基于大数据技术的精准资助育人优化路径的探索
2025-06-26
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来源：
大众日报
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□刘红玲
在大数据时代，精准资助育人已成为教育领域改革与创新的重要方向。随着信息技术的飞速发展，数据的积累与分析能力的提升为教育资助提供了新的可能性。通过大数据技术应用，可以实现对资助需求的精确评估，优化资助资源的分配，从而提高资助效率和效果。通过分析学生的学习数据、家庭背景、经济状况等多维度信息，可以构建出更为科学的资助需求评估模型，确保资助资源精准投向真正需要帮助的学生群体。
建构大数据资助育人内容体系，完善学生资助个性化推荐系统
在精准资助育人实践中，要以立德树人为根本任务，以培育和践行社会主义核心价值观为核心，按照是否存在成长困境，将家庭经济困难学生划分为一般服务对象和重点帮扶对象，结合大数据调研结果，提供可选的保障性支持策略和覆盖性支持策略，全面落实因材施教的教育理念，为服务对象提供更加具有针对性的精准育人支持。在大数据背景下的精准资助育人体系中，学生资助个性化推荐系统扮演着至关重要的角色。该系统通过收集和分析学生的经济状况、学业成绩、兴趣爱好、职业规划等多维度数据，运用先进的数据分析模型，为每位学生量身定制资助方案。例如，通过构建基于机器学习的推荐算法，系统能够识别出学生在学习和生活中的具体需求，从而提供针对性的经济援助。个性化推荐不仅提高了资助效率和效果，而且确保了资源的合理分配，真正实现“因材施教，因需资助”。
探索大数据资助育人“物质+精神+心理”策略，优化资助效果评估模型
在广泛调研家庭经济困难学生的需求情况后，我们不仅发现服务对象需要经济支持，更重要的是可为他们提供心理支持，在保障其基本生活条件得到满足的前提下对其进行观念塑造和价值观引导，通过开展节日慰问、征文比赛、演讲比赛、主题班会等活动为服务对象提供精神指引和支持，促进其能力发展从而完成物质脱贫到素质能力脱贫的转变。一是组织开展了“诚信·感恩·励志”主题系列活动，包括主题班会、征文比赛、演讲展示等，引导受助学生在活动中内化核心价值观；二是推动“数据+德育”双轨融合，在资助政策宣讲中同步引入思想引领与法治教育内容，实现从物质支持向精神引导的延伸；三是在教职工培训层面开展专项研修，增强教师在数据识别、心理关怀与策略介入方面的专业判断力与执行力，提升整体育人质量。
在大数据精准资助育人领域，构建科学合理的资助育人效果评估模型至关重要。该模型通过整合和分析大量数据，能够为资助决策提供有力支持，确保资助资源的高效利用。例如，通过收集学生的学习成绩、家庭背景、社会活动参与度等多维度数据，结合先进的数据分析技术，可以对资助效果进行量化评估。在此基础上，可以运用机器学习算法，如随机森林或支持向量机，来预测资助对学生成长的具体影响，从而进一步优化资助策略。评估模型不仅要关注数据的统计意义，更要关注其对个体命运的积极影响。另外，在大数据精准资助育人体系中，资助效果的监测与反馈机制是确保资助活动高效、透明和可持续的关键环节。通过实时收集和分析资助对象的学习成绩、参与活动情况、心理状态等多维度数据，可以构建动态的监测系统，及时评估资助的实际效果。
构建大数据“4+1+1”资助育人新模式，注重资助育人平台建设与运维
我们要充分发挥大数据技术优势和作用，构建“4+1+1”资助育人新模式，实现“四精准”“一精细”“一精致”，即精准选择对象、精准资助对象、精准育人对象、精准跟踪对象，在资助过程中注重精细辅导和精致发展。“四精准”，即精准识别、精准帮扶、精准管理与精准评价：精准识别。通过新生入学阶段建立全面的数据采集机制，系统整合学生家庭经济状况、学业成绩、品行表现、心理健康等多维指标，构建个性化电子档案。精准帮扶。以学生画像为基础，依据识别结果划分不同资助等级，针对性制订差异化帮扶方案。精准管理。依托学校管理平台，将学生日常行为、学习表现、考勤情况、消费记录、心理状态等信息纳入系统管理，形成多维度数据流。精准评价。构建以学校为主导，学生自评、教师观察、家长反馈相结合的多元主体评价体系，采用过程性记录与结果性分析相结合的方式，全面评估资助育人效果。
资助育人大数据平台的建设与运维是实现个性化资助推荐系统和效果评估模型的关键。该平台通过集成和分析来自教育、经济、社会等多个维度的海量数据，能够为资助决策提供科学依据。例如，通过分析学生的家庭背景、学习成绩、兴趣爱好等数据，平台可以构建出精准的资助需求评估模型，实现对资助对象的精准识别和资助资源的合理分配。在运维方面，平台需要不断更新数据处理算法，以确保数据的准确性和时效性，同时，还需要建立完善的隐私保护机制，确保学生信息的安全。
随着大数据技术的不断进步，精准资助育人领域将迎来更加广阔的发展前景。未来研究将着重于数据的深度挖掘与智能分析，以期构建更为精确的资助需求评估模型和效果监测反馈机制。通过机器学习算法分析学生的学习行为数据，可以预测其未来的学习需求和可能面临的困难，实现资助资源的优化配置。案例研究显示，个性化推荐系统在提高资助效率方面具有显著效果，能够根据学生的实际情况和需求，提供定制化的资助方案。
