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基于大数据的贫困生甄别数据模型初探
——以重庆工商大学为例

聂树平

摘要: 鉴于辅导员队伍中,专业是理工科或者对高等数学、统计学等相关知识比较熟悉者并不太多,所以笔者力求找到较有普遍适应性的计算申请者贫困程度的数据模型。文中按照刚性认定—基本计算—等级排序—争议处置等流程介绍了基于大数据的贫困生甄别数据模型。

关键词: 贫困生甄别;大数据;刚性认定

一、问题提出

2013年12月9日上午,重庆工商大学第五期辅导员沙龙在启智楼80 412成功举行。财政金融学院兰丽娟老师做了《转变资困助学范式促进学生可持续发展》的主题发言,介绍了财政金融学院以学校资困助学体系为支撑,实施精细化管理;整合各方资源,构建班级—学校—家庭—社会多方位帮扶体系;转变资困助学范式,积极向发展性资助延伸等做法。此次会议上,笔者曾做了如下发言:

我认为可以根据贫困的分类进行针对性资助。首先,将贫困分为刚性贫困和发展性贫困,刚性贫困主要是短期内经济困难;发展性贫困是其社会适应能力、人际交往能力等比较低,不利于学生的长远发展。其次,再将刚性贫困和发展性贫困分为若干层次,并制定相应的策略,使资困助学更有针对性。在刚性贫困的分类上,构建全面的评价体系,并进行数据统计。首先,优先考虑单亲、孤儿、烈士子女或突发灾难的情况。其次,计算家庭可供学生在校月生活费,具体为:学生月生活费=[家庭总收入-(在家人口数+0.25]×当地最低生活保障线×9-家庭教育支出-医保支出等]/9。最后,将学生月生活费与就学地最低生活保障线对比,划分不同的等级。在综合评价后,学生对困难评定结果基本无异议。

在当时的发言中,限于时间问题,未能就笔者所说的内容展开全面论述,兹在此从研究背景、数据取得与审核、模型计算结果的修正等几方面略做探讨。

二、贫困生甄别研究现状

(一)关于贫困生甄别的重要性

陈绪清认为:“贫困生认定是贫困资助首要的、最为关键的组成部分,是贫困资助的难点和重点。目前,高校贫困认定是一种建立在贫困生自我认定基础之上的他我认定,具有一定的被动性和依赖性,存在贫困认定模糊不清的问题。”事实上也是如此,例如曾经有学生匿名向笔者反映:“看了甄选结果,很不明白有些吃得好、穿名牌、明明家里条件不错的人竟然可以是特困生或者贫困生,本来家庭贫困的人却没有拿到贫困资助;助学金可以得的人不一定非要贫困,而可以是德、智、体、美、劳均优的人;如果我是评选人员,我会按照上学期期末综合排名,再从交贫困申请的人中来定人员;家里确实贫困,而自己不努力的有什么资格拿呢?况且不能仅靠被评选人自己提供的数据,因为连低保户都有造假,何况是这个。”正是因为这个事情重要而容易出错,所以更需要谨慎对待,严防出错。

(二)关于贫困生甄别的标准

兰建军、梁珊珊等认为:“资助高校贫困生的首要和核心问题是如何确立贫困大学生认定标准问题。本文认为,确立认定指标,关键是可操作性要强,具有低成本、高效率的特性,能从多个角度和层次真实反映学生经济状况,并符合我国国情。”王芳、朱文认为:“应该建立一个针对贫困生权利与义务相对等的认证资助体系,加强地方基层组织对贫困生认证材料的规范性与可信度。”田超在研究中“提出符合HY实际的贫困生认定体系,给出具有操作性的判定程序和方法”,其认定标准涵盖了以下要素:“家庭人口及职业状况;家庭成员的健康情况;家庭教育费用的负担情况;学生本人的情况。”姜涛在其研究中“建立三级评价指标体系,通过定量与定性分析相结合的方法,对贫困生认定方法及级别划分进行研究,这种方法克服了以往贫困生认定工作中形式单一等不足”。王晓莉运用层次分析法和模糊评价法构建贫困生认定的数学模型,给出具有操作性的判定程序和方法。她认为:“必须考虑本校学生的实际情况和所处的历史环境和社会经济条件发展的阶段。本文的指标体系及评价的参考近年有关国民经济生产生活的统计年鉴数据,数据具有可靠性和可操作性。”

(三)关于甄别中的大数据介入

牟芷、黄贵懿认为,在贫困生认定中应该“运用大数据破解博弈前提,建立诚信档案,将单次博弈转变为重复博弈,营造公开透明环境,避免陷入‘囚徒困境’,强化诚信激励,改变博弈得益,树立救济帮扶为博弈目标是避免伪贫困生现象出现的有效措施。”胡华田认为:“重视对大学生在校消费水平的规范化的定量分析,能使贫困生的甄别能更接近真实情况。”单菊芬“建立高校贫困生评价机制的数据仓库、数据模型,然后利用数据挖掘技术解决系部、专业、生源地、家庭收入状况等指标的多维分析问题,基于图表分析和关联分析对知识进行发现。最后,根据知识发现的结果,为贫困生评价机制提出改进的建议”。孙楠“以北京某高校贫困生资助工作为例,探讨了如何构建高校贫困生评价数据平台,在此基础上如何利用数据挖掘技术解决学院、专业、生源地、家庭收入状况等指标的多维分析问题,为管理决策者最终对贫困生进行合理资助提供数据支撑,并对评价流程进行改进”。

