大數據背景下應用型本科院校學生心理健康教育工作創新路徑探索

董國珍

［摘 要］隨著社會競爭壓力增大，應用型本科院校學生面臨心理健康問題挑戰。大數據技術為高校心理健康教育的發展帶來新機遇。文章分析了應用型本科院校學生心理教育存在的問題，如工作方式單一、個性化不足、師資力量有限等，提出了大數據支撐下的創新路徑，包括構建多元化教育形式、運用數據描繪學生個性化心理畫像、實施個性化關懷，并通過構建智能化在線心理輔導平臺對學生的心理問題進行智能判斷。實踐證明，該工作創新方式取得了一定成效。

［關鍵詞］大數據；應用型本科院校；學生心理健康教育；心理輔導

［中圖分類號］G645［文獻標識碼］A［文章編號］2095-3437（2024）05-0023-04

應用型本科院校學生心理健康教育工作是考量學生心理狀況的一個重要環節[1]。為了培養學生積極健康的心理，學校心理健康教育工作者需要快速適應社會環境變化，構建完善的心理健康教育和管理體系[2]。隨著網絡時代的到來，大數據技術在高校心理健康教育方面的應用更廣，大數據可以全面收集學生在校內外的學習生活數據，運用數據挖掘技術分析其中的心理健康信息，建立學生心理畫像，實施精準的個性化心理健康教育[3]。因此，以大數據為支撐的心理健康教育能夠實現問題的早期識別和預警，提高工作質量與效率，進而促進學生成長與發展。

一、大數據背景下應用型本科院校學生心理健康教育工作的意義

（一）提高學生整體心理健康水平

大數據作為一種新興的技術手段，正逐漸滲透到各個領域[4]。在心理健康教育領域，大數據也開始發揮重要作用。大數據支撐的心理健康教育系統可以從多個方面提高學生的心理健康水平。首先，大數據分析可以幫助學生了解自己的抗壓能力。通過收集和分析學生的大量心理數據，心理健康教育系統可以評估學生在面對不同壓力源時的承受能力，并提供相應的建議和指導，使學生可以更好地了解自己的優勢和劣勢，學會有效地應對壓力。其次，大數據支撐的心理健康教育系統還可以提升學生的情緒管理能力。通過監測學生的情緒狀態和行為模式，該系統可以識別出學生可能存在的情緒問題，并提供相應的干預措施。最后，大數據支撐的心理健康教育系統還可以增強學生的人際交往能力。通過分析學生與他人的互動數據，該系統可以評估學生在人際交往中的表現，并提供相應的指導和建議。

（二）為師生提供數據分析及精準的服務

通過對大數據的收集、分析和應用，教師可以更加全面地了解學生的心理狀態和需求，從而為學生提供更加精準的服務。一方面，大數據可以用于心理監測。通過收集個人的心理數據，如心率、睡眠質量、情緒波動等，可以實時了解個體的心理狀況。這為心理健康教育提供了更加客觀和準確的數據依據，有助于及時發現和解決心理問題。另一方面，大數據可以實現精準干預。根據個體的心理數據，可以利用算法和模型來預測其可能出現的心理問題，并及時采取相應的干預措施。這種個性化的干預方式可以更好地滿足個體需求，增強干預效果。

（三）提升學生就業競爭力

在競爭激烈的就業市場中，擁有良好的心理素質是非常重要的[5]。隨著科技的發展，大數據驅動的心理健康教育成為幫助學生提升就業競爭力的一種有效方式[6]。利用大數據分析學生個體的心理狀態和行為模式，可以幫助學生樹立自信、克服求職焦慮，從而更好地應對就業挑戰。一方面，心理健康教育可以幫助學生樹立自信心。在求職過程中，自信是一種非常重要的素質。大數據分析可以幫助學生了解自己的優勢和潛力，從而樹立自信心。通過大數據分析了解自己的能力和價值，學生可以更好地展示自己的優勢，提高自己的就業競爭力。另一方面，心理健康教育可以幫助學生克服求職焦慮。在面對就業壓力時，很多學生會感到焦慮和不安，大數據分析可以幫助學生了解求職市場的趨勢和需求，從而減輕學生的不確定感和焦慮感。通過了解就業市場的情況，學生可以進一步明確自己的求職目標，有針對性地提升自己的能力和素質，從而提高競爭力。

二、應用型本科院校學生心理健康教育工作存在的問題

（一）工作方式單一、形式僵化

目前，部分應用型本科院校的心理健康教育活動仍以講座為主[7]，對于這種傳統的教學方式，學生的參與熱情不高。一方面，講座內容多為理論知識傳授，重復性大，例如每年都要重復宣傳的青春期心理、情緒管理等基礎知識，缺乏內容更新和延伸拓展。另一方面，講座形式枯燥乏味，教師講解、學生聽講，缺乏互動性和趣味性，甚至部分內容對學生生活實際指導意義不強。因此，在參與度方面，除非學校強制要求學生簽到，否則自愿參與的學生不多，學生的學習興趣和積極性無法得到有效激發，導致學生即使參與了講座，收獲也十分有限，部分學生甚至會產生反感情緒。這些都不利于心理教育目的的實現。

