贫困生资助

摘要： 结合我国目前高校发展情况来看,为了提升教育公平性,高校招生比例逐年提升,更多的学生拥有到高校就读学习的机会。而高校中的生源比例,有大量学生来自于贫困家庭,如何做好高校贫困生资助工作,并且对贫困生做出良好的思想教育达到资助工作的育人效果,就成为了高校管理工作者需要关注的主要问题。要做好高校贫困生思想政治工作除了要了解贫困生的生活现状,给予物质资助以外,还需要根据高校贫困生的思想状态给予帮助,促使学生可以解决精神贫困问题,让学生拥有更为健康的心理态度去面对社会和个人的实际生活,这样才能够促使高校贫困生顺利完成学业,成为一名高质量综合性技能人才。

摘要： 在高校档案管理中,建立农村经济困难大学生档案有助于准确地认定资助对象、精准地确定资助方案、实现有效的外部监管。目前,高校在农村贫困生档案管理中还存在着信息不真实、更新不及时、档案功能单一、信息化水平低等亟待解决的问题。本文就加大资料审查力度、实施动态化管理、坚持育人为本和推进信息化建设提出解决问题的有效途径。

摘要： 在高校档案管理中,建立农村经济困难大学生档案有助于准确地认定资助对象、精准地确定资助方案、实现有效的外部监管.目前,高校在农村贫困生档案管理中还存在着信息不真实、更新不及时、档案功能单一、信息化水平低等亟待解决的问题.本文就加大资料审查力度、实施动态化管理、坚持育人为本和推进信息化建设提出解决问题的有效途径.

摘要： 新时代背景下,我国经济呈现出高质量发展趋势,国家综合实力进一步提升,国家领导人秉持教育兴国的思想理念,不断加大对教育的投入力度,针对高校贫困生资助工作,提出精准资助的新政策。资助精准化的关键在于"准",面对当前贫困生资助存在的问题,高校应着力引进大数据技术手段,运用新理念、新技术、新方法开展贫困生资助工作,实现精准化资助目标。

摘要： 精准扶贫政策引导下,高职院校大学生贫困生资助工作的模式、体系也在不断摸索中逐渐完善,但是仍存在一些问题.本文就高职院校农村大学生资助工作中遇到的问题进行分析,并提出了一些意见建议,希望能为高职院校农村贫困大学生接受更好的高等教育提供一定帮助.

摘要： 目前我国高等教育飞速发展,高校扩招是大势所趋,随着高校学生规模的扩大,高校贫困生数量也相应地增加.国家针对高校贫困生的认定与资助工作颁布了相关政策与文件,以期达到对贫困生扶贫扶志的效果.以高校班级贫困生资助考核小组(以下简称"小组")为研究对象,通过分析小组建设存在的重视程度不够、小组成员分工不明确、小组成员业务能力缺失、"重贫轻志"帮扶等问题,探讨出优化小组成员的选拔,明确小组成员的岗位职责,加强小组成员的业务培训,重视心理帮扶等建设途径,来加强高校班级贫困生资助考核小组建设,做到精准资助,保障高校贫困生的身心健康.

摘要： 国家资助贫困学生给予经济支持,使他们能够全身心投入学习,保证他们在校期间顺利完成学业.国家自开展贫困学生资助管理工作后,帮助了许多有真正需要的学生.但也体现了一些问题,比如审核机制不全面、助学金应用分配不合理、贫困生过于依赖资助金等问题.为了解决问题,要分析高职院校贫困生资助管理的实际情况,明确具体状态找出问题,促进新形势背景下高职院校贫困生资助管理工作的有力进行.

摘要： 全面建成小康社会一直以来是我国孜孜不倦追求的目标,通过三十几年的扶贫耕耘,现如今已有大量的山区摘去了“贫困”的帽子。虽然许多山区已经脱贫,但在学校中仍旧存在少量的贫困生,这些贫困生仍旧可能因为家庭经济困难而失去平等学习的机会。如何对这部分贫困生进行到位资助是现如今相关人员及单位需要关注的问题。本文从贫困生认定、资助主体、资助方式、心理资助入手,对已脱贫山区贫困生资助问题展开探讨并提出相应对策,旨在促进教育公平,鼓励贫困生成长成才,使贫困生可与其他学生接受同样的教育,实现全面发展。

摘要： 贫困生资助工作的有序开展,可以在保障大学生基本生活的同时,为其塑造良好的学习空间,进而使高等教育的教育价值得以落实.这就需要在开展具体工作时,能够通过感恩与诚信教育价值内涵的挖掘,帮助贫困生树立正确的价值理念与感恩意识,并能够使学生在提升思想道德水平、规范行为意识、积极回馈社会的过程中,获得更好的发展,成长为符合社会发展要求的高素质人才.

