资助
借助大数据，实现学生资助方案的精准匹配。9月3日，新学期正式开学前，记者从电子科技大学了解到，该校利用时下最先进的大数据系统，提前为1400余名贫困新生“画像”，量身定制个性化的资助方案。
□本报记者 阳帆 江芸涵
采集约40类新生数据提前评定贫困状态
“同学您好！经过筛选和审核，您将获得新生路费或生活补助资助，此项费用将在迎新结束后打到您的卡上，请注意查收！祝你一路顺风！”9月1日，该校软件工程专业2017级新生陈星（化名）收到一条暖心短信，正为路费发愁的他松了口气。陈星家住山西省忻州市偏远山区，全家靠父母微薄的务农收入生活，还要供养患有脑血栓的爷爷。系统了解他的情况后，智能生成了相匹配的资助方案，其中就包括路费补助。
该校学工部部长于乐告诉记者，今年学校运用大数据分析技术，推出资助数字化迎新工作。2017级新生获取电子录取通知书时，即可访问学校资助中心的“智助系统”，完成个人信息填报、在线照片上传等环节，一次填表即可实现数据共享，提高了效率。据此，学校提前采集到约40类贫困新生数据，包括学号、专业、宿舍、生源地、高考成绩、是否单亲、是否残疾、是否五保户、是否办理生源地贷款等全面信息。
在此基础上，系统运用大数据技术，全面分析新生的家庭经济情况、生源地经济情况、家庭组成情况，提前评估他们的贫困状态，并划分为特别困难、困难、一般困难和不困难四个级别。针对每位新生的数字画像，为他们生成相应的贫困指数，匹配对应的贫困等级。在系统里，辅导员和相关管理人员可以看到对应管辖学生的实时最新数据，为学校的智能管理与决策提供了科学依据。
系统生成贫困生特征集量身定制资助方案
精准评估后，系统还可以全面刻画贫困新生的群体画像，从而形成贫困学生特征集，将贫困学生划分为低保家庭、贫困地区、家庭负债、意外事故、单亲家庭等10大类。贫困原因不同，所需也不尽相同。系统根据新生的困难程度、应急程度等划分了资助优先级，并根据其贫困状态，智能匹配个性化的资助方案。
于乐说，该校共有143项资助项目，包括保障性资助和发展性资助两大类。进校之初，学校的资助方案以保障性资助为主，保障性资助涵盖助学金、助学贷款、特困补助、临时困难补助等97项。比如，针对偏远山区的学生，系统进行特征识别后，将智能推送给他们新生路费和生活补助的资助方案。
“学校给贫困学生的，不应该仅是物质资助，还应引导和支持学生的能力提升。”于乐说，考虑到贫困生进校后的全面发展，学校还为学生提供了44项发展性资助菜单，包括各类奖学金、素质提升计划、启梦留学计划、短期出国交流等，鼓励困难新生努力发展学业、增长见识，提升综合素质和个人能力。
据悉，该校在新生入校前总共为困难新生发放了10余万元各类补助，确保学生不因贫困而辍学。
