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    关于做好2026-2027学年家庭经济困难学生认定工作的通知

    发布时间:2026年09月08日 字体大小:小中大

    全体同学:

    为全面了解和掌握学校家庭经济困难学生的基本情况,公平、公正、合理地分配资助资源,切实保证各项资助政策和措施真正落实到家庭经济困难学生身上,根据《家庭经济困难学生认定工作实施办法》及相关文件要求,学院现开展2026-2027学年家庭经济困难学生认定工作,现将有关事项通知如下。

    一、认定对象

    我院全日制普通本科在籍在校的家庭经济困难学生。

    有下列情形之一者,不做家庭经济困难学生认定:

    1. 学生或监护人未提出或未按规定提出家庭经济困难学生认定申请的;

    2. 学生或监护人提供的资料不真实的或不完整的;

    3. 学生日常消费与其家庭经济状况严重不符的;

    4. 其他不符合家庭经济困难学生认定要求的情形。

    二、学生申请

    (一)提前告知。广泛宣传,向符合申请学生告知家庭经济困难学生认定工作事项,指导填写《广东省家庭经济困难学生认定申请表》(以下简称《申请表》)、《广东省家庭经济困难学生认定分析表》(以下简称《分析表》)。

    (二)学生申请。学生自愿、如实填写《申请表》《分析表》,签署《家庭经济困难学生认定承诺书》,并提交纸质佐证材料,学生应对所填信息的真实性负责。

    (三)学生登录PC端学工系统“学生服务-贫困生认定”进行线上申请,具体操作时间另行文件通知。

    三、认定程序

    (一)认定前,学院成立学院核定工作小组、各班级成立班级评议小组,并于认定前予以公示。

    (二)班级评议小组评议。新学年开学时,班级评议小组回收学生或监护人填写的《申请表》及佐证材料,按照《分析表》进行分析,做好对学生在校期间表现和日常消费的评议工作,检查学生申请材料的真实性、规范性和完整性,确保每一份材料均符合认定标准。班级评议过程需保持公开透明,详细记录评议过程及结果。

    评议后,就符合认定条件的名单进行本班级内公示3个工作日。公示内容包括:1. 申请名单;2. 建议等级(等级划分四个档次:一档特别困难、二档困难、三档一般困难、不困难);3. 申请材料的真实性、规范性和完整性;4. 学生在校期间表现;5. 申请人个人日常消费与其家庭经济状况是否严重不符等。公示无异议后,报学院核定工作小组审核。

    (三)学院核定工作小组审核。学院核定工作小组依照职权对班级评议小组提出名单进行材料审核、困难等级拟定等。

    (四)学院公示。学院就初审结果予以公示3个工作日,公示内容包括:学生姓名、学号、学院初审结果、以及申请学生日常消费概况等。公示内容严禁泄露身份证号、手机号、家庭住址等敏感及隐私数据。公示期内,学生和老师如有异议,可通过书面方式向学院认定工作组提出。认定工作组应在接到书面意见的3个工作日内予以书面答复。

    如有等级调整或新增学生的,学院需要做第二次补充公示,程序同上。原则上,院级公示无异议后,公示结果不再作调整或新增(原则上未通过公示的院级名单,学生资助中心不受理审核认定)。同时,学院组织申请学生在《2026-2027学年家庭经济困难学生认定结果》(下称《认定结果》)签字确认结果,《认定结果》签字纸质版一式两份,一份由二级学院归档,一份报送学生资助中心。

    辅导员、学院登录PC端学工系统“资助管理-贫困生认定”对学生申请进行审核,具体操作时间另行文件通知。

    (五)信息报送。公示无异议后,学院将线上下公示材料、《认定结果》盖章纸质版(含学生手写签字确认)、PDF原件扫描件、及电子版(Excel编辑版)、《家庭经济信息录入-模版》电子版等材料报送学生资助中心。

    (六)学生资助中心复核。学生资助中心组织学院之间交叉复核,确定并汇总学院家庭经济困难学生名单,提出全校家庭经济困难学生名单,全校公示5个工作日无异议后,报学校学生资助工作领导小组认定。

    四、时间安排

    (一)9月4日前,加强政策宣传阶段。在学期初通过学校大会、班会完成对全体学生的家庭经济困难学生认定工作宣传,确保每位学生清楚了解认定条件、认定范围、认定申请步骤、资助标准、资助发放等,确保每一名符合条件的学生都能参与认定。

    (二)9月5日—9月24日,学院应在9月24日前完成本年度家庭经济困难学生认定工作以及公示,公示期不得少于3个工作日。

    五、附件

    家庭经济困难学生认定工作通知9.71.pdf

    附件1广东省家庭经济困难学生认定申请表2026版一式一份纸质打印与佐证材料一并提交.wps

    附件2广东省家庭经济困难学生认定分析表2026版一式一份纸质打印与佐证材料一并提交.xls

    稿件来源:人工智能学院