大數據時代高校心理健康教育標準化體系建設研究

中圖分類號：B84；G64；TP3 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）06-0126-03

Research on the Standardization System Construction of Psychological Health Education in Universities in the Era of Big Data

HUALei （Shanxi University of Scienceand Technology，Jincheng O48o11，China）

Abstract： Currently，big data has become an indispensable partof modern society， profoundly influencing various industries，including the education sector. However， traditional mental health education methods are inadequate in addressing students'psychological needs，and relying onbigdata technologyto build a standardized system for mental health education in universities is particularly important.Teachers should maximize the aplication value of volatile data technologyandimprove theoverallevelofmentalhealth education.Thisarticleexploresthe specific practicalpathbasedon the principles ofconstructing a standardizedsystem for mental health education inuniversities inthe eraofbig data.

Keywords： big data; universities; psychological health education; standardization system

信息化時代下，大數據技術已經被廣泛應用于各個行業中，和傳統的數據技術相比，大數據技術具有高速、大量等特點，能夠解決各類數據問題，為相關人員提供決策依據?，F今大學生生活在網絡時代，他們在網絡上留下了大量的行為痕跡，這些軌跡數據映射出他們的思維方式與心理狀態。通過大數據構建高校心理健康教育標準化體系，教師可以更加科學地收集、整理和分析學生的心理健康數據，更準確地把握學生的心理波動和問題根源，不僅能夠提高心理健康教育的針對性，還能及時發現并干預學生的心理問題，預防嚴重心理障礙的產生。

是學生的社交媒體行為、學習記錄還是心理健康測試數據，大數據都能一一收錄，為心理健康教育工作者提供了豐富的信息基礎。海量性與復雜性的耦合，使得教育工作者能夠更深入地理解學生的心理狀況，從而制定更有效的干預策略。

1.2處理心理問題的及時性與大數據的高速性耦合

大數據技術與高校心理健康教育工作的契合性

1.1影響心理健康因素的復雜性與大數據的海量性耦合

心理健康受到多種因素的影響，包括個人經歷、家庭環境等，這些因素交織在一起，形成了復雜的心理網絡。而大數據技術以其海量的存儲和處理能力，能夠全面收集、整合并分析這些多樣化的數據。無論

許多心理問題在初期階段可能僅僅表現為一些輕微的癥狀，如情緒波動、社交退縮或是學習效率下降等。這些癥狀雖然看似不起眼，但如果不加以重視并及時進行干預，它們很可能會逐漸累積并惡化，最終可能引發更嚴重的心理疾病，如抑郁癥、焦慮癥等。大數據技術的引入，為心理問題的及時響應提供了強有力的支持，以其卓越的高速數據處理能力，能夠在極短的時間內對海量的數據進行快速而深入的分析，不僅能夠幫助教育工作者迅速識別出學生群體中可能存在的潛在心理問題，還能夠精準地定位到具體個體，從而對其心理狀態進行更為細致的評估。高速性與及時性的緊密耦合，為教育工作者提供了前所未有的便利。他們能夠通過大數據技術，實時地監控和捕捉到學生的心理狀態變化，一旦發現有異常或潛在的心理問題，就能立即采取行動，制定并實施相應的干預措施。

1.3大學生心理的個性化與大數據的精準性耦合

每個學生都是獨一無二的個體，他們的心理需求、問題和應對策略也各不相同。大數據技術通過深度學習、機器學習等先進算法，能夠對每個學生的數據進行精準分析，揭示出他們獨特的心理特征。精準性與個性化的耦合，使得教育工作者能夠針對每個學生的具體情況制定個性化的心理健康教育方案，從而提高教育的針對性。

2大數據時代高校心理健康教育標準化體系建設的原則

2.1數據真實且有效

數據是大數據時代的核心資源，對于高校心理健康教育而言，數據的真實性和有效性直接關系到教育效果的好壞。因此，在構建標準化體系時，教師必須確保所收集的數據是真實、準確、可靠的。一方面，數據的來源要可靠，采集方法要科學，同時還需要對數據進行定期的驗證和更新，以確保其時效性。另一方面，數據的處理和分析也需要遵循科學的方法論，以得出有效的結論，為后續教育工作的開展提供參考依據。

