摘要：传统的针对高校学生的心理干预主要是以学生的到访记录为主，比如刚入学时的心理调查问卷、心理测试或者心理热线电话访问记录等。这些方式并未对学生日常行为数据的潜在价值进行有效的数据挖掘，无法适应不同的地点和环境，数据挖掘水平较低且无法分享。基于大数据技术的高校学生心理危机的预警机制，可以为开展高校学生心理健康教育的规划、决策提供有效支撑，有利于学生心理危机的早发现、早分析、早干预，促进和谐校园建设。

关键词：大数据;心理筛查;高校学生;心理危机

中图分类号：G444;; 文献标志码：A

对高校学生的心理危机预防干预是做好学生的心理健康工作的重要内容。全国高校经过了长时间的探索实践和经验积累，大部分都已经建立健全了心理危机预防和干预体系。心理危机预防干预体系在保护学生生命安全、维护社会问题和保障和谐社会发展中起了非常重要的作用。但是传统的心理危機预防干预体系是需要在特定的环境中进行追踪的，不能形成动态的管理，无法适应不同的地点和环境，数据挖掘水平较低且无法分享。尤其是自2020年初发生了新冠疫情以来，大学生的心理健康问题显得更为突出。从2020年的1月份到9月份，除了毕业年级，大部分的高校学生是没有回到学校的，一直居家学习。在这很长一段时间里，虽然有导员或者班主任等老师的监督，但是毕竟学生太多，不能随时掌握每个学生的心理动态。

最近几年，社会进入了大数据时代，人们的生活、工作模式发生了很大的变化，每个行业领域都离不开网络和大数据的支撑。高校学生的心理危机干预体系也要随着社会的进步和科学技术的发展与时俱进，这是每个高校从事学生 心理健康工作的教育工作者们必须面对的一个重要课题。

1 现状

传统的针对高校学生的心理干预主要是以学生的到访记录为主，比如刚入学时的心理调查问卷、心理测试或者心理热线电话访问记录等。这些记录的数据量比较少，而且不能完全表现出学生的心理健康问题，因为有的学生为了掩饰和美化心理问题提交一些虚假的数据记录。而且这些心理数据记录是静态存储的，无法对学生进行一对一的跟踪，也无法分析学生的心理健康问题，更无法对学生将来可能发生的心理问题进行预警，准确性和时效性都非常低。现在高校的大学生，随着社会和科学技术的高速发展，会面临很多诱惑，他们的心理状态是复杂多变的，如果不能动态的对他们进行心理健康分析和预警，可能会导致非常严重的问题，给学生、家庭、同学、学校和社会带来不稳定因素。高校传统的心理危机干预体系已经不满足现在随着社会发展的学生心理危机预警要求，必须重新建立一套适合学生基于互联网大数据技术的心理干预预警体系。

2 意义

基于互联网的大数据技术对高校学生的心理危机预警有着非常重要的的意义，其准确性和实效性都非常高。可以从大量模糊甚至低价值的数据里找到并分析其中的一些有用信息，从而能够对学生进行准确的干预预警。自2020年初发生了新冠疫情以来，大学生的心理健康问题显得更为突出。从2020年的1月份到9月份，除了毕业年级，大部分的高校学生是没有回到学校的，一直居家学习。在这很长一段时间里，虽然有导员或者班主任等老师的监督，但是毕竟学生太多，不能随时掌握每个学生的心理动态。高校学生在获取和整合知识的方法上已经变得非常丰富和快捷，并且通过网络各个平台例如微博、朋友圈、抖音等APP来表达自己的想法和情感也具有一定的隐蔽性，所以对学生的心理健康问题进行早发现、早分析、早干预，会减少因心理问题导致的比如自杀、意外伤害等案件。

近些年来，很多国际上的顶级科技期刊如Science、Nature等都刊登了大数据在很多学科领域中的应用，尤其是在心理学领域，国外的很多心理学家正在利用大数据技术在平台上收集和分析相关数据，然后对病人进行相关的治疗，治疗效果非常好，大大提高了工作效率。比如Gilbert 等人利用手机的 App ，来收集人们当前的各种情绪包含焦虑、开心、悲伤等思绪，从而进行幸福事件研究。还有Wu 等人根据 Facebook、Twitter上的数据进行人格研究分析后，发现大数据技术可以高于人们传统的主观判断。

