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纪法思享

如何构建教育领域大数据监督模型

作者: 编辑日期 : 2024-08-13 来源 : 纪法思享 阅读次数:
教育领域涉及千家万户,关系每一名学生的未来。面对广大的教师、学生和家长队伍,传统监督方式难以精准聚焦,怎么监督?监督什么?
通过用好用活大数据监督系统有针对性地构建多维度筛查比对模型,加大对各领域不正之风和腐败问题的监督力度,精准发现问题线索,推动教育领域问题集中治理。来看看有哪些教育领域的大数据监督模型解决方案吧!





教育领域监督模型需要什么数据

教育领域监督所需数据可以分为内部数据和外部数据,通过认真分析数据思路,采集含有关键信息的数据并整理清洗,标准化后导入大数据监督系统,通过可视化建模,根据数据间关联关系筛查疑点,对教育领域可能存在的风险点进行研究分析。
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内部数

主要包括困难家庭学生资助发放数据、学籍管理系统数据、在校教职工数据、教师资格证数据、周转房教师分配数据、民办教师补助发放数据、学校食堂一卡通数据等;
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外部数据

主要包括房产信息数据、车辆登记数据、统发工资数据、财政供养人员数据、殡葬人员数据、工商登记数据等。


教育领域可以构建哪些模型

模型1



向不符合资助条件学生发放资助资金

  学生资助资金是指各级财政安排的用于落实高等教育(含本专科生和研究生教育)、中等职业教育、普通高中教育、 学前教育等资助政策的资金。在学生资助工作中,存在家庭经济困难学生资助需求大与资助不精准的矛盾。

  通过大数据监督系统,将学生资助信息、学生学籍信息中的学生父母身份证号码分别与财政供养人员、车辆登记信息、房产信息、工商登记信息中的身份证号码进行关联,查看是否存在向不符合条件学生发放资助资金的问题。


模型2



部分学生应纳入未纳入补助范围

  学生资助工作是最直接的民生,直接关系到少年儿童的健康成长。做好家庭经济困难学生资助工作,对于保证家庭经济困难学生顺利入学和完成学业、巩固提高各学段教育水平具有重要意义。
  通过大数据监督系统,将学生资助信息、学生学籍信息分别与残疾人员、低保家庭、孤儿等记录中的身份证号码进行关联,筛选出应纳入未纳入学生资助范围的疑点,确保各学段家庭经济困难学生得到应助尽助、不漏一人。

模型3



违规发放民办教师补贴

  在教育事业发展的特殊时期,民办教师为农村基础教育的快速发展曾经做出过积极贡献。为了使原民办教师共享发展成果,政府对原民办教师发放养老补贴。

  通过大数据监督系统,将原民办教师补助发放明细表、殡葬人员数据、企事业单位退休人员等数据进行关联比对,筛选出教育系统违规向不符合发放范围的农村原民办代课教师发放教龄补助的问题。


模型4



延迟办理退休手续和未及时停发财政工资

  各职能部门在统发工资方面缺乏有效衔接,造成多发财政供养人员工资情况。根据财政统发工资管理办法规定,财政供养人员工资由预算单位提报,人社部门审批,财政部门负责代发。因部分预算单位经办人员专业知识缺乏、责任心不强及不清楚特殊情况停发工资的办理程序等因素,造成部分延迟退休人员、采取特殊措施人员多发工资情况。

  通过大数据监督系统,将财政统发工资表、强制措施人员名单、财政供养人员数据进行关联比对,筛选出延迟办理退休手续、已被采取强制措施的人员未按时停发财政工资的疑点数据。


模型5



违规向学生收取首次餐卡费用

和未清退毕业学生预存餐费


  国家发展改革委、教育部《关于规范中小学服务性收费和代收费管理有关问题的通知》中规定“三、服务性收费和代收费必须坚持自愿和非营利原则。中小学向在校学生收取服务性收费和代收费,必须坚持非营利原则,按学期或按月据实结算,多退少不补”。

  通过大数据监督系统,将学生食堂管理系统为学生首次办理餐卡的数量、已毕业生餐卡余额的记录进行关联比对,筛选学校违规向学生收取首次就餐卡费用、未及时清退毕业学生食堂预存餐费等问题疑点。


模型6



向不符合条件对象分配教师周转房

  农村义务教育教师周转房改造提升民生项目是解决农村教师住宿问题的重要举措,既有利于稳定教师队伍,缓解部分教师在外租房的经济压力,又能够充分发挥学校闲置校舍和资产的效益,改善教师住宿环境。

  通过大数据监督系统,将教师周转房统计表、婚姻登记数据、房产数据数据进行关联比对,筛选出城区有房等不符合条件的教师分配周转房的问题疑点。


模型7



受处分人员未及时调减绩效、补贴

  教职工受严重警告、记过及以上处分的,直接确定为师德考核不合规,不得享受奖励性绩效工资和乡镇工作补贴。

  通过大数据监督系统,将受处分人员数据、统发工资数据进行关联比对,筛选出受处分人员未及时调减奖励性绩效、乡镇工作补贴的问题疑点。


模型8



非专职教师违规加发基本工资

  当前,各级各部门都牢固树立“过紧日子”思想,大力压减一般性支出,严格遵守财经纪律,认真执行津贴补贴政策,杜绝违规发放津补贴问题,促进财政支出提质增效。

  通过大数据监督系统,将财政统发工资表、教师资格证统计表数据进行关联比对,筛选出违规对非专职教师加发基本工资(岗位工资+薪级工资)10%的问题。


模型9



违规招收非施教区内择校生

  教育主管部门规定,义务教育阶段公办学校“划片招生、相对就近、免试入学”。重点学校的新生入学应保证房产或正式租房地址应在施教区范围内,部分重点学校存在接受非施教区内新生入学,并为其办理学籍。

  通过大数据监督系统,将学生的户籍地址信息和家庭住址信息进行初步整理,形成“*县+家庭住址“的格式,将学生地址信息与学校施教区图层进行比对分析,得出非施教区内入学的择校生名单,并剔除政策优抚对象子女及部分特殊情况学生,筛选出违规招收非施教区内择校生的问题疑点。