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科技日报:用大数据分析 实现大学贫困生精准资助
日期:2018-11-22    供稿单位:新闻中心     点击率:

用大数据分析 实现大学贫困生精准资助

本报记者 雍 黎

    校园内外

    大数据精准分析,让更多贫困大学生能得到学校的资助。近日,记者从重庆邮电大学获悉,该校学生精准资助管理系统在学校上线以来,经过测试和试运行,取得了良好的效果。

    据了解,该校学生精准资助管理系统是以大数据实时动态分析为支撑,集贫困学生认定、学生校园消费行为动态分析、学生消费行为预警与引导、学生动态关怀、线上线下有机融合为一体的学生精准资助管理系统。

    在贫困学生认定上,系统依照学生线上申报、辅导员和管理人员线上线下双审核、学生民主监督反馈,采用分权重记分方式对学生贫困等级初步评定,并根据学生校园消费得分情况进行校正。

    “系统会对学生校园消费行为动态分析。”重庆邮电大学相关负责人介绍,这是系统的核心,将采集学生在校园一卡通中的消费数据,对学生校园消费情况进行适时动态分析,按月进行统计,从食堂消费顿数、顿均消费金额、超市消费数据、贷款数据、欠费数据、水卡和网卡消费数据、校车数据、洗衣数据等多个维度的消费数据建立贫困学生精准识别统计模型,通过反复迭代的方式确定模型中各参数的具体权重,并根据综合得分情况区分贫困学生与非贫困学生以及贫困等级,识别精度达到90%以上。

    系统根据学生的消费数据自动分析并等级评价,对于学生消费行为会进行预警。如果发现贫困学生的高消费行为将进行及时的引导。对于系统数据评价非困难低消费学生,通过辅导员线下的及时核实和反馈,结合临时性贫困学生资助制度建设,让隐形贫困和临时性贫困的学生能够得到及时的资助。

    通过线上线下的有力结合,系统投用后既减轻了学生、辅导员和评审专家的工作负担,又增强了信息透明度,促进了学生资助工作的公平、公正和公开。无论学生消费行为预警和引导还是学生动态关怀,其针对性都更强,更加精准;同时实现了学生资助工作从申报、评审、效果监测、反馈的全周期管理。随着上网、网络支付等学生消费数据的接入,大数据更加完整,并根据数据自动迭代、深度学习,系统的识别度将会再上一个台阶,实现学生精准资助管理工作的智能化。

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