中国高校SAS数据分析大赛2018宣讲会-华南赛区巡讲

迪奥数字员工丨助力高校精准扶贫 助学扶智

2020年是全面建成小康社会的最后一年,这一战是彻底打赢脱贫攻坚“硬仗中的硬仗”。围绕扶贫工作,我们需要一步一个脚印,把精准扶贫、精准脱贫做到位,打赢脱贫攻坚战,就能全面建成高质量的小康社会,让所有地区、每一个贫困群众都不掉队。


而某高校扶贫工作,仍存在以下不足:

01 贫困生认定不准


扶贫对象靠学生主动申报,还有很多贫困生因自卑而不敢申报,“隐性贫困”和“虚假认定”通过人工手段难以甄别。



02 缺乏科学分档资助

学生贫困程度没有分类,资助标准不科学,无法保障特别困难学生优先资助、勤工助学岗位的优化录用。



03 没有持续追踪管理

无法掌握资助对象受资助后的变化情况,无法进行动态管理、实现资助对象有进有出 。



04 资助人性关怀不够

资助人性关怀不够目前的认定和资助资困生主式还存在公开流程,“可视性”资助对贫困学生自尊心会造成伤害。



05 缺乏发展性资助

贫困生存在自助意识淡薄和解困能力弱等问题,除了经济性资助,更要加强对贫困生的心理负担、脱贫技能引导帮扶。




当前,我国正处于全面建成小康社会的决胜阶段,党的十九大报告指出:处于决胜期必须打好精准脱贫攻坚战,要着重抓住重点、补齐短板、补强弱项。扶贫工作不能只解决困难群体的经济问题,还要解决贫困群体“精神贫困”的问题,将“扶贫”与“扶志”“扶智”结合起来,实现贫困群体的全方位多角度脱贫。

“精准扶贫”作为我国扶贫开发工作的主要战略部署和重要指导思想,将其融入到教育领域,把“精确扶贫”重要思想及核心内容与高校大学生资助育人工作相结合,是国家“精准扶贫”理念在高等教育领域的贯彻落实。



某高校当前的数据现状








已完成信息化建设工作,学生的校内消费数据图书馆进出数据寝室门禁数据水卡贷款等均有记录,同时还有勤工助学贫困生档案等数据,所有数据均可在数据中心提取。



当前扶贫方式VS大数据精准扶贫








当前扶贫方式
(对贫困生建档立卡管理)

1. 数据质量差:关键数据来源于学生主动上报或主观判断,准确性、完整性、时效性都低。
2. 缺乏数据来源:数据来源局限于学生上报填写、教师观察访谈,缺乏能反映贫困生行为特征的客观数据。
3. 数据缺乏分析:仅对数据进行的汇总统计,缺乏分析方法、分析工具,未能充分发挥数据的真正价值。

大数据精准扶贫

(精准扶贫、扶贫数据库、平台化)


1. 数据精准实时:关键数据通过大数据模型获取,确保数据的精确性、完整性、实时性,实现精准识贫。

2. 多源数据应用:通过充分利用校内消费数据、图书馆进出数据、寝室门禁数据,对贫困生行为进行识别。

3. 数据分析应用:通过大数据模型、数据可视化工具,并系统化、平台化,发挥数据价值,提升扶贫效果效率。





大数据精准扶贫框架功能









大数据精准扶贫,可以做到:

1. 精准识贫通过大数据识别贫困生、贫困程度,建立科学分档扶贫措施。
2. 精准扶贫根据学生贫困程度,精准匹配扶贫措施,并进行跟踪管理,把有限的扶贫资金、助学岗位给到真的有需要的贫困生。实现资助对象有进有出 。
3. 扶智+扶志:通过助学为贫困生提供发展性资助,包括心理辅导课程、上岗技术培训课程、大数据技能培训课程,引导学生脱贫。

(点击查看大图)


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