王新雷 史瑞剛

關(guān)鍵詞：貧困生；校園一卡通；貧困認(rèn)定；貧困識別

1引言

大學(xué)生貧困認(rèn)定是當(dāng)前社會關(guān)注的焦點之一。它不僅是一個簡單的貧困生問題[1]，更是一個關(guān)系到家庭和社會的問題。為了促進教育公平，國家、高校、社會各界共同努力，建立了較為完善的學(xué)生資助政策體系，從多方面保證各學(xué)生能夠順利入學(xué)和完成學(xué)業(yè)。貧困生的認(rèn)定一直是大學(xué)生資助管理的難題，貧困生的正確認(rèn)定直接影響大學(xué)生資助管理的效果。但是，根據(jù)目前對我國高校學(xué)生資助管理中貧困生認(rèn)定情況的調(diào)查，所有高校學(xué)生資助管理人員都承認(rèn)貧困生認(rèn)定的重要性，但同時也表示，在具體認(rèn)定過程中，很難保證貧困生認(rèn)定的合理性和正確性。

目前，一些研究人員已經(jīng)利用學(xué)生的三餐消費、學(xué)校超市購物、上網(wǎng)消費等日常生活數(shù)據(jù)來識別和分析貧困學(xué)生。陳曉等[2]使用基于加權(quán)約束的決策樹方法構(gòu)造了加權(quán)約束的決策樹來識別貧困生，提高了貧困生的識別效率。劉亮等[3]采用K-Means聚類方法來構(gòu)造貧困生聚類指數(shù)，由此確定貧困大學(xué)生的貧困程度。王文娟等[4]使用校園一卡通數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計和非參數(shù)檢驗分析，得到了大學(xué)生在校園內(nèi)的消費行為特征以及不同學(xué)生的消費差異，為貧困大學(xué)生的認(rèn)定提供主要依據(jù)。趙丙賀[5]采用機器學(xué)習(xí)中的K-Means算法對校園一卡通的學(xué)生消費數(shù)據(jù)進行聚類分析，根據(jù)聚類結(jié)果將學(xué)生消費等級分為三個層次，并結(jié)合學(xué)生成績等數(shù)據(jù)得到貧困生認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)。伍智鑫[6]利用聚類方法分析了學(xué)生校園一卡通消費特征數(shù)據(jù)，并對聚類的結(jié)果進行分類，實現(xiàn)了貧困生的高效精準(zhǔn)認(rèn)定。

本文通過采集學(xué)生三餐消費、學(xué)校超市購物、網(wǎng)絡(luò)消費等日常生活數(shù)據(jù)，將校園一卡通數(shù)據(jù)接人大數(shù)據(jù)平臺，結(jié)合學(xué)校大數(shù)據(jù)分析平臺，對貧困生的家庭情況和消費水平，以及學(xué)生的日常行為數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析和研究，建立科學(xué)合理的貧困生精準(zhǔn)認(rèn)定模型，精準(zhǔn)確定貧困生資助對象，實現(xiàn)對貧困大學(xué)生的識別和監(jiān)控，為差異化精準(zhǔn)資助貧困生提供決策基礎(chǔ)，進一步提高學(xué)生資助部門的大學(xué)生資助工作的準(zhǔn)確性和實效性。

2高校貧困生認(rèn)定存在的問題

2.1認(rèn)定模式單一

目前，高校認(rèn)定貧困生的流程一般是通過學(xué)生提交的本年度貧困證明或相關(guān)困難證明（如《低保證》《建檔立卡證》）根據(jù)貧困程度進行認(rèn)定。同時，建立班級貧困生鑒定工作組，經(jīng)過鑒定組成員的民主鑒定，最終建立班級貧困生數(shù)據(jù)庫。

這種認(rèn)定模式主要是班級評議小組根據(jù)材料和學(xué)生在校表現(xiàn)進行民主評議，過于依賴學(xué)生在校表現(xiàn)來評價學(xué)生。在沒有實地調(diào)查或有效取證的情況下，僅憑這兩項工作很難客觀了解學(xué)生家庭的真實情況。

2.2貧困認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一

由于不同地區(qū)居民收入水平存在較大差異，各地區(qū)貧困家庭的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)也必然不統(tǒng)一。學(xué)生在當(dāng)?shù)爻鼍叩呢毨ёC明只表明該學(xué)生家庭在當(dāng)?shù)刎毨?，并不表明該學(xué)生在學(xué)校與其他同學(xué)相比貧困。因此，貧困是一個相對的概念，由于缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，貧困生認(rèn)定工作在實際操作中存在較大的難度。

