大數據背景下高校心理健康教育工作探析

郝秀娟+陳劍

【摘要】大數據技術的出現和推廣，極大地改變了人們的生活模式和思維方式，在給高校心理健康教育工作提供了新的技術手段和變革機遇的同時，也帶來了工作模式和方式方面的沖擊與挑戰。本文在分析大數據背景下高校心理健康教育工作面臨的機遇和挑戰的前提下，提出了高校心理健康教育工作在大數據意識、大數據思維培養和高校心理健康教育工作模式創新方面的工作策略。

【關鍵詞】大數據 心理健康教育 高校

【基金項目】本文為2016年度山東省高校人文社會科學研究計劃項目（思想政治教育專項研究）“依托大數據技術搭建大學生自我成長支撐平臺的路徑研究”的階段性研究成果，項目編號J16ZC12。

【中圖分類號】G64 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2017）43-0033-02

近年來，心理學研究工作在心理學與信息科學、信息技術的融合方面進行了開拓性的研究。先進的信息科學和技術不但為心理學的發展提供了必要的技術支撐，也為心理學的科學性和向縱深方向發展提供了技術支持。大數據技術的產生也同樣了引發了心理健康教育業界的關注和思考。因此，在大數據背景下，借助大數據技術的優勢，重新反思和規劃高校心理健康教育工作，以應對技術變革所帶來了人們思想和心理上的變化，有效破解高校心理健康教育工作中的發展難題，是當前高校心理健康教育工作的一項重要任務。

1.大數據背景下高校心理健康教育工作的應對策略

在信息化技術大力發展的今天，計算機和手機已成為大學生學習和生活的主要工具之一，使用這些工具必然會產生大量的信息數據。在傳統的數據技術手段面前這些離散、雜亂的數據無法變成有用的信息。而大數據技術卻視此為珍寶，通過數據采集、轉換、分析、挖掘等技術手段，可以挖掘出這些數據隱含著的大學生思想、心理、行為等的狀態和趨勢。這為全面、科學地掌握和分析大學生心理健康狀態，評價和判斷大學生心理健康水平，預判心理危機觸發點提供了可能，更主要的是在此基礎上，使高校心理健康教育工作的開展更加地有針對性和實效性，也為評估工作效果提供了科學依據。基于上述原因，高校心理健康工作者要充分利用好大數據技術，抓住變革的機遇，及時調整工作思路，主動適應大數據所帶來的大學生心理上的變化和發展，提高高校心理健康教育工作水平。

（1）提高數據分析意識

大學生在使用網絡和在校日常生活的過程中，其心理狀態會在網絡和生活中留下痕跡。利用大數據技術對這些痕跡進行科學分析，能夠了解大學生的心理健康狀態。高校心理健康教育工作者要樹立大數據思維和分析意識，借助大數據技術，敏銳地捕捉到這些數據痕跡中所呈現的表征大學生心理狀態的關鍵點，同時對數據的價值和意義做出精準的判斷。數據收集平臺可以借助校園“一卡通”系統、學生宿舍的門禁系統、圖書館借閱系統、網絡訪問信息系統等高校現有的主要尋跡系統，通過數據采集、跟蹤和分析，判定大學生群體和個體的心理狀態，為高校心理健康教育工作的開展提供依據。比如，通過社交網絡媒體信息的數據分析，掌握大學生情感和人際交往狀態；通過分析學生在網絡上的關注熱點，發現其內心發展狀態和心理需求等。

（2）創新數據應用理念

大數據的重要價值之一在于其預測功能，即基于大數據和預測模型去預測未來某件事情的概率。為此，高校心理健康教育工作者可以有效借助大數據的這一特性，對大學生心理狀態的變化趨勢進行預測和預判。在此方面，許多學者進行了有益的探索。如，中科院心理所朱廷劭研究員利用人們在使用微博過程中留下的相關數據，通過模型計算得出被試的抑郁狀態評分，并用機器學習的方法建立了心理健康（抑郁）的回歸預測模型，結果表明，基于微博行為的人格計算模型擁有良好的測量屬性，通過微博行為來預測用戶的人格特征完全可行。因此，高校心理健康教育工作者要不斷創新數據應用理念，利用大數據技術預測大學生的整體狀態，洞察學生的整體需求，進而開展普遍性教育；同時，也可利用大數據分析學生個體的心理狀態，用于調整教育行為，實現個性化的心理健康教育服務。

（3）建立信息化系統

大學生心理狀態所涉及和覆蓋的信息源較多，數據形式和類型比較復雜，數據量比較龐大，為此，高校要建立起科學、系統的信息化系統。同時，為適用應大數據技術特殊的要求，還要提高整個信息化系統的數據采集、存儲、計算、流通、呈現、轉換、挖掘能力，提高其技術化、信息化水平。高校要建立學生心理健康教育工作的信息化系統，首先就要將非數字資源數字化，建立數據庫；同時要加強信息化系統的基礎設施建設，提高信息處理能力；還要建立統一的數據化平臺，對數據信息進行統一管理；再者要實現數據信息交換與共享，依照心理健康的模型標準，充分考慮大學生行為特征、人際交往、學業成績、消費水平、家庭背景等之間的關聯；此外還要重視數據挖掘技術，對信息化系統中隱含的有價值的信息進行挖掘和分析，為高校心理健康教育工作的發展提供參考依據。

