。
下面将介绍几个常用的大数据审计技术和应用案例：1. 数据挖掘技术：数据挖掘是从大数据中发掘出有价值信息的一种技术，它可以通过对数据的分析和模式识别，提取出隐藏在数据中的规律和关联。
审计师可以利用数据挖掘技术，对企业的销售数据、财务数据等进行挖掘和分析，发现潜在的问题和机会。
2. 机器学习技术：机器学习是一种通过对数据和模型进行训练，使计算机具备自我学习和智能决策能力的技术。
人工智能在精准扶贫中的应用调研报告
人工智能在精准扶贫中的应用调研报告摘要：近年来，人工智能技术的快速发展在各个领域展现了广阔的应用前景。
本调研报告在探索人工智能在精准扶贫中的应用，并结合实地调研和案例分析，分析了人工智能技术在精准扶贫中的优势和挑战，并提出了一些可行的应对策略和建议。
一、介绍精准扶贫是国家精准扶贫政策的核心要求，也是解决贫困问题的关键一环。
人工智能作为一种引领科技革命的前沿技术，具备数据分析和智能决策能力，为精准扶贫提供了新的解决方案。
二、人工智能在贫困人口识别中的应用1. 人工智能技术可以通过分析大规模的原始数据，快速准确地识别贫困人口。
通过机器学习算法和深度学习模型，可以从人口普查数据和社会经济数据中提取贫困特征。
2. 人工智能技术可以结合地理信息系统，实现对贫困地区精准定位和监测，帮助政府和相关部门更好地了解贫困地域的分布和特点。
三、人工智能在精准扶贫政策制定中的应用1. 基于人工智能技术的数据分析和预测模型，可以帮助制定精准扶贫政策。
通过对历史数据和贫困地区的实时数据进行分析，可以揭示贫困原因和影响因素，为政策制定提供科学依据。
2. 人工智能技术可以通过智能决策支持系统，帮助政府和相关部门制定扶贫计划和资金分配方案，提高扶贫工作的科学性和效率。
四、人工智能在扶贫项目实施中的应用1. 人工智能技术可以在贫困地区实现精准的生产管理和资源配置。
通过图像识别技术和物联网技术，可以实现对农作物生长情况、水资源利用和环境监测等方面的实时监测和管理。
2. 人工智能技术可以帮助农民获得农业信息和市场预测，提供科学种植技术和经营决策，帮助农民增加收入，脱贫致富。
五、挑战与建议1. 数据质量和数据隐私问题是人工智能在精准扶贫中面临的主要挑战。
应建立健全的数据采集和管理机制，保护贫困人口的隐私权。
2. 人工智能技术需要公众的普及和接受度才能发挥最大的作用。
政府和相关部门应加强对人工智能技术的培训和宣传，提高各方对人工智能的认知和信任度。
河南省教育厅关于进一步推进普通本科高等学校智慧教学的实施意见
河南省教育厅关于进一步推进普通本科高等学校智慧教学的实施意见文章属性•【制定机关】河南省教育厅•【公布日期】2020.11.13•【字号】教高〔2020〕444号•【施行日期】2020.11.13•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】教育信息化正文河南省教育厅关于进一步推进普通本科高等学校智慧教学的实施意见各本科高等学校：为深入贯彻党的十九大精神和全国、全省教育大会精神，全面落实《中国教育现代化2035》《教育信息化2.0行动计划》和省教育厅等八部门《关于加快推进“互联网+教育”的实施意见》（豫教科技〔2019〕113号）要求，促进现代信息技术与教育教学融合创新，充分发挥信息技术在高等教育人才培养过程中的重要作用，现就进一步推进本科高等学校智慧教学提出如下意见。
一、总体要求（一）指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，以教育理念创新为先导，以教学模式和学习方式改革为重点，以智慧教学环境建设为保障，深化本科教学改革，推动信息技术与教育教学融合创新发展，打好打赢全面振兴本科教育攻坚战，培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。
（二）基本原则1.坚持育人为本。
以培养学习者正确的世界观、人生观、价值观为根本，加强教学信息化建设，引领构建以学习者为中心的全新教育生态，不断激发学习者的学习潜能，提升学习者自主学习、自我教育、自我管理的能力，培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。
