大学贫困生

摘要： 为了在大数据基础上建立大学贫困生精准资助体系,本文将展开相关研究,主要论述高校大学贫困生资助重要性与要点,后指出现状问题,最终介绍精准资助的要点,并提出精准资助体系建设策略,充分发挥大数据优势,能够实现精准资助,帮助高校对资助情况进行管理.

摘要： 精准扶贫背景下,高校如何对大学贫困生进行思想政治教育,才能让贫困生在经济精神心灵上彻底脱贫,本课题以对贫困生的爱国主义教育为切入点,来探索对大学贫困生的思想政治教育问题.爱国精神是中华民族的优秀的传统美德之一,镌刻与我国光辉的历史当中.以爱国主义教育为切入点对大学贫困生进行思想政治教育具有积极的促进作用.

摘要： 自20世纪70年代恢复高考以来,大学生数量持续攀升。大学生每年的学费和生活费等基本支出是一笔不小的开支,普通家庭供养一个大学生有极大的负担,更何况经济条件较差的贫困家庭,而国家提供的大学生助学贷款大大缓解了家庭供养学生的负担。介绍了助学贷款的概念和国家推行助学贷款的意义,分析了我国大学生助学贷款发展的现存问题,提出了解决对策,希望能为我国大学生助学贷款的发展提供建议。

摘要： 经济新常态下,经济降速、产业转型与升级、劳动力结构调整、科技进步、“双创”热潮为贫困生就业带来了新的机遇与挑战相对非贫困生就业,贫困生就业存在经济社会资本匮乏、就业心理障碍、综合素质不高的劣势;同时,贫困生就业也具有学业好、吃苦耐劳、社会实践多、心态务实等优势.在新常态时期,高校、政府、企业应采用多种手段加大对贫困生就业的帮扶力度,贫困生也应不断自我完善,制定扬长避短的就学和就业策略.

摘要： 近年来,我国大学生资助政策日趋完善,形成竞争与普惠并存的多元混合型资助模式,资助的经费规模、资助力度、受益人群均呈扩大、增长态势,有效地促进了高等教育规模扩张、高等教育机会公平以及人力资源强国建设.同时,也存在资助是否充足、高效、可持续及育人性问题,为此,需要在经费筹措上加大社会资金投入力度,通过优化资助结构提高资助效益,健全贫困生认定机制实现精准帮扶,健全防范机制使资助政策具有可持续性,强化考核评估增进育人价值.

摘要： 大学贫困生是大学生中一个重要而特殊的亚群体,是实现中国梦有生力量的重要组成部分.中国梦的实现要以个人梦的实现为表征,要人人出彩,最终要归结到个人能力和素质的构建上.从强化理想信念教育,培养思想道德能力、培育良好的实践能力和创新能力、提升专业能力和职业能力、增强和提升心理适应能力等四个方面来培育和加强贫困生的能力素质是帮助其实现人生出彩的中国梦的根本和保证.

摘要： 近年来,我国对教育事业的发展是越来越重视,同时国家对扶贫工作也是加大了力度,因此,国家也是采取了一系列的措施落实高校教育精准资助工作.在新时期环境下,大数据时代特点显著,这为高校教育精准扶贫也提供了良好的条件,下面,本文就针对大学贫困生精准资助中存在的问题进行分析,进而提出一定的基于大数据环境的大学贫困生精准资助方式,希望为高校教育精准资助工作带来帮助.

摘要： 高等院校是培养先进优秀人才的重要摇篮,资助育人工作是高校学生工作过程中的重要内容,需要积极开展思政教育工作,帮助大学贫困生树立起正确的人生观、价值观和世界观,全面推进大学贫困生的全面发展.大学贫困生资助工作需要和育人工作保持良好的融合度,通过全面推进思政教育活动的顺利开展,将能够起到积极的效果,全面提升大学贫困生的政治觉悟和思想认识.本文主要是从大学贫困生资助思政教育工作中的不足入手,提出了一些大学贫困生资助和育人融合的思政教育策略,为全面提升思政教育工作水平提供重要的前提和借鉴.

