近日，成都的電子科技大學有82名學生發現，自己的卡里悄悄多了600元。原來這是學校向貧困生定向發放的“隱形”補助。不過這個補助既不是學生自己申請，也不是班級評議的，而是用大數據智慧助困系統統計分析結果得來的。截至目前，電子科大已有300名學生獲得了貧困補助，總額達11萬元。

　　從報道可知，該校通過智慧助困系統采集到了涵蓋學生家庭經濟及成員信息、學生本人及受資助信息等4大類、40余個小類的上千萬條數據，并通過學生在校內的消費數據如食堂飯卡、超市消費、健身館購物、乘坐校際班車、水卡等，分析學生的消費水平，同時結合學生的勤工助學、獲獎學金情況、社交特征、行為軌跡、借閱興趣、歷史特征等多個維度進行綜合分析挖掘。加上線下個別訪談、輔導員評價共同得出了家庭經濟特別困難學生名單，為其發放隱形補助。

　　幫助貧困生順利完成學業是國家和社會的責任。但在大數據技術相當成熟的今天，應果斷擯棄讓貧困生當眾比窮，自揭傷疤的傳統評定模式，進而利用大數據做到精準識別。在妥善保護貧困生隱私和尊嚴的同時讓其免受“示眾”，少承擔不必要的精神壓力。

　　部分家庭出現貧困是不能否認的客觀事實，由于受不良社會風氣和錯誤理念的影響，一些人會對貧困群體產生歧視和排斥。貧困群體也會有自卑心理，不愿透露相關信息，甚至一些貧困生因為害怕“丟臉”而寧愿忍饑挨餓也不愿申請資助。因此，有必要將此類信息作為不可忽視的個人隱私加以尊重和保護，盡量不強求貧困生公開比窮。

　　將自揭傷疤或者公開捐助作為資助貧困生的環節本就欠缺科學性及合理性。一是如前所述，部分貧困生因心理脆弱敏感，礙于面子不愿申請資助。二是不排除家境富裕者貪占便宜，用惟妙惟肖的哭窮表演競爭到資助名額。那么，所謂的貧困生評選就無可避免地陷入了公平困境，真正貧困者未必得到資助，或者物質上得到了資助卻在精神上受到了傷害。假貧困生則因缺乏信息共享、大數據分析等有效的事后監督而不易露餡，扶貧助困政策的公信力被消解。

　　據報道，早在2007年，就有高校以大數據方式識別貧困生并隱形資助。但當時這些高校的數據采集并不全面，多是僅以飯卡的消費情況為依據。這就難以確保準確率，如一些富裕學生本就喜歡下館子，很少在學校食堂就餐，以致出現相差甚遠的識別結果。因而，以大數據分析來評定貧困學生并隱形資助，必須確保數據來源盡量廣泛和準確，否則就有可能差之毫厘謬以千里，讓助困政策大打折扣。

　　物質和精神上的雙重呵護才是真正的善待貧困群體。今年1月，教育部通知強調，不能讓學生當眾訴苦、互相比困；可采用隱性方式，避免大張旗鼓地發放資助物品。靠大數據智慧系統的精準識別和隱形資助不失為好辦法，其他學校有必要加以借鑒。

　　沒了當眾訴苦，來自身邊的監督相對較弱，不排除有人刻意造假，偽裝貧困騙取資助。因此，一旦發現欺騙造假者，就應嚴肅懲戒，如公開相關信息，列入征信黑名單，并可限制其取得學歷。這樣才能讓補助資金的好鋼用到刀刃上，讓教育公平落到實處。