大数据技术在高校学生资助工作中发挥了重要保障作用。相对于传统资助模式存在的问题。大数据通过整合多源数据、构建评估模型，能够实现从被动申请到主动发现的转变，推动资助工作向精准化、动态化发展，为提升资助工作的公平性与实效性提供了理论参考。

一、大数据赋能高校学生资助精准识别和分配机制的关系耦合

高校学生资助作为实现教育公平、保障学生权益的关键举措，其精准性诉求与大数据技术的赋能特性形成天然契合。大数据与高校资助精准识别和分配的关系耦合，本质是技术工具与教育治理目标的深度融合，既体现为大数据对资助工作的技术支撑，也表现为精准资助需求对数据技术应用的方向指引，二者相互依存、动态适配，共同破解传统资助模式的痛点难题。

从识别环节的耦合逻辑来看，大数据为精准识别提供了技术支撑。大数据技术通过整合，打破了信息的孤立，从立体多维的角度深化对学生情况的了解。这种数据整合能力不仅解决了传统模式中静态材料难以反映动态情况的矛盾，更能通过消费行为分析等隐性指标，发现那些因自卑等原因未主动申请的潜在困难学生，实现从 被动申请到主动发现的转变，让识别标准从单一化走向多元化，从主观性转向客观性。

在分配实践的耦合关系中，精准分配的现实需求反向推动着大数据技术的有效应用。高校资助资源的核心是实现按需分配，这要求分配机制既兼顾公平性，又体现差异化。大数据通过对学生困难程度的量化分析、需求类型的精准分类，为分层分类资助提供了科学依据，避免了“一刀切”的分配弊端。

二者耦合的本质，是技术支撑与教育本质的有机统一。大数据为精准识别提供了更全面的信息基础和更科学的决策工具，而精准识别与分配的实践需求，则为大数据技术在教育领域的应用提供了发展机遇。这种双向赋能的耦合关系，为实现精准资助与资助育人的双重目标奠定了坚实基础。

二、大数据视域下高校学生资助精准识别与分配机制的优化路径

1.构建数据信息融合处理系统，提升资助精准性

实现精准识别的首要前提是打破信息壁垒，构建全方位、多维度的学生数据采集与分析系统。首先，应建立跨部门数据共享机制，充分利用大数据分析技术，对学生基础信息和在校行为数据进行分析处理[6]，形成学生在校行为的全景画像。同时，通过与民政、社保等部门的数据对接，建立校地协同的家庭经济状况核查通道，提升基础信息的真实性与可靠性。其次，需要构建动态更新的困难认定指标体系。除传统的家庭收入等硬性指标外，应纳入消费水平、学业投入、社会活动参与度等软性指标，通过设置合理的权重系数，形成科学的困难程度评估模型。最后，要建立数据质量保障机制。通过制定统一的数据标准与规范，确保不同来源数据的可比性与有效性，为精准决策提供可靠的信息基础。

2.完善差异化的资源配置机制，实现资助资源有效供给

在精准识别的基础上，需要建立更加精细化、个性化的资源分配体系。首先，构建多维度需求评估体系。在传统经济指标基础上，通过大数据挖掘学生个性化需求。对于基础生活困难的学生，以助学金等基本保障型资助为主；对于有发展需求的学生，配套奖学金、科研资助等发展型支持；对于突发困难的学生，设立紧急援助机制。此外，应建立资助标准的动态调整机制。根据地区经济发展水平以及学校所在地区的消费水平，定期调整资助标准。同时考虑学科特点和学生发展阶段的不同需求，在统一标准的基础上进行合理变动，确保资助方案的适应性与公平性，实现数据驱动下的精准资助。

3.打造资助育人协同闭环，强化资助工作育人属性

大数据技术的应用不仅要提升资助的精准度，更要服务于立德树人的根本任务。首先，应建立资助与育人的联动机制。通过数据分析识别学生的发展需求，将经济资助与精神激励、道德浸润、能力提升等育人资源有机结合，实现从单纯经济援助向综合发展的转变。其次，创新资助育人的实现形式。通过数据分析挖掘学生的兴趣特长和发展潜力，设计个性化的成长方案，实现资助育人工作“解困、育人、成才、回馈”的良性循环，形成全员育人、全过程育人和全方位育人的资助育人格局。最后，要完善数据伦理与隐私保护机制。在推进数据应用的同时，必须建立严格的数据安全管理制度，明确数据采集、存储、使用的边界与规范。通过技术手段和管理措施的双重保障，确保学生个人信息安全，使大数据技术在合规合理的框架内发挥最大效能。

(作者：朱四倍 系信阳师范大学当代马克思主义研究所研究员，论文系河南省教育厅教育财务管理项目“基于大数据的高校学生资助精准识别与分配机制研究”成果)