最近,电子科技大学部分贫困大学生的银行卡上突然收到一笔注明为学校发放的助学金的资金,但有些学生并没有向学校申请贫困生资格。原来,这就是该校最新采用的大数据智慧助困系统发挥的作用。利用这套系统,学校可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,然后筛选出家庭经济困难的学生,发放隐形补助金。
　　　　(5月18日《成都商报》)

　　对贫困大学生进行资助,帮助他们顺利完成学业,是各种形式、各种级别助学金设立的初衷。然而,要对贫困生进行资助,就先得甄选出贫困生。而这,的确又是一门技术活。以前,由于一些高校在这一环节的工作“技术含量不高”,每每引发学生和公众对助学金发放公平性的质疑,愣是搞得这笔清清白白的钱落得“不明不白”。
　　一方面,一些高校为了“选穷”,让申请贫困生资格的学生当着师生的面“比惨”。对于一些贫困生来说,这本就是一个伤疤,本就不想被人知晓,但为了拿到这笔作用巨大的助学金,却不得不撕开伤口让人看,自尊心自然会受伤害。另一方面,则是一些经济状况称不上困难的大学生,为了获得贫困生资格以套取助学金,采取各种弄虚作假的手段来欺骗同学、老师和学校,最终占用了贫困生名额,让真正的贫困生失去了获得帮扶救助的机会,自然也悖离了奖助学金设立的初衷。
　　基于这样的问题,一些地方和高校就禁止通过“比惨”甄选贫困生,这也算是纠偏纠错之举。但事实上,即便没有“比惨”,但由于当前评选制度的不科学及隐私保护的欠缺,贫困生还会遭遇种种困扰,这未尝不也是一种侵害甚至践踏。在这样的情况下,高校在技术层面发力,采取大数据方法绕开人为因素,不失为既客观,又兼顾公平的评定手段。这种依据学生消费情况等信息集聚起来的大数据动态分析,再结合线下个别访谈、辅导员评价等方式来确定贫困生,应该有利于贫困生的精准认定。
　　对于这种形式创新,也不乏质疑的声音——数据源主要取自消费数据,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的贫困指数,这是否不够科学、不够全面?是否容易陷入“技术依赖”?这的确有一定道理。但更应该考虑的是,任何评选都不可能完全做到客观公正,更应该追求的是精益求精。相比于以前贫困生认定方式的诸多弊端,这已经是一个质的进步。理智地说,就算此举是在“两害相权取其轻”,又有何不可?
　　总之,高校主动采用大数据手段甄选贫困生,克服了以前存在的诸多积弊,无疑是值得肯定的,也期待这样的“大数据选困”能在更多高校开展,让更多贫困大学生从中受益。当然,技术层面的创新之外,基于严格调查、严肃惩戒的诚信报告制度也应尽快破题,只有实现了这“两条腿”走路,助学金制度才会精准、高效利用。