大數據背景下高職院校心理健康教育模式變革的路徑

摘 要：大數據技術的引入為心理健康教育提供了精確度和效率保障，通過分析大規模數據集，輔導員、班主任、教師能夠深入了解學生的心理健康需求，并制定出更加個性化的干預措施。然而，這一進程也伴隨隱私和數據安全、數據解讀的準確性以及教師專業能力等挑戰。針對這些挑戰，文章提出了建立健全的隱私保護和數據安全體系、提升數據解讀能力和準確性、加強教育人員專業培訓和能力提升等高職院校心理健康教育模式變革的路徑。只有通過實施綜合措施，高職院校才能在大數據時代實現心理健康教育的有效變革。

關鍵詞：心理健康教育；大數據背景；高職院校；模式變革

中圖分類號：TS972.1-4;G712文獻標識碼：A文章編號：2095-9052（2025）01-0151-03

作者簡介：郭亞敏（1989.01— ），女，漢族，江西省贛州人，碩士研究生，助教，研究方向：體育教育教學、思想政治教育。

通訊作者：王 遠（1984.09— ），男，漢族，浙江省金華人，碩士研究生，講師，研究方向：心理健康教育、體育心理學。

基金項目：2023年教育部“十四五”教育科研規劃全國重點課題“大數據時代高職體育院校大學生心理健康問題與對策研究”（項目編號：KJ32097）；

2024年廣東省科技創新戰略專項資金（大學生科技創新培育）項目“體育生群體身心健康狀況調查及關愛研究”（項目編號：pdjh2024a625）。

引言

隨著大數據技術的快速發展和應用，高職院校面臨心理健康教育模式的重大變革，而大數據為個性化教育和干預措施的實施提供了可能。高職院校學生群體正處于人生的關鍵期，面對學習和生活壓力的同時，心理健康問題逐漸顯現。在這樣的背景下，傳統的心理健康教育模式已經難以滿足其日益增長的個性化需求。因此，探索大數據背景下的心理健康教育模式變革路徑，是技術進步的要求，更是教育改革的必然選擇。

一、大數據背景下高職院校心理健康教育模式變革的意義

（一）提升心理健康教育的精確度和便捷性

在當前信息技術迅猛發展的時代背景下，大數據技術為高職院校心理健康教育的實踐與發展帶來了新的機遇和挑戰。大數據技術的引入，尤其是對大規模數據集的分析，為心理健康教育提供了前所未有的精確度和便捷性，使輔導員能夠深入了解學生的心理健康需求，還能根據每位學生的具體情況，制定出更加個性化的干預措施。高職院校學生正處于青春發展的關鍵期，他們面對的學習和生活壓力日益增長，心理健康問題呈現出多樣化和復雜化的趨勢。在這種背景下，傳統的心理健康教育模式已難以滿足學生的個性化需求［1］。大數據技術通過分析學生的學習行為、社交工具互動，甚至是智能穿戴設備中的生理數據，可以細致地描繪出每位學生的心理健康狀況，及時識別出潛在的心理問題。

（二）為心理健康教育開辟了新的路徑

大數據技術能夠集成和分析不同來源的龐大數據量，如學生的學習行為數據、社交媒體互動記錄以及心理測評結果等，揭示學生心理狀態的微妙變化，還能預測心理健康風險，從而為早期干預提供了科學依據。此外，大數據分析還能揭示心理健康問題背后的深層原因，為制定針對性的干預措施提供了理論支持。通過對大數據的挖掘和分析，心理教師能夠更精確地定位心理健康教育的重點領域，發現問題的共性和個性差異，從而制定出更加有效的心理健康教育計劃。

（三）為心理健康教育的發展方向提供了新的思路

通過實證分析評估大數據背景下心理健康教育模式的效果，可以驗證大數據技術在心理健康教育中應用的有效性，還能為未來的教育實踐提供科學依據。通過對比分析，教師可以清晰地看到大數據技術在心理健康教育中的具體成效，包括學生心理健康水平的改善、心理問題發生率的降低以及學習和社交能力的提升。此外，實證分析還能幫助教師識別干預措施中的不足之處，進一步優化和調整教育策略。通過案例研究，可以具體展示大數據技術在不同教育場景中的應用效果，為高職院校心理健康教育的變革奠定堅實的實踐基礎，為未來心理健康教育的發展提供新的思路和策略。

二、大數據背景下高職院校心理健康教育模式變革面臨的挑戰

數據技術的引入為心理健康教育帶來了新的發展機遇，但在實際應用過程中也面臨一系列挑戰和問題。本部分將深入分析大數據應用于高職院校心理健康教育過程中面臨的挑戰，包括隱私與數據安全的挑戰、數據解讀準確性的挑戰等。

