陶俊清

(東華大學(xué) 學(xué)生處， 上海201620)

大數(shù)據(jù)背景下的高校資助工作創(chuàng)新研究

陶俊清

(東華大學(xué) 學(xué)生處， 上海201620)

隨著互聯(lián)網(wǎng)等新媒體技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨。高校資助工作要應(yīng)對大數(shù)據(jù)帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，必須進(jìn)一步強(qiáng)化大數(shù)據(jù)意識，加強(qiáng)利用數(shù)據(jù)處理技術(shù)的能力，完善各項制度保障。在大數(shù)據(jù)背景下，推進(jìn)高校資助工作創(chuàng)新有利于提高工作的科學(xué)性、針對性和效率，更好地發(fā)揮資助工作的育人功能。

大數(shù)據(jù)；高校資助；創(chuàng)新

當(dāng)今世界，正在從數(shù)據(jù)時代走向大數(shù)據(jù)時代[1]。2014年的“兩會”，“大數(shù)據(jù)”第一次出現(xiàn)在政府工作報告中，這表明我們對大數(shù)據(jù)重要性的認(rèn)識上升到國家層面。大數(shù)據(jù)時代社會的信息化程度前所未有，已形成了創(chuàng)新思維的新起點(diǎn)。高校作為思想最活躍、知識最密集、網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)充分運(yùn)用的前沿陣地，學(xué)校的教育、管理和服務(wù)模式以及師生的思想觀念、學(xué)習(xí)方法和行為習(xí)慣必將受到大數(shù)據(jù)浪潮的深刻影響。研究如何在大數(shù)據(jù)時代創(chuàng)新高校資助工作，將是今后一段時間高校資助理論研究與工作實(shí)踐的重點(diǎn)。

一、高校資助工作信息化的現(xiàn)狀

2001年起，全國學(xué)生資助管理中心開始建立全國高校學(xué)生資助工作信息管理平臺，逐步實(shí)現(xiàn)了中央、省級、高校三級學(xué)生資助工作及貸款學(xué)生信息的網(wǎng)絡(luò)化管理。全國大部分省份開通了學(xué)生資助工作網(wǎng)站，信息化建設(shè)取得了一定的成果。但是，同時也存在一些問題：

(一) 缺乏頂層設(shè)計，統(tǒng)籌規(guī)劃不足

近幾年，各高校的學(xué)生資助工作信息化建設(shè)都取得了不同程度的進(jìn)展，但是大多數(shù)學(xué)校都相對獨(dú)立地建設(shè)信息系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)、內(nèi)容不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)不夠開放、難以共享，數(shù)據(jù)接口也比較復(fù)雜，既浪費(fèi)了開發(fā)維護(hù)成本，又制約了系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通，更阻礙了更多的部門獲取并利用這些數(shù)據(jù)。同時存在多個管理平臺，往往讓學(xué)生、老師在不同的系統(tǒng)間頻繁切換，耗費(fèi)了寶貴的時間與精力。各省市的教育管理部門一般都開發(fā)了信息化工作平臺，各高校又有獨(dú)立的獎助學(xué)金系統(tǒng)，同時也使用全國高校學(xué)生資助工作信息管理平臺。如此就讓用戶不知如何選擇，而進(jìn)入其中之一，又與其他網(wǎng)是隔離的，信息無法共享，從而無法享用更多的便捷和高效。[2]

