用大数据思维解决高校贫困生精准化资助问题

"精准扶贫"是本届党中央在扶贫问题上最核心的指导思想,高校扶贫同样要做到精准,这也是促进国家2020年实现全面脱贫的重要保障.但在当前高校资助工作中,由于资助工作人员专业化程度不高、资助体系未能有效落实、贫困生认定环节存在较大障碍和资助过程缺乏科学设计等原因,直接或间接影响了高校资助工作的精准化程度.在大数据的时代背景下,将大数据思维引入高校资助工作,实现资助对象的人性化精准识别、资助方式的多样化精准定制和资助管理的动态化精准调整,从而能真正解决贫困生问题,做到高校的"精准扶贫".     

大数据视角下高校贫困生精准扶贫路径研究

做好精准扶贫工作是贯彻落实教育公平的重要举措,对于推动地方院校资助模式的改革,提升地方院校精准扶贫效果具有重要的现实意义。当前,高校在精准扶贫的过程中,仍存在贫困生界定困难、重经济资助轻思想教育以及评定不科学等问题。运用大数据技术,构建全方位的学生资助系统、多部门资助统一平台,有利于实现资助个体差异化。达到为贫困学生健康发展保驾护航,助力脱贫攻坚的目的。     

高校贫困生能力资助路径研究

当前,高校贫困生能力资助处于起步探索阶段,存在着资助理念滞后、社会参与缺失、服务支撑缺位、个体认知偏差等诸多迫切需要解决的问题。高校贫困生能力资助需要政府出台有效措施,政府、社会、学校、家庭、个人积极参与,形成有效合力,才能实现能力资助的健康、快速、持续发展。     

基于大数据的高校学生精准资助体系研究

在大数据背景下探讨如何建立高校贫困生的精准资助体系。通过总结贫困生的群体特征、认定方式和资助模式,发现其中存在的较为重要而又亟待解决和改善的问题。根据相关问题并结合贫困生的特点,充分体现建立大数据模型在构建高校贫困生精准资助体系中的作用,并探讨大数据时代资助育人的新路径。     

高校贫困生消费行为和消费心理研究报告——以上海某高校贫困生为例

高校贫困生作为高校的特殊群体,需要多方面的关注,高校除了应给予他们物质帮助外,更应注重他们的心理健康。本文将针对某高校贫困生进行抽样问卷调查,研究高校贫困生消费行为和消费心理,以探讨其中存在的问题并提出解决对策。     

高职院校基于大数据分析的学生精准资助研究

传统的资助模式不能进行有效的动态调整,因此不能满足大数据背景下高职院校精准资助贫困学生工作的需求。要想有效提高校内贫困生精准资助工作的效率,高职院校就要充分利用大数据技术构建起新的资助模式。本文主要就高职院校基于大数据分析的学生精准资助做一番研究。     

构建以育人为核心的高校贫困生大资助体系

目前,许多高校贫困生的资助工作主要是集中于经济帮扶,而对其学习学业、人际交往、就业实践、创新能力等方面的指导和帮扶相对缺乏。构建高校贫困生大资助体系,突出育人在资助过程中的核心地位,对贫困大学生的成长成才具有十分重要的作用。     

大数据背景下高校精准学生资助工作机制研究

高校学生资助工作作为国家整体资助的重要组成部分,其发展将直接影响到高校人才培养的质量。文章以大数据发展为契机,以安徽大学为例,建立高校精准扶贫工作机制,开创大数据与高校资助工作结合的新思路,运用层次分析法构建贫困生认定量化指标体系,将信息以数字化、科学化形式加以整理、归纳和运用,实行差异性资助和动态化管理模式,从而推进资助育人精准、实效。     

浅析高校资助体系对贫困生价值观的影响

本文在于探索我国高校资助体系的利弊以及高校贫困生的价值观现状,从而洞悉高校资助体系对贫困生的价值观的影响。呼吁社会关注贫困生的价值观取向,进而进一步完善我国的高校资助体系。     

基于因子分析法的高职学生消费行为影响因素研究

本研究以高职学生消费群体作为研究对象,通过因子分析法建立数学模型,进行实证分析。研究认为,对高职生消费结构和消费行为影响最大的是社会的因素,然后依次是家庭因素、校内因素以及自身因素。研究成果丰富了消费行为学的研究内容,为企业、社会、学校、家庭认识和把握高职学生的消费心理和行为取向提供决策参考。     

