隐形补助贫困生不失为助困好办法

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。