高等教育领域，如何更精准地识别并帮扶经济困难学生一直是重要课题；传统资助方式通常要求学生主动提交证明材料，信息反馈不够及时，也可能让部分学生因顾虑自尊而放弃申请。厦门大学近期推出创新资助方案，为破解此难题提供了新的思路。该校学生资助管理中心联合信息网络部门，分析2024年秋季学期9至12月的校园卡消费数据，建立动态监测模型。技术人员主要关注两类指标：一是月均就餐次数超过60次的学生群体，二是单次消费金额持续低于食堂平均水平80%的特殊情况。通过数据交叉比对，并由辅导员进行人工复核，最终确定符合补助条件的学生名单。 这种“数据识别+人工核验”机制优势明显。校方介绍，首批受益学生中有92%此前从未主动申请过补助。农学专业研究生张某的案例具有代表性：他日均餐费不足15元，但就餐记录稳定、出勤正常，系统触发预警后经核实获得800元补助。“凌晨收到银行到账短信时还以为弄错了，”张某说，“这种不伤自尊的帮助更容易让人接受。” 教育专家认为，该举措带来三上突破：一是基于消费行为构建相对客观的评估体系，减少主观判断偏差；二是采用与身份标签弱关联的“静默发放”方式，降低受助学生心理压力；三是动态监测与调整提升了帮扶的及时性。数据显示，试点期间补助识别准确率达到98.7%，高于传统方式的82%。 同时，这套系统配套了纠错机制。学生可通过专门通道说明消费数据异常原因，例如减肥、校外实习等导致的低消费记录，避免被误判。校学生处负责人表示：“技术手段要服务于育人，我们既要把保障做细，也要把关怀做实。” 展望未来，教育部对应的负责人表示将总结并推广此类经验。随着智慧校园建设推进，“无感资助”有望成为高校帮困工作的一个新方向。多所“双一流”高校已启动类似系统研发，预计到2025年将有更多精准、可持续的资助模式落地。
学生资助工作是高校落实立德树人任务的重要组成部分，也是推动教育公平、体现人文关怀的具体举措。厦门大学以创新资助模式，把数据转化为更及时的支持，把被动申报转为主动发现与帮扶，不仅缓解了学生的现实困难，也更好地保护了学生的尊严与信心。此探索为高校完善资助体系提供了参考，也提示我们，在信息技术不断发展的背景下，高校应更充分地用好大数据等手段，让关怀更贴近学生、更精准、更有效。