(二) 服務(wù)目標(biāo)模糊，信息化不完全

許多地區(qū)建立的信息平臺使用率不高，只是為了有一個信息平臺而建立了一個信息平臺，沒有實(shí)質(zhì)的內(nèi)容，或者僅有少量的工作內(nèi)容。部分高校的信息平臺是基于管理者對實(shí)際工作的需要而建立起來的，宣傳、統(tǒng)計、管理、決策等是設(shè)計系統(tǒng)的主要目標(biāo)，而對學(xué)生的實(shí)際需求考慮不夠，因而信息系統(tǒng)的建設(shè)會出現(xiàn)更多服務(wù)于管理者而非學(xué)生的現(xiàn)象。在實(shí)際工作中，目前的資助工作信息化主要是技術(shù)層面，將紙質(zhì)的變成電子版的，或者就是把傳統(tǒng)的工作復(fù)制到網(wǎng)絡(luò)上，并沒有充分利用網(wǎng)絡(luò)資源建立新的工作機(jī)制和模式，將任務(wù)簡化，反而加重了各方的負(fù)擔(dān)。

(三) 過度關(guān)注數(shù)據(jù)，忽視對學(xué)生的發(fā)展指導(dǎo)

在資助工作信息化建設(shè)中，人是真正的主體，無論信息化軟硬件水平有多高、制度多么完善、流程多么嚴(yán)謹(jǐn)，如果沒有發(fā)揮人的積極作用，就不能體現(xiàn)資助工作的育人本質(zhì)。由于高校資助工作的特性，資助工作者在日常工作中容易進(jìn)入一個誤區(qū)：過分追求各項任務(wù)的細(xì)致和各類數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)，因此耗費(fèi)了大量的精力在驗證、核對之上。審查嚴(yán)格、金額準(zhǔn)確、放款及時固然是資助工作的基本要求，但目前各校的資助人員配置普遍緊張，如果大多數(shù)的工作時間都用于數(shù)據(jù)糾錯，勢必難以顧及對學(xué)生的教育引導(dǎo)。

二、大數(shù)據(jù)的價值

大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵并不是簡單的、規(guī)模很大的數(shù)據(jù)集合，而是一整套新型的技術(shù)、理念與應(yīng)用。大數(shù)據(jù)要求數(shù)據(jù)能充分發(fā)揮其外部性并通過與某些相關(guān)數(shù)據(jù)交叉融合產(chǎn)生遠(yuǎn)大于簡單加和的巨大價值。數(shù)據(jù)處理新技術(shù)的不斷推陳出新，使得大數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的價值得以發(fā)掘和體現(xiàn)。[3]

(一) 大數(shù)據(jù)的技術(shù)價值

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)更多是基于兩個方面：一是互聯(lián)網(wǎng)使得數(shù)據(jù)產(chǎn)生量大大增加，有了現(xiàn)實(shí)的不同數(shù)據(jù)比對和處理的可能性。大數(shù)據(jù)時代下，數(shù)據(jù)資源是海量的，理論上學(xué)?？梢酝ㄟ^數(shù)據(jù)中心收集到學(xué)生的絕大部分信息，如選課及出勤率、圖書借閱情況、消費(fèi)及津貼數(shù)額、歸寢時間甚至包括網(wǎng)站瀏覽、日志信息等；第二是計算能力大幅度提高，原先單一的中央式計算方式變成了以云計算為特征的分布式計算方式，使得處理能力海量增加，在融入統(tǒng)計學(xué)方法之后，可以挖掘出更多有趣的信息。高?？梢猿浞掷脵C(jī)構(gòu)優(yōu)勢有組織地通過對各類數(shù)據(jù)源的定位和連接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、傳輸和匯聚。近年來，由于數(shù)據(jù)資源具有體量巨大、類型繁多、生成快速、混亂無規(guī)則等特點(diǎn)，IT業(yè)界陸續(xù)推出了Hadoop、HPCC等大數(shù)據(jù)分析工具，便于使用者獲取各種數(shù)據(jù)資源。

