数字化转型赋能学生资助高质量发展

郑州轻工业大学

一、工作背景

郑州轻工业大学紧紧围绕立德树人根本任务，结合学生资助业务需求，以“资助信息实时共享、资助工作高效有序、资助成果及时反馈、资助对象更加温暖”为目标，创新工作方法、优化工作流程，通过系统集成、数据挖掘，探索信息化条件下资助育人方式的创新性和学生资助业务的数字化转型。

(一)学生资助数字化转型的趋势分析

2017年，《高校思想政治工作质量提升工程实施纲要》指出，“资助育人要实现显性资助与隐性资助的有机融合。”“用好大数据分析。”全国学生资助管理中心近两年工作要点中均明确将“加快推进以应用为导向的学生资助信息化建设”“提升学生资助管理智能化水平”纳入其中。可见，资助数字化转型已成为学生资助高质量发展改革中的重要命题，是深化资助育人高质量体系、推进学生资助科学化水平的重要举措。

(二)学生资助工作中的现实问题

在全国学生资助中心推进学生资助信息化管理“三个100%”要求下，高校所有资助项目均纳入了全国学生资助管理信息系统，河南省逐步完善高校学生资助在线服务系统，规范了学生资助工作标准，实现了全局统筹和质量控制。但在高校层面在具体操作和应用过程中，仍存在不足：

1.困难认定精准度有待提升

家庭经济困难学生认定是精准资助的基础，高校普遍采取由学生自述情况、认定小组评分认定的方法，可能存在隐瞒家庭困难、故意夸大困难、“人情”打分等情况。

2.“孤岛”和“烟囱”问题较重

资助部门记录了“奖”“贷”“助”“困”“补”等各类数据，学生在学习、生活中还产生了大量数据，但数据间彼此相互孤立，形成孤岛。上级系统和校内系统相互隔离，烟囱效应明显。

3.资助信息数据运用度较弱

校内学生资助信息平台，以业务管理为主，数据综合运用、分析挖掘或预警提醒等功能较弱，缺少给管理决策者提供全面、明晰、及时的数据应用服务。

4.资助信息安全性有待加强

网络数字空间时代，个人隐私，信息安全尤为重要。在提交家庭经济困难认定材料、认定评议，特别是公示发放过程中容易造成信息泄露。迫切需要建立保护壁垒，强化信息安全。

（三）学校信息化建设奠定的良好基础

近年来，郑州轻工业大学大力开展教育教学信息化建设，如建设智慧教室、微课室等数字化教学环境，学业预警系统、教学状态数据库等信息化平台。学生在校学习生活产生的大量数据，可通过大数据技术提取有效信息，作为个性化服务、精细化管理、决策辅助的重要支撑。

2017年，学校启动了智慧学工管理平台建设，核心模块包括学生基本信息、各类荣誉称号申请、困难学生认定、勤工助学、问卷调查等。该平台解决了学生管理遇到的问题和困难，为深入推进学生资助工作数字化转型奠定了良好的基础。

二、工作举措

（一）构建保障有力的组织机制

学校构建了“校资助工作领导小组-学生资助管理中心-学院资助工作领导小组-年级评议小组”的四级资助工作体制，工作机构健全。成立了由校长担任组长的学生资助工作领导小组，小组成员涉及学工部、学生处、宣传部、研工部、研究生处、财务处、招办、就业中心等职能部门及各学院，建立跨部门协调机制，为资助工作的顺利开展提供了组织保障。

学校高度重视资助信息化的建设和工作人员选拔和配备。目前，学校已完成智慧学工三期建设，积极推动四期项目建设，已将学生资助系统建设纳入2023年信息化建设类项目库，将建设资助信息化平台列入2023年工作要点。学生资助管理中心工作人员 14 人；各学院成立了以院领导为组长的学院资助工作领导小组，各学院配备1-2名资助专职人员。学生资助工作人员均具有较好的计算机水平和信息化系统运用能力。

