基于集成學習的大學生心理健康服務系統的設計與實現

季波 魏雨來 朱開心 黃承寧 肖登高

摘要： 文章針對大學生心理障礙不易發現這一痛點問題，將數據挖掘方法運用于大學生心理問題分析和危機預警中，采用集成學習算法的隨機森林模型進行數據分析，為高校心理輔導老師提供輔助，進行智能預警。系統采用SSM框架、MySQL數據庫等主流的開發工具與技術，界面簡潔友好，性能良好。

關鍵詞：集成學習;心理健康;隨機森林;學習策略

中圖分類號：TP311? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）12-0046-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

近年來，當代大學生的心理障礙問題日益突出，采用人工智能算法提前預判學生心理健康并及時疏導，已成為高校心理健康教育的一個重要研究課題。花齊芹等人對大學生心理健康素質進行優化建模仿真[1]。游琪等人對大學生心理健康跟蹤系統進行設計實現[2]。曹謙等人基于結構方程模型對城市流動人口心理健康的影響進行因素分析[3]。

高校中心理健康教育中心普遍存在以下不足：第一，心理預約功能過于陳舊，高校學生預約不方便;所有事情都要心理老師處理，處理學生心理問題效率低下;第二，無法幫助心理輔導老師聚焦有心理障礙的學生。本文設計的基于集成學習的大學生心理健康服務系統，綜合了目前高校中心理健康教育中心的功能，采用SSM框架進行開發，并解決上述的不足之處，為大為高校心理輔導老師提供輔助，進行智能預警提供高效的解決方案。

1 系統分析

通過搭建一個基于集成學習的大學生心理健康服務平臺。本文在需求分析的相關基礎之上著重研究以下幾個方面：

如何對輸入的心理數據進行處理，經過分詞處理，預測用戶心理狀態。

如何將用戶心理數據進行分類，標注用戶心理狀態，為實現上述研究目標，系統需具備如下功能。

1）對于普通用戶：實現系統首頁、心理預約功能、月報展示功能、宿舍評價功能。

2）對于管理員：實現查閱預約信息功能、集成學習標注用戶心理狀態功能、月報數據操作功能。

2 系統主要功能實現

2.1 技術架構

系統采用前端jQuery、HTML、CSS、JS，后端SSM框架，數據庫采用MySQL數據庫。如表1所示。

2.2 主要功能實現

2.2.1普通用戶

1）系統首頁：根據系統分析，心理健康服務系統主頁如圖1所示。

2）心理預約：填寫班級、姓名、QQ號、時間段、心情描述進行預約如圖2所示。

3）月報展示：通過月報展示督評均分、參評率等，月報展示界面如圖3所示。

4）宿舍評價：通過填寫宿舍評價表，方便評價本宿舍和其他周圍宿舍的宿舍情況，宿舍評價界面如圖4所示。

2.2.2管理員

1）查閱預約信息：根據每天預約信息，基于隱馬爾可夫算法，對輸入的心理數據進行處理，經過分詞處理，預測用戶心理狀態;基于隨機森林模型，輸入已有單個分類器預測結果，對其進行投票決定，輸出最終用戶心理狀態，從而為高校心理輔導老師提前對學生的心理狀態預判提供輔助，進行智能預警。預約信息如下圖5 所示。

2）月報數據操作：對每月心理健康數據進行增、刪、改、查操作，月報數據操作界面如圖6所示。

3 結束語

本文設計與實現的基于集成學習的大學生心理健康服務系統是以學生心理數據為研究對象，以集成學習和智能數據挖掘方法為手段，進行大學生心理問題分析、預測和危機預警，為高校心理健康中心的心理輔導老師提供輔助，進行智能預警，解決學生心理問題難以發現并治療這一痛點問題。

本系統的創新點包括：

1） 利用多棵樹分類器投票預測用戶心理狀態，在具有層級結構標簽的分類預測任務中能夠達到更好的預測效果。

2）利用中文分詞技術與隨機森林模型提供智能診斷，輔助心理輔導人員治療用戶。

參考文獻：

[1] 花奇芹.大學生心理健康素質優化建模仿真研究[J].計算機仿真，2016，33（12）：314-317.

[2] 游琪.基于B/S與C/S的大學生心理健康跟蹤系統的設計實現[J].計算機與數字工程，2015，43（6）：1029-1033.

[3] 曹謙.基于結構方程模型的城市流動人口心理健康影響因素分析[J].統計與信息論壇，2016，31（10）：70-75.

[4] Wang Rui.Study of Ideological and Political Education of Chinese College Students Based on the Humanistic Care[J].Review of Global Academics，2014（4）：301-303.

[5] 周穎.基于“人文關懷”和“心理疏導”的大學生思想政治教育研究[J].科教文匯，2017（7）：19-20.

【通聯編輯：光文玲】