大數據視角下中職生心理危機預警機制的構建

袁艷萍

（廣州市白云行知職業技術學校，廣東 廣州）

信息技術與經濟社會的交匯融合引發了數據迅猛增長，數據已成為國家基礎性戰略資源。2021年3月，教育部發布的《關于加強新時代教育管理信息化工作的通知》提出，要以數據為驅動力，利用新一代信息技術提升教育管理數字化、網絡化、智能化水平，推動教育決策由經驗驅動向數據驅動轉變、教育管理由單向管理向協同治理轉變、教育服務由被動響應向主動服務轉變，以信息化支撐教育治理體系和治理能力現代化。《教育部2022年工作要點》中對于實施數字化戰略行動，要求強化數字挖掘和分析，構建基于數據的教育治理新模式。

在教育信息化的推動下，大數據滲透在學生教學和管理的方方面面，釋放出巨大的信息價值，為學校心理健康教育工作注入新的動力和內涵。現行中職學校學生心理危機預警受多種因素影響存在準確率不高、時效性差等問題。將大數據技術與心理危機干預工作有機結合，構建基于大數據的學生心理危機預警機制，為學生心理危機預警工作困境提供了一條創新性解決途徑。

一、當前中職學校心理危機預警工作的不足與困境

2022年6月，人民日報健康客戶端、健康時報等共同發布《2022國民抑郁癥藍皮書》。藍皮書調查數據顯示，青少年抑郁癥患病率在15%~20%；在抑郁癥患者群體中，50%為在校學生，其中41%曾因抑郁休學，青少年的心理健康問題不容樂觀。當前，推進學生心理健康教育工作的舉措、政策和方案不斷推出，中職學校也越來越重視學生心理健康篩查工作，采用心理測量、建立心理檔案、階段性問卷調查等方式篩查心理有問題的學生。但當前中職學校心理危機篩查與預警工作仍存在以下不足之處。

（一）過度依賴心理測評量表

心理檔案是當前中職學校進行心理危機預警的主要手段，通過一種或幾種自評量表的評估，由學生主動報告來檢測和發現其心理危機狀態。從數據內容上看，預警指標單一，測評量表以癥狀評估為主，缺乏對應激事件、個性特征、社會支持等保護性因素及易感性因素的監測和綜合評估；從數據質量上看，自評量表和問卷無法避免受測學生的掩飾性及社會贊許性對測量結果的影響。

（二）預警模式缺少動態時效性

目前，心理檔案的主要預警模式是橫斷面的自評，通過心理測評得出的結果更多反映的是學生某個階段、某個方面的心理健康狀態，無法實現動態監測。學生的心理發展是動態的，其心理狀態會隨著環境的改變而變化，一些潛在的心理問題只有在特定的應激環境下才被觸發。不管是心理普查還是日常心理排查，無法在短期內重復組織開展，不具備動態監控的功能，難以及時捕捉環境變化對學生造成的身心影響。傳統的預警模式明顯滯后于學生的心理變化過程，降低了心理危機預警的時效性。

（三）數據挖掘水平、數據分享程度低

當前，學生心理危機預警指標單一，數據來源較少，且各項篩查指標獨立地發揮其作用，很少得到深度挖掘和科學分析，其利用價值非常有限。學校各部門每天產生海量的學生日常行為數據，但各種數據處于相對封閉的“孤島”狀態，數據分享程度低。學校心理工作者無法及時獲得反映學生異常心理狀態的行為數據，導致對很多高危個體不能及時進行識別和預警。

（四）心理危機預警缺乏人文關懷

學生心理危機預警旨在及時識別并化解心理危機。然而在實際工作中，學生工作者往往過于注重預警結果，缺乏人文關懷。教師對那些面臨或者處于危機中的學生，更多的是抱有一種關注和控制風險的態度，雖然可以在學生心理危機狀況方面保持警惕，但對學生的處境缺少共情和理解，導致沒有真正幫助學生化解危機。

二、基于大數據技術的心理危機預警機制的構建

隨著信息技術的不斷創新，信息產業得到快速發展，人們進入信息爆炸的“大數據時代”，大數據技術在社會生活各行各業得到廣泛的應用。校園生活中，學生每天產生大量的碎片化數據，滲透在教學和管理的方方面面。盡管中職學校的信息化程度不如高職院校，但在校園生活中仍然可以產生不少有價值的數據。如果將這些數據加以整合和利用，充分發揮大數據的功能，將大數據技術應用于學生心理危機的識別和預警工作，可以拓展心理危機排查的篩查指標，通過對學生日常心理與行為數據的有效收集、科學分析與準確研判，提高學生心理危機識別和預警的科學性、實效性、時效性。

