21世纪经济报道记者王峰报道  9月1日，全国大中小学将迎来秋季开学。开学之前的几天，一项低调的调查在全国大中小学学生中间循例展开。

这就是学生资助申报工作。王海是北京一所小学的班主任，8月29日晚上，他在班级群里发布了消息，告知家长符合资助标准的家庭“私信班主任”。

“几乎不会有家庭被遗漏的。”王海说，在放暑假前的6月，班级还进行了一次申报，确保“不让一个学生因家庭经济困难而失学”。

在8月30日教育部新闻发布会上，教育部财务司司长郭鹏介绍，目前我国学生资助涵盖28个中央政府资助项目，年资助人次1.5亿，年资助金额2600多亿元，为世界提供了学生资助的中国方案。

大数据技术被引入学生资助工作，以有效锚定精准资助工作目标群体。

三个全覆盖

郭鹏介绍，目前我国学生资助已形成了投入上以政府资助为主、学校和社会资助为辅，方式上以无偿资助为主、有偿资助为辅，对象上以助困为主、奖优为辅的中国特色学生资助体系，“奖、助、贷、免、勤、补、减”多元政策相结合。

一是资助项目更全，构建了符合国情的资助政策体系。十年来，国家建立实施学前教育资助制度，为小学生免费配发汉语字典，免除普通高中建档立卡等家庭经济困难学生学杂费，新设立中职国家奖学金和研究生国家奖学金、国家助学金、学业奖学金，启动高校新生入学资助项目，出台高校学生应征入伍服兵役国家资助办法、直招士官国家资助政策等，填补了资助领域的多项空白。

二是资助力度更大，形成了政府投入为主的资助格局。十年来，全国学生资助金额累计超过2万亿元。其中，财政投入资金累计达1.45万亿元，占资助资金总额的72%；学校和社会投入资金累计达0.29万亿元，占资助资金总额的14%；金融机构累计发放国家助学贷款0.27万亿元，占资助资金总额的近14%。年资助金额从2012年的1322亿元，增加到2021年的2668亿元，翻了一番。

三是资助标准更高，提升了受助学生的生活水平。义务教育阶段，两次提高农村义务教育学生营养膳食补助标准，从每生每天3元提高到5元，逐步实现从“吃得饱”向“吃得好”转变。高中阶段，提高普通高中、中职国家助学金标准，从平均每生每年1500元提高至2000元。高等教育阶段，将博士研究生国家助学金标准提高了3000元；提高本专科生国家助学金标准，从平均每生每年3000元到3300元；提高国家助学贷款额度，从每生每年不超过6000元到本专科生12000元，研究生16000元，并相应提高基层就业和应征入伍服兵役贷款代偿标准。

四是资助范围更广，实现了家庭经济困难学生全覆盖。十年来，全面实行城乡义务教育“两免一补”政策，“一补”范围从家庭经济困难寄宿生扩大到非寄宿生，营养改善计划实施范围实现原国家扶贫开发重点县全覆盖，扩大中职免学费、高职国家励志奖学金和国家助学金覆盖面，增加本专科生国家奖学金名额，完善退役士兵教育资助政策，将预科生和科研院所等各类培养单位的研究生、军队院校招收的无军籍地方全日制学生，全部纳入高等教育学生资助政策覆盖范围。

郭鹏介绍，十年来，全国累计资助学生近13亿人次，年资助人次从2012年的近1.2亿人次，增加到2021年的1.5亿人次，资助范围逐步扩大、规模稳步增长，实现了资助政策“所有学段、所有学校、所有家庭经济困难学生”三个全覆盖。

提高科学化水平

“学生资助要帮助不同阶段、不同类型、不同家庭背景的学生解决在校期间遇到的诸多学习和生活困难，要高质量地完成学生资助任务，必须始终坚持以学生为中心，进一步提高学生资助工作的科学化水平。”郭鹏说。

也就是说，学生资助要精准，尤其是资助对象、资助标准、发放时间要精准。

全国学生资助管理中心副主任马建斌在发布会上介绍，在精准识别资助对象上多措并举。首先，建立了完善的学生资助管理信息系统，并且和民政部、原扶贫办（现国家乡村振兴局）、残联等有关部门的数据实现共享。其次，把个人申请、同学评议、家访、学生资助大数据等相关信息相结合，力求确保每一个家庭经济困难学生都能享受到资助，确保一个不少。

“因为家庭经济困难学生的困难程度是不一样的，所以我们不能一刀切。为了确保能满足每一个同学的资助需求，我们把学生消费大数据与同学评议、家访有机地结合在一起，分档确定资助标准。”马建斌说。

“学生资助政策解决的是学生学费和生活费问题，所以及时发放非常重要。为了做到这一点，我们会同财政部督促各地及时拨付资助资金，同时督促各级各类学校及时发放资助资金，我们还通过信息系统监督各地的发放进度，对于不按时发放的第一时间进行督办。”马建斌说。

借助大数据精准识别

现在正值新学年的开学季，高校如何实现对家庭经济贫困学生的精准识别？

西安交通大学依托学生工作大数据分析与服务平台精准识别家庭经济困难学生，该平台由学生综合事务管理系统、教学质量实时监测大数据平台和师生综合服务大厅信息系统组成。

西安交通大学党委副书记孙早在发布会上介绍，该校将数字迎新系统与大数据平台整合，提前发现新生中家庭经济困难的学生。针对新生开展“四个前置” 计划：问卷前置、走访前置、调研前置、摸排前置。

自2006年起，西安交通大学开始整合16个部门的超过6亿条数据。通过对学生在入学前、求学中、毕业前全时段，学业、生活、实践、科研等全方面的数据采集和分析，为学校两万余名本科生进行精准画像，准确识别受助学生。

“对于消费习惯突然改变、学业成绩下降、考勤作息不规律等异常情况，通过预警信息，提醒辅导员、班主任及时跟进开展困难补助、学业辅导、就业咨询、心理援助等相关工作。”孙早说。

据介绍，西安交通大学大数据分析与服务平台每周新增约120万条数据，通过数据权限管理，第一时间将学生的画像情况及建议资助名单推送至各个学院、书院的相关工作人员；资助申请过程中，依据学生画像数据与班级评议情况对认定结果进行校准；申请工作结束后，结合民政部门相关数据查漏补缺。

大数据让学生资助工作更为轻松。以河南省为例，现有各级各类学校5.11万所，在校生2695.03万人，学生规模大，困难群体多。

“河南省全面推行国家资助系统，实施数据定期报告制度，出台《困难学生认定实施办法》，建立大数据比对平台，实现资助管理信息化。”河南省委教育工作委员会专职副书记尹洪斌在发布会上说。