大數據背景下大學生心理危機識別與預警研究

摘要：大數據為高校實現動態化、精準化心理危機識別與預警提供了可能。本文分析了當前大學生心理危機識別與預警現狀，提出利用大數據對大學生心理危機識別與預警實現路徑和關鍵策略，以期為提高大學生心理危機識別與預警提供切實可行的方案。

關鍵詞：大數據;心理危機;識別;預警

隨著社會的轉型變遷，生活節奏的加快，高校存在心理危機的大學生呈上升趨勢，與此同時負責高校心理健康教育的師資力量匱乏，在人員配備不足的前提下，建立一個能有效識別與預警的機制，準確識別和鎖定危機人群，有利于提高大學生心理危機干預的實效性。

一、大學生心理危機識別與預警現狀

（一）高校心理危機識別與預警手段單一

目前高校常規的心理危機識別和預警方式，常常以入學時的新生心理測試、日常的心理咨詢作為心理危機識別的重要手段，但是單純的測試結果和心理記錄不足以全面立體地呈現學生完整的身心發展狀態，真正有心理危機的學生很難被識別出來。另外，心理問題具有突發性、隱秘性、隨機性和多樣性等特點，心理咨詢教師不直接面對廣大學生，而與學生接觸較多的輔導員又缺乏心理專業能力，很難通過日常觀察發現問題，作為朋輩的心理委員和廣大學生也很難發現危機線索。

（二）傳統的心理危機預警機制缺乏精準性

目前，國內高校心理預警一般通過建立“寢室—班級—學院—學校”或者“寢室長—心理委員—輔導員或班主任—學校心理中心專職咨詢師”四級管理和監控體系來實現，這在一定程度上存在局限。大學生心理問題的形成往往與家庭、學業、人際、應激事件等多因素有關，管理者在危機識別上常常依賴于個人經驗和感覺，對于突發或者隱性心理危機的學生無法有效識別。

二、利用大數據對大學生心理危機識別與預警實現路徑

對心理危機的識別主要借助大數據平臺，將與學生心理危機因素相關的數據抓取出來形成心理數據庫，并運用數據挖掘技術，初步篩選出可能處于危機狀態的學生。為此，必須明確危機研判內容，形成心理動態檔案，確立心理危機預警指標，設立警限值在此基礎上，教育者及時關注、研判學生輿情，盡早干預，預防危機事件的發生。具體內容擬定為以下幾個方面：

（一）明確心理危機研判內容，建立心理動態檔案

大數據平臺數據繁多，必須從海量的數據中，抓取有可能形成心理危機的關鍵要素，從大學生中容易誘發心理危機的因素入手，結合大學生個性因素、社會支持因素、個體成長史等綜合因素等，具體內容包括新生心理測試中個性因素，包括性格特質、情緒穩定性和適應性等，數據來源為EPQ量表結果;社會支持系統，包括自我評估和主要社會關系，數據來源為LES自評量表和學生登記表;家庭支持系統，內容包括家庭類型（指雙親健全、單親、孤兒）、家庭成員構成、家庭經濟情況、個人或家族自殺史等，數據來源為學工系統;學習生活事件，包括掛科情況，學籍預警等，來源教務系統，生活事件數據來源為年級輔導員動態記錄;心理測試其它關鍵項數據，主要有是否有輕生念頭、自殺自傷行為、貝克量表抑郁分值等;日常活動中出現的異常變化，主要通過一卡通記錄，設定異常預警標準，如連續幾天沒有消費記錄、圖書借閱的變化、用餐時間規律的變化等;心理咨詢記錄，包含是否有確診的精神疾病、家族精神病史、生理疾病史等。

（二）確立心理危機預警指標，設立警限值

結合馬建青教授提出的危機干預七個指標，將心理動態檔案中的項目與預警指標作匹配。指標1面臨嚴重的發展危機或負性應激源且個體承受力差，主要匹配學業預警、處分記錄、重要親人離世和心理測試中EPQ結果;指標2情緒長期低落呈抑郁傾向或經常無明顯原因的焦慮，主要匹配心理咨詢結果和心理測試中貝克抑郁量表結果;指標3有明顯的心理障礙或人格缺陷，主要匹配是否有確診的精神疾病、家族精神病史等;指標4提及與暗示自殺以及個人或家族自殺史，主要匹配大學生人格問卷第9和25題關于自殺的關鍵選項;指標5在情緒或行為等方面有反常現象，主要匹配日常生活中出現的異常變化;指標6表現出明顯的攻擊性行為和指標7長期有睡眠障礙并十分痛苦，主要匹配心理咨詢記錄。7個指標中如有匹配成功的，按照匹配數量由低到高設置黃-橙-紅三級預警信號，由此初步判斷出學生可能所處心理危機的狀態，及時關注和干預危機預警狀態下的學生。

（三）界定不同教育主體查看心理數據庫權限和內容

心理數據庫中的數據涉及學生隱私，應根據每位教育主體的業務范圍反饋相應的數據內容。這里指的主體主要是心理中心專職咨詢師和學院負責心理工作的輔導員，應明確這兩部分教育主體在一般和例外情況下有權限查看的數據內容。因此將數據按照保密程度劃分等級，同時兼顧保密例外。心理中心專職咨詢師應有最高等級權限查看平臺中所有符合一個及以上指標的學生，學院指定輔導員權限為所在學院。中心按心理危機的黃橙紅不同等級，協同學院從不同層面提出改善策略，策略包括專兼職咨詢師采取的干預策略、輔導員和班主任采取的管理策略、家庭成員采取的親情策略、同學朋輩采取的幫扶策略以及學生本人采取的調適策略等。

（四）建立動態的學生心理健康狀況追蹤機制

傳統意義上的心理健康教育工作，缺乏可持續的學生心理狀況的發展監測及追蹤考察。大數據建立動態的學生心理健康狀況的評估系統，學生所有跟心理危機相關的關鍵選項都被集成在同一個平臺上，且干預信息也能動態完整記錄，從而突破時空局限，較好地實現對學生心理健康水平的分析、預測、干預和追蹤。

三、利用大數據做好心理危機識別與預警的關鍵策略

（一）深化全員育人理念，協同開展心理工作

深化“全員育人”理念，堅持把心理育人放在德育中非常重要的一個環節，把提高心理育人的針對性和實效性放在重要位置，長視角規劃，在全校范圍內營造良好育人范圍。

（二）重視心理數據庫建設，實現數據實時共享

維護好心理數據庫，確保內容的全面、準確性，是做好心理危機識別與預警的基礎，數據庫源來源于學生處、教務處、后勤、學院等，需要多個部門和單位協同起來共同更新和維護基礎數據庫，形成合力。

（三）優化心理健康教育策略，形成反饋良好的循環機制

學校可將具有共性的案例，隱去可能辨認出學生身份的信息后，作為共享資源，分享到大數據平臺上，方便學生查看，發揮學生主體自我成長和朋輩互助的功能。

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作者簡介：宣丹平，講師，浙江師范大學保衛處。

基金項目：本文為“浙江省高校心理咨詢工作聯盟課題項目”階段成果。