
用大数据甄别贫困生让其更有尊严
最近,电子科技大学通过大数据智慧助困系统,对学生家庭成员信息、学生本人及受资助信息等上千万条数据进行分析,然后对筛选出的家庭经济困难学生进行帮扶,为他们发放隐形补助金。=
如何甄别一名大学生是不是贫困生?这的确是一门技术活。也缘于此,此前在大学生是不是贫困生的认定上,也产生了许多的是是非非,比如,一些学校会通过“比惨大赛”来评选,甚至于,还有“竞选”贫困生的事情发生……这些做法,不仅引发争议,也让贫困生的尊严颜面扫地。本来,就是自己的一个伤疤;本来,就不想被人知晓,但为了拿到补助金,却不得不撕开自己的伤口给别人看、别人听,想想,也是蛮悲伤的。
缘于这样的事实,不少地方的教育主管部门,就直接规定,高校贫困生认定禁止开“比惨大会”,这也算是一种理性回归。但多数情况下,即便没有“比惨”这样的剧情,班级里面的贫困生都有谁,多数人基本是知情的。本来,这是属于贫困生的隐私,但因为当前评选制度的不够科学,以及忽略隐私的保护,对贫困生的尊严来说,也是一种侵害,甚至是践踏。在这样的情况下,各方也都在寻求一个更加科学合理的办法。
而如今在电子科技大学,则通过大数据智慧助困系统来甄别谁是贫困生,不得不说,这样的做法,很新鲜,也符合眼下的潮流。众所周知,眼下最火的就是“互联网+”与大数据,而在这所大学,就用大数据的方式来甄别贫困生,对学生家庭成员信息、学生本人及受资助信息等上千万条数据进行分析,再结合线下个别访谈、辅导员评价等方式来确定贫困生。这样的做法是与时代接轨的做法,值得肯定与尝试。
不过,也有人质疑,因为这里的大数据分析,数据源主要取自消费数据,以及结合了学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘……然后通过综合数据来计算学生们的贫困指数,这样的做法,也被许多人认为不够科学、不够全面。这样的质疑,也有一定道理。但是,任何的评选,都不可能完全地做到客观公正,只能尽力地做到最好。甚至可以说,很多时候,这也是一个“两害相权取其轻”的行为。
用大数据来甄别贫困生,一方面,从分析上来说,可以排除人为因素,让分析变得更加客观公正;另一方面,也能避免让贫困生过于尴尬,很好地保护了贫困生的隐私,让他们更有尊严。就此来说,何乐而不为呢?更何况,随着社会的进步,技术手段的不断升级与普及,用大数据甄别贫困生,肯定是未来的一种趋势。既然如此,我们能做的,不是一竿子打死这样的做法,而应是给予其空间与鼓励,并督促其不断完善。唯此,贫困生的评选,才更加科学,也才更有尊严。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04