（一）隱私和數據安全的挑戰

使用大數據技術收集和分析學生信息時，難以平衡數據利用與個人隱私保護，易觸發隱私泄露風險［2］。在大數據應用于心理健康教育的過程中，學校和教育機構需要收集大量的學生個人信息，如學習習慣、社交互動，甚至是心理健康狀況等敏感數據。數據的收集、存儲和分析過程中，需要通過多個系統和平臺，增加了數據被非法訪問或濫用的風險。

（二）數據解讀的準確性挑戰

大數據技術在心理健康教育中的應用，面臨數據收集有效性不足、數據解析誤差的問題，導致干預措施偏差。心理健康數據的解讀高度依賴于復雜的數據分析技術和算法，要求分析人員具備數據科學知識，還需要了解心理健康領域的專業知識。然而，當前很多高職院校在數據科學和心理健康專業知識的結合上還存在不足，導致數據收集分析的結果可能無法準確反映學生的真實心理狀態。

（三）教師專業能力的挑戰

高職院校教師在大數據分析及心理健康知識方面的能力不足，難以有效利用大數據進行教學。大數據技術的引入，對輔導員、班主任、心理健康教師提出了新的能力要求，包括數據的收集分析、心理學基礎等多方面的知識應用。然而，目前高職院校專業培訓，側重于傳統的教學方法和專業知識，缺乏在數據科學和心理健康方面的綜合培訓，導致輔導員在實際應用大數據技術進行教育工作時，難以準確解讀數據分析的結果，也缺乏制定有效干預措施的能力，未能充分考量學生的心理健康情況。教師專業能力的不足，直接影響了心理健康教育的質量和效果，限制了大數據技術的應用潛力。

三、大數據背景下高職院校心理健康教育模式變革的路徑

面對大數據背景下心理健康教育模式變革過程中出現的問題和挑戰，采取有效的應對措施至關重要。本部分將提出針對性的對策和建議，旨在解決隱私和數據安全的挑戰，提升數據解讀的準確性，加強教師專業培訓和能力提升，以確保大數據技術能夠在高職院校心理健康教育中發揮積極和有效的作用，從而為高職院校創造安全、高效和人性化的心理健康教育環境。

（一）建立健全隱私保護和數據安全體系

在大數據背景下，高職院校心理健康教育模式的變革必須考慮學生數據的隱私保護和數據安全。制定和實施健全的隱私保護和數據安全體系，既是保障學生權益的必要條件，也是提升心理健康教育質量的基礎。一是明確數據管理政策和流程。高職院校應根據國家法律法規，制定嚴格的數據管理政策。通過對數據的收集、存儲、處理、分析和銷毀等各個環節的規范操作程序，保證所有操作均在法律框架內進行。同時，應明確數據使用的目的和范圍，限制對敏感信息的訪問權限，保證數據的合法、合理使用［3］。二是加強技術安全措施。高職院校應采用先進的技術手段保障數據安全，如使用加密技術對敏感數據進行加密存儲和傳輸，使用防火墻和入侵檢測系統防止未授權訪問，以及定期進行數據安全審計和漏洞掃描等。此外，應實施嚴格的數據備份和災難恢復計劃，保證數據的完整性和可靠性。三是建立數據安全意識和培訓體系。對于所有涉及數據處理的員工，如心理教師、班主任、輔導員和技術支持人員，高職院校應定期組織數據安全和隱私保護的培訓。通過培訓提升他們對數據安全重要性的認識，了解最新的數據保護法規和技術，掌握數據處理過程中的安全操作規范。四是實行透明度和責任制度。對外公開數據管理政策和流程，增加透明度，讓學生和社會了解學校是如何收集、使用和保護個人數據的。