综合以上各家研究,笔者认为,此前的甄别方式过于笼统而弹性较大,导致多个高校不得不进行以优化甄别程序、提高甄别准确度为目的的探索和研究。有鉴于辅导员队伍中,专业是理工科或者对高等数学、统计学等相关知识比较熟悉的并不太多,建立具有普遍适应性的计算贫困生的贫困程度的甄别模型,做到学生资助工作中贫困生认定的公平性是很有必要的,更能确保贫困生甄别工作的规范、有序。

三、关于贫困生甄别的基本程序

(一)刚性认定

刚性认定的意思是:首先,烈士子女、孤儿、单亲(其单亲重组新家庭者除外)家庭学生直接认定为贫困生;其次,家庭成员有重难疾病、突发灾难,经核实者直接认定为贫困生。

此种认定的基本依据是《重庆工商大学家庭经济困难学生资助管理办法》(2008修订版)规定申请特困生登记的基本条件:“(一)无固定经济来源,生活困难的烈士子女;(二)父、母双亡,失去固定经济来源的孤儿;(三)单亲家庭,生活特别困难;(四)父、母中有一方长期患病、残疾,劳动力弱或丧失劳动力;(五)父、母下岗,生活特别困难;(六)重大自然灾害造成家庭经济特别困难;(七)其他特殊原因造成的家庭经济特别困难。”由于一个班级的特困生名额必须≤班级人数的8%;而现在的一个教学行政班学生人数保持在40~50人左右规模,平均一个班可以评定3~4人;为减少争议,一班评3人,不成问题;若有多余特困名额,由一般贫困生依次递补。

但问题是,按照以上条件,其中烈士子女和孤儿,相对来说不算太多,也比较容易判别,但单亲家庭是父辈的婚姻状态,这种婚姻状态与是否贫困无直接正相关,而其生活特别困难,是一个定性描述用语,无法从定量上进行计算和排序,其后的(五)、(六)、(七)三款皆同样存在这种无法定量的问题,所以为了减少全班在特困部分的认定过于复杂,凡符合以上七条的进行刚性认定,但是认定的层次暂时为一般贫困;至于该生在最后是否甄别为特困生,则有待第二步骤基本计算来定量分析。

(二)基本计算

在此环节,主要是通过一个简便公式计算申请甄别者在本学年的月生活费数据,其计算公式为:

申请人月生活费=[家庭总收入-(在家人口数+0.25)×当地最低生活保障线×9-家庭教育支出-医保支出等]/9

假设某人是重庆市北碚区某镇(农村户籍)人,其在重庆南岸的某高校就读大学,若其2015年9月申请贫困生甄别,则需要先采集其家庭相关数据,设其家庭年度总收入为4万元,全家有4人,有一弟弟在当地镇上中学读高中,学费一年3 000元;申请人在南岸该校读艺术类专业,每年学费为10 000元,假设家中有一人生病,按去年水平预估,将花费2 000元左右。

在计算时,需先根据国务院民政部网站查询、了解2015年7月重庆市北碚区农村最低生活保障支出水平,假设其数字为142.32元,设所求申请人月生活费为X,

X=[40 000-(3+0.25)×142.32×9-(10 000+3 000)-2 000]/9

=[40 000-(3.25)×142.32×9-(13 000)-2 000]/9

=[40 000-4 162.86-(13 000)-2 000]/9

=20 867.14/9

=2 315.237 7

根据相关网站,可以查询重庆工商大学主区所处的重庆市南岸区城镇最低生活保障支出水平数据,这个数据用字母Y代替,经过查表,假设此数为305.43。

试比较X与Y的关系:若X<Y,则特困;若Y<X≤2Y,则一般贫困;若2Y<X,则不贫困(此种判断规则来源于对国内外贫困线研究领域成果的转化,容另文专述)。

按此关系,305.43×2<2 315.237 7,所以该生不贫困。

此基本计算的核心,是相关数据的基本真实性。大一新生有贫困生数据表,此表一般是其收到录取通知书后所办理,学校可在入学注意事项中备注贫困数据甄别纪律等,确保此数据的真实性。

按照常规,学生一般往往会缩小家庭总收入。此种情况下,只需和学生家庭成员或村民小组(以前的“生产队”)或村委会(以前的“生产大队”)或村党支部(以前的“大队党支部”)干部通过电话或实地走访的形式就可基本排除明显不实的信息;若学生家庭中有劳动能力者在某地从事某行业,至少其月工资不低于该行业最低工资,而这种最低工资在当地相关的时事网站上大多是能查到的,这些可以作为核实其家庭总收入数据合理性、真实性的重要依据。

