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    新媒體環(huán)境下大學生困難情況收集與針對性資助機制研究

    2024-08-14 00:00:00康曉婷
    新聞研究導刊 2024年7期

    摘要:隨著高等教育規(guī)模的快速擴張,大學生人數(shù)激增,在大學生群體中存在一定比例的困難學生,這給他們的學習生活帶來不同程度的負面影響。

    針對大學生困難情況的調(diào)查與資助工作存在以下問題:一是大學生的學習、生活和心理困難類型繁多,程度不一,但高校對學生困難的調(diào)查受時間和樣本數(shù)量限制,難以準確判斷;二是大學生對自身困難情況有信息隱蔽傾向,不愿主動公開,增加了判斷難度;三是現(xiàn)有針對性資助工作存在識別困難學生不精準、資助模式單一、效果評估不足等滯后問題。為此,利用新媒體改進大學生困難情況的收集與資助工作刻不容緩。

    文章分析了新媒體平臺的分類,提出不同平臺具有不同的信息特征,需要構建學生新媒體用戶畫像,進行跨平臺關聯(lián)分析,以提高對學生困難判斷的準確性。

    在此基礎上,文章構建了新型大學生困難信息收集與資助機制:一是利用新媒體多源數(shù)據(jù)進行困難學生的精準篩選與認證;二是通過新媒體進行個性化資助政策宣傳,形成鼓勵主動求助的環(huán)境;三是應用大數(shù)據(jù)與智能算法,構建識別困難學生的精準模型;四是建立動態(tài)監(jiān)測和評估機制,及時調(diào)整資助政策與內(nèi)容。該機制旨在為完善大學生困難情況收集與資助工作提供借鑒,為促進高等教育資源的公平分配作出貢獻。

    關鍵詞:新媒體平臺;困難;資助機制;智能識別;評估機制

    中圖分類號:G647.38 文獻標志碼:A 文章編號:1674-8883(2024)07-0063-03

    課題項目:本論文為2023年度太原學院科研項目(包括思政專項)“應用型本科高校輔導員大數(shù)據(jù)賦能成長與發(fā)展機制研究”成果,項目編號:23TYSZ03

    我國高等教育處于快速發(fā)展階段,大學生人數(shù)激增。據(jù)教育部統(tǒng)計,2023年高校畢業(yè)生規(guī)模預計1158萬人,同比增加82萬人,在校大學生數(shù)量已經(jīng)超過4000萬[1]。由于方方面面的因素,在校大學生群體中始終存在部分困難的學生。這些學生在完成學業(yè)的過程中,往往會遇到不同程度的困難,對其正常學習生活造成影響。長期以來,高校對學生困難情況的調(diào)查受時間限制和樣本數(shù)量影響較大,導致資助存在“重形式、輕實效”的問題[2],無法真正解決學生的實際困難。

    Web2.0時代,新媒體平臺的蓬勃發(fā)展為大學生困難情況收集帶來了新的契機,通過新媒體平臺的數(shù)據(jù)挖掘和內(nèi)容分析技術,可以更全面準確地掌握學生困難情況。

    因此,研究新媒體環(huán)境下大學生困難信息收集模式,并在此基礎上構建動態(tài)響應、分類精準的資助機制,對高校在新形勢下完善資助機制、落實資助實效均有重要意義。

    一、大學生困難信息調(diào)查存在的問題

    (一)大學生主要困難情況的分類

    大學生群體處在成長過程中,面臨著多方面的壓力與挑戰(zhàn),因此會出現(xiàn)多種不同類型和程度的困難。首先,從困難出現(xiàn)的根源看,可以劃分為學習困難、生活困難和心理困難三大類別[3]。

    學習困難指在知識理解、專業(yè)課學習等方面出現(xiàn)的問題,其中,認知困難是部分基礎知識儲備不足、學習方法欠佳的學生在聽課、記筆記等方面的明顯弱勢,表現(xiàn)為考試不達標、掛科等學業(yè)困難。生活困難主要集中在學生的基本生活需求得到滿足方面,最典型的是經(jīng)濟困難,即因家庭收入減少而無法滿足在校期間的食宿、學習和基本生活支出[4]。心理困難方面,學業(yè)就業(yè)壓力可能導致焦慮、抑郁、恐懼等心理問題,環(huán)境適應、人際交往等方面的困擾也會影響大學生心理健康[5]。