（二）提升數據解讀能力和準確性

在大數據背景下，高職院校心理健康教育的有效實施，依賴于對數據的準確解讀。因此，提升數據解讀能力和準確性成為關鍵對策。具體可從以下幾個方面入手進行理解。其一，高職院校之間通過深化合作，可實現同類院校、同專業學生心理健康數據的有效共享與深入對比，增大數據樣本量，提高數據分析的精確性和可信度，及時發現潛在的心理健康隱患，為學校迅速采取相應干預措施提供了有力支持。在實施層面，各高職院校應共同確立數據共享的標準與規范，以確保所獲取數據的真實性和統一性。同時，利用先進的心理測試與分析系統，通過電子化方式全面收集學生的心理健康數據，并進行初步的數據處理與分析。隨后，通過校際數據交互與深入對比，進一步挖掘數據的內在價值，從而為學校的心理健康教育提供更加堅實、精準的科學依據。此外，在校際合作中還應通過定期舉辦的研討會和培訓活動，分享在心理健康數據解讀與分析領域的最新成果和實踐經驗，共同推動數據解讀能力的持續提升，為學生提供更為全面、個性化的心理健康教育服務。其二，培訓教師提升數據分析能力。高職院校應組織專門的培訓課程，提升教師的數據分析能力，如基本的數據科學知識、統計分析方法、數據可視化技巧以及如何使用數據分析軟件等。通過提升教師的數據分析能力，提高數據解讀的準確性，使教師能夠獨立分析數據，及時調整教學和干預策略。其三，利用專業工具和算法。高職院校應引入先進的數據分析工具和算法，有效提高數據解讀的準確性，幫助教師快速識別數據中的模式和趨勢，準確預測心理健康風險以及評估干預措施的效果。其四，建立跨學科專家團隊［4］。心理健康數據的解讀需要數據分析技能，還需要心理健康領域的專業知識。因此，高職院校應建立由數據科學家、心理健康專家、教育學者等組成的跨學科團隊，共同參與數據的解讀和應用過程。跨學科的合作可以保證數據分析的結果既科學又實用，更能貼近學生的實際心理健康需求。其五，定期評估和調整數據分析策略。鑒于大數據技術和心理健康領域都在快速發展，高職院校應定期評估和調整其數據分析策略，評估使用的數據分析工具和算法的有效性，檢查數據處理和解讀流程的合理性，以及根據最新的科學研究和技術進展，更新數據分析方法。通過不斷優化數據分析策略，可以保證數據解讀的準確性和教育干預的有效性，從而及時識別和干預學生的心理問題，提高心理健康教育的整體效果。

（三）加強教師專業培訓和能力提升

為應對大數據背景下高職院校心理健康教育模式變革的挑戰，應加強專業教師培訓，提升其教學能力。可通過開發綜合性培訓課程、實施定期研討會和工作坊、推動跨校交流與學習以及建立“三師”（心理教師、輔導員、班主任）成長支持系統四個關鍵方面，全面提升教職人員在心理健康基礎知識、大數據技術應用、心理咨詢技巧等多個方面的專業能力，從而使他們能夠更有效地識別和響應學生的心理健康需求，采取更科學、更個性化的干預措施。

首先，開發綜合性培訓課程，從課程設計到實施各階段的精心規劃和執行，涉及心理健康教育的基本理論和實踐技能，包括最新的大數據技術及其在心理健康領域的應用。例如，可以設計模塊化課程，覆蓋數據分析技術、心理健康評估工具、干預策略的制定與執行等內容，以及利用大數據預測和識別心理健康問題。此外，課程設計還應充分考慮成人學習的特點，采用案例研究、模擬教學、小組討論等互動式教學方法，以增強學習效果。其次，通過定期舉辦研討會和工作坊，為教職人員提供持續的專業發展機會，還能促進其知識的更新和技能的提升，高職院校應邀請心理健康領域的專家和學者分享最新研究成果、討論心理健康教育中的熱點問題和挑戰，以及介紹大數據技術在實踐中的應用案例。通過此種方式，教師可以及時了解領域動態，拓寬視野，提高解決問題的能力。再次，推動跨校交流與學習，旨在通過訪學、參與校外的專業培訓等形式，讓教師直接接觸其他高職院校在心理健康教育和大數據應用方面的成功經驗，促進經驗共享，建立更廣泛的專業網絡，為教師提供更多元的學習資源和合作機會［5］。最后，建立教師成長支持系統，包括提供專業發展資源、建立導師制度、規劃職業發展路徑等多個方面。通過定期反饋和評估，教師可以清晰認識到自己的成長路徑，明確未來的發展方向。

結語

在大數據時代，高職院校心理健康教育面臨前所未有的機遇與挑戰。通過精準融合大數據技術和心理健康教育，可以提高教育的效率和效果，更好地滿足學生的個性化需求。然而，隨之而來的隱私和數據安全問題、數據解讀的準確性挑戰以及教師專業能力的提升需求，也需要給予足夠的關注和解決。本文通過分析大數據背景下高職院校心理健康教育模式變革的意義、面臨挑戰和路徑，提出了建立健全隱私保護體系、提升數據解讀能力和加強教師專業培訓等關鍵措施。未來，隨著技術的進一步發展和應用，高職院校心理健康教育模式的變革將更加深入，為學生提供更加科學、高效、個性化的心理健康支持。

參考文獻：

［1］朱瑤.大數據背景下高職院校學生管理工作的創新與策略［J］.江西電力職業技術學院學報，2023，36（09）：136-138.

［2］李赟，農色兵.大數據技術在高職院校學生精準心理問題識別中的應用研究［J］.桂林師范高等?？茖W校學報，2023，37（02）：56-59.

［3］梁瑞敏，王芬，李曉青.大數據下高職院校思想政治教育創新與發展［J］.石家莊職業技術學院學報，2022，34（05）：60-63.

［4］孫艷杰.數字化時代高職學生心理健康教育干預策略探究［J］.遼寧廣播電視大學學報，2022，（02）：62-65.

［5］王譽儒.大數據背景下高職院校新生的學風建設及學業指導［J］.科教導刊，2022，（15）：10-12.