2.2清晰的使用權限

在大數據時代，數據的安全性和隱私性同樣重要。對于高校心理健康教育數據，必須明確誰有權訪問、使用這些數據，以及數據的使用目的和范圍。高校通過建立嚴格的數據管理制度和使用規范，要求教師嚴格執行相關操作，以此確保數據的安全存儲和傳輸，防止數據泄露或被惡意利用。同時，教師需合法使用相關數據，不得隨意泄露，避免侵犯學生的隱私權和其他合法權益[1]。

2.3明確的設計目標

構建高校心理健康教育標準化體系的最終目的是提升教育效果，服務學生的心理健康需求。因此，教師在設計教育標準化體系時，必須明確具體的設計目標，具體包括提高教育的針對性、有效性，增強學生的心理素質和應對能力，以及促進高校心理健康教育的可持續發展等。通過明確的設計目標，可以指導整個體系的構建過程，確保各個環節都緊密圍繞目標展開，從而實現最佳的教育效果。

3 大數據時代高校心理健康教育標準化體系建設的路徑

3.1以生為本，重構大數據思維

高校心理健康教育的核心聚焦在學生身上，這是其本質屬性和根本任務所決定的。因此，在著手構建標準化體系的過程中，教師務必堅守以生為本的核心理念，將學生的全面發展與健康成長視為工作的出發點和落腳點[2]。具體而言，首先，教師可以從學生的實際需求出發，深入了解他們面臨的壓力、困惑和挑戰，以及他們對心理健康教育的期待和訴求。運用大數據技術，通過收集和分析學生在校園生活中的各種數據，如學習成績、社交活動、情緒變化等，全面深入地把握學生的心理狀態和行為特征。例如，通過監測學生的社交媒體使用頻率和內容，教師可以發現學生可能存在的社交焦慮；通過分析學生的學業成績和出勤率，可以洞察到學習壓力對學生心理健康的影響。

其次，在深入了解學生需求的基礎上，教師可以利用大數據的精準性，為每個學生量身定制個性化的教育服務。比如，對于存在學習焦慮的學生，可以提供針對性的學習輔導和心理疏導；對于社交能力較弱的學生，可以組織社交技能培訓活動，幫助他們提升人際交往能力。個性化的教育服務不僅能夠滿足學生的差異化需求，還能提高教育的針對性。同時，教師要與時俱進，重構大數據思維，摒棄傳統的經驗主義和主觀判斷，學會運用數據驅動的方式來進行教育決策和效果評估。例如，在制定心理健康教育計劃時，依據歷史數據和學生需求的分析結果，科學合理地安排教育內容、形式和時間；在評估教育效果時，通過對比教育前后的數據變化，客觀地評價教育的成效和不足。如此，確保高校的教育活動更加科學有效，更好地服務于學生的心理健康成長。

3.2技術升級，加快大數據平臺建設

技術是大數據應用不可或缺的基石，它如同橋梁一般連接著數據與實際應用，尤其在高校心理健康教育的廣闊舞臺上，技術的升級與革新成為構建標準化體系的核心驅動力。面對日益復雜多變的學生心理需求，教師必須深刻認識到技術升級的重要性，并毫不猶豫地加大投入，致力于打造一個功能全面、性能卓越的大數據平臺。首先，在建設大數據平臺時，需要從數據采集、存儲、處理到分析，每一個環節都力求精益求精。在數據采集層面，高校利用先進的傳感器、物聯網技術以及智能設備，實時捕捉學生在校園生活中的各種行為數據，如圖書館借閱記錄、食堂消費習慣、在線學習時長等，這些數據看似瑣碎，實則蘊含著學生心理狀態的重要線索。存儲方面，則需構建高可用性的云存儲系統，確保海量數據的安全存儲與快速訪問[3]。其次，在該平臺上，高校可以引入高性能計算集群、機器學習算法以及人工智能技術，高效地對收集到的數據進行清洗、整合與分析，挖掘出隱藏在學生行為背后的心理規律與趨勢。例如，通過情感分析技術，平臺可以從學生的社交媒體發帖中識別出情緒波動，及時預警可能的心理問題。教師基于實時、準確的數據分析結果，快速響應學生的心理健康需求，制定更加精準有效的教育策略。比如，針對分析顯示出的普遍學習壓力問題，學校可以迅速調整課程設置，增加心理輔導課程或工作坊，為學生提供及時的幫助。再次，高校應發揮大數據平臺的集成能力，與其他教育系統如學籍管理系統、課程管理系統等無縫對接，實現數據的共享與交換。通過這種模式，減少數據孤島現象，促進各系統間的協同工作，形成教育合力的最大化。

