高校大数据精准资助，让贫困生更有尊严

利用大数据“隐形资助”学生，既充满人性，又精准高效。

▲ 大学生在接受资助，图片来自视觉中国。

“亲爱的同学，你好！学校通过分析餐厅一卡通消费数据，结合你在学校的综合表现，近期为你发放隐形资助720元……”近日，西安电子科技大学一些学生收到了一条短信，饭卡里还凭空多出720元钱，这让同学们有些摸不着头脑。

原来，这些钱是学校对贫困学生“偷偷的资助”。据报道，西安电子科技大学通过自主开发的大数据平台，分析了学生2018年在学校刷一卡通的数据，找出每月在食堂吃饭60次以上、每天吃饭低于平均值8块钱的学生进行资助。按照每天6元的补助标准，一学期720元餐补，悄悄打进了一些学生的饭卡。

利用大数据“隐形资助”学生，不仅可以解决一些贫困学生生活上的压力，又可以维护他们的尊严。这与高校中传统的资助方式相比，最大的特点就是利用大数据技术分析，在资助公平和学生尊严之间找到了平衡，既充满人性，又精准高效。也因此，西安电子科技大学的这个举动，在舆论场引发广泛好评。

此前，按照一些高校的规定，贫困生在申请资助时，不仅要提交资助申请，还要开具各种材料证明，这不仅流程繁琐，效率低下，还可能产生造假。基于此，2017年教育部发布的《关于进一步加强和规范高校家庭经济困难学生认定工作的通知》就指出，要精准分配资金名额，明确重点受助学生，这其中就包括“采用隐性的方式，避免大张旗鼓地把困难学生与非困难学生割裂区分开。”西安电子科技大学“偷偷”给学生饭卡打钱的方式，正是这一思路的具体落地。

显然，食堂消费数据不会撒谎，利用大数据鉴别贫困生可以最大限度地实现对贫困生的资助公平。通过数据采集分析学生日常的消费情况，再辅助以严谨的评判标准，比如西安电子科技大学以学生每月在食堂吃饭60次以上、每天吃饭低于平均值8块钱等筛选标准，就可以大概勾画出学生们的经济情况。这与传统的提交材料证明等方式相比，更具有精准度，彻底打破了原先资助资源“按比例”“一刀切”的分配模式。

或许正是因为大数据“隐形资助”的优势和特点，不少大学其实均已经悄悄地告别传统的资助方式：和西安电子科技大学类似，中国矿业大学依托学生校园一卡通消费大数据对学生进行“隐性”资助，在今年6月份被报道后，被网友纷纷点赞；而中国科学技术大学在数年前已经利用大数据“隐形资助”贫困学生，至今已经形成了一套较为完善的资助体系……

如今，利用大数据挖掘与分析技术对大学生进行智慧资助，技术上已不难实现，且一些高校已有相对成熟的经验可资借鉴，那么其他高校也不妨借助这个契机，利用大数据“隐形”资助贫困学生的方式，让学生们更有尊严且更公平地享受学校的这份关怀。

□石榴（媒体人），原载于新京报网