(二) 大數(shù)據(jù)的理念價值

1. 由片面追求微觀細(xì)節(jié)轉(zhuǎn)向宏觀面的前瞻性探索

在大數(shù)據(jù)時代，獲取數(shù)據(jù)的途徑越來越多，類型和內(nèi)容日益豐富、多元。數(shù)據(jù)分析不僅僅靠微觀抽樣，更可以全面獲得宏觀整體的數(shù)據(jù)。以往僅能針對結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)依靠抽樣分析來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，確認(rèn)信息來源及其現(xiàn)實(shí)客觀真實(shí)性。大數(shù)據(jù)時代的海量數(shù)據(jù)內(nèi)容龐雜、類型多樣、來源廣泛，分析大數(shù)據(jù)必須具備宏觀掌控能力，在整體層面具備敏銳的直覺和洞察力，利用新型的數(shù)據(jù)工具對宏觀整體的情況進(jìn)行分析。

2. 由單純探究因果關(guān)系轉(zhuǎn)向挖掘事物相關(guān)性

過去科學(xué)不發(fā)達(dá)，人們通過水井跟霍亂這兩種非相關(guān)數(shù)據(jù)的分布尋找到了因果聯(lián)系，雖然不知道為什么，也無法解釋，但是卻能作出較好的防范。這種非相關(guān)數(shù)據(jù)的相關(guān)性是偶然發(fā)現(xiàn)的，并非刻意尋找的結(jié)果。原因之一是過去沒有數(shù)據(jù)匯集技術(shù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)量太少，根本無法對非相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中比對；原因之二是處理數(shù)據(jù)的能力有限，即使數(shù)據(jù)匯集了，也無法有效進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，找出各種數(shù)據(jù)的相關(guān)性的手段極為有限。所以，數(shù)據(jù)分析更多還是對帶有相關(guān)性的數(shù)據(jù)的整理和分析，都是以因果邏輯作為基礎(chǔ)的。

在大數(shù)據(jù)時代，透過無處不在、各式各樣的數(shù)據(jù)，我們可以發(fā)現(xiàn)事物之間的相互聯(lián)系，測知事情發(fā)生的趨勢，獲取更有價值的社會認(rèn)知。所以，大數(shù)據(jù)的價值在于從海量的非相關(guān)性數(shù)據(jù)里尋找出一定的相關(guān)性，然后推演出行為方式的可能性。

3. 由傳統(tǒng)經(jīng)驗判斷轉(zhuǎn)向新型量化評估

傳統(tǒng)上，普遍認(rèn)為人的態(tài)度、偏好以及價值觀是無法量化的，但在大數(shù)據(jù)背景下，量化的過程不需要無限精確。道格拉斯·W·哈伯德在《數(shù)據(jù)化決策》一書中闡述了“量化”并非是深奧神秘、讓人費(fèi)解的事情，并且除了日常我們慣于用數(shù)據(jù)來表示的事物外，其他以定性說明的抽象事物，例如“幸福感”“滿意度”“質(zhì)量”“形象”“品牌價值”等看不到摸不著的東西也都是可以量化的[4]。而量化的目的并不是為了獲取精確數(shù)值，而是掌握了解不確定性，控制降低風(fēng)險，為評估提供依據(jù)。有效的量化過程厘清了過程與結(jié)果的關(guān)系，明確了待量化的內(nèi)容，找出核心問題，并給出其清晰的定義，進(jìn)而使用適合的量化方法獲得對評估有價值的信息。

(三) 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值

1. 綜合評價

人的能力是多方面的，人都有各自優(yōu)勢。學(xué)生在校學(xué)習(xí)、生活與實(shí)踐過程中，表現(xiàn)出來的能力不是單一維度的數(shù)值反映，而是多維度、綜合能力的體現(xiàn)。大數(shù)據(jù)時代的到來，讓所有社會科學(xué)領(lǐng)域能夠憑借前沿技術(shù)的發(fā)展從宏觀群體面向微觀個體，讓跟蹤、記錄、處理與分析每一個人的數(shù)據(jù)成為可能，幫助學(xué)校對學(xué)生進(jìn)行全方位的評價，即主體多元化、內(nèi)容多維化、方法多樣化，使評價結(jié)果更為客觀，促進(jìn)了對學(xué)生的多元化評價。

