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            首頁 公文范文 大數據時代民族高校資助工作思考

            大數據時代民族高校資助工作思考

            發布時間:2022-11-15 09:07:32

            開篇:寫作不僅是一種記錄,更是一種創造,它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感,將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的1篇大數據時代民族高校資助工作思考,希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友,陪伴您不斷探索和進步。

            大數據時代民族高校資助工作思考

            1引言

            隨著我國高校招生規模的逐漸擴大,教育教學管理制度的不斷完善,針對家庭經濟困難大學生按期完成學業的問題,國家相關部門建立了一套比較完善的困難學生資助體系。這一體系主要包括“獎學金、助學貸款、勤工助學、困難補助、學費減免”五個部分。相較于普通高校大學生,民族高校的大學生有許多來自地域偏遠,經濟落后的少數民族地區,因此,做好資助工作不僅是從物質上改善學生在校學習生活狀況的需要,更要讓少數民族地區學生公平享受教育成果,提高其思想政治素養,推動教育公平的深化。隨著大數據時代的到來,以及我國“精準扶貧”計劃的逐漸落實,民族高校資助工作的信息化、數據化水平也不斷提高,但是其中面臨的問題,也使得民族高校的資助工作與預期效果之間存在較大差距。

            2大數據時代民族高校資助工作面臨的困境

            大數據時代民族高校資助工作面臨的困境主要體現在以下幾個方面:第一,大數據動態分析體系尚未建立,數據庫中信息的不完善,使得貧困生認定缺乏嚴格標準。貧困大學生的認定是資助工作開展的前提,雖然目前我國相關部門已經聯合下發了《關于認真做好高等學校家庭經濟困難學生認定工作的指導意見》,但是具體的操作還是落到學校部門進行,這其中量化指標不準確、認定過程存在漏洞等問題,使得大數據背景下貧困學生的認定過于敷衍,一些真正需要資助的學生難以獲得及時幫助。第二,注重物質資助,忽視學生的思想政治教育,未實現扶貧、扶智、扶志的有機統一,例如一些學生在認定貧困生的過程中,不得不將家庭的貧困展示在全班、甚至全校師生面前,這在一定程度上嚴重挫傷了其自尊心,再如一些學生在接受資助的過程中,缺乏感恩意識,甚至形成了強烈的依賴心理,將貧困視為一種理所應當得到幫助的條件,嚴重偏離了資助工作的初衷。第三,缺乏對大數據的深入挖掘,難以對貧困生形成持續跟蹤管理,影響了資助工作長效性的體現,一些學生在短期內獲得了物質上的幫助,但是對于資金的使用卻缺乏監督,出現了浪費社會資源的現象,影響了社會參與高校大學生資助工作的積極性。

            3做好大數據時代民族高校資助工作的相關對策

            3.1民族高校應加強構建大學生數據庫,完善貧困生認定體系

            3.1.1建立大學生信息數據庫,實現動態化檔案管理

            在大數據的背景下,傳統的靜態化檔案已經難以滿足民族高校資助工作需要,因此,學校應利用信息技術支持,對貧困大學生,尤其是少數民族貧困大學生建立動態化數據庫,以作為資助工作的重要依據。在數據庫建立過程中,民族高校每年應通過學生申請、班級評議、學院審核、信息整理等工作程序,對大學生的檔案進行分析。由于不同學生、不同時期的貧困程度會有所變化,例如一些少數民族山區突遭洪水、暴雨、泥石流等自然災害,會在短期內造成家庭收入急劇下降,從而影響學費的繳納等。針對此,民族高校資助工作開展中,不僅要從整體上確定貧困學生檔案,還應該做好動態分析,確保資助工作更加全面、客觀、有針對性。

            3.1.2設計貧困生認定標準,完善認定體系

            完善貧困生認定體系,是確保資助工作公平公正實施的前提。在完善認定體系的過程中,民族高校應利用規范性、可量化的認定指標,對不同貧困生的貧困程度進行確認,利用大數據分析與人為管理相結合的方式,確保認定工作的科學性。即一方面綜合貧困生在校期間生活、學習消費信息、家庭消費數據、當地經濟發展整體狀況、民政部門的相關證明等信息做出判斷;另一方面師生應根據貧困生提交的申請,以及家訪、電話訪問等方式做出民主評議,對貧困生做好摸底工作,嚴厲懲治弄虛作假的行為,保護那些真正需要資助的學生的權益。

            3.2加強民族高校學生的思政教育工作,體現資助工作的發展理念

            民族高校的資助工作的目標并不僅限于在短時間內從物質上保證貧困大學生在校期間正常的學習與生活,它還需要從長遠出發,即在幫助貧困生成才的同時,也能夠提高其自立自強的進取精神,并在未來的發展中將這種相互幫助的品質惠及他人,乃至整個社會。從上文的分析中,我們發現目前在大數據時代,民族高校對于貧困生的資助更多的是物質方面的,而缺乏思想政治教育工作的配合,從而影響了資助工作的發展性。針對此,民族高校可以從以下幾個方面滲透思政教育于資助。

