高來鑫+胡鳳+劉一+王梅
摘 要: 近年來高校學生心理危機事件不斷發生,由于大學生心理危機預警的方法有一定的偏差,導致大學生心理危機發現不及時和心理危機人數增加。本文在掌握心理危機預警的概念的基礎上,分析影響大學生心理危機的相關因素,分別從個體發展狀態、社會環境、人際關系、負性情緒等方面建立指標。通過粗糙集神經網絡方法構建大學生心理危機的預警模型,將該模型應用于大學生心理危機數據進行實例驗證,為綜合評價大學生心理危機的程度和更有效地推進高校心理健康教育奠定基礎。
關鍵詞: 大學生心理危機 粗糙集神經網絡 預警模型
一、引言
大學生是當今社會建設的主力軍,隨著社會競爭壓力的增加,大學生的心理健康問題日益顯著,大學生由于心理危機所引起的突發情況不斷增加,為了大學生的心理健康,大學生心理危機預警模型構建是非常必要的。大學生心理危機預警模型是一種超前的心理危機的干預,從根本上防止心理問題造成惡性事件的發生。
大學生心理危機預警的研究雖然在2010年后大幅度增長,但對于相關指標的研究卻是鳳毛麟角。筆者分析了影響大學生心理危機的相關因素,分別從個體發展狀態、社會環境、人際關系、負性情緒等方面建立指標。通過RS-ANN方法構建大學生心理危機的預警模型,將該模型應用于大學生心理危機數據進行實例驗證。
二、心理危機模型構建
隨著社會的發展,物質和文化的提升,大學校園文化越來越多元化。大學生作為大學校園的主體,他們的身心健康是高校教育的前提保證。構建大學生心理危機模型是通過分析影響大學生心理健康的錯綜復雜的原因提出心理危機預警機制,以此預防由于大學生心理問題導致惡性事件的發生。
(一)心理危機指標體系構建
個體發展狀態包括身體狀態、人格發展缺陷、個人信心、個人氣質、個人挫折自主與獨立壓力家庭背景等。筆者從事大學生生活和心理輔導工作,對平時工作進行積累和總結,并與其他教育工作者探討個體差異對大學生心理的影響,設計相應的問卷調查,通過調查問卷修改影響個體發展狀態的主要因素為身體狀態、自主與獨立壓力、家庭背景。

大學校園作為一個小范圍的社會群體,具有社會群體所有的特征,加之大學生有著獨特性,周圍環境人群對大學生的影響有著超乎我們想象的重要性。因此,把影響大學生人際關系的主要因素納入分析大學生心理危機預警模型中是非常有必要的。李建國認為心理危機的預警指標包括負性情緒、學習問題、戀愛問題、人際交往、人格發展缺陷等指標。顧廣玲等提出了周圍交流環境、學習、人際交往、戀愛問題和家庭背景五項心理危機指標。通過上述論文等資料的分析和學生群體的調研表明,戀愛問題、異性關系、人際交往融洽性和周圍交流環境人群對大學生心理影響最重要。
綜上所述,總結影響大學生心理的主要因素有個體發展狀態、社會環境、人際關系、負性情緒,這四類因素對于大學生心理危機具有較強的解釋力,構建大學生心理危機影響因素指標體系如表1所示。

(二)心理危機模型構建
筆者查閱了國內外有關大學生心理危機模型問題的處理方法,結合自身經驗,深入研究導致大學生心理危機的因素和路徑,并在此基礎上利用粗糙集神經網絡的方法對數據進行挖掘,建立了大學生心理健康和預警模型。
粗糙集理論可以從大數據中去除不必要的條件屬性和單研究對象,以表2為例,共含6個研究對象,每個對象分別有4個條件屬性和1個決策屬性,但在該表中并非所有數據均有意義,實際上存在些冗余不必要的信息,若采用粗糙集理論對其約減,可得到如表3所示的更為簡潔的決策表信息。

上述利用粗糙集理論約減樣本數據的能力可以優化拓撲結構,接著利用神經網絡對數據的網絡逼近能力和分類能力構建心理危機預警模型?;谏窠浘W絡和粗糙集神經網絡構建的心理危機模型如圖1和圖2所示,從隱含層神經元數目可清晰看到網絡規模變小。
三、案例仿真
為了驗證本文提出的大學生心理危機理論的實用性,筆者以所帶一個班級的大學生為對象,跟蹤調查了自2013年9月至2015年9月該班級146位同學的心理危機指標數據。數據來源主要通過同學互測、同學自測、任課教師評估和班主任及輔導人員評估所得,建立了大學生心理危機特征數據庫。

利用粗糙集理論約減數據庫數據之前,首先對數據約減主要目的是去除數據庫中一些采集不準確的差異數據和約減不必要條件屬性。心理危機模型中條件屬性由開始的14個條件屬性減少到9個條件屬性,目標屬性為HB,B,Z,S,HS分別對應大學生心理危機等級高、較高、一般、較低、低。表4中給出部分約減后的心理因素采集數據。
利用表4所提供的心理危機數據,以前10組數據為神經網絡輸入樣本訓練神經網絡,選取恰當的權值和訓練函數構建滿意的神經網絡結果模型,然后以后5組數據為測試數據,測試該模型的準確性。
四、結語
由測試結果可知身體狀態、人格發展缺陷、就業壓力、家庭環境、戀愛問題、人際交往、突發性壓力、自主與獨立壓力和刺激源這9個因素是影響大學生心理健康問題的主要因素,且該模型分類結果與實際結果吻合度極高。根據該模型處理的數據結果,我們可以有效地預防和避免大學生由于心理問題而發展的惡心事件,保證大學生健康發展和學校教學正常有序地進行。

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