2. 發(fā)展預(yù)測

針對海量非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析、態(tài)勢與效應(yīng)的判定，揭示事物發(fā)展的演變規(guī)律，進(jìn)而對事物發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測。發(fā)展預(yù)測體現(xiàn)了目前大數(shù)據(jù)最突出的使用價值。[5]

3. 決策支持

面向領(lǐng)域或主題的歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前數(shù)據(jù)的融合，對潛在線索與模式的挖掘，對事件群體與社會發(fā)展?fàn)顟B(tài)的感知。伴隨人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷進(jìn)步，大數(shù)據(jù)將會進(jìn)一步提高信息價值而促成決策、引導(dǎo)行動、規(guī)避風(fēng)險。

三、高校資助工作創(chuàng)新路徑

(一) 以智能化為創(chuàng)新內(nèi)容

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，知識傳播轉(zhuǎn)向了知識生產(chǎn)及應(yīng)用，高校資助工作不再是單向的資源給予，而是主動的、交互的、協(xié)同的創(chuàng)新型學(xué)生工作，提供個性化的、合作式的服務(wù)，資助工作者的職責(zé)從以往單純的資源分配者轉(zhuǎn)向家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生、當(dāng)前(數(shù)據(jù)和資源)與未來(發(fā)展方向)的聯(lián)系者。

(二) 以個性化為創(chuàng)新目標(biāo)

大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時采集數(shù)據(jù)，避免問卷調(diào)查等傳統(tǒng)形式采集信息的刻意性、掩飾性；并且大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠使原本無法量化的信息，如學(xué)生的感受、情緒、態(tài)度等，通過挖掘和分析得以量化和顯現(xiàn)，從而讓高校資助工作可以從宏觀群體走向微觀個體。資助工作者可以借助網(wǎng)絡(luò)平臺的數(shù)據(jù)信息，對學(xué)生形成更加全面、準(zhǔn)確的認(rèn)識，根據(jù)每名學(xué)生的實(shí)際情況和需要量身定制資助項目套餐，使得“一對一”的個性化資助成為可能。

(三) 以科學(xué)化為創(chuàng)新原則

如今的高校學(xué)生工作是建立在多樣化的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)(如互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等)上的，并基于這些網(wǎng)絡(luò)對學(xué)生進(jìn)行多樣化、多層次的管理和服務(wù)(諸如學(xué)習(xí)、培訓(xùn)、飲食、住宿、獎助等)，對大數(shù)據(jù)的充分挖掘是作出精確決策的基礎(chǔ)，有效利用數(shù)據(jù)來分析問題、作出精確決策，并以電腦代替部分人腦的工作，可以有效提升資助工作的科學(xué)性、穩(wěn)定性和效率。

四、高校資助工作創(chuàng)新策略

(一) 智能化的狀態(tài)識別

傳統(tǒng)的學(xué)生評估經(jīng)常依賴個人的經(jīng)驗，而這種主觀性很強(qiáng)的評估行為使得這項工作缺乏科學(xué)性，而且效率較低。在對學(xué)生的生涯規(guī)劃、評獎評優(yōu)及困難認(rèn)定過程中，可以借助大數(shù)據(jù)技術(shù)跟蹤、記錄、分析每個學(xué)生的信息，例如上課出勤率、借閱學(xué)術(shù)書籍的頻率、學(xué)習(xí)成績、校內(nèi)消費(fèi)數(shù)額、晨跑以及借用體育場地或器材情況等各種信息，通過在較為全面的范圍內(nèi)對學(xué)生點(diǎn)滴微觀行為的捕捉，對學(xué)生進(jìn)行多元評價，幫助我們了解學(xué)生的個性特點(diǎn)、興趣愛好、學(xué)習(xí)態(tài)度、經(jīng)濟(jì)狀況和當(dāng)前身心狀態(tài)等。學(xué)校還可以通過對學(xué)生就餐、日常消費(fèi)等數(shù)據(jù)的實(shí)時監(jiān)測以及處理，深度整合學(xué)生相關(guān)信息，更準(zhǔn)確地覆蓋到需要資助的學(xué)生，幫助家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生及時獲得人性化幫助。

