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新开普“精准资助“应用助力高校获得省级荣誉!

近日,河南省教育厅发布《关于公布2023年教育数字化转型优秀案例的通知》,经单位推荐、初步遴选、会议评审、结果公示,新开普助力郑州轻工业大学打造的“精准资助应用”——数字化转型赋能学生资助高质量发展,荣获优秀案例。

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新开普基于大数据分析的精准资助应用

01 建设背景

资助数字化转型已成为学生资助高质量发展改革中的重要命题,是深化资助育人高质量体系、推进学生资助科学化水平的重要举措。但学生资助工作中仍存在资助对象认定不精准、资助资金发放不及时、发放渠道单一、基础信息管理不完善、监督管理不到位、资助信息数据运用度较弱等问题。

02 应用介绍


新开普精准资助应用利用数字资源和大数据技术分析了解学生的生活习惯和行为规则,打造集资助对象认定、隐形资助、学生行为动态分析、学生消费行为预警与引导、学生动态关怀、线上线下有机融合的学生精准资助管理系统,通过系统集成、数据挖掘,探索信息化条件下资助育人方式的创新性和学生资助业务的数字化转型。

资助人员认定

采用决策树模型、层次分析法、模糊综合评价法、灰色系统综合评价法、聚类分析等算法,有机结合决策过程中的定性、定量因素,搭建判断矩阵,参照专家知识库,构建资助对象认定模型。

隐形资助

将已认定为资助学生的日常行为作为数据比对样本,根据算法自动分析学生不同类别的行为数据,并进行等级评价,科学划分对应经济困难度等级,便于及时发现隐形贫困和临时性贫困的学生,对其提供及时帮助。

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资助学生行为动态分析

系统根据资助对象日常消费数据进行多维度可视化统计分析,对出现消费行为异常学生进行预警管理,及时发现受资助学生的高消费行为。

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建设资助监测中心

对资助信息进行可视化呈现,实时监测动态变化数据,构建起全方位资助育人体系。

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资助、育人紧密结合

通过建立情感分析模型,对资助对象情感状态进行预测,挖掘潜在心理问题,对有问题的学生进行重点关注和及时干预、疏导。

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根据学生学业表现数据,了解学生出勤状况、学分获取状况以及成绩状况,并对学生课程表现建立分析模型,预测潜在挂科概率以及潜在学分不足毕业的可能性。

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03 应用特点

精准评估:通过对学业表现、家庭经济状况、社交环境等多种数据指标的综合分析,更准确地判断受助对象的实际情况和需求,确保资助资源能够最大程度地发挥作用。

精准识别:通过对学生在校行为习惯进行多维数据分析,自动筛选和匹配疑似经济困难学生。

精准跟踪:实时监测资助学生的校园消费等数据,及时发现问题、预测风险,采取相应的措施进行调整和改进。

准确算法:系统集成聚类分析、决策树模型、匹配度分析等多个数据挖掘算法,为资助对象认定、疑似经济困难学校挖掘提供有力的技术支撑。

目前,新开普精准资助应用已在郑州轻工业大学、西华大学等高校落地应用,对资助对象认定的科学性、准确性已得到学校论证,获得客户认可,并被多家媒体报道,成为数字化转型助力学生资助工作的优秀案例。

未来,新开普也将围绕立德树人根本任务,结合学生资助业务需求,以“资助信息实时共享、资助工作高效有序、资助成果及时反馈、资助对象更加温暖”为目标,用创新科技助推精准资助,让学生们更有尊严且更公平地享受学校的这份关怀。

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