2.坚持融合创新。
发挥信息技术对教育变革的内生变量作用，探索基于新技术的教育教学新模式，提升教师的信息化能力，实现新技术与教育教学从深度应用向融合创新发展，构建以学习者为主体，开放、共享、交互、协作、泛在的智慧教学新生态。
3.坚持分类推进。
根据各类高校的特色优势，明确不同建设重点，统筹做好智慧教学的顶层设计。
充分发挥试点带动和示范引领作用，鼓励各高校积极开展教学理念、教学环境、教学方式方法、教学资源建设、教学评价与管理等方面的改革创新。
大数据下高校资助育人中贫困生心理扶贫初探
大数据下高校资助育人中贫困生心理扶贫初探
在我国，大力发展高等教育已经成为了全社会共识。
高校教育不仅培养了优秀的青年人才，推动了社会发展，而且在我国扶贫攻坚中也发挥着重要的作用。
最近几年来，大数据技术的快速发展也给高校资助贫困生提供了更加精准、快速、有效的方法。
然而，资助贫困生的过程中，我们也应该关注他们的心理状态。
大数据技术可以为心理扶贫提供很好的手段。
通过对学生的语言、密码、社交媒体等数据进行分析，可以获取到学生的心理状态、个性特征、情感倾向、生活习惯等方面的信息。
这些信息可以为学校心理咨询师和教育工作者提供宝贵的参考和分析材料，更好地理解和把握贫困学生的心理特点和问题，从而为他们提供更加个性化、有效的心理辅导和帮助。
此外，大数据技术还可以为高校开展心理健康教育提供支持。
通过对学生的大数据进行分析，可以了解学生的心理问题类型、导致问题的原因、治疗的有效性等方面的信息，这些信息可以为学校开展心理健康教育提供定向支持。
例如，对于一些社交恐惧症患者，可以着重强调社交技能的培养和社交恐惧的认知治疗；对于一些抑郁症患者，可以着重强调心理疏导和药物辅助治疗等。
这些针对性的心理健康教育措施可以帮助贫困学生更好地理解和处理自身的心理问题，提高心理素质和心理抗压能力，从而更好地进行学习和生活。
总之，大数据技术为高校资助贫困生心理扶贫提供了很好的支持和手段。
借助大数据技术，高校可以更加科学地了解贫困学生的心理问题和特点，更加全面地把握心理扶贫需求，为贫困学生提供个性化、有效的心理辅导和关怀，提高贫困学生心理素质和自我发展能力，为高校教育和社会发展做出积极贡献。
大数据下高校资助育人中贫困生心理扶贫初探
大数据下高校资助育人中贫困生心理扶贫初探【摘要】本文首先从背景介绍和研究意义入手，探讨了大数据在高校资助育人中的应用和贫困生心理扶贫的重要性。
在分析了现有研究进展和心理扶贫策略，强调了在帮助贫困生实现心理健康和自我提升方面的重要性。
结论部分分别总结了对贫困生心理扶贫的启示和展望未来研究方向，提出了针对贫困生心理困境的解决途径和可能的改进方案。
通过本文的展示和讨论，将为高校资助育人工作提供一定的启示，同时也为未来的研究方向提供一定的参考和指导。
【关键词】大数据、高校、资助育人、贫困生、心理扶贫、研究意义、应用、重要性、研究进展、策略、启示、未来研究方向1. 引言1.1 背景介绍随着信息技术的发展和大数据时代的来临，大数据已经渗透到各行各业，包括教育领域。
在高校资助育人中，大数据的应用已经成为一种趋势。
通过大数据分析，高校可以更全面、准确地了解贫困生的具体情况，制定针对性更强的资助政策，提高资助效率和精准度。
本文旨在探讨大数据在高校资助育人中对贫困生心理扶贫的应用和重要性，总结现有研究进展，并提出相关心理扶贫策略，以期为深入开展贫困生心理扶贫工作提供一定的参考和启示。
1.2 研究意义本研究的意义主要体现在以下几个方面：通过对大数据和心理学的结合应用，可以更加全面深入地了解贫困生的心理状态和需求，为有针对性地开展心理扶贫工作提供科学依据。
通过总结现有研究进展和心理扶贫策略，可以为高校资助育人工作提供实用指导和借鉴意义。
对贫困生心理扶贫的启示和展望未来研究方向，有助于推动相关领域的学术研究和实践工作，促进我国贫困生心理健康的持续改善和发展。
2. 正文2.1 大数据在高校资助育人中的应用大数据在高校资助育人中的应用是一种新型的智能化助力手段，可以为贫困生提供更准确、更个性化的帮助。