3.3專業支撐，加強大數據人才培養

大數據技術在心理健康教育領域的深入應用，為傳統教育領域帶來了革命性的變革，但同時也對其專業性提出了更高要求。高校必須深刻認識到大數據專業人才對于推動這一變革的重要性，因此，加強大數據人才的培養和引進，成為構建心理健康教育標準化體系不可或缺的一環。首先，高校需要著力培養一批數據分析師，要求他們不僅具備深厚的統計學、計算機科學和數學基礎，還能夠熟練運用各種大數據處理工具和技術，如Hadoop、Spark、Python等，對海量數據進行深度挖掘和分析。他們能夠從復雜的數據中提煉出有價值的心理健康信息，為教育工作者提供科學依據。例如，通過構建預測模型，預測學生可能出現的心理問題，從而提前采取干預措施。其次，高校還應注重培養具備大數據素養的心理健康教育工作者。他們不僅要精通心理學和教育學的專業知識，還要掌握一定的數據分析和解讀能力，能夠利用大數據平臺提供的分析結果，結合自身的專業知識，制定出更加精準有效的心理健康教育方案。

3.4制度規范，消除大數據倫理危機

大數據的應用如同一把雙刃劍，在帶來發展機遇的同時，也伴隨著一系列倫理風險，其中數據隱私泄露和數據濫用是最為突出的問題。在高校心理健康教育的標準化體系構建中，倫理風險不僅關乎學生的個人權益，更直接影響到教育的公信力。因此，注重制度規范的建設，確保大數據應用的倫理合規性，成為一項刻不容緩的任務。首先，高校必須制定一套完善的數據管理制度，涵蓋數據采集、使用、存儲和共享等全生命周期的各個環節。在數據采集階段，明確告知學生數據采集的目的、范圍和使用方式，并獲得學生的明確同意。例如，在收集學生的心理健康問卷數據時，應事先說明相關數據將用于心理健康狀況的分析和輔導，且僅用于此目的，不得擅自用于其他用途。其次，在使用數據階段，高校應建立嚴格的數據訪問權限控制機制，確保只有經過授權的人員才能訪問敏感數據。對于數據的使用自的和范圍也應進行嚴格限制，避免數據的濫用。例如，心理健康教育工作者在使用學生數據時，應僅限于提供心理輔導和咨詢服務，不得將數據用于商業目的或泄露給第三方。再次，在數據存儲階段，高校應采取先進的數據加密技術和安全防護措施，確保數據的安全性。定期對數據進行備份和恢復測試，以防止數據丟失或損壞4]。

結束語

高等教育機構中的心理健康輔導工作，涉及專業人員運用咨詢、評估等手段深入掌握大學生的心理狀態，進而實施恰當的指導與介入措施，逐步塑造大學生積極向上、人格完善的個體。大數據時代下，高校教師應發揮大數據技術的應用優勢，結合心理健康教育的特點，構建標準化的實施體系，以此及時敏銳地發現學生可能存在的心理健康問題，采取干預措施，從整體上提升心理健康教育水平，助力學生健康成長。

參考文獻

[1]程成，鄒嘉鑫，邵丹迪.新質生產力背景下大數據賦能高校心理健康教育的困境與紓解對策[J].武漢冶金管理干部學院學報，2024，34（03）：61-65.

[2]趙斌斌，韓武杰.基于大數據開展大學生心理健康教育的可行性措施[J].山西青年，2024（15）：81-83.

[3]王平.大數據背景下心理健康教育融入高校學生管理工作的路徑分析[J].山西青年，2024（13）：70-72.

[4]于元彬.大數據背景下高校學生心理健康教育體系構建措施探析[J].科教導刊，2024 （05）：140-143.