摘要： 近日,习水党建工作暨"党建带关建"现场推进会在桃林镇召开,会议安排部署习水县近期党建、"党建带关建"暨"五好"关工委创建工作。遵义市关工委副主任李显国,习水县委常委、组织部部长、县关工委第一主任袁仁端,县关工委主任侯亚军参加会议。近年来,习水县"党建带关建"成效显著,关工委工作再创新高。

摘要： 近年来，国家越来越支持大学贫困生资助工作，但该工作却面临资助数量与资助育人目的不符的情况，难以达到良好的育人效果。文章主要分析了大学贫困生资助育人现状，并提出了基于积极心理学的大学贫困生资助育人对策，确保该项工作真正发挥效用。

摘要： 本发明公开了一种基于SVM的贫困生辅助认定方法，包括以下步骤：采集学生数据，并对学生数据进行预处理；对预处理学生数据提取特征，通过随机森林对特征重要性进行排名；在满足Mercer条件下，构造混合核函数，并植入SVM中；使用遗传算法对混合核函数参数进行寻优，得到最优混合核函数参数；将最优混合核函数参数代入SVM，并对学生数据进行训练，得到分类器模型；将需要认定的学生数据输入分类器模型，输出分类结果；本发明采用遗传算法对基于SVM混合核函数参数进行寻优，用适应度作为评价依据，通过随机重组重要基因，让群体中的个体不断进化，获取最优解，减少全局搜索时间，提高了分类器的推广泛化能力，并降低成本。

摘要： 本发明涉及基于在校行为数据多维分析的贫困生资助推荐方法，与现有技术相比解决了难以实现待资助贫困生精准推荐的缺陷。本发明包括以下步骤：历史行为数据的获取；历史行为数据的特征提取；推荐模型的训练；待分析行为数据的获取；待分析行为数据的特征提取；推荐结果的获得。本发明基于学生产生的在校数据，通过提取多个维度的特征，利用这些特征建立分类模型，借助分类模型准确判断学生的贫困情况并作出决策。

摘要： 本发明一种基于校园消费卡流水数据的高校贫困生识别方法，属于高校贫困生识别方法领域。包括如下步骤：步骤一、获取学生校园消费卡流水数据，建立SQL Server数据库；步骤二、利用核主成分分析方法选取多个分类特征；步骤三、基于步骤二选取的分类特征，建立RandomForest分类器，并利用训练数据进行训练；步骤四、基于步骤三获得的RandomForest分类器，建立用于高校贫困生识别的预测模型。本发明用于高校贫困生识别，利用核主成分分析方法实现了关键特征提取，并建立了基于RandomForest的分类预测模型，提高了高校贫困生识别的精准度。

摘要： 本发明属于高校学生贫困生资助领域，具体涉及一种基于多维度评价的高校贫困生认证方法及其系统，该方法包括：获取待认定学生的信息；将获取的信息输入到学生贫困生认证预测模型中，得到贫困认证结果；根据贫困认证结果对待认证的学生进行分类，完成贫困生认定；本发明对待认定的人员的信息采集更全面，不仅对申请者的个人消费情况、学习态度情况、日常行为情况、勤工俭学情况、助学贷款申请情况进行采集，还对申请者的家庭基本情况进行采集，使贫困资助系统更加数据更加精确，贫困评估更加全面。

摘要： 本发明属于高校学生贫困生资助领域，具体涉及一种基于用户消费数据的高校贫困生识别方法，该方法包括：获取学生用户的消费信息；对消费信息进行预处理，将预处理后的消费信息输入到SVM分类模型中进行分类，得到分类结果；对分类结果进行聚类分析，得到每个分类结果的评级；将该学生用户的所有分类评级结果进行融合，得到贫困程度综合评级；根据最终的贫困程度综合评级结果判断该学生用户是否为贫困生；本发明通过校园卡储蓄、消费以及餐饮消费占比三种数据信息对学生用户进行贫困生认定，使得认定结果更精确；本发明采用改进的SVM分类模型对输入数据进行分类处理，使得分类的结果更准确。