摘要： 贫困生资助工作是我国教育事业发展过程中的重要环节,也是我国高校学生管理工作的重要内容。"贫困"自身拥有空间属性和多维属性,意味着以"人地关系"为研究核心的地理学在区域贫困研究和扶贫工作中具有重要作用。贫困生资助作为扶贫工作的重要内容,其与地理各要素之间也有着一定的联系。在我国扶贫事业不断推进的背景下,地理学界针对贫困的研究越来越多,贫困地理识别已成为地理学研究的热点课题。

摘要： 高校扩招以来，贫困生资助问题已成为社会普遍关注的热点。rn 本文对高校贫困生现状进行了分析，综述了国家在资助贫困生方面取得的成效，指出了当前资助贫困生工作存在的问题，提出了相应的对策。

摘要： 教育财政公平的实质是教育资源的公平分配,这是实现教育公平乃至社会公平的基石。然而,目前中国的高等教育财政中仍存在着许多不公平的现象,具体表现为区域间高等教育财政经费投入的不均衡、中央与地方高校间经费投入的不均衡、高等教育财政中立性的偏差、不同社会经济背景学生接受高等教育机会的不均等、对高校贫困学生的资助不到位等等。而造成中国高等教育财政不公平现象的原因主要有:高等教育发展的公平理念的缺失,中央和地方政府管理高校的财政责任不明,重点学校政策的过度倾斜,高等教育财政拨款模式的单一化,学生资助的资金有限,渠道狭窄等。对高等教育财政不公平现象和成因的分析,有助于明晰解决这一问题的基本思路和对策,从而促进高等教育财政向着更加公平的方向发展。

摘要： 教育财政公平的实质是教育资源的公平分配,这是实现教育公平乃至社会公平的基石。然而,目前中国的高等教育财政中仍存在着许多不公平的现象,具体表现为区域间高等教育财政经费投入的不均衡、中央与地方高校间经费投入的不均衡、高等教育财政中立性的偏差、不同社会经济背景学生接受高等教育机会的不均等、对高校贫困学生的资助不到位等等。而造成中国高等教育财政不公平现象的原因主要有:高等教育发展的公平理念的缺失,中央和地方政府管理高校的财政责任不明,重点学校政策的过度倾斜,高等教育财政拨款模式的单一化,学生资助的资金有限,渠道狭窄等。对高等教育财政不公平现象和成因的分析,有助于明晰解决这一问题的基本思路和对策,从而促进高等教育财政向着更加公平的方向发展。

摘要： 教育财政公平的实质是教育资源的公平分配,这是实现教育公平乃至社会公平的基石。然而,目前中国的高等教育财政中仍存在着许多不公平的现象,具体表现为区域间高等教育财政经费投入的不均衡、中央与地方高校间经费投入的不均衡、高等教育财政中立性的偏差、不同社会经济背景学生接受高等教育机会的不均等、对高校贫困学生的资助不到位等等。而造成中国高等教育财政不公平现象的原因主要有:高等教育发展的公平理念的缺失,中央和地方政府管理高校的财政责任不明,重点学校政策的过度倾斜,高等教育财政拨款模式的单一化,学生资助的资金有限,渠道狭窄等。对高等教育财政不公平现象和成因的分析,有助于明晰解决这一问题的基本思路和对策,从而促进高等教育财政向着更加公平的方向发展。

摘要： 教育财政公平的实质是教育资源的公平分配,这是实现教育公平乃至社会公平的基石。然而,目前中国的高等教育财政中仍存在着许多不公平的现象,具体表现为区域间高等教育财政经费投入的不均衡、中央与地方高校间经费投入的不均衡、高等教育财政中立性的偏差、不同社会经济背景学生接受高等教育机会的不均等、对高校贫困学生的资助不到位等等。而造成中国高等教育财政不公平现象的原因主要有:高等教育发展的公平理念的缺失,中央和地方政府管理高校的财政责任不明,重点学校政策的过度倾斜,高等教育财政拨款模式的单一化,学生资助的资金有限,渠道狭窄等。对高等教育财政不公平现象和成因的分析,有助于明晰解决这一问题的基本思路和对策,从而促进高等教育财政向着更加公平的方向发展。

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： 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。