高校“隐形资助”贫困生彰显大数据思维

近日，中国科技大学一项“生活援助计划”感动了不少网友。该校通过监测每个学生的一卡通在食堂的消费情况，进行精准资助，“如果每个月的消费低于200元，就会自动给你打生活费。”这套资助方式，由中科大于2004年在全国高校中首创，已经“隐形资助”贫困生4万人次，累计资助金额达600万元。近年来，全国已有多所高校到中科大“取经”。(7月13日《现代快报》)

没有提交受助申请，没有现场演讲“比惨”，也没有班级评议……原来资助贫困生也可以如此低调、暖心。“大数据”是近两年才火起来的一个词，但早在13年前，中科大就开始用大数据开展“精准扶贫”了，其成果更是有目共睹——这种暖心之举已在全国推广。

长期以来，高校资助贫困生的方式饱受诟病。为了公平，一些高校制定了苛刻的程序，申请、审核、公示等环节必不可少，“贫困证明”也是硬杠杠，有的还搞出登台演讲“哭穷比惨”的闹剧，让受助者的尊严无处安放。越贫困越敏感，不少贫困生选择放弃。但若程序不透明，又难免暗箱操作，资助金可能沦为班干部的“唐僧肉”。

如何在公平和尊严之间找到平衡点，既能呵护受助者的自尊心，又能实现精准资助?在这个问题上，没有一种方式是完美无缺的，但总有一种相对最优。在大数据支撑下，“偷偷”给贫困生打钱即是最优选择。大数据具有无可争辩的说服力，通过分析每月的就餐次数和消费金额，基本可以得出这个学生的生活水平。

当然，“隐形资助”在理论上也有漏洞。比如，某些学生故意不去食堂刷卡改去外面餐馆吃饭，有些女生因节食瘦身消费较低，少数当地学生经常回家用餐等，难免产生“不实数据”。这考验着高校的管理能力和智慧。中科大的做法是建立贫困生动态数据库、完善数据统计分析方法、加大筛查和审核力度，将误差最小化。大数据不是“死数据”，管理必须跟上。陈广江