大数据在高校学生管理工作中的应用

在大数据时代背景下,高校可以利用大数据技术,整合教育管理相关信息更好开展促进大学生心理健康、实施多元化评价、关注大学生生活以及为大学生提供个性化就业指导等服务。高校应采取转变思维、培养专业人才、加强校企合作、保护敏感信息等措施迎接大数据时代,以促进学生全面发展,形成高水平的教育治理能力。     

大数据时代的高校校园网研究

互联网的高速发展极大地改变了我们的生活方式,高校校园网的发展和建设也改变了学校日常的教学和管理工作。随着大数据的出现,高校校园网建设也面临了一些新问题。针对这个应用背景,提出了一些高校校园网的解决方案。     

基于大数据的高职学生行为分析

为改变依靠说教和事后分析找对策的传统学生管理方式,基于大数据的视角,构建了校园学生行为数据的分析模型,并通过大数据处理框架Hadoop和数据分析语言R设计了学生行为分析平台架构,基于此架构,实现了学生行为特征的分析,为学生管理的科学化、全面化和个性化提供了技术服务,为学校的高层决策提供智力支持。     

基于校园行为数据分析的学生画像系统初步构建研究

随着互联网的普及与推广,各大高校的教学与管理都实现了信息化。学生行为数据能够全面、系统地反映出大学生的行为规律和特征。面对海量的校园数据,如何从中有效挖掘、筛选有价值的信息,已成为提升学生工作信息化管理水平的重要内容。基于校园行为数据分析的学生画像系统,以大学生各种行为数据为基础,对数据进行动态更新、实时处理、综合分析。通过"七观"与"六维"方法将思想与行为相关联,实现对学生思想特征"画像",对学生不良情况进行预警,提升学生工作管理水平,为高校教育教学、教育管理的决策和规划提供更加可靠的依据。     

基于行为科学的大数据技术对经济学实验教学的影响

行为科学的引入打破了传统经济学教学的局限,将原本单一决策行为的理论假设提升到了综合决策行为,大数据分析技术的出现,将复杂的人类行为可以被重复实验、可以被定量定性分析,完成了经济学理论的可实验化,弥补了经济学实验方法上的缺陷。本文将从基于行为科学的大数据技术入手,探讨其对经济学实验教学产生的作用与影响。结论认为,基于行为科学的大数据技术从数据实验环境的升级、数据处理方法的扩展、虚拟仿真实验技术的应用和人工智能机器学习等方面奠定了经济学实验教学的基础,拓展了经济学实验技术的应用范围。     

大数据时代基于BYOD的高校学生阅读行为研究

移动互联网大数据时代基于BYOD(自带设备)的高校学生阅读行为发生了翻天覆地的变化,BYOD阅读服务提供者、高校师生都有必要了解高校学生阅读行为的发生变化的情况,才能知道怎样根据内容开发相应的阅读服务;才能引进更好的阅读设备,激发学生的阅读兴趣,吸引更多的学生参与阅读,让学生热爱阅读,养成良好的阅读习惯。     

我国高校学生资助制度的症结与反思

建构贫困学生资助制度的基本动因,缘于其关系着国家经济的发展、竞争力的提升以及教育公平的凸显程度。我国高校学生资助体制缘何处于低效、缓慢的发展状态,不得不引起政府和学者们的广泛关切和争鸣。本文以利益主体和制度安排为切入点,剖析了高校学生资助体制长期处在徘徊状态而缺乏强劲动力的根源所在,为进一步完善我国贫困学生资助制度提供新的视角和抉择依据。     

基于数字化校园的大学生创新能力培养

培养具有创新能力和创新思维的大学生是高等教育的重要任务。文章提出在信息技术迅速发展的数字化校园环境下,培养大学生创新思维和创新能力应该通过大学资源规划,利用网络平台构建有利于大学生创新思维和创新能力培养的知识库与自主学习模式;构建有利于大学生创新思维和创新能力培养的创新技法,即数字化校园下构建案例教学式、讨论式、项目设计或研究式、游戏式、活动式教学环境;构建培养创新的资源库,积极发挥非智力因素在创新能力培养中的作用。