贫困生问题

摘要： 习近平总书记在十八洞村考察扶贫开发时,首次提出“精准扶贫”理念,为脱贫攻坚提供了一把“金钥匙”。然而,农村贫困学生大多是学困生,其形成原因多种多样,仅对农村贫困生经济资助并不能彻底解决农村贫困生问题,学校教育者要了解贫困学生的现状,针对现状采取切实有效的措施,做到一把钥匙开一把锁,才能真正落实精准帮扶,现以笔者所在的海安市雅周中学为例。

摘要： 随着高职院校贫困生人数的不断增加,贫困生的各种问题也日益凸显.从贫困生各种问题的矛盾性分析入手,解析深层次原因,并努力探索贫困生教育、管理和服务的有效途径.

摘要： 古有“寒门子弟一朝中举，便能福照满门”之说。时及当下，读书依旧是贫困之家改变命运的重要途径，然而大学四年的学费及生活开支却往往让优秀的贫困学子对大学望而却步。随着国家对教育工作的大力投入以及高校对贫困生问题的关注，越来越多的贫困生走进了梦寐以求的知识象牙塔。但随着贫困生人数的逐年增加，仅凭学校一方之力似乎难以解决这一问题，有效拓展社会资助渠道，营造全社会关注大学生成长的氛围，构筑全社会资助育人体系变得更具有积极的时代意义。

摘要： 民办高校贫困生因为家庭经济困难，需要做兼职来满足生活需求，因此学习时间不能保证，成绩不理想。又因为自身的综合素质不高，只能做低端的兼职，专业技能不能得到很好地锻炼。恶性循环，有些同学陷入自卑，与班集体隔离。因此，我们需要对他们进行有针对性地培训，提高各方面技能；规范勤工助学管理，保证他们的学习时间；对他们进行持续关爱，是他们能够融入集体。

摘要： 高职贫困生问题已逐渐凸显为一个社会关注的问题. 对核心概念界定进行学术梳理, 就国内外高职贫困生问题的主要研究领域、 成果进行述评, 指出解决高职贫困生问题应该学习和借鉴的国外成功经验以及今后探究方向.

摘要： 由于高校扩招以及我国各地区经济发展不平衡，基础教育存在很大的差异，导致大学生中家境贫困，学习困难的学生占有一定的比例。通过调查，我们学院贫困生的比例达到28％，因此做好这些学生的思想教育及生活学习上的帮助关系到学校的稳定发展。解决贫困生问题的关键是要创新工作思路，更新工作模式，着力提高他们在思想上的自我战胜困难的能力。

摘要： 本文查阅了大量贫困生方面的专著、期刊、学位论文和其他文献资料的基础上，对贫困生的定义、贫困生的现状、贫困生的特点、贫困生产生的原因、贫困生的认定标准、对贫困生的解决措施等几个方面进行了综述和探讨。

摘要： 随着我国高等教育改革发展深入推进,特別是实行并轨招生、学费制度改革以来,越来越多的学生迈进了大学校门,但是贫困生问题也日益显现,并成为社会普遍关注的热点.学界对贫困生问题的研究涉及贫困生的界定、心理健康状况、资助机制等方面,本文旨在通过总结和梳理现有研究成果,提出个人观点,并为制定更科学合理的贫困生救助机制奠定基础.

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。