［作者单位：青州市云门山路回民小学；本文系2024年青州市教育科学规划“资助育人”专项课题“大数据背景下中小学家庭经济困难学生资助育人策略研究（课题批准号：2024ZZZX02）”研究成果］
在大数据时代，精准资助育人已成为教育领域改革与创新的重要方向。随着信息技术的飞速发展，数据的积累与分析能力的提升为教育资助提供了新的可能性。通过大数据技术应用，可以实现对资助需求的精确评估，优化资助资源的分配，从而提高资助效率和效果。通过分析学生的学习数据、家庭背景、经济状况等多维度信息，可以构建出更为科学的资助需求评估模型，确保资助资源精准投向真正需要帮助的学生群体。
建构大数据资助育人内容体系，完善学生资助个性化推荐系统
在精准资助育人实践中，要以立德树人为根本任务，以培育和践行社会主义核心价值观为核心，按照是否存在成长困境，将家庭经济困难学生划分为一般服务对象和重点帮扶对象，结合大数据调研结果，提供可选的保障性支持策略和覆盖性支持策略，全面落实因材施教的教育理念，为服务对象提供更加具有针对性的精准育人支持。在大数据背景下的精准资助育人体系中，学生资助个性化推荐系统扮演着至关重要的角色。该系统通过收集和分析学生的经济状况、学业成绩、兴趣爱好、职业规划等多维度数据，运用先进的数据分析模型，为每位学生量身定制资助方案。例如，通过构建基于机器学习的推荐算法，系统能够识别出学生在学习和生活中的具体需求，从而提供针对性的经济援助。个性化推荐不仅提高了资助效率和效果，而且确保了资源的合理分配，真正实现“因材施教，因需资助”。
探索大数据资助育人“物质+精神+心理”策略，优化资助效果评估模型
在广泛调研家庭经济困难学生的需求情况后，我们不仅发现服务对象需要经济支持，更重要的是可为他们提供心理支持，在保障其基本生活条件得到满足的前提下对其进行观念塑造和价值观引导，通过开展节日慰问、征文比赛、演讲比赛、主题班会等活动为服务对象提供精神指引和支持，促进其能力发展从而完成物质脱贫到素质能力脱贫的转变。一是组织开展了“诚信·感恩·励志”主题系列活动，包括主题班会、征文比赛、演讲展示等，引导受助学生在活动中内化核心价值观；二是推动“数据+德育”双轨融合，在资助政策宣讲中同步引入思想引领与法治教育内容，实现从物质支持向精神引导的延伸；三是在教职工培训层面开展专项研修，增强教师在数据识别、心理关怀与策略介入方面的专业判断力与执行力，提升整体育人质量。
在大数据精准资助育人领域，构建科学合理的资助育人效果评估模型至关重要。该模型通过整合和分析大量数据，能够为资助决策提供有力支持，确保资助资源的高效利用。例如，通过收集学生的学习成绩、家庭背景、社会活动参与度等多维度数据，结合先进的数据分析技术，可以对资助效果进行量化评估。在此基础上，可以运用机器学习算法，如随机森林或支持向量机，来预测资助对学生成长的具体影响，从而进一步优化资助策略。评估模型不仅要关注数据的统计意义，更要关注其对个体命运的积极影响。另外，在大数据精准资助育人体系中，资助效果的监测与反馈机制是确保资助活动高效、透明和可持续的关键环节。通过实时收集和分析资助对象的学习成绩、参与活动情况、心理状态等多维度数据，可以构建动态的监测系统，及时评估资助的实际效果。
构建大数据“4+1+1”资助育人新模式，注重资助育人平台建设与运维
我们要充分发挥大数据技术优势和作用，构建“4+1+1”资助育人新模式，实现“四精准”“一精细”“一精致”，即精准选择对象、精准资助对象、精准育人对象、精准跟踪对象，在资助过程中注重精细辅导和精致发展。“四精准”，即精准识别、精准帮扶、精准管理与精准评价：精准识别。通过新生入学阶段建立全面的数据采集机制，系统整合学生家庭经济状况、学业成绩、品行表现、心理健康等多维指标，构建个性化电子档案。精准帮扶。以学生画像为基础，依据识别结果划分不同资助等级，针对性制订差异化帮扶方案。精准管理。依托学校管理平台，将学生日常行为、学习表现、考勤情况、消费记录、心理状态等信息纳入系统管理，形成多维度数据流。精准评价。构建以学校为主导，学生自评、教师观察、家长反馈相结合的多元主体评价体系，采用过程性记录与结果性分析相结合的方式，全面评估资助育人效果。
资助育人大数据平台的建设与运维是实现个性化资助推荐系统和效果评估模型的关键。该平台通过集成和分析来自教育、经济、社会等多个维度的海量数据，能够为资助决策提供科学依据。例如，通过分析学生的家庭背景、学习成绩、兴趣爱好等数据，平台可以构建出精准的资助需求评估模型，实现对资助对象的精准识别和资助资源的合理分配。在运维方面，平台需要不断更新数据处理算法，以确保数据的准确性和时效性，同时，还需要建立完善的隐私保护机制，确保学生信息的安全。
随着大数据技术的不断进步，精准资助育人领域将迎来更加广阔的发展前景。未来研究将着重于数据的深度挖掘与智能分析，以期构建更为精确的资助需求评估模型和效果监测反馈机制。通过机器学习算法分析学生的学习行为数据，可以预测其未来的学习需求和可能面临的困难，实现资助资源的优化配置。案例研究显示，个性化推荐系统在提高资助效率方面具有显著效果，能够根据学生的实际情况和需求，提供定制化的资助方案。
［作者单位：青州市云门山路回民小学；本文系2024年青州市教育科学规划“资助育人”专项课题“大数据背景下中小学家庭经济困难学生资助育人策略研究（课题批准号：2024ZZZX02）”研究成果］