在技術(shù)層面，可以利用大數(shù)據(jù)智能算法構(gòu)建特征模型(如蒙特卡羅模型)，對學(xué)生資格認(rèn)定的有關(guān)問題進(jìn)行智能化處理[4]。

(二) 智能化的發(fā)展指引

根據(jù)貝葉斯定理，可以通過A的發(fā)生估計B發(fā)生的概率。學(xué)校在對學(xué)生進(jìn)行資格認(rèn)定的過程中，其實(shí)已經(jīng)分析出學(xué)生的當(dāng)前狀態(tài)。在此基礎(chǔ)上，宏觀層面可以及時了解和掌握學(xué)生的思想動態(tài)，針對學(xué)生討論、關(guān)心的熱點(diǎn)問題和突發(fā)事件，積極進(jìn)行教育引導(dǎo)，及時化解矛盾沖突，維護(hù)好校園學(xué)生的思想、輿論安全和穩(wěn)定；微觀層面可以對比歷史數(shù)據(jù)對學(xué)生下一步行為進(jìn)行預(yù)判，進(jìn)而對學(xué)生進(jìn)行有效的指引，或者對狀態(tài)異常的學(xué)生進(jìn)行有效的干預(yù)。例如，學(xué)校可以根據(jù)收集來的家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生個性、成績、興趣和技能等相關(guān)信息，給予其合適的職業(yè)規(guī)劃指導(dǎo)、實(shí)習(xí)信息乃至就業(yè)崗位，通過符合學(xué)生實(shí)際情況的生涯規(guī)劃或就業(yè)指導(dǎo)，提高就業(yè)率，為學(xué)生畢業(yè)后職業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力的支持。

在技術(shù)層面，可以利用大數(shù)據(jù)智能算法(如新型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等)構(gòu)建透視可視化模型，模擬未來發(fā)展趨勢，對學(xué)生進(jìn)行智能化和科學(xué)化的發(fā)展指引[6]。

(三) 智能化的資源分配

盡管近年政府、社會以及高校都非常重視大學(xué)生資助工作，投入的經(jīng)費(fèi)也逐年提高，但給予眾多家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生的資源畢竟有限。面向不同情況的困難學(xué)生配發(fā)助學(xué)金、補(bǔ)助、慰問金等資助經(jīng)費(fèi)，本質(zhì)是有限資源的爭用。這是帶有約束的資源調(diào)度問題，要求遵守描述關(guān)系的一組復(fù)雜的規(guī)則，且處理此類問題關(guān)鍵是要基于數(shù)據(jù)、面向規(guī)則。例如，絕大多數(shù)的學(xué)校每年獎助學(xué)金的總額、資助人數(shù)都會隨著政府撥款、社會贊助、學(xué)校投入及學(xué)生數(shù)量等因素的變化而變化，所以每年都需要重新計算、制定新的資助標(biāo)準(zhǔn)，并根據(jù)其分配獎助學(xué)金資源給符合條件的學(xué)生，這一系列的過程非常復(fù)雜。對此，學(xué)校可以預(yù)先對學(xué)生類別或?qū)哟芜M(jìn)行劃分，并設(shè)定某一合理的限度(如以基尼系數(shù)限制最大差距)，在此基礎(chǔ)上將資助資源分配給各個學(xué)生群體。

在技術(shù)層面，可以利用大數(shù)據(jù)智能算法(如新型的遺傳算法等)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行資源分配的動態(tài)優(yōu)化[7]。

