摘要：随着数字化技术的迅猛发展，高校资助育人体系也面临着新的机遇和挑战。本文旨在探讨数字化背景下高校发展型资助育人体系的现状、挑战及优化策略，通过整合数据、应用信息技术和发展型资助理念，构建一个高效、透明、全面的资助育人体系，为学生的全面发展提供有力支持。

关键词：数字化背景、高校资助、发展型资助、数据整合、信息技术

引言：当前，高校学生资助工作逐步从“保障型”资助向“发展型”资助转变，在做好物质帮扶的基础上，更加注重家庭经济困难学生的人格养成、素质培育、精神追求，如何将信息化技术手段融入发展型资助育人理念，让大数据赋能精准资助，充分发挥学生资助工作的育人功能，不断丰富和完善资助育人的内容体系，是摆在新时代高校资助育人工作者面前的突出问题和现实难题。

1. 高校资助育人体系的现状与问题

1.1 传统资助体系的局限性

传统的资助育人体系主要依靠线下的资助申请、审核和发放流程。这样的流程效率不高，学生需要花费大量时间和精力进行申请和等待，资助机构也面临着繁重的审核和管理工作，容易出现信息填报错误、审核环节遗漏、报送材料不及时等问题。此外，传统资助体系的覆盖面窄，难以全面了解困难学生的个性需求，实施专属资助帮扶。

1.2 数字化转型带来的新挑战

在数字化背景下，高校资助育人体系面临新的挑战。首先，要借助大数据运算等技术，对学生数据进行量化测评，精准认定家庭经济困难学生；其次，利用信息技术手段提升资助工作的效率，由传统的提交纸质材料、线下审核转为线上审批，让各项资助业务的评审流程更安全、更高效、更便捷。最后，通过信息化手段全面掌握学生从入学到毕业的各类数据，智能获取学生成长情况和实际需求，建立前置预警式资助育人机制，实现全方位、全过程资助育人。

2. 影响资助育人体系的因素

2.1 数据整合与分析

在数字化背景下，数据成为优化资助育人体系的重要资源。高校可以通过整合学生的经济状况、学业成绩、心理健康等多方面的数据，建立“一人一档”学生综合档案，利用大数据研判分析，精准识别帮扶对象，确定资助方式。

数据整合是整个过程的关键环节。高校可以从多种渠道获取数据，包括相关民政部门提供的脱贫家庭、低保等重点保障类型学生信息，在校期间学习成绩、所获奖项及荣誉称号，一卡通消费数据，参加的社会实践活动，心理健康测评结果等。将这些数据进行标准化和清洗后，存储在统一的平台上，以确保数据的完整性和准确性。

大数据分析技术的应用，可以帮助高校在海量数据中识别出潜在的资助对象。例如，数据挖掘技术可以发现经济困难且学业优秀的学生群体，而机器学习算法可以建立资助需求预测模型，预测未来可能需要资助的学生。此外，数据可视化技术可以将复杂的数据和分析结果以直观的图表形式呈现，帮助决策者更好地理解和应用数据。

在这一过程中，数据安全与隐私保护至关重要。高校需要采用数据加密、访问控制和审计追踪等措施，确保学生个人信息的安全，防止数据泄露和滥用。

2.2 信息技术应用

现代信息技术的应用，可以极大提升资助工作的效率和透明度。例如，利用区块链技术可以实现资助资金的透明管理和可追溯，利用人工智能技术可以优化资助申请和审核流程，提升工作效率。

区块链技术具有去中心化、不可篡改和透明公开的特点，这使得资助资金的管理更加透明和可追溯。通过区块链技术，所有资助资金的流向和使用情况都可以被记录和追踪，确保每一笔资金都用到实处，避免了资金的浪费和挪用。人工智能技术可以优化资助申请和审核流程。利用自然语言处理技术，自动筛选和分析学生的资助申请材料，快速识别符合资助条件的学生。此外，人工智能还可以通过分析学生的综合数据，提供智能化的资助决策支持，提高资助工作的精准度和效率。

