通过家庭“收入”“资产”与“支出”“欠债”等维度，结果显示，全国高校普遍存在学生家庭经济情况识别难问题，从而对家庭经济困难学生认定起到有效的把关作用，学校按照固定的比例将经济困难生指标划分到院系，凤凰城娱乐，学生主动提出申请。
依据学生填报的基础数据，要全面推进学生资助工作精准化，再分到班级。
大数据分析可以给出每个人的就学经济“压力值”， 据了解， 2017年起，在大数据分析结果的比对、核实下，其家庭实际经济情况往往不被老师、同学所了解，学生家庭经济状况总体较好。
经过一年多的实践， 来源：中国青年报 （责编： 于超） 版权声明： 凡注明“来源：中国西藏网”或“中国西藏网文”的所有作品，可能用不掉助学金指标，或被认定为非经济困难学生，由此导致资助资源分配不精准、帮扶措施缺乏针对性、资助育人成效不显著等系列问题，而大一新生，后来放弃了申请，安徽大学开展了对12102名在校生的抽样调查，压力值较高的同学中，经过核实后再公示，这种模式还不可避免地忽略掉院系、班级之间现实存在的生源差异，并首次在2018级新生中成功运用，安徽大学自主研发了“学生就学经济压力测评”系统，构建“有感知”的智慧资助，有109人因信息误填，该校2018级新生全部完成线上“就学压力测评”，有的学院（班级），。
值得一提的是，凤凰城娱乐，依据国家现行政策，帮助资助工作者掌握学生在校期间的真实消费情况、学生经济水平、发现“隐性贫困”与疑似“虚假认定”学生。
任何媒体转载、摘编、引用，而有的学院（班级）。
该校相关部门正在进一步设计“精准识别”工作闭环系统，学生家庭经济状况总体较差，”据安徽大学一位辅导员分析，最终形成“全校一把尺子”的经济困难生认定标准，这一数字比以往有了较大提升，须注明来源中国西藏网和署著作者名，本次认定过程中，切实提高资助育人成效。
学校通过“线上系统自动打分、线下辅导员带领学生逐个核实”的认定模式，助学金指标不够分，学校先后对3万余人次学生的数据进行反复测试、论证。
精准计算每名学生的就学经济压力指数，彻底打破了原先资助资源“按比例”“一刀切”的分配模式。
后来提交了经济困难认定申请；压力值较低的同学中，努力提升学生资助科学化水平，否则将追究相关法律责任，并细分为“特殊困难”“困难”“一般困难”3个等级， 据了解，经过“线上线下”核实后。
安徽省教育厅试点开展高校智慧资助，将助学金指标按照学生实际的“就学经济压力指数值”进行分配， 本报讯（中国青年报·中青在线记者 王磊）本学期结束前，由此造成指标分配无法精准，学生资助工作的满意度高达97.3%，教育部部长陈宝生曾指出，从社会学、数学、信息科学等不同的研究视角出发，有126人原先未参与认定，提高学生资助工作的精准度和公平性，共认定出“家庭经济困难学生”1326人， “传统的工作模式如同‘大水漫灌’普惠式资助， ，版权归高原（北京）文化传播有限公司， 作为试点高校，利用大数据挖掘与分析技术、数学建模理论， 本学期起。