在发达国家,学生获得学校的资助,是不需要民主评议,也不需要“竞选”的,只需学生把家庭收入、纳税证明交给学校即可。
把手机消费情况作为贫困生资格再认定的第一步,对那些话费较高的学生进行再调查。日前,江苏大学学生工作处正式公布了对4463名贫困生话费调查的大数据处理结果,或降级或取消,有21人被“摘帽行动”取消了贫困生资格,还有32人从家庭经济特殊困难降级为一般困难。
此前,南京理工大学也利用大数据,根据贫困学生在学校食堂里的消费情况,对贫困学生进行“主动”识别。相对来说,江苏大学把大数据用到筛选非贫困学生上,引起更多争议也在情理之中,诸如大学不应干涉学生的消费支出,手机话费并不具备参考标准等。
大数据在高校帮助贫困学生中的使用,可以视为一种探索。以前,高校为甄别贫困学生,想了很多招数,包括“竞选”贫困生,评议贫困生,这些做法无不遭遇不尊重学生隐私的质疑。大数据的使用,使识别贫困生的过程变得“温和”一些,但很显然,这种探索也有些无奈,是基于对学生消费行为的大数据搜集,而非对学生真实家庭经济情况的掌握。
在发达国家,学生获得学校的资助,是不需要民主评议,也不需要“竞选”的,只需学生把家庭的收入、纳税证明交给学校即可,这是学校掌握学生家庭经济情况最权威的资料。学校不需要去调查证明的真假,因为几乎没有学生和家庭会在证明上作假,如果作假,学校很容易从税务部门那里获取资料,一旦造假被发现,学校将取消贫困资助,且会列入诚信档案,跟随学生终身。
所以在帮助贫困学生方面,发达国家的大学没那么纠结,在如何识别贫困学生方面伤透脑筋。我国则不然,很多大学在帮困时,也要求学生提供家庭收入证明,还要地方政府部门盖章。可是有一些学生的证明却不可信,而学校又无法通过方便的渠道查证,于是面对证明造假、骗国家资助金,又衍生出一系列问题。
在笔者看来,高校在帮困时,可以使用大数据,但必须注意两方面,一是使用大数据不能侵犯学生的合法权益,且数据要科学、全面;二是可以通过和校友、中学、地方政府的合作,来了解本校贫困学生的家庭情况,建立另外的大数据平台,即借用现在的学生学籍信息管理平台,把学生的家庭经济情况也进行如实记录,这有利于跟踪关怀贫困学生,包括今后针对贫困学生的招生计划,都应根据家庭经济情况来实施。
当然,我国还要借鉴发达国家的经验,建立完善每个居民的纳税证明体系,以及征信系统。
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