负责辖区内残疾人精准康复服务全流程管理，涵盖需求评估、个性化方案设计、服务落地追踪及资源联动，聚焦解决康复服务“匹配度低、碎片化”问题，推动服务效果可量化、可持续

• 主导完成120名残疾人精准康复需求评估，运用《残疾人康复需求评估量表（2022版）》结合肌力测试、平衡功能检测及社会支持网络调研，构建“生理-心理-社会”三维需求画像，破解以往“重生理轻功能改善”的评估局限，需求与服务匹配准确率从72%提升至91%
• 为核心设计23名重度残疾人个性化康复方案——针对脑卒中后遗症患者引入Bobath神经发育治疗与运动再学习疗法（MRP），联动社区卫生服务中心康复师组建跨专业团队，每月基于FIM量表（功能独立性测量）结果调整干预重点，6个月后患者平均ADL（日常生活活动能力）评分从45分升至68分，11人实现生活部分自理
• 搭建“医-社-机构”联动资源平台，整合4家医院康复科、3家民办康复机构及12名持证康复志愿者资源，开发数字化资源库标注服务内容、资质及响应时效，解决服务碎片化问题，辖区内残疾人康复服务覆盖率从65%提升至89%，重复服务率下降27%
• 牵头开展“康复照护能力提升”培训，面向150名社区工作者及家属设计《居家康复实用技巧》课程，采用“理论+案例模拟+实操演练”模式，培训后家属对“体位摆放”“转移技巧”知识点掌握率从38%升至82%，家属焦虑评分（Zung量表）下降19%

协助开展残疾人康复需求筛查、政策落地及服务对接，聚焦基层康复服务“最后一公里”问题，积累一线需求洞察与服务执行经验

• 参与辖区残疾人康复需求筛查，用Excel搭建动态需求台账，结合民政低保、残疾等级数据交叉验证，筛选出32名未覆盖的重度肢体残疾人，推动街道康复服务覆盖率提升18%
• 优化残疾人康复补贴发放流程，梳理《康复救助资金审核要点清单》，将以往“社区初审-街道复核-区级审批”的串联模式改为并联校验，发放周期从21天缩短至10天，全年资金发放准确率100%
• 组织“康复政策进社区”系列活动，通过“讲座+现场演示”向200名居民解读《残疾人康复救助办法》，重点讲解“居家康复补贴”“辅助器具适配”等内容，政策知晓率从53%提升至79%

参与残疾人康复项目执行与监测，协助链接资源、跟踪进度，初步掌握公益项目中康复服务的落地逻辑与效果评估方法

• 参与“阳光康复”项目执行，用Trello工具跟踪25名受益对象的康复进度，针对3名中途因交通不便退出的服务对象，协调社区志愿者提供“上门接送+陪练”服务，最终项目完成率达95%
• 协助撰写项目评估报告，用SPSS分析服务对象干预前后的“手功能评分”“社会参与度”数据，结果显示80%对象功能有显著改善，为项目续签提供了核心数据支撑
• 对接5家高校志愿者团队，制定《残疾人康复陪伴志愿者手册》，明确“沟通技巧”“应急处理”等6项核心要求，开展4场培训后，志愿者服务满意度从75%升至92%

XX市困境儿童分类保障精准施策平台建设项目

• XX市原有困境儿童保障存在“分类一刀切、需求错配”突出问题——政策将重病、残疾、事实无人抚养儿童统一归为“困境儿童”，导致12%的重病儿童未获得针对性医疗救助、23%的残疾儿童未匹配康复护理资源。我的核心职责是主导项目全生命周期管理，包括跨部门协同、标准制定及平台落地，目标构建“分类精准、需求联动、动态调整”的保障体系，解决资源错配痛点。
• 项目面临三重核心挑战：一是数据壁垒——儿童信息分散在公安、医保、教育等8个部门，格式不统一无法关联分析；二是标准模糊——“重度残疾”“监护缺失”等关键概念缺乏量化指标，基层录入错误率达31%；三是需求匹配弱——原有系统仅支持单一政策推送，无法组合医疗、教育、心理等多维度服务。
• 针对数据问题，我牵头制定《XX市困境儿童分类保障标准细则》，结合民政部《困境儿童分类保障办法》及本地实际，将儿童细分为“医疗救治类”“康复护理类”“教育支持类”“监护缺失类”4大类12小类，每类设置量化门槛（如“医疗救治类”需满足年度自付医疗费用超家庭年收入50%+三级医院诊断证明）；协调大数据局打通11类数据接口，用Python开发数据清洗脚本，修正12万条历史数据的格式错误。针对需求匹配，设计“XX市困境儿童服务平台”，嵌入“政策智能匹配引擎”，通过算法关联儿童类别与服务资源，自动生成“1+N”组合方案（如白血病儿童匹配医疗救助+护理补贴+每月1次心理辅导）。
• 项目上线后，困境儿童精准匹配率从62%提升至91%，救助资金使用效率提高35%，累计为1200余名儿童调整救助方案，心理辅导、教育支持等服务覆盖率从45%升至78%。我形成的《困境儿童分类保障数据打通与标准制定实践》被市民政局作为区县推广模板，个人获“2023年度民政服务创新先进个人”。

XX区流浪乞讨人员救助服务流程优化项目

• XX区原有流浪乞讨救助存在“响应慢、评估浅、跟踪断”问题——从发现到入站平均耗时4.2小时，需求评估仅用简单问卷，导致60%受助人员未获得医疗或心理支持，出站后重复流浪率达18%。我的职责是参与流程设计、需求评估工具开发及跟踪机制建立，目标实现“快速响应、精准救助、闭环管理”，降低重复流浪率。
• 项目难点在于：一是流程冗余——“发现-报警-送站”环节多，群众认知度低；二是评估不专业——缺乏医学、心理学维度的工具，无法识别隐藏需求；三是跟踪缺失——人工回访效率低，无法持续支持出站人员融入社会。
• 针对流程冗余，我用价值流图分析各环节耗时，推动建立“12345热线+社区网格员+志愿者”三级发现机制：群众拨打12345直接转接救助站，网格员15分钟内响应，将发现到入站时间压缩至1小时内。针对评估不专业，引入《流浪乞讨人员社会功能评估量表》（含医疗需求、心理状态、就业能力6个维度），组织30名救助站工作人员参加专业培训，掌握量表使用及需求解读方法。针对跟踪缺失，联合社工机构建立“一人一档”闭环机制，出站后3个月、6个月、1年定期随访，提供就业推荐、临时住宿、心理辅导等衔接服务。
• 优化后，救助流程平均耗时缩短64%，需求评估准确率从58%升至89%，重复流浪率降至7%。我编制的《流浪乞讨人员救助流程优化操作手册》被区民政局纳入标准化体系，培训120名基层人员，相关经验在全市流浪乞讨救助工作会议上作典型分享。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。