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大数据分析大学生精准资助现状

百度   据长沙格力工艺设备部部长介绍:“工厂最大限度地将空压站的余热进行了利用,生活热水产生后直接供给工厂食堂和员工宿舍使用,工业热水则可用于工厂某些零部件的烘干与预热工序。 百度 (陈长林)(徐馨、林晨采访整理)陈长林,1932年生,福建福州人。 百度 这证明换柱不仅无法拉抬“立委”选情,效果适得其反。 百度 南坊街道 百度 马塘镇 百度 梅源乡

作者:代写论文 时间:2019-09-15 来源: 浏览:10320 次 字体大小:

喜迎十九大,资助也创新。基于国家对于精准资助工作的重视以及当前“互联网+”时代的特点,笔者重点分析“大数据”背景下学生资助工作的精准性问题,并试图运用大数据建立起解决贫困学生认定工作的模型,以及运用大数据的特点对贫困学生和资助款项进行后续追踪及效用评价。 
  1 高校资助工作现状 
  近年来,国家高度重视高校学生资助工作。为扩大资助规模,提升资助力度,各高校主要实施了包括新生入学“绿色通道”、国家助学贷款、国家助学金、国家励志奖学金、勤工助学、学费减免、临时困难补助等资助手段,来帮助家庭经济困难的学生减轻压力,从而顺利完成学业。 
  教育部网站最新数据显示,十八大以来,各教育阶段全国累计资助资金总额6981.52亿元,年均增幅10.66%;受助学生累计达4.25亿人次,年均增幅2.05%。其中财政投入达4780.61億元,年均增幅7.69%,占资助总额的68.48%,发挥了关键性作用;学校和社会投入累计达到2200.90亿元,年均增幅17.77%,占资助总额的31.52%。高校学生资助工作又迈上了一个新的台阶。 
  目前,我国大多数高校对于贫困生的认定工作主要是根据教育部、财政部《关于认真做好高等学校家庭经济困难学生认定工作的指导意见》(教财[2007]8号)以及教育部《关于进一步加强和规范高校家庭经济困难学生认定工作的通知》(教财厅[2016]6号)来执行的,同时,也会根据各高校的具体实际情况来开展工作。 

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