（二）精耕经济困难量化认定模型

学校积极探索家庭经济困难学生认定新路子，形成了“一采二评三验”认定机制，建立了家庭经济困难学生认定量化评估模型。“一采”是采集学生综合信息，构建贫困生认定指标体系，设定6个一级指标、19个二级指标、57个具体指标项，包括学生家庭信息、家庭收入负债、父母职业教育水平、家庭成员身体健康情况、生活学习情况、受资助信息等数据信息。“二评”指的是线上量化评估和线下民主评议相结合。模型根据不同的经济区域、致贫原因，以及在校消费时间、地点、频次、金额等具体的分析场景建模，对家庭经济困难学生进行自动分级，形成线上认定结果。由认定小组根据线上测评分级情况，结合学生在校消费情况和综合表现进行民主评议，形成贫困认定结果。“三验”指的是电话查验、问卷查验、面谈查验，多渠道核验学生填报信息的真实性，及时删除不真实认定，及时补充“遗漏”困难生，进一步提高认定识别的精准度。

图1 困难生认定分析模型（脱敏数据）

（三）基于全覆盖平台的微应用技术开发

学校智慧校园平台建有PC端和手机端门户。手机端已覆盖全校师生，日均使用率达80%。资助系统通过平台微应用机制快速开发，迅速覆盖到所有人员手机，对诸多资助对象高效建立一对一信息化渠道，在此基础上深入进行应用功能开发。

1.建立了资助工作“四端”双向信息通道。整合各类信息通信渠道，各级资助管理工作人员可以通过手机客户端、微信公众号、手机短信和电子邮件，向学生群体和个人推送通知、开展调研、获取反馈，实现了资助指南、政策法规、信息快递、公告通知等信息向学生广泛宣传，多渠道、多视角、多形式讲好资助故事，传递资助正能量，提高了资助工作的组织能力和精细化管理能力。

图2 学工移动平台“点对点”发布通知

2.开展资助服务“一网通办”。资助工作“奖、助、贷、补”服务事项全部实现“一网通办”，形成了“申请-办结、咨询-回复、评价-提升、投诉-整改”四个闭环管理，促进了“申请人-管理者-监督者”三位一体有机协作，使资助工作标准化、规范化、透明化。

3.建立学生资助需求画像，实现精准资助。综合运用贫困信息与学生在校综合评价信息，建立学生资助需求画像，辅助精准认定贫困生、准确评估资助需要，实现“一人一策”分档配置、“一人多策”优化配置，为困难生精准配置资助资源。

图3 贫困生精准画像示例（脱敏数据）

4. 实现有温度的“隐形资助”。基于“大数据”可视化数据分析，学校在不同时间节点，针对不同困难群体实施多样化的帮扶措施。如代办“绿色通道”，通过入学前精准识别未缴费的困难生，帮助其线上办理“绿色通道”，实现“无差异化入学”；入学后赠送“爱心助学大礼包”、御寒棉衣；实施“餐费补贴”计划，根据学生每月就餐次数和餐均消费，测评出需资助的学生，将餐费补贴直接打入学生校园卡；在寒暑假返乡之前，根据困难学生家乡远近，核算返乡路费，将路费补助打入学生银行卡，让数据成为学生资助的“显微镜”、“望远镜”。

图4 新生“成长心愿卡”及“爱心大礼包”

（五）信息安全保障机制完善

加强信息安全保护，技防人防双结合，确保资助学生信息安全。在网络信息安全技术防范的基础上，制定了个人信息安全保护制度，根据资助工作性质制定细则，规范资助数据使用、共享和安全责任机制。各类资助管理账号和权限严格管理，所有数据查询结果附加保密水印，所有下载服务提供数据加密管理，实现了敏感数据溯源和传播控制。

通过网络防火墙和数据库防火墙保护整个系统，技术维护工作必须通过VPN和堡垒机进行安全操作；前端系统通过统一身份认证系统进行严格控制。操作规程方面严格按照制度开展信息发布、事项审批、人员变更授权工作，有效控制信息发布安全和业务操作安全。

