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百合竹 发表于  2017-05-19 08:54:50 3656字 ( 39/1567)

如何助困?隐形补助贫困生不失为好办法

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

60.212.250 发表于  2017-05-20 10:47:23 19字 ( 0/2)

不能在阳光下进行的事情,必将酿成苦涩。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

走在雨中11961669 发表于  2017-05-20 08:53:03 124字 ( 0/4)

答;;全国各地,各行业的一切助贫帮困方法都是好方法;真不行建设几个扶贫助困医院,专帮特困户开刀一次性的治好大病,医学院医生,护校护士应该能招到;每万人中每年【修

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

走在雨中11961669 发表于  2017-05-20 09:06:29 95字 ( 0/0)

答;;给医院报销扶贫资金报销费用,每年每万人中给一个名额,开刀报销,治不好的就算了,全开能治好的17--65岁的轻壮年男子为主,妇女也一样【胆敢造假的,贪腐的,

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

luominshen 发表于  2017-05-20 08:13:18 20字 ( 0/0)

说一千,道一万。不如义务教育,免除食宿。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

119.163.221 发表于  2017-05-20 07:05:39 119字 ( 0/0)

中介和开发商相互勾结的问题很多,有关部门一直都不作为,这里面的利益链问题也是很大,房地产市场也是一股巨大的力量在操纵,如果不把利益链掐断这场房地产的斗争还会持续

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

jimmye01 发表于  2017-05-20 00:14:49 45字 ( 0/0)

其实,有些贫困生比城市生还有钱。因为他们吃得苦,参加勤工简学,利用学习期间打工,收入不少。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

会飞的鸟儿 发表于  2017-05-19 23:25:55 13字 ( 0/0)

助学,助人,助社会。。。。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

101.46.28 发表于  2017-05-19 21:59:35 0字 ( 0/6)

服务人民,造众感之该有的光明磊磊落落,何生惧邪而隐形?

服务人民,造众感之该有的光明磊磊落落,何生惧邪而隐形?

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

死灰复燃38841651 发表于  2017-05-19 21:11:34 14字 ( 0/12)

锦上添花的多,雪里送炭的少。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

120.204.61 发表于  2017-05-19 19:55:34 12字 ( 0/9)

到大学去侦察,精确认定。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

36.62.192 发表于  2017-05-19 18:01:29 30字 ( 0/0)

答;打到卡里非常好,爽快;简单块速,不耽误学子时间,非常好。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

36.62.192 发表于  2017-05-19 17:57:35 80字 ( 0/0)

答;;怎样发钱呢,教师教授报上去,钱不能由教师教授个人发,还是由学校党委发最合情理,那不是个人发给别人的钱,是党对困难户的关爱,是组织关爱,与教授教师个人无关。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

36.62.192 发表于  2017-05-19 17:55:05 90字 ( 0/0)

答;;给困难户所在地派出所,社区,村长去信了解;;发错的必需要退回来,同时要对假困难户罚款5倍【没有惩罚谁都想要】总要有个标准和惩罚,假穷困生毕业发不诚信结业证

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

锦绣东都 发表于  2017-05-19 17:51:55 61字 ( 0/15)

隐形补助贫困生是不是等于不公开呢?规则是死的,但是操作的人是活的,如何能让补助政策落实好,不被人为因素干扰,必须持续改进。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

36.62.192 发表于  2017-05-19 18:02:05 30字 ( 0/0)

答;打到卡里非常好,爽快;简单块速,不耽误学子时间,非常好。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

~寧靜致遠~ 发表于  2017-05-19 17:51:47 62字 ( 0/6)

隐形补助不失为一个好方法,既可以使贫困学生获助,又可以保护贫困学生的隐私,但也应该启动一套监督体系,确保隐形补助的公平公正性

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

36.62.192 发表于  2017-05-19 17:42:59 56字 ( 0/2)

答;49,5元的夏维夷果三只松鼠牌的很好吃,教授们人很好,单位可以购买每人发10斤;这决不是腐败;这是感谢他们。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

36.62.192 发表于  2017-05-19 17:04:47 86字 ( 0/0)

