58.1%受访者希望提高大数据在学生资助上的应用力度

　　“隐形资助也太人性化了吧!”刘悦听说有隐形资助的方式后，非常希望自己所在的学校也能尝试，“感觉这样的方式非常贴心，能够真正帮助到需要帮助的同学”。

　　但刘悦也表达了自己的担忧，“有些同学的家庭条件确实很艰苦，很需要资助，但是在吃住方面又不会很拮据，能够做到吃饱穿暖。这部分同学会不会被忽视呢?”

　　周文升在2016年冬天也收到了60元钱的隐形资助。但这只是学校“误会”了，周文升并非家庭条件不好，而是很少去食堂吃饭。“对隐形资助的发放名额，需要有更严谨和更人性化的考量”。

　　要提高隐形资助的精确性，68.5%的受访者建议借助“大数据”和科学评估，对学生家庭情况进行比较分析;66.3%的受访者建议通过查阅档案、实地走访等形式，主动摸排家庭经济困难学生情况;51.4%的受访者建议在保护学生隐私的前提下适当公开资助信息，接受群众监督。

　　周文升了解发现，学校的隐形补助是以校园卡消费记录为依据。“但我觉得不应该只考虑校园卡消费，辅导员也要和学生加强交流，发现学生有困难及时予以帮助”。

　　聂敏表示，目前，电子科技大学采用的智慧助困系统的准确率已经达到80%以上。去年，学校通过这套系统挖掘出校内最困难的200名学生。为了验证正确性，将这些名单与各学院辅导员掌握的学生资料一一对比，发现名单100%吻合。从去年开始，大数据研究中心利用智慧助困系统，通过精确的大数据分析技术，帮助电子科大累计挖掘出300名隐形贫困生，资助总额达11万元。

　　要更好地资助贫困生，58.1%的受访者建议提高大数据在学生资助上的应用力度，57.2%的受访者建议真正把资助对象的尊严放在心上，52.2%的受访者建议多开发隐形资助的方式，50.6%的受访者建议保护贫困生个人隐私，32.2%的受访者建议严肃惩戒骗取补助的人。

　　王励希望，学校能够将传统评定资助方式和隐形资助结合起来，并加大隐形资助的覆盖面积。

　　刘悦认为，隐形资助的方式值得推广，同时希望资助力度能够加大，资助对象和数额能够增加。

　　“有了这些精确的信息，学校一方面可以有针对性地取消高消费、伪困难学生的受助资格，另一方面对经济特别困难、生活艰苦的同学发放临时困难补助。大数据将帮助学校发现更多隐性贫困的学生，助力高校人文关怀。”聂敏说。