另外,学生往往会夸大家庭教育支出或医疗大项支出,关于家庭教育支出,目前义务教育阶段一般比较少收学费或不收学费;非义务教育阶段的相关费用一般网上可查或可以根据学校名称去网上搜到联系方式询问学校收费部门;关于医疗大项支出,一般参照上一年水平进行预估。

(三)等级排序

按照以上第二步骤对学生递交相关材料真实性,准确性进行核定,计算后基本上可以得出学生月生活费数字,按此基数进行排序,则学生的贫困程度可以大致计算出来。

此种情况下,需要注意的是:

(1)之前刚性认定的申请者若有计算环节,其计算结果和其他同学进行拉通排序;若无计算环节,先暂定为一般贫困。

(2)若班级申请贫困甄别人数≤上级所给名额,则全部甄别为贫困生;若班级申请贫困甄别人数>上级所给名额,则排在最后者自然被淘汰,此结果应经班内公示,公示期间所有申请者可查本人的月消费数据计算正确与否,若对计算过程对相关数据的解释、采集有误,则需增补原始凭证或依据;若数据解释或采集无误,则确认计算结果正确,驳回异议;在此环节,为确保隐私不受影响,不接受对非本人的月消费数据的计算及相关依据查询。

(四)争议处置

按照以上第三个步骤对申请者的月消费数据进行计算后可能出现的争议有:

1. 在特困和一般贫困中的争议

主要体现为部分一般贫困者可能觉得特困同学的经济条件似乎比较不错,此种情况下需要认真调查,请受到质疑的拟评特困同学补充证据支持自己的特困申请,为保护个人隐私,不提倡通过现场演讲、汇报等形式呈现相关证据;但是甄别小组有必要对这些证据的合法性,准确性等通过各种途径查实;若资料显示该贫困生确实和其他贫困生相对更贫困,则维持其原认定结果。

2. 在助学金评定时二等和三等的争议

部分学生因微弱的差距导致排序靠后,最后获得的助学金为三等而非二等,尽管三等和二等助学金的金额差异不大,但是为消除争议,此种情形下,可由受到质疑的拟评二等助学金者补充和提供自己有条件获得二等助学金的证据,其方法参照前条对特困与一般贫困的争议处置办法。

3. 极端情况下的处理办法

若某两人因各种原因,导致月消费数据完全相同,出现并列名次,但又处在特困和一般贫困之间或者一、二、三等助学金的交界地带。此种情形的处理方式有两种,第一种,为基本方式,第二种,为补充方式。

基本方式是,请有争议的两人各自打印其上学年最后2个月(除开大一外,一般为申请年度的5月、6月)的校园一卡通消费明细,分析其消费总额和每餐价格变化;同时,打印其上半年同期银行卡明细。双方的这个数据进行比较时,校园一卡通相对使用频率高而总金额低者一般相对更加贫困;银行卡明细显示银联转账比较少,消费品、奢侈品支出比较少或没有者一般相对更加贫困。

补充方式,若基本方式显示两人几乎所有的数据相同,此时则启用补充方式。补充方式是考虑两位同学在班级学业表现、综测数据和民意评价;学业表现方面,可征询任课教师意见,对学生的课堂及作业情况进行优先度排序;综测数据方面,若两人差距明显,则综测靠前者名次考前,综测靠后者则紧跟其后;民意评价,可在本年度拟申请贫困者全体不在或回避的情况下,找班级学生统一投票决定先后顺序,需要注意,此种情况下得由辅导员亲自主持;辅导员介绍争议人的贫困情况时,得匿名,且去掉有特征性,联想性的所有材料,去掉其在本校以来的所有表现和任职情况的介绍。

必须注意,以上所有计算及排序,需保证其原始数据可靠,为达此目的,可通过不同人以不同电话或手机号码分别向当地党委和基层政府分别求证申请人家庭的经济困难程度,若两者有矛盾,则加入家访环节,以坐实相关数据;若两者一致并与学生所说无矛盾,则采信;由于部分地区的部门家庭在当地的经济和社会地位略差,导致未获得低保,但根据其合适的家庭年收入减去其必要开支后所余已经跌到户籍所在地最低保障线者,可直接视为纳入低保用户序列;如有恶意隐瞒收入、夸大困难程度的行为者,在同等条件下靠后。

根据实践检验,此种基于学生贫困大数据的贫困甄别模型有简便,快捷的特点,基本上达到了班级内贫困生甄别工作高效、有序、规范地运行的工作目标,有待于在实际工作中进行检验,贫困生甄别工作的量化是学生资助工作科学化发展的重要标准,为高校资助工作提供的更为科学、有效的思路,也为贫困生甄别的公平、公正提供了重要保障。 2g3qNSg0J72PRXMPFGda1M0dEcePHBTBJYwg0PbmrEfa4pApt4kS3CpXT2au0vv4

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