2.3貧困證明材料不真實，貧困生身份難以分辨

由于相關(guān)部門對發(fā)放貧困證明不夠嚴(yán)謹(jǐn)，出現(xiàn)不審查家庭情況直接蓋章、找關(guān)系開證明、求人偽造貧困證明等情況，導(dǎo)致貧困生人數(shù)激增。另一方面，一些真正貧困的大學(xué)生為了自身的自尊心，會多填寫人均家庭年收入，這樣一來就會影響貧困生認(rèn)定模型的正確構(gòu)建，并且學(xué)校也沒有能力逐一分辨這些數(shù)據(jù)的真?zhèn)?，最終將貧困資助指標(biāo)下發(fā)給“假貧困生”，占了貧困生資助名額，致使真正貧困的大學(xué)生未能得到實際資助，給學(xué)校的貧困資助工作帶來潛在影響。

3基于校園卡平臺的貧困生數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)

3.1貧困生數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)

基于校園一卡通平臺和大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)平臺，收集學(xué)生三餐、學(xué)校超市購物、網(wǎng)絡(luò)消費等日常生活數(shù)據(jù)，使用大數(shù)據(jù)平臺分布式存儲系統(tǒng)，完成貧困生大數(shù)據(jù)的存儲，將貧困生數(shù)據(jù)與學(xué)生日常消費行為數(shù)據(jù)深度整合，建立學(xué)校貧困生大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫，如圖1所示。

3.2基于人工干預(yù)的高效數(shù)據(jù)降維

在現(xiàn)有線性相關(guān)降維方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合校園卡數(shù)據(jù)特點，引人人工干預(yù)方法，有助于直接提取、標(biāo)記、篩選學(xué)生就餐消費信息和網(wǎng)絡(luò)消費等數(shù)據(jù)。然后，可以應(yīng)用機器學(xué)習(xí)算法，對學(xué)生的飲食和網(wǎng)絡(luò)消費等數(shù)據(jù)建立一組強有力的關(guān)聯(lián)變量，為貧困生的評定分析做準(zhǔn)備。

3.3貧困生數(shù)據(jù)倉庫的更新

由于每年都會有新生人校、畢業(yè)生離校，這就使得貧困人員信息處在動態(tài)變化中，為了更加精確地評定貧困生，我們需要對貧困生數(shù)據(jù)樣本開展數(shù)據(jù)治理，主要采用數(shù)據(jù)統(tǒng)計和大數(shù)據(jù)分析算法，過濾已經(jīng)畢業(yè)的學(xué)生以及不能反映學(xué)生真實貧困情況的數(shù)據(jù)，及時完成貧困生數(shù)據(jù)倉庫的更新，確保貧困生數(shù)據(jù)的真實性和有效性。

3.4構(gòu)建貧困生主題域

貧困生主題庫建設(shè)決定了對貧困生認(rèn)定業(yè)務(wù)的支撐，須建立相關(guān)主題庫對校內(nèi)學(xué)生消費信息進行統(tǒng)一整理與規(guī)范，還原校園一卡通學(xué)生消費的業(yè)務(wù)場景，將每個環(huán)節(jié)拆解后分析，圍繞一卡通消費的對象、消費行為、一卡通業(yè)務(wù)辦理展開，針對各類群體、各類消費類型、消費時間等維度，分析消費金額、消費次數(shù)、消費時間等，同時可以根據(jù)消費行為，分析低消費人群，作為貧困生資格的參考。貧困生主題庫的建設(shè)須結(jié)合校園卡平臺和學(xué)生實踐活動，了解數(shù)據(jù)產(chǎn)生與發(fā)展的狀況，充分理解數(shù)據(jù)內(nèi)容，并在此前提下遵循以下兩大原則進行建立。

第一原則：遵循既定的校級數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。需要在建立相關(guān)主題表單的過程中嚴(yán)格遵循既定的校標(biāo)數(shù)據(jù)項標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，確保貧困生數(shù)據(jù)主題庫中數(shù)據(jù)項的唯一性與規(guī)范性。

第二原則：建立校內(nèi)統(tǒng)一且認(rèn)可的貧困生數(shù)據(jù)分類規(guī)則與方式。通過與大數(shù)據(jù)平臺對接，整理出貧困生主題域。

4基于校園卡數(shù)據(jù)的貧困生認(rèn)定框架構(gòu)建

隨著高校信息化建設(shè)的不斷完善，各種信息系統(tǒng)積累了大量的學(xué)生日常校園生活數(shù)據(jù)，如學(xué)生食堂消費、家庭經(jīng)濟狀況、移動賬單、一卡通、圖書借閱、網(wǎng)上消費等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以對學(xué)生在校行為給出更準(zhǔn)確的畫像，并結(jié)合同學(xué)和教師的民主評議結(jié)果，將這些數(shù)據(jù)采集到大數(shù)據(jù)平臺，通過構(gòu)建貧困生識別模型，實現(xiàn)對高校貧困生的準(zhǔn)確認(rèn)定，其認(rèn)定過程如圖2所示。

