大數據時代高職院校心理健康教育模式變革的路徑探究

李喜梅

(常州紡織服裝職業技術學院 創意與藝術設計學院，江蘇 常州 213164)

心理健康教育是大學生日常教育與管理的重要內容。受國內外社會環境和競爭壓力的影響，當前大學生正面臨前所未有的心理壓力，心理特點呈現多元化、矛盾化和個性化發展趨勢，傳統的心理健康教育工作正面臨嚴峻挑戰。新形勢下如何迎接心理健康教育的挑戰，探索心理健康教育的新模式，對提高心理健康教育實效性具有現實意義。當前，大數據技術已經成為推動經濟社會發展的新動力、改進社會治理方式的新手段、引領社會發展和變革的新工具[1]，被廣泛運用于各領域。大數據為高職院校心理健康教育工作提供了新的研究視角和工作路徑。筆者探討大數據時代高職院校心理健康教育的新方法、新途徑，旨在構建心理健康教育新的工作模式，推動心理健康教育工作水平的提高。

1 大數據技術的發展

1980年，美國人提出了“大數據”的概念。最初，大數據是指動態的大容量數據集合，大到一般的軟件工具難以捕捉、管理和分析的信息資源[2]。目前，有關大數據的基本概念和理論框架還未形成統一的系統化認識，國內外學者、機構從不同的視角，研究大數據技術。如美國大數據分析師道格·萊尼(Doug Laney)從大數據性質特點角度，提出大數據的“3V”特點，即容量大(Volume)、多樣性(Variety)和速度快(Velocity)[3]26；麥肯錫全球研究院(MGI)從技術分析角度，提出大數據是指其大小超出了典型數據庫軟件的采集、儲存、管理和分析等能力的數據集[2]；高德納咨詢公司(Gartner Group)從大數據應用價值角度，提出大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產[2]。隨著大數據技術應用和研究的不斷深入，大數據的內涵和外延不斷衍變，正從單一的技術概念轉化為技術和思維的結合。技術層面，大數據為人類提供了全新的技術手段，通過基于大數據的存儲技術、復合計算模型和認知計算等新技術，實現巨量的、多模態的數據采集、整合和分析，從而發現新的知識、創造新的價值，帶來大知識、大科技、大利潤和大發展[4]58；思維層面，大數據帶來了人們思維方式的轉變，這些轉變進一步改變了人們理解和研究社會經濟現象的技術和方法。

2 大數據技術與心理健康教育的契合

大數據技術正在對全球經濟和社會生活產生巨大的影響，它不僅是新技術，更是全新的思維模式和工作方法，對應對日益嚴峻的大學生心理健康形勢，提高心理健康教育科學性、規范性和實效性，構建大學生心理健康教育新模式具有重要意義。

2.1 有利于彌補傳統心理健康教育的局限性

近年來，高職院校心理健康教育工作逐步得到重視并取得了長足的發展。學校建立了較為完善的心理健康教育體系和教育模式，廣泛開展心理測試、心理咨詢、心理輔導、心理課程、心理主題活動等教育實踐活動。在優化學生心理品質、預防和干預心理問題、促進學生身心和諧可持續發展等方面發揮重要作用。然而，一直以來，高職院校心理健康教育主要依靠心理健康教育教師的從業經驗和心理學知識，利用有限的心理學工作方法和工具，診斷和解決大學生心理問題。傳統心理健康教育模式已不足以應對新形勢下大學生嚴峻的心理健康形勢。大數據技術的應用，可以豐富和優化心理健康教育的方法和手段，有效彌補傳統心理健康教育的局限性，為心理健康教育提供科學技術支撐。

2.2 有利于應對心理健康教育的復雜性

心理健康教育是一項系統工程，影響工作成效的因素多元且復雜，涉及大學生學習、生活、情感、人際交往等諸多環節，這些環節中產生的數據信息是掌握個體和群體心理行為特征與規律的寶貴資源。然而，這些資源不僅分散、無序，而且多是以文字、視頻、音頻等形式存在，很難為心理健康教育工作提供系統化、數據化服務。通過大數據技術，可以實現對巨大、復雜、潛邏輯數據的梳理、甄別和分析，并通過大數據可視化技術，讓隱藏在大數據資源背后的真相直觀、精準地呈現出來，實現心理健康教育數據資源的化繁為簡、直觀可用。大數據技術的應用，還可以打破傳統心理健康教育模式的時空限制，通過更全面、更詳實的數據信息采集，實現對大學生心理健康狀況的全時段、全方位的精準把脈，降低心理健康教育預防和干預機制的復雜性。