3 利用大数据建立干预体系

3.1拓展筛查指标

目前，国高校学生的心理干预主要是以学生的到访记录为主，比如刚入学时的心理调查问卷、心理测试或者心理热线电话访问记录等，又或者是基于临床诊断量表的统计分析，而在大数据时代这些早已不能满足需求。各个高校通过与本身学校已经拥有的学生智能化信息管理系统相结合，如打卡进出、课堂考勤、图书借阅信息、上网痕迹查询等，来摆脱对过去的记录数据方式，这样可以更为准确和高效地扩大筛查范围，无法再受制于空间和时间，大大提高了心理健康干预预警工作效率。

3.2对心理预警的数据进行动态管理

传统的对学生的心理健康评估方式是静态的，而且时间上有一定的滞后性，已经不满足当前学生复杂而多变的心理状态研究需求。基于大数据技术心理健康干预预警机制处理记录数据速度非常快，及时收集、及时处理，并且能够及时分享，具有实时性等特点。通过对各种非结构化或者是半结构化的数据筛查，对每个学生的心理数据进行动态化管理。

大数据技术具有处理速度（velocity） 快的特点，能够及时收集和处理大量在线或实时数据。通过大数据技术获取的学生心理危机筛查数据具有实时性特点，其更新频率甚至可以提高到以秒为单位。大学生心理危机的筛查可以借助于大数据技术，在传统的结构化数据分析的基础上，通过对各类半结构化或非结构化数据的实时收集和处理，从而实现学生心理预警数据的动态化管理，提高心理危机识别的时效性。

3.3建立采集数据平台

过去高校的各个管理部门是相互独立的，较为封闭，无法实现各部门之间的数据共享，从而各个数据价值无法完全的进行利用。基于大数据的心理健康预警机制可以打破各个管理部门这种单打独斗的体系，从而对各部门的数据进行深入分析和研究，进行数据挖掘。数据挖掘指的是在海量的、不完全的并且模糊的随机数据当中，来提取隐藏在数据当中但又是潜在有用的信息和知识的过程。经过对原始数据的梳理整合，可以挖掘出大数据背后的学生行为规律，然后对学生将来可能出现的心理问题或者事件进行有效的干预。所以建立数据采集平台是非常有必要的。因为需要整合各部门的学生数据，所以这个数据采集平台需要高校的领导小组牵头进行建立，然后为学校的心理将康工作者们、学生家长或者是班主任提供一些非常有价值的学生信息。

4 总结

传统的针对高校学生的心理干预主要是以学生的到访记录为主，比如刚入学时的心理调查问卷、心理测试或者心理热线电话访问记录等。这些方式并未对学生日常行为数据的潜在价值进行有效的数据挖掘，无法适应不同的地点和环境，数据挖掘水平较低且无法分享。本文深入分析了基于大数据技术的高校学生心理危机的预警机制，这种机制可以为开展高校学生心理健康教育的规划、决策提供有效支撑，有利于学生心理危机的早发现、早分析、早干预，促进和谐校园建设。

参考文献

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[2]李雪.大数据时代下高校大学生心理危机识别与干预机制的构建——基于贵州某医科院校学生自杀态度与心理现状的调查[J].法制博览，2020.

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[5]喻丰，彭凯平，郑先隽.大数据背景下的心理学：中国心理学的学科体系重构及特征[J].科学通讯，2015，60（5-6）：520-533.

[6]Killingsworth M. A.， Gilbert D. T.A wandering mind is anunhappy mind [J]. Science， 2010， 330（6006）： 932-932.

基金项目

1.山东英才学院校级科研重点课题“基于同态加密的云存储安全问题研究”（17YCZDZR05）;2.全国统计科学研究项目“异构大数据共享平台自身安全关键问题研究”（2018LY61）。

作者简介

杨勋（1982年生人），男，山东省济南市人，讲师，硕士学位，主要研究方向为计算机技术领域。