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62.8%受访者支持运用大数据识别贫困生
时间:2016-05-24 17:24来源:中国青年报
日前,江苏大学利用大数据技术,根据4463名贫困生去年10月至11月话费情况进行筛选、识别,对21人取消贫困生资格,32人从家庭经济特殊困难降级为一般困难。此消息引发了网友热议。……

日前,江苏大学利用大数据技术,根据4463名贫困生去年10月至11月话费情况进行筛选、识别,对21人取消贫困生资格,32人从家庭经济特殊困难降级为一般困难。此消息引发了网友热议。

  上周,中国青年报社会调查中心通过问卷网,对1998人进行的一项调查揭示,62.8%的受访者支持运用大数据识别贫困生,59.1%的受访者认为当前资助体系存在资助资源分配不合理的问题。56.3%的受访者建议完善贫困考核指标和评估体系。

  62.8%受访者支持运用大数据方法识别贫困生    

  中国人民大学2015级本科新闻2班班主任陈继静表示,大数据技术可以对贫困生进行更精准的识别,但也存在一些问题。“一是容易牵涉到学生 的隐私。学校应在征得学生同意的情况下去调查他们的消费情况。二是学生的消费自由问题。作为年满18岁的成年人,在财务管理、分配上都应该拥有自主权。即 使是贫困生,也有自己的消费习惯和模式。我们不能因为贫困,就限制他追求高水平生活的权利”。 

  如何看待大数据识别贫困生这种做法?46.2%的受访者认为单是话费消费数据不能说明什么,41.8%的受访者认为能够客观有效评估学生的 真实贫困程度,35.2%的受访者认为加剧了贫困生与其他学生的隔阂。其他还有:是对贫困生资助消费权利的剥夺(34.9%),干涉了贫困生的消费自由 (25.5%),让考核形式更多元化(23.4%),侵犯了学生的隐私(13.8%)。

  毕业于北京某高校统计学院的研究生杜一然(化名)认为,利用大数据方法识别贫困生本身是技术手段的提升,“数据客观地记录和反映一个人的生 活水平和状态。但就贫困生的识别上,此次的指标过少、周期不充分,代表性、合理性欠妥,难说能准确地反映生活消费水平。”    

   59.1%受访者认为资助资源分配不合理

  调查显示,38.8%的受访者认为目前的高校贫困生资助工作做得比较好,37.5%的受访者认为一般,14.1%的受访者认为不好。

  中国人民大学新闻学院研究生陈丽媛表示,目前学校对贫困生的资助项目比较多,涵盖助学金、助学贷款、勤工俭学等多个方面。“学校开设了绿色 通道,家境贫困的学生不仅能获得助学金,在一些节假日也有适当补助。同时学校免费提供一些生活用品,如卧具、自行车、电话充值卡等。去年冬天学校给每位贫 困生购置了羽绒服”。

  调查显示,59.1%的受访者认为当前资助体系存在资助资源分配不合理的问题,50.3%受访者认为不能有效识别“装穷贫困 生”,46.3%的受访者感觉评估标准单一。其他问题还有:评选方式不当恐怕会伤害贫困生自尊(44.8%),操作程序过于复杂繁琐(42.9%),贫困 生“等、靠、要”现象严重(30.8%)。

  “大数据使用还处于初步阶段,涵盖的方面比较少,也缺乏精准性,因此,单纯依靠大数据识别很难取得效果。可以尝试以传统的考核方式为主,以大数据识别为辅,建立一个公正、透明、有效的审核机制。”陈继静表示。

  针对大数据在识别贫困生工作中的运用,57.2%的受访者建议建立学生日常消费数据平台,51.8%的受访者建议加强对数据的长期分析与监 管,51.4%的受访者建议要与其它考核形式相结合。其他还有:构建贫困生个性化资助体系(48.0%),数据涵盖要科学、全面(46.0%)。

  陈继静建议推动学校、政府与第三方的多方合作,实现教育贷款社会化。“助学贷款是保障学生完成学业、缓解高校经费不足的重要途径,因此不应 该成为学校单方面的资源分配。国家应该将助学贷款纳入政策性贷款的范围,适当加大贷款额度,延长偿还期限,给予学生更多贷款优惠”。 

  调查显示,56.3%的受访者建议完善贫困考核指标和评估体系,54.6%的受访者建议开发“助、勤、贷、奖”一体的资助体系,50.3% 的受访者建议加强地方实地考核。其他依次为:建立信息管理数据库(47.2%),设立诚信档案(47.2%),加强对贫困生作假的追究机制 (38.0%),引入贫困生资助监管机制(30.7%)。

  “学校在开展资助工作时,还应注意平等、公正,培养学生的心理自信。不搞太多形式主义,有的学校给学生发放助学金,请来媒体进行宣扬,这很容易伤害学生自尊。”陈继静认为,若因资助而打击了学生的自信或造成了某种扭曲心理,就失去了资助的本来意义。

(编辑:易欣)



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