4.1貧困生數(shù)據(jù)庫采集

通過貧困生數(shù)據(jù)倉庫收集學(xué)生日常生活、學(xué)習(xí)、消費記錄，這些流水記錄包括學(xué)生身份信息、校園卡號碼、使用場所、消費金額等信息。

4.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

學(xué)生一卡通數(shù)據(jù)來自不同數(shù)據(jù)庫，信息量大，數(shù)據(jù)類型多樣，導(dǎo)致實驗數(shù)據(jù)不完整、不一致、異常等問題。為了解決低質(zhì)量數(shù)據(jù)的問題，需要對原始數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，本文使用Python語言工具，首先對學(xué)生食堂消費、家庭經(jīng)濟狀況、移動賬單、一卡通、圖書借閱、網(wǎng)上消費等數(shù)據(jù)進行挖掘，深度分析學(xué)生食堂消費、家庭經(jīng)濟狀況、一卡通、圖書借閱、網(wǎng)上消費等學(xué)生個人信息。其次，結(jié)構(gòu)化學(xué)生校園卡平臺數(shù)據(jù)，完成貧困生歷史數(shù)據(jù)、學(xué)生日常消費數(shù)據(jù)的融合。然后，針對貧困生數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項有缺失的字段，進行缺失值填充，將貧困生樣本數(shù)據(jù)集中的缺失值評估填充為貧困生數(shù)據(jù)樣本屬性均值。最后，完成貧困生樣本數(shù)據(jù)離群數(shù)據(jù)挖掘，并對離群數(shù)據(jù)進行標(biāo)注，完成貧困生大數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。

4.3數(shù)據(jù)降維階段

通過采集學(xué)生的消費數(shù)據(jù)、上網(wǎng)數(shù)據(jù)、圖書借閱數(shù)據(jù)、家庭基本情況等數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征異常復(fù)雜，但是有一些字段的數(shù)據(jù)對于結(jié)果沒有影響，或者影響極小，我們需要根據(jù)實際情況，采用主成分分析方法對所采集的數(shù)據(jù)進行降維，盡量減少原指標(biāo)包含信息的損失，以達到對所收集數(shù)據(jù)進行全面分析的目的。

4.4貧困生識別模型構(gòu)建

將校園一卡通中學(xué)生的三餐消費、上網(wǎng)數(shù)據(jù)、圖書借閱等數(shù)據(jù)采集到大數(shù)據(jù)平臺后，采用機器學(xué)習(xí)算法中的Logistic方法，使用貧困生的基本消費數(shù)據(jù)和家庭情況數(shù)據(jù)構(gòu)建貧困生認(rèn)定模型。然后，利用往年的貧困生數(shù)據(jù)對貧困生識別模型進行訓(xùn)練，得到最佳的模型參數(shù)，使得貧困生預(yù)測模型的結(jié)果更加精確。最后，使用優(yōu)化后的貧困生識別模型對新貧困生進行識別和分析。由此可見，關(guān)于高校貧困生認(rèn)定模型的建立是一個不斷優(yōu)化的過程，隨著時間的推移和貧困生數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的增加，貧困生識別模型將更加準(zhǔn)確和有效。

4.5貧困生認(rèn)定

將待識別的貧困學(xué)生數(shù)據(jù)導(dǎo)人大數(shù)據(jù)處理平臺，通過Python工具來計算學(xué)生近一個月的三餐消費、超市消費金額、上網(wǎng)消費等數(shù)據(jù)，形成貧困生特征向量。基于這些特征向量，形成貧困生數(shù)據(jù)集。同時，使用貧困生識別模型對形成的貧困生數(shù)據(jù)集進行識別，找出真實的貧困生，生成初步的貧困生名單。然后，由負(fù)責(zé)學(xué)生資助工作的老師對模型輸出的貧困生和貧困等級進行審核，最終確定貧困生名單。最后，將識別出的貧困生數(shù)據(jù)輸入貧困生數(shù)據(jù)庫，更新貧困大學(xué)生數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)，為貧困生認(rèn)定模型的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐。

5結(jié)束語

本文利用校園一卡通采集學(xué)生三餐消費、超市購物、上網(wǎng)消費等日常生活數(shù)據(jù)，建立貧困生數(shù)據(jù)倉庫，提出基于一卡通數(shù)據(jù)的貧困生認(rèn)定流程，實現(xiàn)高校貧困生的識別和監(jiān)控，為實施精準(zhǔn)資助提供決策依據(jù)，從而建立科學(xué)合理的資助管理體系，提高學(xué)校貧困生資助工作的準(zhǔn)確性。