摘要： 一种基于多分类BP‑Adaboost的贫困生认定方法，包括以下步骤：（1）获取往年贫困生的多维历史数据，（2）对采集到的往年贫困生历史数据进行预处理，构造学生特征矩阵S；（3）将往年贫困生的多维历史数据按照贫困程度分为三个类别，标注学生贫困类别标签，构造训练数据集；（4）设计BP‑Adaboost分类模型，使用提取的往年各贫困程度的贫困生特征矩阵构造的数据集训练BP‑Adaboost分类模型；（5）训练模型用于贫困生辅助认定。本发明利用在校学生产生的学生行为数据，设计了一个基于BP‑Adaboost的多分类模型，本模型可以快速、准确的将学生分为三种贫困类别，以此判断学生的贫困情况辅助高校贫困生管理工作人员进行决策。

摘要： 本申请公开了一种基于区块链的贫困生问题解决方法、设备及介质，方法包括：接收贫困生申请信息；将所述贫困生申请信息发送至审核机构进行背书，并接收所述审核机构的反馈，以确定贫困生；将所述贫困生对应的所述贫困生申请信息在所述区块链中进行标识。本发明实施例通过区块链的分布式存储技术弥补了提高了数据存储的公信力和可靠性，可以实现对贫困生信息的追溯，同时通过区块链技术透明的特性，向外开放举报接口，通过师生监督的方式，降低假贫困生骗取补助的概率。

摘要： 本发明公开了基于长短期记忆神经网络LSTM的高校贫困生精准资助模型，基于LSTM神经网络构建了高校贫困生精准资助模型，通过数据实验分析了LSTM神经网络隐层神经单元数、训练优化算法与贫困生资助等级识别率之间的关系，并据此对基于LSTM的高校贫困生精准资助模型进行结构与参数优化。该精准资助模型能够根据高校贫困生消费数据识别国家助学金资助等级，为高校贫困生资助的精准识别和分类提供智能量化工具，能够减少人为干扰因素，对于高校学生资助助学工作具有创新性意义。

摘要： 本发明公开了一种基于大数据的贫困生精准资助系统，属于互联网技术领域，包括业务系统接口层、数据转换层、中心数据库层、数据分析层、应用层以及终端展现层；业务系统接口层用于提供校方系统的接口；数据转换层用于通过业务系统接口层获取校方系统的数据，并利用ETL数据转换平台对获取的校方系统的数据进行数据清洗转换得到业务数据，以及将业务数据发送到中心数据库层；数据分析层用于根据中心数据库层提供的业务数据进行规则分析，得到数据分析结果，并提供可视化界面形式展示；应用层用于为终端展现层提供数据分析结果数据下载通道和业务对接入口；终端展现层用于根据用户的请求，下载和展示相应的所述数据分析结果。

摘要： 本发明公开了一种基于大数据的贫困生精准资助系统，包括移动终端、web服务器、数据表生成单元、预筛选模块、用户数据跟踪采集单元；用户数据跟踪采集单元包括勤工助学模块、家庭收入采集模块、家庭支出采集模块、成员信息模块、电子产品信息采集模块、电子账单模块、地理位置模块、贷款记录模块、一卡通消费记录模块；勤工助学模块用以记录申请者的打工、工资收入情况；家庭收入采集模块用以录入申请者的家庭月总收入信息；家庭支出采集模块用以记录申请者的家庭月总支出信息；成员信息用以记录家庭成员的多方面信息。本发明的一种基于大数据的贫困生精准资助系统，能够进行大数据采集验证，更加精准全面，带来更好的使用前景。