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图源│凤凰网视频截屏
新京报讯（记者 高杨）近日，西安电子科技大学利用大数据给学生发放“隐形”资助的消息在网上引发关注。据媒体报道，西安电子科技大学的一些学生发现自己的饭卡中突然多出720元，经过了解后，才得知是学校依托大数据技术，分析学生刷饭卡次数、金额等数据后，给每月在食堂吃饭60次以上、每天吃饭消费低于平均值8块钱的学生发放的资助金额。
9月25日，记者联系西安电子科技大学学生资助管理中心主任卢琳了解到，该项工作从去年年底开始，今年下半年会继续实行。卢琳称，“学校也是看到了其他高校一些比较成熟的做法，基于信息中心搭建的大数据平台，才想开展这项工作。目前学生们的反馈也觉得比较温暖。”
据悉，为实现精准资助，此前也有国内高校有类似做法，如中国科学技术大学、郑州大学、南京理工大学等。
“大数据筛选后辅导员进行核对”
据西安电子科技大学学生资助管理中心主任卢琳介绍，该项工作于去年年底开始，资助中心联合学校其他部门，基于学校大数据平台提供的18.73万条数据，进行了综合分析。具体分析了学生在学校餐厅刷卡的次数、消费金额等后，学校向消费水平较低的203名学生一卡通内发放了720元春季学期用餐补贴。资金于今年4月份到账。
记者了解到，在确定受助学生时，西安电子科技大学资助中心并不完全依赖大数据的筛选。为减少机器数据的偏差，资助中心在拿到分析数据后，与困难生数据库进行了比对，确认重叠的学生数据为有效数据，剩余学生名单则发放给各学院的辅导员进行核对。
“网上也有许多质疑，包括说有些学生在减肥，数据也会统计进去，但数据都是经过我们筛选的。”卢琳告诉记者，“我们辅导员了解到学生可能是在减肥，或者说有些同学饭量确实很小，这些数据就被去掉了。”
这一做法收获了不少学生的积极反馈，卢琳表示，接下来学校将继续统计对比上半年的学生数据，实施“隐形”补助，并进一步优化数据模型，“我们也看到了许多评论和质疑，会进一步完善监督机制，让学校更多部门参与进来。”
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国内多所高校探索“精准资助”
2017年1月，教育部曾发布《关于进一步加强和规范高校家庭经济困难学生认定工作的通知》。通知指出，各高校在开展资助工作时，应保护受助学生尊严。同时建议各高校采用大数据分析、个别访谈等方式，及时发现那些困难但未受助、不困难却受助的学生；并采用隐性的方式进行资助工作。
利用大数据进行“隐形”资助的做法并非西安电子科技大学首创。据教育部官网2017年9月6日的通报显示，中国科学技术大学从2002年就开始对“精准资助”进行探索。学校利用当时刚建好的校园一卡通系统，对学生消费数据进行统计分析，调研了在食堂正常就餐但是每餐消费额非常低的学生。经深入了解后，发现部分同学因为各种顾虑，没有申请过助学项目，但家庭经济很困难。学校之后决定利用一卡通系统的消费大数据，启动生活援助计划。
据媒体报道，2007年开始，郑州大学就针对贫困学生开展了“隐形资助”活动：如果有学生每周在学校就餐时间超过6天，但月就餐消费却低于学校平均值250元，学校核实学生经济状况困难程度后，会“悄悄”将150元左右的补助打到学生饭卡里。
2016年，南京理工大学也曾被报道，通过对在校本科生的饭卡消费记录进行数据分析后，学校对每个月在食堂吃饭超过60顿、一个月总消费不足420元的学生进行资助。
新京报记者 高杨 校对 何燕