大学用大数据识别筛选贫困生 21人取消贫困生资格

　　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”。