2.3 有利于提高心理健康教育的精準性

大數據時代，通過事物的數據化，實現了定性定量的綜合集成，人文社會科學等曾經難于數據化的領域像自然科學那般走向了定量研究[5]。大數據技術在心理健康教育領域的應用，使心理健康教育不再是單純依賴于抽樣調查和分析實證數據的“準科學”，而有望成為全面反映事物全貌和真相的“科學”。在遵循高職院校學生身心發展特點和心理健康教育規律的基礎上，充分利用大數據資源和技術，挖掘、利用數據背后的潛在價值，分析學生學習生活行為與心理變化的內在聯系性[5]，有效降低對心理健康教育從業者經驗的依賴，有利于更精準把握大學生的心理狀況，提高心理健康教育的科學性和針對性。

3 心理健康教育模式變革的路徑

大數據技術在心理健康教育領域的應用是一項綜合性、系統性工程，離不開系統謀劃和頂層設計，需要從理念認識、數據平臺建設、教育模式、師資隊伍建設等領域共同發力，形成大數據應用的良好生態。

3.1 樹立大數據理念

大數據技術的廣泛應用將帶來傳統科學認識論的變革。大數據用相關性補充了傳統認識論對因果性的偏執，用數據挖掘補充了科學知識的生產手段，用數據規律補充了單一的因果規律，實現了唯理論和經驗論的數據化統一，形成了全新的大數據認識論[5]。樹立與大數據時代相適應的理念認識，是駕馭大數據技術、實現其價值的認識論基礎。大數據時代，能否激發和利用隱藏于數據內部未被發掘的價值，取決于人們對大數據及其潛在價值功能的認知和態度。當前，大數據驅動心理健康教育尚處于起步階段，主觀上面臨大數據意識不強、認識不清的問題，客觀上數據分散在各個部門、各個層級，形成一個個“信息孤島”，致使數據采集的連續性、準確性和共享性不強，給大數據技術的應用帶來很大的挑戰。數據即資源，要樹立大數據理念，深刻認識大數據技術對心理健康教育的顛覆性作用，樹立“大數據+心理健康教育”的理念，注重數據的收集、梳理和使用，盡可能搜集足夠量大、足夠全面的綜合性數據信息，這是大數據技術運用的基礎。條件成熟的學校可以建立大數據中心，統籌全校有效數據信息的存儲、分析和管理，發揮大數據的集約管理效益。

3.2 加強數據平臺建設

平臺建設是心理健康教育大數據技術應用的基礎，它覆蓋了從數據采集、存儲、梳理、分析到具體應用的整個周期，是大數據從理論走向實踐應用的前提。近年來，隨著教育信息化和智慧校園建設的開展，高職院校普遍建立了覆蓋全域的綜合信息管理系統，這為心理健康教育大數據平臺建設奠定了基礎。傳統的綜合信息管理系統關注的是數據本身，如“某學生一學期內共計曠課多少學時”，基于心理健康教育應用的數據平臺關注的是數據背后所反映的問題，如“該生何時開始曠課、哪段時期曠課較多”以及所反映出來的“學習態度等思想狀況的變化”等信息，這對平臺的建設提出了新的挑戰。大數據技術不僅使對大學生個體全過程的行為數據采集成為可能，還可以通過不斷匯集反映學生思想、生活全貌的軌跡數據，實現對大學生思想動態的全程化把控和研究。數據收集是基礎，數據分析是關鍵。基于大數據技術的心理健康教育數據平臺建設要求開放度高、整合度強，它不僅是數據的收集、歸納平臺，更是數據的綜合研判和智能化分析平臺，可以為大學生提供差異化與個性化的心理健康教育服務，也可以為心理危機預警和干預工作提供支持。大數據平臺可以實現信息技術與心理學知識的有機結合，圍繞心理健康核心要素，開展數據信息的智能化分析，可以通過數據平臺條件設定，發掘數據間的內在關聯性，預測發展趨勢，使大學生思想動態研究數據得以量化，有針對性地開展大學生心理狀況預警工作。平臺還可以開放個人數據，便于學生發現自身問題，積極開展自我疏導。