答;;七十年代初,我们被打到山里时,那个偷偷给我们扔了一块几斤重咸肉的农村老大爷,我把他家人带出来做生意八个人都几百万以上,这说明人帮人,人是知道感恩的;好事必

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

36.62.192 发表于  2017-05-19 17:02:10 112字 ( 0/5)

答;;我国改革开放与快速发展,教育行业成绩异常大,任何人都决不能打教育高校资金的坏主意;必需要爱憎分明【高教异常异常常重要】;这不是大刀长矛时代,头脑必需要清醒

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

36.62.192 发表于  2017-05-19 16:59:22 110字 ( 0/4)

答;;老师决定占百分之50;学生评比占百分之50;民主与决策同样重要,教授们是儒家的先锋队,精神文化圣地,他们应该干不错的;;如果把钱给了富学生【修法处分】给富

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

36.62.192 发表于  2017-05-19 16:56:49 94字 ( 0/4)

答;;1;非常好;这是教育杏林春暖呀,过去我们也很穷,可从没人帮助我们,那时大家都很穷;;2;大学教授校长们良心很好,可以很放心,大学教育资金只能增加,决不能减

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

开科取士1 发表于  2017-05-19 16:50:56 28字 ( 0/2)

国情特殊,值得尝试,反正金额不太大,金额大就不一定合适了

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

靑春常在 发表于  2017-05-19 16:02:23 13字 ( 0/1)

助困必有困而助,不养懒虫。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

xxxyyy123 发表于  2017-05-19 15:30:29 221字 ( 0/0)

学生顺利完成学业才能成为国家的栋梁、成为社会经济发展的有生力量。但是,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困学生自尊心强、要

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

孙亚非 发表于  2017-05-19 15:26:17 27字 ( 0/7)

由切实的大数据“主持”贫困生隐形补助好,这是一个创造!

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

117.75.19 发表于  2017-05-19 15:01:45 42字 ( 0/10)

上级抽查不可少,尽量避免死角,抽查有问题由其主管部门处理,层层上达直至问题得到解决。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

强国社员925 发表于  2017-05-19 14:41:57 0字 ( 0/2)

比困评议不可有,助困信息公开不可无。

比困评议不可有,助困信息公开不可无。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

强国社员925 发表于  2017-05-19 13:35:45 0字 ( 0/0)

回复@强国社员925:比困的评议不可取,助困信息公开也不能少。

回复@强国社员925:比困的评议不可取,助困信息公开也不能少。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

强国社员925 发表于  2017-05-19 13:07:37 0字 ( 0/0)

比困的评议不可取,助困的信息需公开。

比困的评议不可取,助困的信息需公开。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

强国社员925 发表于  2017-05-19 13:02:15 0字 ( 0/0)

避免数据失准,隐形补助也应公开,接受同学们或社会的监督。

避免数据失准,隐形补助也应公开,接受同学们或社会的监督。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

王国栋1 发表于  2017-05-19 12:33:28 0字 ( 0/0)

“个别访谈”、“辅导员评价”类似环节,极易发生腐败和不正当交易!警惕

“个别访谈”、“辅导员评价”类似环节,极易发生腐败和不正当交易!警惕

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

123.112.179 发表于  2017-05-19 12:21:58 49字 ( 0/7)

如果是财政拨款或者慈善捐款(非指名道姓资助某人),还是公开透明操作!这样暗箱操作是迟早发生腐败的!

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

强国社员925 发表于  2017-05-19 11:25:47 0字 ( 0/0)

隐形补助,数据真实准确是前提。

隐形补助,数据真实准确是前提。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

老人的呼唤 发表于  2017-05-19 11:02:18 45字 ( 0/17)

隐性补助确实是个好办法,值得推广。滴水之恩当涌泉相报。感恩就要学好本领报效祖国,回报母校。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

实话实说ab 发表于  2017-05-19 11:40:04 13字 ( 0/4)

理应如此!值得推广!!