    (二)大學生困難情況的隱蔽性

    高校針對大學生實際困難情況的調(diào)查,往往難以準確判斷學生的實際狀況。

    比如,受“面子思想”的影響,家庭或個人困難情況被視為隱私,學生出于自尊心考慮,不愿主動公開自己的困境,擔心被貼上“困難”“弱勢”標簽[6];事實上,影響大學生困難判斷的因素很多,需要從多角度采取措施提高識別困難學生的準確性,以作出正確的資助決策。

    (三)針對性資助工作存在滯后性

    目前,高校開展針對性幫扶資助工作在識別大學生實際困難情況和提供精準資助兩方面還存在較多滯后性。

    現(xiàn)有資助范圍有限,主要僅面向特殊困難家庭等特定群體,無法覆蓋更多潛在困難學生。缺乏分級分類的資助標準,對不同程度和類型的困難學生采取統(tǒng)一化資助方式,無法根據(jù)實際需求提供差異化資助,缺乏動態(tài)調(diào)整機制,難以對出現(xiàn)情況變化的學生作出及時響應,資助側重經(jīng)濟支出,對提升就業(yè)能力、心理健康等方面投入不足?,F(xiàn)有資助幾乎完全依賴學校自身力量,沒有充分發(fā)揮校友資源、新媒體技術等社會力量的支持作用。

    二、新媒體在大學生困難情況收集方面的優(yōu)勢

    在新媒體環(huán)境中,大學生困難情況的收集與資助機制的構建首先需要深入分析新媒體平臺的分類及其信息特征。

    針對大學生群體而言,主要的新媒體平臺可劃分為社交媒體、內(nèi)容社區(qū)和生活服務平臺三大類[7]。社交媒體平臺如微博、微信等,可以收集學生的人際關系、興趣愛好、消費情況等數(shù)據(jù),有助于判斷學生的困難狀況,但信息真實性仍需驗證;內(nèi)容社區(qū)平臺如知乎、嗶哩嗶哩(B站)等,通過分析學生的話題傾向,可以判斷關注點和潛在需求;生活服務平臺如大眾點評等,可以反映學生的消費情況,但與學生身份關聯(lián)較弱[8]。

    三、基于新媒體的大學生困難信息收集與針對性資助機制構建策略

    (一)通過新媒體篩選、認證學生困難情況相關信息

    大學生困難信息的篩選與認證成為高等教育資助系統(tǒng)精準施策的關鍵環(huán)節(jié),必須構建以數(shù)據(jù)驅(qū)動的新媒體信息篩選模式,運用自然語言處理(NLP)技術,通過語義分析和關鍵詞挖掘,精確捕捉與學生困難相關的信息。新媒體的信息需緊密結合用戶行為分析,通過挖掘用戶的互動軌跡,包括搜索習慣、內(nèi)容瀏覽偏好、社交媒體上的互動頻次等,以智能識別出真正困難的學生。

    通過多維度數(shù)據(jù)的融合與交叉驗證,結合學生在不同新媒體平臺上的數(shù)據(jù)軌跡,運用數(shù)據(jù)交叉驗證原則,關聯(lián)分析學生在學校數(shù)據(jù)庫的官方記錄與在社交網(wǎng)絡上的行為模式,并與學校后臺管理系統(tǒng)內(nèi)的各類數(shù)據(jù)源(如助學金申請信息等)進行匹配分析,識別出有很大可能性的困難學生,避免信息失實情況[9]。

    同時,建立新媒體信息認證監(jiān)督機制,通過受資助學生的回訪信息,動態(tài)優(yōu)化信息篩選與認證流程,引入學生組織、社團和金融機構作為第三方審核,確保信息認證的公信力,提升資助的透明度[10]。對已識別出的潛在困難學生進行線下電話、郵件、網(wǎng)絡聊天等溝通,了解真實情況,并提供應急幫助,進一步確認困難信息的真實性。