2.大數據技術在高校心理健康教育工作中的應用途徑分析

（1）借助大數據技術，高校可以建立起基于大數據技術的心理測評系統，提高其科學性、真實性、實效性

大數據技術很好地彌補和解決了傳統調查手段的不足和局限。一方面，大數據技術能輕松地同時處理海量數據，擴大了樣本容量，有效解決了傳統方法中采樣和樣本與整體之間關系問題；另一方面，大數據的數據采集和跟蹤能夠做到“無痕”，即被調查者無法提前預知和干擾調查的進行，因此有效地防止了干擾因素的侵入，使得數據更加真實、客觀，最大限度地避免了誤差的產生。因此，在此基礎上，高校心理健康教育工作者就可以借助大數據的這一技術特點，全面、系統地收集大學生各類反應其心理狀態的數據，并迅速做出分析和判斷，對于大學生已經存在的、潛在的心理問題和危機做出及時的響應和反應，制定和調整學校的心理健康教育規劃。

（2）借助大數據技術，高校可以建立起精準的心理危機干預系統，提高大學生危機行為的預測、研判、干預水平endprint

高校心理健康教育中心可以借助大數據技術進行特殊群體學生的排查，為重點關注的學生建立完備的檔案，對學生個體和家庭、心理和行為數據進行實時追蹤；學工部、教務處、圖書館、網絡中心和學院等部門則提供重點學生的日常行為表現、學業成績、圖書館閱覽記錄、校園卡的消費和宿舍人際關系等各種數據。這些數據可以比較清晰地呈現大學生在思想、心理、行為等方面的直接變化和狀況，同時也能間接地呈現其社會支持系統等外界環境的使用和變化情況。此外，對于大學生在網絡虛擬空間上的活動軌跡進行追蹤，并與其在現實中的情況進行關聯性分析，就可以比較清晰地分析出學生的思想狀態、情緒波動、行為變化等。更重要的是大數據提供了一種實時動態分析技術，由此我們可以預測某個群體和個體的未來變化情況，這可以使高校心理危機預警機制真正建立起來。通過現實與網絡的關聯、現在和未來的關聯，高校心理危機預警和處理能夠準確預判、快速反應，并精準地進行危機管理、控制、干預。

由此可見，大數據背景下大學生危機預警和干預將會迎來新的發展機遇，高校應該充分利用好這樣一個有利條件，積極籌建基于大數據的大學生心理危機分析平臺，拓展高校大學生心理危機預警的媒介和載體，通過完備的數據跟蹤技術和準確的趨勢判斷技術，精準地掌握大學生心理狀態和危機點；通過擴充信息來源，拓展干預渠道，提高干預能力，在精準判斷的基礎上，建立起快速、有效的交互機制和行動通道，使出現心理危機的大學生由被動地等待救助，變為主動地尋求幫助，并進行必要的自救，從而使心理危機的發生率不斷降低、心理危機干預的成功率不斷上升。

（3）借助大數據技術，高校可以建立起大學生心理自我教育和自我成長平臺，提高大學生自我教育和發展能力

大數據技術可以借助跟蹤分析和對比分析為大學生的自我教育和心理自助提供平臺。它能提供和開發更加便捷的個性化服務項目。因此，高校心理健康教育工作者可以在有效把握學生的差異化的基礎上，根據大學生個性化的需求，提供有針對性的個體教育和輔導。大數據也可以為學生搭建屬于自己的數據分析平臺，不同的大學生個體在“大數據”里呈現差異化的心理困惑、教育需要、成長背景等信息，有助于完成系統差異性的分組數據。對不同的分組數據進行大數據處理，即可提供差異性教育服務和個性化的心理建設與咨詢。借助這個平臺，大學生可以進行自我分析，及時測量和評估自己的心理健康程度，并借助平臺的建議和提示進行必要的調整或求助于專業人員，從而實現自我教育和自我心理的成長與發展。

當然，大數據是一種研究范式，同時也是一把雙刃劍，在帶給我們利好的同時也存在一些潛在的風險，尤其是心理咨詢和心理健康教育等涉及保密和隱私的問題上更是如此，大數據潛在的風險影響主要有：（1）數據“標簽”化帶來的學生心理發展中的“倫理”風險；（2）數據理性思維一旦泛化帶來的排除非理性因素的傾向，即非理性因素邊緣化風險；（3）“大數據”的應用脫離必要監管，將帶來隱私“泄密”的風險。因此大數據技術在心理建設、心理咨詢服務中的價值限度和服務程度都需要經過系統的理性分析和策略梳理后方可實施。

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