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

grammer123 发表于  2017-05-19 10:53:01 70字 ( 0/13)

助学金和贷款才是根本解决方案,要树立正确的价值观,人生观,必须让学生认识到贫困是可耻的,天下没有免费的午餐,要靠自己的能力去赢得到自己想要的

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

180.142.38 发表于  2017-05-19 10:18:27 20字 ( 0/7)

培养感恩,精准扶助,公开项目。

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

唐山琳 发表于  2017-05-19 09:54:29 23字 ( 0/30)

隐形补助贫困生600元是真扶贫,数目小信义重!

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

实话实说ab 发表于  2017-05-19 10:11:11 7字 ( 0/9)

言之有理!

       近日,成都的电子科技大学有82名学生发现,自己的卡里悄悄多了600元。原来这是学校向贫困生定向发放的“隐形”补助。不过这个补助既不是学生自己申请,也不是班级评议的,而是用大数据智慧助困系统统计分析结果得来的。截至目前,电子科大已有300名学生获得了贫困补助,总额达11万元。

  从报道可知,该校通过智慧助困系统采集到了涵盖学生家庭经济及成员信息、学生本人及受资助信息等4大类、40余个小类的上千万条数据,并通过学生在校内的消费数据如食堂饭卡、超市消费、健身馆购物、乘坐校际班车、水卡等,分析学生的消费水平,同时结合学生的勤工助学、获奖学金情况、社交特征、行为轨迹、借阅兴趣、历史特征等多个维度进行综合分析挖掘。加上线下个别访谈、辅导员评价共同得出了家庭经济特别困难学生名单,为其发放隐形补助。

  帮助贫困生顺利完成学业是国家和社会的责任。但在大数据技术相当成熟的今天,应果断摈弃让贫困生当众比穷,自揭伤疤的传统评定模式,进而利用大数据做到精准识别。在妥善保护贫困生隐私和尊严的同时让其免受“示众”,少承担不必要的精神压力。

  部分家庭出现贫困是不能否认的客观事实,由于受不良社会风气和错误理念的影响,一些人会对贫困群体产生歧视和排斥。贫困群体也会有自卑心理,不愿透露相关信息,甚至一些贫困生因为害怕“丢脸”而宁愿忍饥挨饿也不愿申请资助。因此,有必要将此类信息作为不可忽视的个人隐私加以尊重和保护,尽量不强求贫困生公开比穷。

  将自揭伤疤或者公开捐助作为资助贫困生的环节本就欠缺科学性及合理性。一是如前所述,部分贫困生因心理脆弱敏感,碍于面子不愿申请资助。二是不排除家境富裕者贪占便宜,用惟妙惟肖的哭穷表演竞争到资助名额。那么,所谓的贫困生评选就无可避免地陷入了公平困境,真正贫困者未必得到资助,或者物质上得到了资助却在精神上受到了伤害。假贫困生则因缺乏信息共享、大数据分析等有效的事后监督而不易露馅,扶贫助困政策的公信力被消解。

  据报道,早在2007年,就有高校以大数据方式识别贫困生并隐形资助。但当时这些高校的数据采集并不全面,多是仅以饭卡的消费情况为依据。这就难以确保准确率,如一些富裕学生本就喜欢下馆子,很少在学校食堂就餐,以致出现相差甚远的识别结果。因而,以大数据分析来评定贫困学生并隐形资助,必须确保数据来源尽量广泛和准确,否则就有可能差之毫厘谬以千里,让助困政策大打折扣。

  物质和精神上的双重呵护才是真正的善待贫困群体。今年1月,教育部通知强调,不能让学生当众诉苦、互相比困;可采用隐性方式,避免大张旗鼓地发放资助物品。靠大数据智慧系统的精准识别和隐形资助不失为好办法,其他学校有必要加以借鉴。

  没了当众诉苦,来自身边的监督相对较弱,不排除有人刻意造假,伪装贫困骗取资助。因此,一旦发现欺骗造假者,就应严肃惩戒,如公开相关信息,列入征信黑名单,并可限制其取得学历。这样才能让补助资金的好钢用到刀刃上,让教育公平落到实处。(北京青年报 史奉楚)

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