北京石油化工学院：“技术+育人”双引擎 赋能学生资助新模式

北京石油化工学院作为首都应用型高校，其信息工程学院学生生源结构呈现北京生源学生占比高、理工科专业实践需求强的特点。传统资助模式存在识别精度不足、管理流程繁琐、育人环节割裂等问题。因此，信息工程学院以“技术赋能+特色育人”为双引擎，聚焦精准资助、规范管理、数字化转型等核心任务，探索具有行业特色和首都辨识度的资助模式。

学院围绕“提升资助效率，增强资助效能，聚焦资助效果”的核心思想，融合大数据分析与人工智能技术，构建精准困难生认定体系，通过简化资助流程、增强数据驱动决策，提高资助的科学化和个性化，最终形成技术赋能精准化、管理规范标准化、育人实践专业化的资助特色经验。

完善资助平台功能 科技赋能资助育人

一是以数据集成为主线，完善精准智慧资助平台。伴随信息技术的发展，学生使用各类数据终端产生的数据显著增加，学生日常使用的各种系统数量日益增长。学院以数据为主线，将学生工作各部门和各环节协同集成为一个紧密的系统，通过对学生数据的收集、挖掘、分析，落实“围绕学生、服务学生、关照学生”的工作要求，积极开展基于大数据的学生精准智慧资助工作，不断提升资助工作的科学性、针对性和实效性。构建“服务—采集—核验—教育—反馈”全链条数据整合体系，实现学工、财务、教务、招生就业等8个部门数据与智能学伴、奖学金智能评定系统、心理预警系统等6个系统的深度融合。

二是以“学长计划”为主力，发挥朋辈引领作用。学院开展“学长计划”：大学生讲师团以深度辅导的方式，帮助家庭经济困难学生提高学习效率，解决具体的学业困难；定期召开优秀校友和优秀学长经验分享会，帮助家庭经济困难学生规划大学生活，充分利用大学资源开展科学研究和社会实践，提高其独立思考与解决问题的能力，以及创新与实践能力，在完成学业的基础上，为进一步深造和就业打下坚实基础。

如今，“学长计划”已成为数据第一线的采集者，针对学长帮扶场景分散的特点，开发“朋辈帮扶记录程序”，收集学业辅导、规划指导、实践引路3大类12小项数据，实现帮扶过程全记录、可追溯、能复用，为智慧资助平台提供动态化、个性化的学生成长数据支撑。

三是以“一个不少”为底线，提升学生获得感。学院引入AI智能预警机制，针对突发困难学生开发智能预警模块。在面对地震、洪水等自然灾害，学生或其家庭成员遭遇重大经济损失等突发事件时，可快速上线自然灾害补助等临时性困难补助应用，缓解学生燃眉之急，帮助学生度过难关。

系统后续如果监测到受灾生源地学生消费骤降、学业成绩大幅下滑等异常信号，会自动向辅导员推送预警信息，并可以由辅导员或相关教师为学生提供学业辅导、就业咨询、心理援助等线上和线下服务，提升其获得感。

创新资助育人模式 彰显专业特色

一是思想引领扶志扶智，强化目标导向。在思想政治教育与校内外实践活动中，学院注重提高家庭经济困难学生群体的参与比例，增强他们的国家认同感，加深其对社会主义核心价值观的认同，鼓励该群体积极向党组织靠拢；在感恩教育、诚信教育主题活动中，学院重点关注家庭经济困难学生群体，提高他们的社会诚信度及责任感。

二是创新数字多维评价，促进资助育人转型。学院利用大数据分析家庭经济困难生获得奖学金、三好学生和优秀学生干部称号的情况以及高质量就业率、升学率、应征入伍、志愿服务等综合素质能力情况，建立资助对象的个人成长数字档案，完成数字化多维资助育人转型升级。

学院在家庭经济困难学生中开展学生资助宣传大使评选、励志之星评选，树立优秀励志典型。学院针对部分家庭经济困难学生不善言辞、创作能力较弱的特点，引入轻量化 AI创作工具，为学生搭建“价值观表达桥梁”，让“感恩”“励志”从心里想变成手上做；依托学生个人成长数字档案，利用AI推荐算法实现价值观内容与学生需求的精准对接，避免千篇一律的教育模式，让励志、感恩更贴近学生实际；鼓励学生使用人工智能工具激发创新潜力，更让励志、感恩等价值观变得触手可及。

学院通过让AI技术与价值观教育深度融合，将抽象的价值理念转化为可创作、可交互、可传播的具象载体。学院组建人工智能专业教师、思政教育专家构成的评审组，从创意构思、技术应用、主题契合度等多维度对作品进行严格筛选。“创作—展示—传播—反馈”的闭环模式，强化了情感共鸣，让价值理念可感知，将资助育人从传统的说教转化为生动的思政实践，成为学院落实五育并举教育理念的创新探索。

通过多维度数据整合、AI 算法分析、智能平台支撑，学院实现物质帮助与思想引领、道德浸润、能力拓展、精神激励的精准融合，全面提升了学生综合素质，在资助育人方面取得了良好成效。

助学方面，学院跨系统融通学工、教务、就业、财务等部门数据，如将学生工作系统的德育评分、就业系统的职业倾向数据、财务系统的学费缴纳记录进行结构化整合为8项一级指标、16项二级指标数据；针对家庭经济困难学生认定，数据维度从传统3类扩展至十余类，画像匹配准确率从78%提升至96%，有效避免单一指标判定偏差；学生成长报告覆盖率达100%。

此外，在灾害补助响应上，学院累计完成10余次重大灾害或意外事件的数据比对，平均响应时间从传统人工排查的72小时缩短至12小时。2024年大暴雨灾害中，通过技术识别的28名受灾学生，全部在24小时内完成临时补助发放，补助到位率 100%。

在消除隐形贫困方面，低消费预警机制年均覆盖100余人次，预警准确率达98%，解决人工排查难发现的问题。政策解答方面，“数字人资助大使”月均解答1000余条政策咨询，解答准确率达95%，替代了原需3名专职人员的日常咨询工作，学生政策知晓率从82%提升至97%。

学院的资助工作育人效果明显，4个班级获评北京高校优秀示范班集体，受助学生中近5年来年均有25人获得国家级竞赛奖项，20人考取研究生或参军入伍，全部学生参与了志愿服务。（北京石油化工学院供稿）