3.3 變革傳統教育方式

打造基于大數據技術的心理健康教育新模式，教育方式變革是關鍵。當前，心理健康教育受內外因素疊加的影響，“教師+黑板”的傳統教學方式遠不能滿足大數據時代心理健康教育的需要。高職院校心理健康教育與大數據相融合，可打破傳統教學思想桎梏和固有模式，開展形式靈活、內容豐富、科學嚴謹的心理健康教育，提升心理健康教育工作水平。課堂教學方面，可創新課堂教學模式，通過諸如翻轉課堂、微課和慕課等新興教學模式，變枯燥的說教式教學為互動式、參與式教學，推進信息技術與課堂教學的深度融合，提高課堂教學質量。心理危機干預方面，可廣泛運用大數據技術，加大對學生學習、生活、人際交往等方面數據信息的采集與研判，有助于第一時間發現問題，實施精準干預，切實提高心理健康工作水平。

3.4 打造復合型師資團隊

高職院校已經建立了專兼結合、專業互補、相對穩定的心理健康教育師資隊伍，有力推動了心理健康教育工作的順利開展。大數據時代，數據資源數量巨大、來源廣泛、形式多樣，但還不能直接用于分析和預測，必須通過專業人員對數據進行有效組織，將大量不同源的非結構數據進行組合分析，并從中發現價值[6]，這對心理健康教育師資隊伍建設提出了較高要求。大數據的處理分析涉及多學科領域，需要有掌握高級數據分析技術，兼具心理學、數學、統計學、信息學、機器學習等知識的復合型人才，只有這樣才能利用可視化技術，將數據轉化為思想狀態描述。目前，大數據技術人才培養剛剛起步，2015年北京大學、中南大學和對外經濟貿易大學等高校首批開設“數據科學與大數據技術”專業，系統培養大數據技術人才。應該認識到，培養兼通心理學和其他學科背景的復合型“數據科學家”，短期內難度較大，應充分發揮學校的現有人才優勢，樹立心理健康教育的全員參與意識，創新心理健康教育師資隊伍建設模式，將具有其他學科背景人員充實到心理健康教育隊伍中來。通過優化師資隊伍結構，強化團隊合作，并進行心理學和大數據技術培訓，盡快打造大數據時代心理健康教育的復合型工作團隊。

3.5 注重數據隱私保護

數據信息具有個體自決性，即個人有權利決定私人信息的公開對象和范圍。從這一角度講，大數據平臺是否有權對學生信息進行捕獲涉及隱私倫理問題，本文對此不作探究，僅從大數據技術應用角度探討如何在應用過程中保護好個人隱私，防止數據誤用、濫用。心理健康教育工作涉及學生家庭狀況、情感等諸多敏感性信息，而這些信息又恰恰是最能反映思想狀況的重要載體，如何將這些信息限控于心理健康教育工作領域，謹防外泄，是不可忽視的問題。大學生隱私的外泄不僅給學生人身安全和財產安全帶來隱患，而且可能給學生帶來更大的心理負擔，催生新的心理問題。數據信息保護要貫穿于心理健康教育工作的全過程，學校應強化風險防范，注重個人隱私保護，明確數據儲存、數據管理、數據使用、保密措施與獎懲規定等，從制度層面筑牢安全防線。此外，在國家層面，要盡快推進個人信息保護立法工作，形成大數據技術使用的法律約束機制，有效指導心理健康教育的數據采集、使用和保護工作。

4 結束語

大數據時代的來臨，為大學生心理健康教育帶來了前所未有的發展機遇，心理健康教育定將迎來一場新的變革。大數據技術與心理健康教育深度融合，既是心理健康教育工作創新發展的現實需要，也是提高其科學化和規范化的必然選擇。目前，高職院校心理健康教育工作與大數據的融合還處于起步階段，相關的研究與實踐還不多，還面臨著技術、認知、資金、師資等方面的發展瓶頸。但大數據技術作為不可回避的發展趨勢、技術手段和思維方式，為心理健康教育注入了新的活力，將有力推動心理健康教育課堂教學、精準診斷、理論研究等方面的變革與創新，促進心理健康教育工作新模式的重構。