            3.2.1加強對優秀貧困生的培養,以強化示范引領效應

            民族高校在開展資助工作的過程中,應該注意引領貧困生培養的長效機制,所謂“授之以魚不如授之以漁”,高校加強對優秀貧困生的培養,不僅能夠讓其擺脫生活貧困的自卑心理,激發其突破生活困境的勇氣,鍛煉其吃苦耐勞的精神;還能夠讓其在擺脫物質貧困的同時,也能夠做到精神上的富足,避免在資助中陷入自卑、自棄等心理誤區。

            3.2.2鼓勵貧困生組建社團,搭建情感交流平臺

            民族高校的少數民族貧困生較多,這些學生由于地域文化、經濟發展等方面的差異,會與其他地區的學生之間存在交往隔閡,針對此,學校、教師應該結合大數據的信息,鼓勵學生建立相關社團,在社團中找到與自己經歷、境況相似的學生,獲得心靈歸屬,同時在社團的帶動下,共同參與到實踐中來,例如利用寒暑假期間開展義務支教、志愿服務、愛心募捐等,這樣貧困生不僅是資助的對象,也能夠力所能及地幫助他人,這對于培養民族高校貧困生的精神品質意義重大。

            3.2.3注重感恩教育,提升貧困大學生的社會責任感

            感恩是一種生活態度,更是一種美德。在大數據時代,社會上一些不良思想正侵蝕著大學生的思想價值領域,使得一些貧困大學生在接受資助的同時也陷入了扭曲的心理誤區。資助并不是對某些弱勢群體的羞辱,而是社會上對這些群體人性化的關懷,而接受資助的貧困大學生應該正確認識資助的意義,并對他人、對社會心懷感恩,理解自己在接受這些社會資源的同時,應承擔的社會責任。

            3.2.4將誠信教育滲透到資助工作的始終,構建校園誠信體系

            雖然在大數據時代,數據分析已經成為貧困生認定的重要依據,但是由于信息體系的不完善,其中對于個人誠信依然是一個系統的考量。為體現誠信教育體系在民族高校資助工作中的作用,學生、教師、學校、社會等多個主體之間應加強互動,一方面學校在思政教育中應時刻滲透誠信,提高學生的誠信意識;另一方面還應該利用大數據加強誠信體系的構建,做好相互之間的監督,利用信息化、數據化手段與人為管理手段相結合的方式,杜絕資助工作中的失信行為。

            3.3提高大數據的利用效率,推動個性化資助工作體系的構建

            隨著現代教育教學管理的推進,大數據在高校資助工作中的優勢也逐漸明顯。因此如何加強對大數據的挖掘與利用也成為民族高校搞好資助工作的重點。大數據時代強調個性化發展,民族高校的資助工作也應如此,利用數據分析為貧困生提供個性化的指導意見。具體來講:

            3.3.1加強對貧困生的數據挖掘,將資助工作與學生的日常管理相結合

            在大數據背景下,大學生在學習、生活中的每一項數據都可能成為學校資助工作挖掘的對象,尤其是在智能化校園體系逐漸完善的背景下,學生能夠利用學號對學生的課程選擇、網絡消費、校園卡使用情況等進行全面分析,并預測貧困生的未來發展走向,并為學生制定更加符合其需求的成才計劃。

            3.3.2注重對大數據的動態分析,創新數據管理方式

            規模大、速度快、多樣化是大數據的主要特征,對于當代大學生而言,大數據已經成為他們學習、生活中不可或缺的一部分。因此,學校在數據挖掘的過程中,應充分利用數據特征,通過數據對比對數據變動背后的原因進行分析,并創新資助工作方法,讓學生在物質資助、勤工儉學的相互配合中,長效解決學生學習、生活困難。

            3.3.3完善線上與線下教育相結合,促進貧困生身心發展

            民族高校在利用大數據開展資助工作的過程中,應注重數據對大學生思想政治素養、品德人格等隱性因素的展現,及時了解互聯網時代大學生思想變動情況,并在開展資助工作的同時也能夠為學生的身心發展提供良好的環境。例如輔導員應主動接近貧困生,通過宿舍走訪、班會等方式,了解貧困生,為其融入班集體提供條件;利用微博、微信、博客、QQ等網絡渠道,定期開展情感溝通活動,利用最直觀的信息數據分析貧困生的心理發展情況,并給予及時的幫助。

            4結語

            總之,在大數據時代,民族高校的資助工作開展在信息方面獲得了巨大的優勢。因此,民族高校應積極迎接大數據帶來的變革,不僅要利用大數據完善貧困生認定體系,還應該加強貧困生的思想政治教育工作,同時深入挖掘數據價值,為資助工作的順利開展創造條件。

            參考文獻

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            作者:金湓 馬龍 單位:西北民族大學

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