大数据可以通过对学生的个人信息、学习数据和行为数据进行分析，识别出贫困生的特征和需求，为其量身定制资助方案。
通过大数据分析，可以发现有些贫困生在特定科目上遇到困难，而有些贫困生则更需要个性化的心理辅导。
基于精准扶贫的河南省农村电商人才培养模式研究
基于精准扶贫的河南省农村电商人才培养模式研究
要培养适应农村电商发展需求的人才，需要因地制宜地开展各类培训项目。
河南省农村电商所需要的人才类型多样，包括电商平台运营人员、电商项目顾问、物流人员等。
可以根据具体的人才需求，制定相应的培训项目，如开展电商平台运营人员技能培训班、电商项目顾问培训班等。
要注意培养人才的专业素养，包括电商知识、农业知识和经营管理知识等，以提高人才的综合能力。
要加强农村电商人才培养的实践环节，提供实际操作机会。
培养农村电商人才不能只局限于理论培训，还应该注重实践能力的培养。
可以通过与电商企业合作，为学员提供实践机会，例如参与真实的电商项目、实地考察等。
河南省农村电商可以借助县级电商服务中心、村级电商服务站等线下服务综合体的平台，为人才提供实践机会和操作指导。
要建立健全的评价体系，对农村电商人才的培养效果进行评估和反馈。
人才培养需要有一个明确的目标和标准，可以通过考试、项目评审、实践表现等方式对培养的人才进行评估。
要及时将评估结果反馈给学员，帮助他们了解自身的优势和不足，以便进一步提升自己。
基于精准扶贫的河南省农村电商人才培养模式需要在培训项目、实践环节、创新能力和评估体系等方面进行综合考虑和优化设计。
只有建立一套科学有效的人才培养模式，才能为河南省农村电商的发展提供持续、稳定的人才支持。
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群智大数据下河南高校智慧精准扶贫人才培养创新模式研究
作者：张燕玲张宏
来源：《西部论丛》2019年第18期
摘要：本文在对在大数据时代，利用群智大数据驱动实现高校智慧型精准扶贫教育信息服务、智能感知数据驱动高校人才培养的改革，包括数据驱动“精准招生”、驱动完善资助政策、实现“精准资助”、驱动教学改革，实现“精准培养”、由数据驱动加强技能培训，实现“精准培训”、由数据驱动重视创新创业教育，实现“精准就业”、由数据驱动精准扶贫效果评价机制的完善，实现“精准评价”。
本文的研究成果，有着一定可复制性和广泛的应用前景，可以为我省高等院校教学资源建设、教育精准扶贫、人才培养模式的发展提升探索出一条崭新的道路。
关键词：智慧精准扶贫群智大数据自适应人才培养
一、引言
教育大数据的应用，可以让高校自动获取与社会人才需求相对应的各种数据资源，通过智能的分析发现、聚集有价值的知识信息和资源，有助于提高协同创新过程中知识创造的规模和水平。
将大数据、人工智能等现代技术应用到教育管理、教学过程、人才培养、科研等工作中，带动教育教学、人才培养、学习方式等的创新发展，已经成为当今教育发展的必然趋势，必然能够从根本上解决高校在进行个性化教育，特别是教育的精准扶贫等过程中遇到难题。
二、高校智慧精准扶贫人才培养创新模式
（一）群智感知大数据概述。
群智大数据是通过群智感知技术，结合众包思想和移动设备感知能力的一种新的数据获取模式，是通过各种感知设备获取网络中的个体或群体的有意、无意行为，构建数据集成模式，从而帮助收集必要的数据、分析信息和共享知识。
这种数据的处理方式可以实现无意识协作，让用户在不知情的情况下完成感知任务，突破专业人员参与的壁垒，因此将其应用到教育大数据资源的获取中则可以更好的辅助教育工作者开展精准扶贫工作，采集高校贫困生的个人特征数据，从全方位的角度为其提供有针对性的服务获取更加精准的数据资源。
图1; 高校智慧型精准扶贫数据感知和共享平台
（二）高校智慧型精准扶贫数据感知和共享平台的构建模式。
通过利用大数据、云计算、群智大数据等技术构建河南高校智慧型精准扶贫平台，如图1所示，可以实现将扶贫对象（学生、家庭、乡镇等）、参与扶贫的各大机构、组织规划在精准扶贫云平台各层次之间，将各个主体的科学数据、资源纳入到统一的信息共享平台上，形成全方位的共享资源库，对所有成员开放，形成一个随处可以跟踪、采集、分析的信息集合，从而为教育工作者提供数据支撑服务。
