(资料图)

大数据技术在高校学生资助工作中发挥了重要保障作用。相对于传统资助模式存在的问题。大数据通过整合多源数据、构建评估模型，能够实现从被动申请到主动发现的转变，推动资助工作向精准化、动态化发展，为提升资助工作的公平性与实效性提供了理论参考。

一、大数据赋能高校学生资助精准识别和分配机制的关系耦合

高校学生资助作为实现教育公平、保障学生权益的关键举措，其精准性诉求与大数据技术的赋能特性形成天然契合。大数据与高校资助精准识别和分配的关系耦合，本质是技术工具与教育治理目标的深度融合，既体现为大数据对资助工作的技术支撑，也表现为精准资助需求对数据技术应用的方向指引，二者相互依存、动态适配，共同破解传统资助模式的痛点难题。

从识别环节的耦合逻辑来看，大数据为精准识别提供了技术支撑。大数据技术通过整合，打破了信息的孤立，从立体多维的角度深化对学生情况的了解。这种数据整合能力不仅解决了传统模式中静态材料难以反映动态情况的矛盾，更能通过消费行为分析等隐性指标，发现那些因自卑等原因未主动申请的潜在困难学生，实现从 被动申请到主动发现的转变，让识别标准从单一化走向多元化，从主观性转向客观性。

在分配实践的耦合关系中，精准分配的现实需求反向推动着大数据技术的有效应用。高校资助资源的核心是实现按需分配，这要求分配机制既兼顾公平性，又体现差异化。大数据通过对学生困难程度的量化分析、需求类型的精准分类，为分层分类资助提供了科学依据，避免了“一刀切”的分配弊端。