论文大数据视阈下大学生资助工作，本文是有关大学生资助本科论文开题报告范文和视阈和大数据视阈和资助方面毕业论文模板范文.
王茂州
（西华师范大学,四川 南充 637002）
［摘
要］ 大学学生资助一直是国家扶贫的重要工作,同时是保证教育面前人人公平,不论贫富人人享有受高等教育的机会.贫困生的评选和认定一直是资助工作的难点,但是大数据的飞速发展给贫困生的认定工作提供了有利的条件,将大数据的管理模式应用到大学对贫困生的评选、认定和监督管理的工作中去,这一应用给大学生的资助工作提供了良好的机遇.本文就以大数据的视角对大学生的资助工作进行了研究.
［关键词］ 大数据；大学生资助工作；研究
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 17. 114
［中图分类号］ G647
［文献标识码］ A
［文章编号］ 1673 - 0194（2017）17- 0236- 02
０
引
言
当今社会科技飞速进步,社会逐渐走向高度信息化,大数据正在影响着社会进步的方方面面.大数据技术就是通过对数据的认知、收集、分析、处理和共享,迅速地做出反应找出有用的数据,根据这些准确的数据来进行决策,大大地提高了决策的准确度,大数据的应用也为大学生资助工作的开展提供了新的更有效的方法.
１
大学生资助工作存在的问题
现在大学贫困生的评定工作存在很多模糊的因素,许多的参数指标没有明确的界限,这就给一些大学生钻了空子,贫困生认定工作不科学使大学生资助工作落实不到位,白白浪费了国家经费,经常出现“助而不需,需而不助”的现象,本文总结了在大学生资助工作中易存在的四个方面的问题.
（１）经济贫困认定过于简单.由于地域、经费、时间和人员等因素的影响,使贫困生的家访工作一直难以落实,而大学生居住地和原生源地所提供的贫困证明又无法查明是否属实,这种贫困证明的公信力大大降低,从而使真正贫困的大学生得不到资助,得到资助的大学生却又不是真贫困.
（２）认定依据不够科学.中国贫困生的认定是有标准的,首先是满足家庭收入困难,其次是平均生活费来源低于当地政府规定的最低生活经济保障线,使大学生家庭实在无法承担学费接受大学教育.学校班级在进行贫困生评定时一般根据学生平时的生活消费情况做出判断,但是经常在评定的过程中存在着较大的误差.
（３）认定流程不规范,现在大学生的评选认定步骤一般分为三步,即,大学生自主申请,政府开具贫困证明,大学班级评选,这一流程看似科学严谨,其实也存在一些漏洞,因为在评选时由于大学生人数众多,而且时间相对来说有些紧张,时间紧任务重导致工作的准确度大大降低,此外,人为因素也占很重要的作用,比如部分教师和学生干部有为自己谋私利的私心,严重地影响了贫困生的认定工作.
（４）资助形式单一.当前国家的大学生资助形式主要有两种：国家助学金和国家贷款,将家庭经济贫困分为一般贫困和特别贫困,但是这两者之间的界限比较模糊,学校和班级在进行评定时应该因人而异,不能仅仅依靠困难的程度来评定.
２
大数据技术的建设
２．１ 大数据应用平台建设
大学掌握着学生各种各样的信息,比如学生管理处掌握着学生的奖罚情况,教务处掌握着学生的学习信息,后勤处则掌握着学生的日常生活消费情况等等.对此,要建立一个信息集中的管理平台,来统一和规范这些信息数据.应该把学生的基础信息作为基本,然后汇入贫困生方面所需信息,比如,家庭月平均人收入情况,家庭消费支出情况,家庭成员的健康情况,还要包括学生个人的信息,比如,学生自身的学习情况,在食堂日常的消费记录情况,在学校获得荣誉情况等等,通过这些信息数据可以为贫困生的认定提供依据,提高了贫困生认定的精确度.
２．２ 大数据基础设施建设
基础设施的建设是大数据管理系统能够有效运行的基本前提.只有建设好的大数据信息基础框架,才能保证信息的可靠性、真实性和安全性,进而得到真实有效的大学生信息数据.要做到基础数据技术平台安全有保障,能够及时调整信息采集和历史数据之间的关系,依托大数据技术做好统计、计算和数据挖掘的工作.
２．３ 完善大数据技术的信息管理体系
因为大数据包含的数据量较为惊人,面对的环境也较为复杂多变,就需要建立完善的数据信息管理系统.一般来说较为复杂带有个人隐私的数据易成为受攻击的对象,普通的安全措施根本起不到保护作用,要建立相应的信息安全保障体系,学校要落实数据信息安全培训工作,工作人员要牢记安全原则专机不共享,严防数据信息外漏事件的发生.
３
大数据是大学生资助工作开展的有效手段
大数据的应用可以从海量的非线性相关中寻求相关性,假设演绎出大学生的真实生活学习状态,大数据也可以对大学贫困生做出综合的评价,对大学生以后的发展情况做出预测,并为贫困生的认定工作提出依据,同时能够构建操作能力强、客观的和科学规范的家庭经济贫困学生认定指标.深入大学生的生活才能真实有效地了解大学生真实生活状态,主要可以从两个方面来掌握大学生的学校和家庭情况,一是校外的消费情况,学校可以通过省市县多平台合作,与、银行等部门信息共享来获得大学生校外的信息数据；二是校内的生活信息,例如,上课出勤、食堂消费、图书借阅情况和个人成绩等等,可以从学校的信息库调取.根据这两方面的内容可以进行综合的测评,定性的分析,大大地提高了学生家庭经济困难的精确度,实现了科学认定、合理认定和规范认定,而且还能对受助对象及其家庭进行动态追踪、动态检测和管理,及时查明资助的去向.数据库的建立能很好地解决目前存在的大学生资助工作问题,极大地方便了资助工作的进行,可见大数据是大学生资助工作开展的有效手段.
４
结
语
大学生资助是国家保证教育公平的一项重要举措,大数据背景下,精确的资助工作一步步由不可能完成的任务变成了可能,将大数据应用到大学生资助工作中可以制定出公平公正公开的认定体系,利用高效的信息化方式能够综合地测评、定性地分析,全面地对大学生的家庭经济困难情况做出评定,增强了大学资助工作的能力,提高了资助工作的水平,为精确资助家庭经济困难的学生打下了坚实的基础,能够公平合理地对助学资源进行分配,真正地实现教育公平.
主要参考文献
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此文结论,本文是一篇关于大学生资助方面的大学硕士和本科毕业论文以及视阈和大数据视阈和资助相关大学生资助论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
参考文献：
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