本研究探讨了基于学校大数据分析平台的贫困生识别与精准帮扶策略。通过分析平台数据，实现了对贫困生的精准识别，并提出了相应的帮扶措施，旨在提高教育资源的利用效率和帮扶效果。
本文目录导读：
随着我国经济的快速发展，教育事业也取得了举世瞩目的成就，在教育普及的过程中，贫困生问题始终是困扰学校和家庭的一大难题，为了更好地识别和帮扶贫困生，提高教育公平性，学校大数据分析平台应运而生，本文将围绕学校大数据分析平台在贫困生识别与精准帮扶方面的应用展开探讨。
贫困生识别
1、数据来源
学校大数据分析平台的数据来源主要包括以下几个方面：
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（1）学生基本信息：包括姓名、性别、年龄、家庭住址等。
（2）学习成绩：包括各科成绩、综合素质评价等。
（3）家庭经济状况：包括家庭收入、家庭成员数量、住房条件等。
（4）社会资助情况：包括助学金、奖学金、勤工俭学等。
2、识别方法
（1）基于聚类分析的贫困生识别
通过将学生信息进行聚类分析，将学生划分为贫困生和非贫困生两类，聚类分析主要依据以下指标：
①家庭经济状况：通过家庭收入、住房条件等指标判断。
②学习成绩：通过学生成绩在班级、年级中的排名判断。
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③社会资助情况：通过助学金、奖学金、勤工俭学等指标判断。
（2）基于关联规则的贫困生识别
通过挖掘学生信息之间的关联规则，识别贫困生，如果一个学生同时满足以下条件：家庭经济状况较差、学习成绩较差、社会资助较少，则该学生有较高的贫困可能性。
精准帮扶策略
1、分类帮扶
根据贫困生识别结果，将贫困生分为以下几类：
（1）经济困难型：主要针对家庭经济困难的学生，提供助学金、奖学金等经济支持。
（2）学业困难型：主要针对学习成绩较差的学生，提供学业辅导、心理辅导等。
（3）就业困难型：主要针对即将毕业的学生，提供就业指导、实习机会等。
2、个性化帮扶
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针对不同类型的贫困生，制定个性化帮扶方案：
（1）经济困难型：根据家庭经济状况，合理调整助学金、奖学金等资助力度。
（2）学业困难型：针对学生的薄弱学科，提供针对性的辅导课程。
（3）就业困难型：根据学生的兴趣和特长，推荐合适的实习岗位和就业方向。
3、全程跟踪帮扶
建立贫困生帮扶档案，全程跟踪学生的帮扶效果，定期开展回访活动，了解学生的生活、学习和就业状况，及时调整帮扶措施。
学校大数据分析平台在贫困生识别与精准帮扶方面具有显著优势，通过充分利用大数据技术，提高贫困生识别的准确性，为贫困生提供有针对性的帮扶，有助于提高教育公平性，促进社会和谐发展，在未来，学校大数据分析平台将在贫困生帮扶工作中发挥更加重要的作用。
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