三、工作成效

（一）大大提高学生资助工作效率和质量

学生资助信息化的应用每年协助学生资助工作者处理国家奖助学金数据1万余条，处理国家助学贷款数据4万余条，处理勤工助学、临时困难补助等信息2万余条，将基层学生资助工作人员工作效率提高30%，数字化转型极大促进了学生资助管理的精度和效度。

近几年，学校连续获评河南省高校学生资助工作绩效评价优秀单位、国家助学贷款工作绩效评价优秀单位且综合评分均名列前茅。2021年被河南省教育厅评为“河南省2021年高校国家奖学金、国家励志奖学金集中审核优秀高校”。学校多次作为优秀典型在河南省高校资助工作培训会上做经验交流。

（二）资助信息化工作受到教育部、省教育厅高度肯定

2021年，学校工作案例《加强信息技术融合，强化资助服务实效》入选教育部《学生资助信息化工作典型案例汇编》，（河南省高校仅一项）。学校应教育部邀请，与华东师范大学、电子科技大学、西安电子科技大学、安徽师范大学等五所高校在全国学生资助管理中心培训会上作“隐形资助”典型经验交流。学校资助信息化典型案例在《河南教育信息化》公开发表。2023年，学校“隐形资助”成长工程获河南省高校学生工作优秀成果一等奖。

（三）学校资助信息化收获媒体广泛认可

2022年，教育部“教育这十年”“1+1”系列发布采访活动到我校就学生资助开展集中采访，新华社、光明日报、人民网、央广网、中国青年报、中国教育报、凤凰网、大公网、河南日报、大河报、大河网、顶端新闻、河南手机报、大象新闻、河南教育网等15家媒体对学校资助育人进行专题采访，采访团对于学校基于学生资助智慧管理平台开展“隐形资助”的创新做法进行了深度报道。

四、工作经验

学校资助信息化工作实施以来，显著提高了资助工作管理能力、效果和资助工作满意度。

（一）数据融合是突破孤岛实现联动协作的关键

建设资助工作综合数据库系统，结合实际情况，将工作数据与工作过程相对脱钩，实现了学生基本信息、家庭经济情况、受资助情况、学业表现、在校生活、心理健康情况的全面和动态管理。完成困难学生信息和国家、专项、校内三个层次的十三类资助项目的资助对象和资助情况的统一登记管理，有效缓解不同类型资助工作之间的信息孤岛问题。

表1 数据分析及挖掘建设内容

精准资助数据分析与挖掘

（二）高质量的数据和模型是精细、精准开展资助工作的基础

整体的技术方案，采取“后台-中台-前台”的模式进行建设。资助业务数据导入学校的数据中台，与平台内教务、学习平台、图书馆、一卡通等信息系统的数据进行横向关联。

在数据处理时，由资助工作人员和教师直接提出管理观测需求，开发人员直接开发完成；对潜在问题由统计分析人员对问题进行建模，开展抽样观测、分析和统计验证，充分保障了数据的高质量。

图5 平台总体架构

（三）下一步努力方向

1.坚持多措并举，持续推进精准资助

要扩大学生资助宣传，充分发挥网络新媒体阵地效应，发布国家奖助政策、资助政策讲解及资助励志故事等内容。进一步完善家庭经济困难学生识别认定机制，推进贫困生资助数据动态化管理，及时更新每一名家庭经济困难学生从“入学”到“毕业”的家庭经济档案、受资助情况、学业及心理情况等信息，明确不同学生在不同阶段的不同需求，提供有针对性的差异性帮扶，实行“因人施策、一人一策”，确保应助尽助，做到精准帮扶， 切实把好事办好、实事办实。

2.坚持开拓创新，积极推进资助信息化建设

要持续做好资助信息化建设，充分利用大数据挖掘与分析技术、数学建模理论，帮助掌握学生在校期间的真实消费情况、学生经济水平、发现“隐性贫困”与疑似“虚假认定”学生，提高学生资助工作的精准度和公平性。