教育部全国学生资助管理中心发布的《2022年中国学生资助发展报告》显示：2022年，各类助学金共资助全国普通高等教育学生1380.71万人次、资助金额499.77亿元。
高校国家助学金，是国家财政为家庭经济困难大学生提供的经济资助，主要用以解决学生的生活费问题。从2007年设立至今，国家助学金为大量家庭经济困难学生提供了经济保障，帮助其安心完成学业。作用如此重大的国家资助，同时也是一项工作量浩大的艰巨工程，操作环节上到底应该怎么评？在“扩大国家助学金资助范围”的政策指向下，精准资助更显迫切。
目前，一些高校利用大数据对家庭经济困难学生进行立体“画像”、精准识别，探索实施更加“隐形”的资助方式。11月14日，安徽师范大学自主研发的智慧资助大数据平台向763名考研的家庭困难学子发放暖冬生活补助，共计46.32万元。学生无须申请，学校直接将补助打入其饭卡中。这一平台关联了校内学工、教务、总务等8个部门的11个业务系统，采集了学生的家庭及在校数据，建立了可量化的评定指标体系。
“数据库里的基本数据是基础，如果库里的数据不准或者不细，此后的一系列赋分、评定结果都会发生偏差。”安徽师大学生工作处副处长项家春介绍，一开始收集家庭经济困难学生信息时，数据库里需填写的住房信息，只分为城市住房和农村住房两类，优化后，仅农村住房就分为楼房、平房、瓦房、土坯房等。“但是，住平房的学生一定比住楼房的学生生活困难？也不见得。”项家春提出修改意见，于是又增加了填写人均住房面积的要求，“现在，这个指标体系既能区分学生是否家庭经济困难，又能区分不同困难等级”。
除安徽师大，南京理工大学、浙江大学等高校也采用了大数据分析，对家庭经济困难学生进行生活补贴。“做好家庭困难学生资助工作，要制定符合本地本校特色的实施细则。同时，线上线下结合做好核实，主要‘抓两头’，对申报信息存疑的学生和家庭特别困难的学生，进行实地回访。”项家春介绍，该校每年随机抽取一市一县进行实地回访。2023年暑假，安徽师大派出8个回访工作组，对该校来自淮南市的143名家庭困难学生进行回访验证。验证后，调整困难等级1人，其余142人的线上认定结果与实际情况相符，精准度达99.3%。
（《光明日报》11.29 陈鹏）
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