    (二)通過新媒體平臺加強宣傳引導,鼓勵困難學生主動求助

    高等教育援助體系亟須依托網(wǎng)絡平臺的廣泛覆蓋和深入人心的特性,加強對困難大學生的宣傳引導,充分激發(fā)他們主動表達需求、積極尋求幫助的意愿。高校應當構建一個“互聯(lián)網(wǎng)+教育”信息服務體系,使各類資助信息迅速觸達學生群體,透明化宣傳資助政策[11];在新媒體平臺上打造多元化的互動宣傳環(huán)境,如通過直播、短視頻、線上座談會等形式,讓資助政策的制定者、實施者以及受助者參與其中,分享真實案例和心得體會,從而使宣傳內(nèi)容更加鮮活、更具感染力。

    在制作新媒體內(nèi)容時要精準定位,利用大數(shù)據(jù)和用戶畫像技術對學生群體進行細致劃分,根據(jù)不同學生的特點和需求,制作個性化的宣傳策略,達到精準投放[12]。例如,對于品學兼優(yōu)的學生,可以推送關于獎學金申請的攻略;對于有意向參與勤工儉學的學生,可以提供校園兼職信息及相關成功案例。

    此外,高校還需要在新媒體平臺上建立一套完善的在線求助與反饋機制,設立在線咨詢窗口,由專業(yè)的資助工作人員實時響應學生的疑問和訴求,同時收集學生的反饋和建議,不斷優(yōu)化和提升資助服務的質(zhì)量。

    (三)借助大數(shù)據(jù)與算法構建精準識別困難學生的模型

    大數(shù)據(jù)與算法分析技術的融合,為精準甄別困難學生提供了新的思路。

    高校需建立全面細致的學生經(jīng)濟狀況數(shù)據(jù)庫,這個數(shù)據(jù)庫包含學生家庭狀況、在線消費行為數(shù)據(jù)、家庭人均月收入、校園卡消費記錄、歷年獎助學金申領記錄、學業(yè)成績和勤工儉學參與度等多維度信息[13];在模型訓練完畢之后,通過實際案例對模型進行驗證,采用混淆矩陣、ROC曲線等統(tǒng)計學工具評定模型的分類性能;運用大數(shù)據(jù)分析技術,如機器學習算法,從復雜的數(shù)據(jù)集中識別出經(jīng)濟困難的學生,通過學習和識別數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律,提取出最具預測力的特征變量,從而提升精準識別的準確率,基于學生的經(jīng)濟行為數(shù)據(jù)和學習數(shù)據(jù),實時監(jiān)控學生的經(jīng)濟壓力變化[14]。

    (四)建立困難學生動態(tài)監(jiān)測和評估機制,根據(jù)反饋及時調(diào)整

    高校需搭建一套全方位的實時數(shù)據(jù)追蹤系統(tǒng),通過整合移動支付、社交媒體、在線學習等平臺數(shù)據(jù),運用大數(shù)據(jù)技術實時監(jiān)測學生活動與學業(yè)表現(xiàn),該模式類似于新媒體營銷中的用戶行為跟蹤[15],旨在通過對消費模式和學習參與度的深入分析,捕捉學生經(jīng)濟狀況的細微波動,及時為資助決策提供數(shù)據(jù)支撐。統(tǒng)計信息應包括學習習慣、課外活動參與度、社交網(wǎng)絡關系圖譜等多維信息。

    圍繞數(shù)據(jù)追蹤的動態(tài)機制,要為學生構建暢通的反饋渠道,鼓勵學生通過新媒體平臺反饋資助效果,幫助優(yōu)化、創(chuàng)新資助政策。

    在信息透明度方面,高校應當通過新媒體平臺定期發(fā)布資助政策執(zhí)行報告,通過數(shù)據(jù)分析展示資助成效,宣示資助標準和程序的細節(jié)調(diào)整,確保資助政策始終與本校學生的具體情況一致[16]。

    四、結語

    收集大學生困難信息需要運用新媒體平臺的優(yōu)勢,精準的資助機制建設需要投入大量時間和資源,在數(shù)據(jù)支持、算法創(chuàng)新、過程優(yōu)化等方面不斷努力。在保障信息來源真實性的同時,需兼顧學生隱私,資助工作不能流于形式,要做到針對性強、動態(tài)調(diào)整,注重學生全面發(fā)展。在這一過程中,要重視新媒體的作用,進一步優(yōu)化常態(tài)化幫扶機制。

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    作者簡介 康曉婷,助教,研究方向:思政教育、學生管理、音樂與舞蹈學。

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