信息技术的应用不仅能提高资助工作的效率和透明度，还为高校提供了更多的可能性来支持学生的全面发展。例如，通过建立在线资助平台，学生可以随时随地提交资助申请，查询资助进度和结果，获得更便捷的服务体验。

2.3 发展型资助理念

发展型资助理念强调对学生全面发展的支持，不仅关注学生的经济困难问题，还关注学生的学业、心理、职业发展需求。高校需要将这一理念融入资助育人体系中，构建多元化的资助模式，提供全方位的支持服务。

传统的资助育人体系主要关注学生的经济困难问题，忽视了学生在学业、心理和职业发展等方面的需求。而发展型资助理念强调，资助不仅仅是提供经济支持，更重要的是帮助学生实现全面发展。为此，高校需要在资助育人体系中融入学业辅导、心理咨询和职业规划等服务。例如，高校可以通过设立学业辅导项目，帮助经济困难的学生提高学业成绩，避免因经济问题影响学业发展。心理咨询服务则可以帮助学生解决心理困扰，提升心理健康水平。职业规划服务可以为学生提供职业咨询和实习机会，帮助他们更好地规划职业发展路径。

在实施发展型资助理念的过程中，高校还需要注重学生个体差异，提供个性化的资助服务。通过综合分析学生的各方面数据，为每一位学生量身定制资助方案，提供最适合他们的支持服务，从而促进学生的全面发展。

3. 资助育人体系的优化策略

3.1 构建数据驱动的资助育人平台

通过建立数据驱动的资助育人平台，高校可以实现数据的集中管理和高效利用。该平台应具备数据采集、存储、分析和可视化功能，能够实时监控和评估资助工作效果。利用大数据分析技术，精准识别资助对象，提供个性化的资助服务。

例如，平台可以通过数据挖掘技术，发现潜在的经济困难学生，并结合他们的学业成绩和心理健康状况，制定个性化的资助方案。此外，平台还可以通过数据可视化技术，将复杂的数据分析结果直观地呈现出来，帮助决策者更好地理解和利用数据。

3.2 推动信息技术的深度应用

高校应积极推动区块链、人工智能等现代信息技术在资助育人工作中的深度应用。通过区块链技术，实现资助资金的透明管理和可追溯，确保资金的合理使用。通过人工智能技术，优化资助申请和审核流程，提高工作效率和精准度。

例如，高校可以利用区块链技术，建立资助资金的管理系统，记录和追踪每一笔资助资金的使用情况，确保资金的透明和可追溯。利用人工智能技术，自动筛选和分析学生的资助申请材料，快速识别符合资助条件的学生，提高资助工作的效率和精准度。

3.3 实施多元化资助育人对策

精准资助并非单纯的物质资助，更要在育人策略的实施上体现精准要求，有针对性地根据家庭经济困难学生的个性化发展需求进行教育和引导。围绕家庭经济困难学生价值观塑造、道德品格养成、发展能力提升、精神状态培育等，通过教育引导、实践体验、项目激励等多种方式，切实满足家庭经济困难学生的成长成才需求。高校可以针对不同学生的个性化发展方向，实施勤工助学、选树励志典型、参加志愿服务、求职面试技巧培训等多元化资助育人形式，推动学生资助工作从“大水漫灌”向“精准滴灌”的转变。

结语：新时代高校应贯彻落实国家教育数字化战略行动要求，积极应对教育数字化转型挑战，不断探索优化发展型资助育人体系，以智能化、数字化信息技术为支撑，统筹推进高校资助育人与其他育人的有效联动，探索“资助+隐形帮扶”“资助+心理疏导”“资助+就业服务”“资助+思政育人”等学生资助新途径，构建数字引领的学生资助管理体系，为推进学生资助工作数字化、智慧化贡献力量。

参考文献：

[1]王逸菲，刘超瑜.劳动教育融入高校发展型资助育人体系的路径探索[J].知识窗（教师版），2023，（06）：126-128.

[2]吴莉莉.高校发展型资助育人体系探索[J].科教导刊，2022，（34）：142-144.