精准资助

摘要： 5G能对智慧校园建设起到支撑作用,基于5G的智慧校园中使用大数据技术给高校资助工作带来了新思路与新机遇.充分利用大数据在数据的挖掘、分析、应用的功能,在"扶持谁""怎么扶""如何退"等方面发挥大数据的优势,实现精准资助与长效育人.

摘要： 新形势下,国家越来越重视对家庭经济困难学生的资助问题,并加大了资助政策的支持力度。从学前教育到大学各阶段,从入园补助到餐费等一系列的资助政策,解决和改善了家庭经济困难学生的教育问题和生活状况,促使学生更为积极地投入学习之中,成长为栋梁之材。现对初中学生资助工作中存在的问题进行了深入分析,并提出了实施策略。

摘要： 资助精准化研究是高校近年来探讨的重点课题。依托教育部等国家部委关于“精准资助”的指导性政策,对高校精准资助工作展开调研,结合高校实际剖析资助工作的现状,构建高校学生精准资助工作机制,从树立发展型资助理念入手,建立家庭经济困难学生精准认定机制、协同保障机制、资助育人机制,确保高校资助工作精准化。

摘要： 随着国家脱贫攻坚工作落下帷幕,高校资助工作也取得了良好的成果。但在具体实施过程中也存在着认定不精准、扶贫不跟进、育人不明显、反哺不成功等问题,影响了高校资助工作的健康发展。新形势下高校应借助大数据以信息化推动资助精准化;重塑专业化资助育人团队;营造浸润式资助育人氛围;形成循环式资助育人机制。构建物质帮助、道德浸润、能力拓展、精神激励有效融合的资助育人长效机制。

摘要： 以山东华宇工学院为例,对应用型高校家庭经济困难学生精准资助路径进行研究。根据精准资助现状及存在的问题,构建了全方位、全过程的精准资助模式,组织多种形式的精准资助育人实践活动,搭建育人平台,全面提高应用型高校精准资助育人水平。高校作为学生资助的基础阵地,需要重视对家庭经济困难学生的帮扶,并不断创新资助理念和模式,根据不同学生的类型、需求、能力的差异实施精准资助和帮扶。

摘要： 2020年,各级教育、财政等部门和各级各类学校,大力推进精准资助,完善管理规范[1]。精准资助存在的挑战学生资助工作是一项复杂、系统、长期的工作,在精准化过程中存在诸多挑战,具体如下:1.信息来源单一,准确度不足。资助信息主要来源于学生提交的申报材料,可能存在有的困难学生由于心理因素不提交申报,以及还有学生在求学期间家庭突发重大事故没有及时申报的情况。这样一来,收集的信息可能存在缺失或与客观事实存在失真,对资助对象的识别提出了更高的要求[2]。

摘要： 精准扶贫的资助工作是教育方面的延伸,也是教育扶贫工作中的重点环节。高校大学生资助管理工作中非常重要的工作内容之一,就是能够帮助家庭困难的大学生顺利毕业并参加工作。这是我国教育政策优势及社会主义制度完整的体现。以我国各大高校开展精准扶贫资助工作的概况为主要切入点,探寻现阶段各大高校精准扶贫工作过程中所面临的一系列挑战,提出相对应的解决措施,推动我国大学生的综合发展,为我国脱贫攻坚战略的有效实施奠定良好的基础。

摘要： 教育供给侧改革,能有效优化教育资源配置,为受助大学生提供更多和更好地教育选择。因此通过教育供给侧改革,可实现大学生精准资助为价值目标,实现资助资源效能最优化,满足受助大学生个性化需求,促进受助大学生全面发展。在此过程中,秉承育人观构建大学生精准资助体系,建成政、校、企联动的大学生精准资助体系,通过数字科技赋能,实现经济扶助与“智志”帮扶是必然举措。

摘要： 精准资助是提升资助绩效水平的内在要求,其工作起点是家庭经济困难学生的认定。家庭经济困难学生认定工作存在表征信息不对称和失真、家庭致贫因素复杂且具有波动性、认定标准单一和方法有限等问题。循环实施“望、闻、问、切”四阶段认定工作和建设“三位一体”保障机制,有利于精准开展家庭经济困难学生认定工作。

摘要： 目前高等学校的资助育人工作成效显著,但不足之处也十分明显,经济资助形式多样,缺乏关注学生能力上的提高。新时代背景下,如何做好资助育人工作,不断提高资助育人水平,努力回答好资助和育人的深刻关系,是当前值得深思的问题。

摘要： 高校精准资助贫困生的依据在于党和国家的精准扶贫策略.当前,我国高校学生资助政策体系是包括“奖、贷、助、补、减”等多种方式的混合资助体系,然而经过几年的运行,该体系也暴露出一些问题.因此,当代高校贫困生的精准资助要做到:精准识别、精准帮扶、精准到位的全过程管理.

摘要： 随着国家学生资助体系的日趋完善,高校更加关注家庭经济困难学生健康成长和发展需要.以“自我效能感、乐观、希望、韧性”为主要内容的心理资本成为探索高校精准资助育人工作新的视角.通过调查,对高校家庭经济困难学生心理资本开发提出了体验成功、积极教育、目标管理和社会支持等四个方面的培育策略,从注重核心价值追求、构筑多元资助模式、建立动态管理系统、搭建立体工作平台、优化管理者工作队伍等五个方面对高校精准资助育人策略进行了探讨.