結合既有研究及實踐探索，筆者嘗試構建基于大數據的中職生心理危機預警機制：

（一）確立學生心理危機的預警指標

本文嘗試以Wasserman的應激-易感模型（stresssensitization）為理論依據，獲得中職生心理危機的各類應激、保護和易感因素，在此基礎上構建基于大數據的學生心理危機預警指標體系，利用學校豐富的學生信息資源和大數據技術，拓展心理危機預警的篩查指標，彌補傳統預測方式的不足。結合當前中職學校校園信息化建設情況和中職學生的群體心理特點，本文分析得出借助學校現有信息資源和大數據技術可以獲得的預警指標數據。

1.個人信息數據

這部分數據包括學生的家庭情況、既往病史、成長經歷、重大生活事件等，一般由新生入學信息采集時一次性獲得，之后需要根據學生情況進行動態更新和維護。

2.心理測試量表數據

通過心理普查、階段性問卷調查等方式獲得關于學生心理狀態、個性特征、應激事件、社會支持等心理測試量表數據。

3.心理異常監測數據

班主任、任課老師、心理委員、宿舍長等可通過日常觀察、談心談話等方式收集學生的日常心理行為數據，用以動態監測學生的心理狀態。如通過任課教師反饋的學生上課表現，可了解學生是否存在無故曠課、長期趴著睡覺等異常情況；通過心理委員可了解學生是否存在一些異常的行為表現，如自語、自笑、大哭、嗜睡、行為習慣突然改變等預警情況。

4.學業數據

當前中職學校普遍使用了教學管理系統，學生的到課情況、上課表現以及每學期的考生成績可以隨時通過教務系統查詢。對于連續遲到、曠課或成績下滑明顯的學生，可發出預警。

5.經濟數據

學校學生管理部門、財務部門存有學生食堂用餐消費情況、學費繳費情況、助學金申請等數據信息，可以通過上述信息了解學生的經濟情況，學生經濟特別困難，影響到日常的學習、生活時，可發出預警。

6.醫療數據

學校醫務室保存有學生的身體健康檔案、體檢信息、體質測試、病假記錄、到訪記錄等，學生長期請病假、患有急慢性疾病等情況，可發出預警。

7.心理咨詢中心記錄

心理咨詢中心存有所有在校學生的到訪記錄、信箱留言記錄等數據，通過以上數據可直接獲得預警學生的信息。

（二）心理危機預警機制的構建

根據學生心理危機預警指標體系的內容，我們可形成數據采集的內容、標準和途徑。在此基礎上，從數據采集、分析、反饋、應用等方面構建學生心理危機預警機制。

1.組織管理機制

心理危機預警指標數據分別存在于學校多個部門，各部門之間出于各種原因難以實現信息共享。因此，構建基于大數據的心理危機預警機制，首先，需要做好頂層設計，成立以校長為組長、學校相關職能部門人員共同參與的心理危機預警領導小組。心理危機預警領導小組應積極推進學生心理危機預警工作平臺的建設，做到目標明確、分工準確、功能完備、運轉高效。其次，要制定心理危機預警數據采集的保障維護制度、心理健康信息反饋制度、隱私保護制度等，明確數據采集責任、使用范圍以及公開的程度，做到依法保密采集相關信息，使數據的使用有明確的界限，避免濫用數據或觸犯學生個人隱私等情況的發生。

2.數據采集機制

根據學生心理危機預警指標體系及學校各相關部門的職責分工，搭建全方位、全過程的心理危機預警數據采集與管理平臺。利用大數據技術組織開展各類數據收集，建設心理危機預警系統數據庫，并對數據進行動態的更新和維護。

數據采集方式主要包括兩種途徑，第一種途徑是由傳統的心理測評量表和問卷調查獲得的心理測評數據，這部分數據多為結構化的數據，主要由學校心理健康中心通過定期的心理健康普查獲得；第二種途徑是通過人工、計算機輔助收集與心理危機預警指標有關的大量復雜、模糊和隨機的數據，主要包括學生的基本情況、學業數據、日常活動數據、醫療數據、經濟數據、日常心理危機排查數據、心理咨詢記錄數據等。這部分數據多為半結構化、非結構化的數據，主要由學校的不同職能部門提供，包括教學管理部門、學生管理部門、后勤部門、醫療部門、信息中心、心理健康中心等。