(四) 智能化的績效評估

高校學(xué)生資助工作績效評估具有重要的意義，不僅是為了對相關(guān)工作作出優(yōu)劣等級的判斷，更重要的是為了發(fā)揮評估的促進(jìn)和激勵作用，引導(dǎo)高校持續(xù)優(yōu)化資助工作資源配置，不斷對評估指標(biāo)體系本身的科學(xué)性、合理性進(jìn)行持續(xù)不斷的檢驗和改進(jìn)。然而，目前我國在高校學(xué)生資助工作績效評估領(lǐng)域的研究還處于起步階段。鑒于資助育人的工作理念，本文認(rèn)為資助工作的績效除了應(yīng)體現(xiàn)資助工作本身(機(jī)構(gòu)建設(shè)、資源投入及社會效應(yīng)等)的發(fā)展，更要反映出受資助學(xué)生的成長，即以學(xué)生的成長作為評估資助育人工作績效的關(guān)鍵指標(biāo)。因此，不妨基于困難學(xué)生的各方面表現(xiàn)建立數(shù)據(jù)庫，將學(xué)生的獲獎、發(fā)表論文、直升研究生、入伍和基層就業(yè)、勤工助學(xué)、志愿服務(wù)、創(chuàng)業(yè)就業(yè)等情況納入學(xué)生成長參考系。在此框架之下，通過大數(shù)據(jù)方法，分析得出受資助學(xué)生的成長情況，并以此評估資助工作的績效情況。

在技術(shù)層面，可以利用大數(shù)據(jù)智能算法(如新型的聚類分析等)構(gòu)建特征模型，對資助工作績效評估的有關(guān)問題進(jìn)行智能化處理[6]。

五、大數(shù)據(jù)背景下高校資助工作創(chuàng)新的推進(jìn)步驟

(一) 強(qiáng)化大數(shù)據(jù)意識

互聯(lián)網(wǎng)的自由、共享、開放、快捷等特點(diǎn)為高校資助工作提供了新的發(fā)展機(jī)遇，也提出了新的挑戰(zhàn)。面對艱巨的全面數(shù)據(jù)整合，高校的決策者和領(lǐng)導(dǎo)者要有遠(yuǎn)見卓識，轉(zhuǎn)變思維，從戰(zhàn)略上重視大數(shù)據(jù)，推動高校資助工作有側(cè)重地發(fā)展，進(jìn)而提高資助工作水平。高校資助工作者要對數(shù)據(jù)及其處理技術(shù)提高認(rèn)知，重視學(xué)生的不同信息數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，借助互聯(lián)網(wǎng)掌握更加真實(shí)可信的學(xué)生信息，積極主動對有效數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分類、匯總和分析，盡快熟悉大數(shù)據(jù)背景下的資助工作規(guī)律。[8]

(二) 培養(yǎng)復(fù)合型人才

大數(shù)據(jù)人才需要理解大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠解讀大數(shù)據(jù)分析的結(jié)論，深入了解高校各個部門之間的關(guān)聯(lián)性，并且能夠根據(jù)大數(shù)據(jù)得到的結(jié)論，制定出可具體執(zhí)行、管控、評價的相關(guān)環(huán)節(jié)。這些新的挑戰(zhàn)與需求，催生高校要系統(tǒng)性地培養(yǎng)大數(shù)據(jù)專門人才，組建專業(yè)化大數(shù)據(jù)應(yīng)用與管理隊伍。但就我國目前高校資助工作者的隊伍結(jié)構(gòu)來看，很難在短時間內(nèi)充實(shí)一支既具有大數(shù)據(jù)技術(shù)知識背景，又熟悉資助工作規(guī)律的教師隊伍。為此，高校需要在資助工作者中培養(yǎng)一批掌握相應(yīng)技術(shù)的人才，例如開展統(tǒng)計學(xué)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等專業(yè)知識的培訓(xùn)，使其盡快具備運(yùn)用有關(guān)技術(shù)的能力。

