大數據技術在高校大學生心理健康教育中的應用 *

大數據技術在高校大學生心理健康教育中的應用，不單純是技術本身的“介入”，還涉及互聯網、物聯網、云計算、人工智能等多種技術的“跟進”，與生物醫學、醫療衛生、生態環境等領域存在某種關聯，借此優化心理學的研究邏輯、研究方法、研究工具，拓展大學生心理健康教育思維，創新教育平臺，解決教育工作中數據收集困難、數據挖掘不到位、數據價值開發滯后等問題。鑒于此，本文參考《大數據時代高校思政工作創新研究》（北京工業大學出版社2020年7月版）一書，分析大數據技術在高校大學生心理健康課程體系建設中的應用、在評價體系構建中的應用、在心理危機干預中的應用。

一、在高校大學生心理健康課程體系建設中的應用

(一)創新心理健康課程體系

大數據技術應用到高校大學生心理健康教育課程體系中，讓教師和學生以大數據思維進行思考和實踐，并客觀、科學的認識心理健康問題，顯著提高大學生心理健康教育服務水平。創新心理健康教育課程體系被認為是高校大學生心理健康教育的重要議題，主要涉及以下內容：一，打破傳統高校大學生心理健康教育課程體系，積極轉變教育實踐模式，借助大數據平臺和移動互聯網，讓大學生成為心理健康課堂的主體；二，通過基于大數據平臺和移動互聯網的交流與互動，持續提升大學生學習心理健康知識的主動性，而借助移動網絡、各類新媒體、APP為大學生提供更優質的心理健康課程。

(二)創新心理健康教育方式

以大數據為背景，結合當代大學生受到的諸多因素影響和已經出現、可能出現的情感困惑、人際交往障礙等心理問題，創新心理健康教育方式。一，借助大數據技術對大學生心理健康問題和現象進行研究，在數據分析、樣本選擇、“精準畫像”中解決大學生的心理健康問題。二，借助大數據技術，轉變心理健康教育模式，以網絡化、數字化、智能化的教育方式，對教育信息進行大數據挖掘和云計算，追蹤、定位、處置大學生遭遇的心理健康為題，引導和幫助其思想行為符合社會規范。

(三)優化心理健康教育內容

教師以大數據和云平臺為支撐了解和掌握大學生對課程的學習時長、課后作業的完成情況及學習效果，借助反饋得到的信息優化心理健康教育的內容。一，結合當代大學生的個性特征，采取慕課、翻轉課堂、云課堂等形式，不但豐富教育內容，并在教育資源整合的過程中借助大數據平臺拓展教學渠道和教學范圍，讓大學生在大數據平臺的有效互動中，持續提升學習效果。二，從大數據的特點出發，引導高校大學生主動挖掘大數據時代的網絡資源，拓展學習知識面，并在線下實踐中獲得更多技能和形成正確的心理態度和思想觀念。三，結合線上和線下教育資源，針對不同年級設定與之相匹配的心理課程，搭建起相對完善、完整的大學生心理健康教育體系和教育內容。

(四)創建與大數據匹配的心理健康教育模式

教師和學生共同創建心理健康教育情景，挖掘教育數據信息，在師生交流互動中，發現和解決大學生在心理方面存在的問題。一，搭建線上+線下的心理健康教育平臺，借助互聯網、大數據技術等，推動實現“師生”“生生”間的有效溝通。當然，要在課程開始之前，把教學內容、經典案例等，上傳至大數據平臺，讓教師和學生都能夠通過預覽相關信息，了解所要教、學的相關內容。二，借助大數據技術打破高校大學生心理健康教育時間和地點限制，搭建起線上線下互動的心理健康教育模式。

二、在高校大學生心理健康評價體系構建中的應用

(一)強化主、客觀評價的結合

一，在主觀評價方面，要結合教育中產生的數據信息，搭建起完善的心理健康數據管理系統，為開展針對大學生的心理健康教育提供數據支撐。二，在客觀評價方面，要將教育工作置于廣闊的時間背景和具體情境加以分析，防止單純依靠主觀上的數據挖掘、數據分析，導致高校大學生心理健康教育評價出現偏頗。

(二)注重動、靜態評價的融合

借助微信、微博、抖音等新媒體平臺和APP提升教育實踐的針對性和時效性，而為了避免過分依賴大數據分析，而引發的數據理性思維泛化和心理健康教育評價偏頗，需要在結合“客觀數據”“主觀數據”共同進行教育評價的基礎上，注重動態評價和靜態評價的結合。一，在動態評價方面，對高校大學生心理健康教育評價的設計者、運用者來說，應該全面、深刻、客觀認識大數據技術與教育實踐結合的局限，對大數據介入心理健康教育進行辨證分析，在明確了教育需求和行為取向后，對教育過程和結果進行跟蹤評價，防止出現對教育對象的“標簽式”評價和描述，確保能夠預防和規避“數據固化”，防止對大學生心理發展產生不利影響。二，在靜態評價方面，要充分發揮評價主體的積極性，評價對象也要結合自身實際接受數字化評價，并主動參與到教育教學方案的調整優化中，為教育實踐活動提供建議和意見，全面激發出作為教育主體的潛能。