3.數據分析機制

單一指標的數據預警價值有限，但對綜合學生日常心理與行為的數據進行分析，可以提高學生心理危機預測的準確率。

在分析數據時，應避免“數據萬能論”的陷阱，采用計算機進行數據統計與分析的同時，結合傳統的人工認定方法，避免預警誤差的產生。因此，學生心理危機預警需要建立兩套數據分析系統，提高預警的準確性。第一套數據分析系統是計算機分析系統，通過對結構化的數據進行整合、分析及建模，獲得潛在的心理預警學生名單；第二套數據人工分析系統，是對第一套分析系統的重要補充，由班主任、德育部長、心理教師等人組成，通過進一步分析，最終確定預防、預警干預對象。

4.數據反饋機制

通過分析得到的學生心理危機傾向性信息只有通過反饋才能真正得到利用。數據反饋系統由五個層面構成，實行分級、分類干預。一級反饋層是學校心理健康教育中心。學校心理健康教育中心工作人員，主要負責對重點關注人群實施心理危機程度認定及心理危機干預、轉介等工作；二級反饋層是班主任，主要負責根據心理健康教育中心提供的班級心理危機預警反饋書對重點關注學生進行日常的心理危機干預；三級反饋層是班級心理委員，主要負責觀察和及時報告重點關注學生的心理動向，提供同伴心理支持，協助班主任做好本班同學的心理健康工作；四級反饋層是學生家長，了解孩子的真實心理狀況，做好家校溝通，根據反饋建議引導孩子進行積極的心理調適；五級反饋層是學生本人，通過反饋了解自己的心理健康狀態，結合心理調適建議，有針對性地進行自我調節，必要時積極尋求專業幫助。

5.數據增值機制

通過對數據的進一步挖掘與分析，可以為學生提供心理成長的個性化服務，預防心理危機的發生，主要表現在以下四個方面：一是根據數據呈現的學生心理問題特點和心理發展變化，開展有針對性的心理健康教育活動，充分發揮其對教育的指導作用；二是利用數據技術，分析引發學生心理危機的影響因素，針對性地制訂危機干預策略，實施精準干預，提升干預效果；三是利用大數據技術，實現危機學生的動態化持續關注；四是根據大數據提供的可靠、真實的資料，開展相關專題研究，科學、全面地分析學生的心理健康狀況，探索學生心理發展規律，研究心理危機預警與干預的有效方式。

三、構建過程中的一些建議

為保證學生心理危機預警機制在實踐中能得到有效運行，提出如下一些建議。

（一）培養具有大數據技術的心理人才隊伍

在實際工作中，中職學校教師數據處理能力有限，數據素養有待提升，普遍缺乏既懂得心理健康知識又掌握大數據技術的人才。建議通過全員培訓，引導全體教職工樹立大數據思維，同時提高學校心理工作者的數據處理能力，掌握數據統計方法和相關分析方法，將大數據的思維方式和工作方法應用到心理危機預警與干預領域，幫助學校提高學生心理干預水平。

（二）健全數據開發利用機制

大數據作為一種信息化時代的產物，具有巨大的潛在價值，其給學校心理健康教育工作帶來發展機遇的同時容易引發新的潛在風險，如學生的隱私權、安全權等問題。針對可能出現的數據信息安全問題，學校需要通過健全數據開發利用機制，明確數據運用流程、防范風險事項、人員權責界限，用制度的方式規范工作流程，解決大數據應用中主客體的失當、失度、實效等問題。

四、結語

大數據時代的到來，為中職學校學生心理危機識別與預警工作提供了發展契機和挑戰。構建基于大數據技術的學生心理危機預警機制，可以有效避免當前中職學校傳統預警模式的不足，及時發現和識別存在于學生中的各種潛在或現實的風險因素，做到及早預防、及時疏導、有效干預，降低學生心理危機事件的發生率，促進學生健康成長。在構建過程中，需要完善頂層設計，健全數據采集、分析、反饋、應用等機制，注重培養具有大數據技術的心理學人才隊伍。