摘要： 罐体精准定位组装方法及精准定位装置及精准定位方法，其中罐体精准定位组装方法，是先设置一个标准圆环，将标准圆环分别套入外罐体和内罐体外部空间位置，再调整移动标准圆环的位置，使得标准圆环的中心轴线和外罐体的中心轴线重合以及标准圆环的中心轴线和内罐体的中心轴线重合，重合后停止标准圆环的调整移动，在外罐体和内罐体上分别进行位置标记，利用标记的位置对外罐体和内罐体进行组装，使得组装后外罐体和内罐体的中心轴线相互重合。该方法具有操作简单方便、标记精准规范的特点，配合罐体精准定位装置及精准定位方法，减少工作强度提高作业安全性的同时大大提高作业精准度。

摘要： 本发明属于工程测量测绘技术领域域，尤其是一种精准耐用型精准耐用型工程测绘用手持式测量装置及其测绘方法，现提出以下方案，包括防护框和安装块，所述防护框的两侧外壁均开有两个滑动口，且两个滑动口的一侧外壁均固定连接有两个一号伸缩气缸，且位于一侧等两个一号伸缩气缸的一侧外壁固定连接有同一个滑动块。本发明通过设置有吸尘罩、吸尘孔、吸尘泵、伸缩软管和集尘箱，在对测量仪收进防护框内时，调节二号伸缩杆使吸尘罩移至测量仪的观察口处，而后打开吸尘泵通过伸缩软管上的吸尘罩上的吸尘孔对观察口周边的灰尘进行吸附，而后统一排放至集尘箱内，可以对搁置的测量仪观察口处的灰尘进行有效隔离，防止灰尘对测量仪造成腐蚀，影响该装置的使用年限。

摘要： 本发明提出了一种高校学生精准资助管理系统，包括以下步骤：S1，登录精准资助管理系统；S2，登录精准资助管理系统成功后，上传待上传数据；S3，通过短信的方式告知结果。本发明能够实现根据上传的数据对学生进行精准的资助。

摘要： 本发明公开了一种大数据下基于学生画像的精准资助系统，旨在提供一种大数据下基于学生画像的精准资助系统，其技术方案要点是，包括数据收集和准备模块、与数据收集和准备模块电连接的自然语言处理模块、与自然语言处理模块电连接的学生信息知识图谱数据库模块、与学生信息知识图谱数据库模块电连接的学生画像分析模块及与学生画像分析模块电连接的用户交互UI模块；数据收集和准备模块包括学生信息管理系统单元、后勤管理部门单元、校园网论坛单元、校医院&心理健康办公室单元、数据清洗和整理单元。

摘要： 本发明公开了一种基于林业院校一卡通消费数据的精准资助方法，包括如下步骤：S1、建立数据库：对于一卡通用户信息进行存储并进行备份；S2、制卡与发行：将用户信息存储到一卡通中，并进行数据监督；S3、使用与记录：对于一卡通的消费记录进行记录，同时对于数据进行分类；S4、周期性调查：在一段时间内，进行抽查，将数据进行比对；S5、研讨表决：对于数据结果进行探讨，并进行表决，本发明结构科学合理，使用安全方便，保证物价的水平，建立了大数据系统，保证了数据稳定的同时，也可以便于正常的数据保存，便于后期研讨中对于学生的消费次数进行统一，而对于非院校消费进行了排除，便于了正常的数据对比，提高了精准资助。

摘要： 本发明公开了一种精准资助认定方法，包括：采集学生的校园行为信息；对所述校园行为信息进行特征提取以获得行为评价指标；将所述行为评价指标输入预先构建的基模型进行训练以获得初级基模型，将训练后的初级基模型串行组合得到精准资助认定模型；将待预测学生的校园行为信息进行特征提取以获得待预测学生的行为评价指标；将所述待预测学生的行为评价指标输入所述精准资助认定模型，获得资助认定结果。本发明还公开了一种精准资助认定系统、计算机设备以及存储介质。采用本发明，可发现需要关爱的学生，即符合贫困生统计特征但又没接受资助的学生，可发现异常贫困生，即接受资助，但行为特征与贫困生有明显差异的学生。

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。

摘要： 本发明公开了一种基于校园大数据环境下的精准资助多级认定方法，包括：S1，采集学生的校园行为信息，所述校园行为信息包括消费信息、基本信息及所属地区的GDP信息；S2，对所述校园信息进行清洗处理及关联处理，构建学生信息库；S3，从学生信息库中提取目标行为信息，并根据目标行为信息计算行为评价指标，再根据行为评价指标构建初始消费分析模型；S4，根据所述初始消费分析模型及待认定行为信息，构建精准资助多级认定模型。本发明还公开了一种基于校园大数据环境下的精准资助多级认定系统。采用本发明，可有效改善传统的主观贫困认定方式的局限性和偏差性，提高识别贫困生的准确性和资助水平。