海报新闻编辑 迟斌
近日，南昌大学一名学生在社交平台分享了一条来自学校的短信：“同学你好，通过食堂校园卡消费数据，留意到你近期吃得有点少，学校已向你发放一笔伙食补贴，请在繁忙的学习之余，一定要好好照顾自己……”这则温暖的信息，将高校“隐形资助”这一做法带入公众视野。
图片来源：“南昌大学香樟学工”公众号
南昌大学的探索：三档补助与“三零”原则
南昌大学此次推行的隐形餐补，并非简单的“发钱”。据校方介绍，补助分为600元、500元、400元三档，受助名单不作任何形式的公示，也无需学生提交任何材料申请，即“零申请、零材料、零公示”。学校依托学工一体化平台，动态监测学生在食堂的消费频次、日均餐费和就餐规律，再结合家庭经济状况、日常表现等信息进行综合评估。由于每个学生情况不同，如何区分学生是因经济拮据还是个人原因导致消费偏低？学校表示，单看数据很难评判，因此，也会进一步向辅导员了解学生的实际情况，再做判断。
更重要的是，南昌大学的做法体现了对学生尊严的高度尊重。一位受助学生在写给学校的匿名感谢信中写道：“没有公开的名单，没有额外的标签，善意就这样轻柔地落在我平凡的生活里。”校方给出的理由同样质朴：“有些同学把饭钱省了又省，却不愿向任何人提起。学校想安安静静地守护一个年轻人最敏感，也最珍贵的自尊心。”这份“静悄悄的善意”，正是“隐形资助”的灵魂所在。
图片来源：“南昌大学香樟学工”公众号
不止于发钱，关键在于“做好”
南昌大学无疑为“隐形资助如何做好”提供了一个值得借鉴的样本。不过，这样的探索并非独此一家。
浙江财经大学打通校园消费、生活服务等多维度数据链路，建立动态监测分析模型，不仅能自动识别日常消费偏低的学生并发放餐费补贴，还可在低温寒潮等特殊节点为有需要的学生推送“冬令御寒补助”。安徽建筑大学搭建了“学生消费行为分析模型”，以月就餐超60次、每餐均价低于7元、月总消费不超过500元为筛查标准。2025年春季学期，学校通过该模型精准识别出196名隐性经济困难学生，补助款项已悄然到账。山东科技大学对青岛校区2.7万名本科生连续4个月的200余万条餐厅消费数据进行分析，筛选出食堂就餐持续性低消费的学生216人，经辅导员核实后排除减肥节食等非经济因素，最终确定了111名资助对象，每人一次性资助600元。从2.7万人中精准筛选出111人，足见数据筛查的精细程度。
当然，践行“隐形资助”的高校远不止这些。各校做法虽各有千秋，但不难发现其中的共性：让数据多跑路，让学生少开口，让尊严被看见。这些做法的共同进步在于，它们将资助工作的重点从“被动申请”转向“主动识别”，从“广撒网”转向“精准滴灌”，从“经济帮扶”延伸到“育人赋能”。
冷数据里的暖关怀
“隐形资助”之所以引发广泛共鸣，绝不只是因为它“悄悄打钱”的操作方式让人感到温暖。更深层的原因在于，它完成了对资助工作本质的一次深刻回归。
在这个过程中，“找对人”和“不伤人”是一体两面。没有精准识别，资助就可能流向不需要的人，真正困难的学生反而被遗漏；没有对尊严的守护，资助就可能变成另一种形式的伤害。而“隐形资助”的可贵之处恰恰在于，它将这两者有机统一起来，实现科技的精准与人文关怀的双向赋能。
越来越多的高校正在用大数据读懂那些“没说出口的难处”，用最安静的方式回应着学生们最真实的需要。教育的本质是一棵树摇动另一棵树，一朵云推动另一朵云。当资助工作从“保障兜底”走向“智慧赋能”，当“冷数据”里注入了“暖关怀”，教育公平的底色也因此变得更加温暖而坚实。
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