(三) 完善管理制度

1. 信息安全制度

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展使人們發(fā)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的價值，與此同時，個人信息的安全也受到了嚴(yán)重的威脅。在大數(shù)據(jù)時代，每個人在網(wǎng)絡(luò)上的蹤跡如個人資料、聊天記錄、圖片、日志等幾乎都可以被查到，網(wǎng)絡(luò)外的生活也很少能逃避“人肉搜索”的威脅。這些敏感數(shù)據(jù)的所有權(quán)和使用權(quán)并沒有明確的界定，很多基于大數(shù)據(jù)的分析都未考慮到其中涉及到的學(xué)生的隱私問題。因此，高校要加強(qiáng)內(nèi)部管理，規(guī)范大數(shù)據(jù)的使用方法和流程，加強(qiáng)對重點(diǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫的日常監(jiān)管。[9]

2. 數(shù)據(jù)使用制度

高校資助工作者要在繼承傳統(tǒng)工作經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，根據(jù)工作需要和發(fā)展需要，建立起完善的數(shù)據(jù)使用標(biāo)準(zhǔn)化流程，通過制度來規(guī)范數(shù)據(jù)使用，使學(xué)校各部門能夠密切配合，形成合力，確保資助工作的正常開展[10]。

(四) 建立評估反饋機(jī)制

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，使得高?？梢詫ζ鋽?shù)據(jù)資源采取完全數(shù)據(jù)篩選的方式來分析、挖掘隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，從而能夠讓我們更真實(shí)、更全面地了解學(xué)生，促進(jìn)學(xué)生的發(fā)展。然而，由于當(dāng)前人們對大數(shù)據(jù)的認(rèn)識尚處于探索階段，大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的研究才剛剛開始，而且大數(shù)據(jù)提供的也只是參考答案而非最終答案。因此，高校資助工作要在實(shí)踐中摸索出新的工作規(guī)律，增強(qiáng)績效意識，利用科學(xué)的方法對資助工作績效特別是對獎助學(xué)金在公平和效率方面的績效進(jìn)行綜合評價，不斷提高高校資助工作的實(shí)效性。[11]

[1]維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.大數(shù)據(jù)時代：生活、工作與思維的大變革[M].杭州：浙江人民出版社，2013：1.

[2]范小鵬，胡冰.信息化建設(shè)在學(xué)生資助工作方面的現(xiàn)狀分析[J].中國新技術(shù)新產(chǎn)品.2015，(1)：150.

[3]張?zhí)m廷.大數(shù)據(jù)的社會價值與戰(zhàn)略選擇[D].北京：中共中央黨校，2014：16.

[4]道格拉斯·W·哈伯德.數(shù)據(jù)化決策[M].北京：世界圖書出版公司，2013：142.

[5]何非.大數(shù)據(jù)及其科學(xué)問題與方法的探討[J].武漢大學(xué)學(xué)報：理學(xué)版，2014，(1)：3.

[6](美)林那夫，貝里.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2007：138.

[7]何青，李寧，羅文娟，等.大數(shù)據(jù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法綜述[J].模式識別與人工智能，2014，(4)：330.

[8]萬輝.大數(shù)據(jù)在高校學(xué)生管理工作中的應(yīng)用[J].高校輔導(dǎo)員學(xué)刊，2014，(4)：49.

[9]鐘榮丙，大數(shù)據(jù)時代信息技術(shù)創(chuàng)新的演進(jìn)趨向[J].科技和產(chǎn)業(yè)，2014，(11)：162.

[10]張銳，董志，夏鑫.大數(shù)據(jù)時代高校思想政治教育工作創(chuàng)新探索[J].學(xué)校黨建與思想教育，2014，(5)：68.

[11]周淑敏.淺談大數(shù)據(jù)在高校思想政治教育中的運(yùn)用[J].思想政治教育研究.2014，(5)：125.

2014-12-10

陶俊清(1983—)，男，江蘇南通人，講師，碩士，研究方向為大學(xué)生思想政治教育。E-mail:taojq@dhu.edu.cn

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