平台的数据计算组件是利用云计算技术形成一个庞大的虚拟计算资源池，使得整个架构能够具有强大的教育教学多维数据的采集、分析、计算、存储服务能力。
（三）依托智慧型精准扶贫平台，构建贫困生个性化服务模式。
在平台大数据分析功能之下，可以对贫困生的生活轨迹、个性特征、生活环境、所在地区人才需求等信息数据进行集成和共享，在数据分析之上获取贫困生的个性化需求，从而有针对性的调整人才培养策略、推送适合贫困生个性化人才培养需求的课程和计划方案，开展个性化的教学内容。
（四）依托智慧型精准扶贫平台，推动智能感知数据驱动高校人才培养的改革。
（1）大数据驱动“精准招生”。
根据历年毕业生的就业状态分析，高校的专业设置情况和资源配备情况、人才市场需求分析，可以构建数据驱动下的“精准招生”，从而从招生开始进行“双向选择”，从而使得高校的培养机制更加符合学生的需求，为有效的人才培养提供依据。
（2）大数据驱动“精准资助”。
在大数据平台的支撑下，可以随时更新和调整学校的资助政策，实现“精准资助”，从而从源头上杜绝资助的虚假形式，也可以获取最科学的数据，发现最需要资助和帮助的学生的真实状况，有针对的选择资助模式。
（3）大数据驱动“精准培养”。
在大数据平台的支撑下，可以由各种移动终端设备和学生的在校状况、真实的生活数据和行为轨迹，在保护学生隐私的情况下，完成学生个性化状态的描述，从而有针对性的开展个性化的教学方式、课程内容，驱动教学改革。
（4）大数据驱动“精准教学”。
有针对性的教育教学模式和自主学习实现策略，使得无论从教师还是学生的角度都能激发学习和教学的能动性和主动性，最重要的是适合其个体环境需求，达到精准扶贫教育的目的。
（5）大数据驱动“精准培训”和“精准就业”。
技能培训是目前应用型高校培养模式的重要内容，培养具备一定技能的当代大学生，是高校的又一个重要的社会责任。
传统培训机构是根据企业或者当前企业发布的需求信息进行人才招聘，信息相对滞后，而高校与市场需求更是相互脱节，没有“相互沟通”的渠道。
在大数据
平台的支持下，可以实现将培训的内容、培训的对象和培训的地点方式都进行重构和组合，特别是对于贫困生来说，可以结合其真实的家庭状况、地理位置和生活环境、所在地区的需求进行有针对性的技能培训，使其能够更加快速的成长，从根本上进行帮扶，解决家庭和地方人才短缺的需求。
（6）大数据驱动“精准评价”。
由数据驱动精准扶贫效果评价机制的完善，实现“精准评价”是精准扶贫过程中的重要环节，根据本文提出智慧型精准扶贫平台和数据服务模式，对隐藏于日常的教学互动、教学管理、学生日常行为等活动轨迹中的数据资源进行整合，通过搭建教学质量监测平台、部署质量监测模型，师生教学活动行为模型、学生满意度等模型，建立教学质量监测机制和实施方案，从而对教师的教学过程进行科学而客观的评价和管理，为教师质量考评和人才培养质量的持续提升提供决策支持。
三、总结
扶贫先扶智，教育担负着扶贫工作的重心，构建以数据驱动下的人才培养模式和精准扶贫机制对于高校解决当前高等院校教学资源建设、整合、教育的精准扶贫、人才培养模式的改革发展都有着及其重要的作用，也是未來发展的必然趋势。
参考文献
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[2] 姜强，赵蔚，王朋娇.基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现[J].中国电化教育， 2015（1）：85-88
[3] 唐斯斯，杨现民，单志广等.智慧教育与大数据[M].北京：科学出版社，2015：84
作者简介：张燕玲（1977-），女，河南焦作人，焦作大学信息工程学院，讲师;张宏（1966-），男，河南焦作人，焦作大学信息工程学院，副教授。
（焦作 454000）
基金项目：本文系河南省教育厅人文社会科学研究项目资助（2019-ZZJH-251，群智大数据下河南高校智慧精准扶贫自适应人才培养模式研究）、河南省教育科学“十三五”规划2019年度课题（〔2019〕-JKGHYB-0544）的研究成果。