(三)兼顧評價信效度和私密性

構建數據搜集、選擇、判斷、預測、反饋的整體模式，對教育數據資源和評價結果進行動態更新，把定量分析和定性分析相結合。結合大數據技術的特點和要點，確保大學生心理健康教育評價工作的數據真實性、信息的全面性，并在強化數據安全意識的過程中，防范數據隱私泄露而產生的倫理風險。一，在評價信效度方面，要注重加強大學生個人隱私保護，提升其大數據素養，使之能夠自覺遵循倫理要求和法律要求，尤其在參與心理咨詢、心理測評中，將個人隱私加以保護。二，在私密性方面，高校應該嚴格遵照規定和要求，做好數據保護與監管工作，對各類數據的使用進行規范，并結合實際情況和大數據技術優勢，防止由于數據誤用、數據泄露等產生的危險。

(四)推動評價內容科學化

一，針對教育數據受到主體、時間、空間的影響而不斷出現新的數據信息的事實，要持續修正和完善大學生心理健康教育評價體系，確保信息準確和安全。比如，要搭建起針對高校大學生的心理健康預警機制，以此對大學生心理危機狀況進行綜合評估。二，在高校大學生心理健康教育實踐中，結合內外部環境的特點和新時代大學生的人格特征，確定對大學生進行心理健康干預的節點和力度。

三、在高校大學生心理危機干預中的應用

(一)以全程大數據應用干預大學生心理危機

一，教師和教育工作者要結合高校大數據中心的反饋，對大學生瀏覽網頁的類型、時長等進行跟蹤和判斷，有針對性的、適時的屏蔽其長時間瀏覽的與休閑娛樂、交友購物等相關的網頁，并通過彈窗等形式，提醒其要把握好學習和娛樂的時間分配。同時，要重點對那些經常瀏覽的不健康網頁的大學生進行特殊關注，通過心理輔導等形式，讓其能夠轉變興趣方向，轉而參考更加健康的網絡生活方式，并對可能遭遇的心理困境進行差異化心理疏導。二，對高校大學生心理危機事件進行全過程預防和干預，降低心理危機的發生概率。一方面，要通過對大數據的采集和預處理、存儲和管理、處理和分析等，將相關數據結果以可視化形式呈現出來，借此識別出危險對象及潛在的危險對象，然后以線上+線下同步干預的形式，為大學生提供全過程的心理健康幫助。

(二)利用“精準畫像”評估大學生心理

一，結合大學生日常生活和學習活動的軌跡，通過大數據技術，對其心理數據進行動態監控，挖掘出數據足跡，實現對大學生心理健康運行規律的真實了解和科學認知，并由此建立起針對大學生的心理健康精準評估機制。二，全面細致收集高校大學生心理健康數據，結合其心理測評情況和個人自評結果，借助大數據技術進行“精準畫像”，對大學生心理健康狀況做出預案并進行預警。

(三)構建智慧社區以滿足大學生心理健康需求

對大學生群體的心理走向和心理特點進行全面掌握，對發現的問題及時疏導和解決，有必要以大數據為背景構建智慧社區。一，綜合運用大數據信息與移動網絡資源，實現大數據技術與大學生接受心理健康教育的結合，由此開發出有針對性的心理健康智慧服務社區，最大限度激發大學生心理健康教育的服務和引導功能。二，在高校中搭建集數字化、智慧化于一體的心理健康教育平臺，全面發揮其社群服務、心理課堂、心理測評等功能，并搭建網絡心情空間、微課、慕課、在線測評平臺等。

(四)創設基于大數據的心理健康保障機制

一，成立高校大數據心理健康教育領導小組，由負責心理健康的專職心理教師、輔導員擔任，通過整合相關資源促進大數據在大學生心理健康教育中的充分利用。二，借助大數據技術對教育數據進行處理，并在數據質量和成本層面進行統籌和協調，將大學生的心理健康問題扼殺在萌芽狀態。期間要重點關注和保障“特殊大學生”的心理健康問題，及時發現和報告有心理問題的大學生，防止產生有嚴重后果的網絡輿情，幫助存在嚴重心理健康問題的大學生盡快回到正常的學習和生活中。