（二）關懷性不足、缺乏個性化

部分學校通常只提供一些通用的心理健康教育課程和活動[8]，忽視了學生個體的差異性。每個學生都有不同的性格、興趣和需求，對心理健康教育的關注點也各不相同。然而，學校往往對所有學生都安排相同的心理健康教育課程和活動，忽視了學生個體差異的存在。這種“一刀切”的教育方式無法真正幫助學生解決個人心理問題，反而可能使學生感到無助和被忽視。

另外，缺乏個性化的心理健康教育也無法真正滿足學生的需求。學生在面對心理問題時往往需要個性化的指導和支持。學生可能需要專業心理輔導教師的幫助，以了解自己的問題并找到解決的方法。然而，在現實中，部分學校往往只提供一些簡單的心理咨詢服務，無法滿足學生的深層次需求。學生需要更多的個性化指導和支持，才能真正解決心理問題。

（三）師資力量不足、服務能力有限

首先，部分高校專職心理輔導教師數量嚴重不足[9]。目前，部分應用型本科院校的專職心理輔導教師嚴重短缺，通常只有1～2名，遠遠無法滿足學生日益增長的心理咨詢需求。這直接導致了學校心理輔導服務能力的不足。

其次，高校心理輔導教師的輔導能力參差不齊。部分教師因為專業背景不同，如僅從事過教學而無臨床經驗，解決學生復雜心理問題的能力較為有限。有的教師即使有臨床經驗，對青年學生心理問題的了解也可能不夠充分。因此，心理輔導教師專業水平的參差不齊導致了心理輔導質量的不穩定。

最后，部分高校心理輔導教師缺乏對大數據技術的應用能力[10]。部分高校心理輔導教師對大數據挖掘、學習分析、心理畫像等技術知之甚少，很難將大數據技術與心理咨詢相結合，無法發揮大數據在提升心理輔導質量與效率方面的作用。因此，提升高校心理輔導教師的專業技能和實際應用能力是十分重要的。

三、大數據背景下應用型本科院校學生心理健康教育工作改革策略

（一）利用大數據構建多種健康教育機制

建立基于大數據挖掘和學習分析的學生心理健康動態監測和預警機制，能實現對學生心理狀態的實時評估，發現其潛在的心理問題。同時，通過豐富多樣的線上線下教育方式，如微課、專題講座、案例分析、網上心理咨詢等開展心理健康教育，能打破傳統教育方式的局限，形成更生動的心理健康教育模式。

一方面，利用大數據挖掘和學習分析技術，建立學生心理健康動態監測和預警機制，這是一種新的心理健康教育方法。大數據挖掘和學習分析技術可以通過收集和分析學生的學習行為數據、心理測量數據和社交媒體數據等，對學生的心理狀態進行實時評估。通過建立學生心理狀態的模型和算法，可以發現學生心理問題的潛在風險因素，并及時進行預警和干預。

另一方面，利用大數據挖掘和學習分析技術，可以實現豐富多樣的線上線下教育方式，也可以更好地進行心理健康教育。微課、專題講座、案例分析和網上心理咨詢等活動可以通過互聯網和移動設備等技術手段來進行，為學生提供更加靈活和方便的學習方式。與傳統教育相比，線上線下教育方式具有更大的覆蓋面和更好的個性化定制功能。學生可以根據自身的需求和興趣選擇適合自己的學習內容和方式，從而更好地提高學習效率和心理健康水平。

基于大數據挖掘和學習分析技術建立的學生心理健康動態監測和預警機制，結合豐富多樣的線上線下教育方式，可以實現對學生心理狀態的實時評估和潛在心理問題的發現。這種創新的教育方式打破了傳統教育方式的局限，使得學生可以更加主動地參與學習和關注自身的心理健康。同時，這種教育方式也為學校和教育機構提供了更好的管理和干預手段，幫助學生更好地發展和成長。

（二）采用數據挖掘和畫像技術，深入分析每個學生的個性

首先，收集學生在校學習生活的全面數據是實現個性化心理關懷的基礎。隨著信息技術的發展，學校和教育機構可以通過各種方式收集學生的學習成績、課堂表現、社交活動、興趣愛好等多方面的數據。這些數據可以通過學校的信息系統進行整合和存儲，為后續的數據分析提供便利。

其次，數據挖掘和畫像技術可以深入分析每個學生的個性、興趣和心理特點。數據挖掘是一種通過發現數據中的隱藏模式、關聯和規律來提取有用信息的技術。通過對學生的學習成績、課堂表現等數據進行挖掘，可以了解學生的學習能力、學習傾向和學習習慣等方面的特點。而畫像技術則是通過對學生的社交活動、興趣愛好等數據進行分析，來描繪學生的個性和興趣特點。通過這些技術的應用，可以深入了解每個學生的個體差異，為制訂個性化的心理關懷方案提供依據。

再次，基于個性化的心理關懷方案，可以實現對不同心理需求學生群體的動態精細化管理。通過對學生心理特點的分析，可以識別出不同心理需求的學生群體，并為學生提供相應的心理支持和關懷。比如，對于學習壓力較大的學生，可以提供相應的心理疏導和調適方案；對于自信心不足的學生，可以提供積極心理暗示和鼓勵等。通過這種個性化的管理，可以更好地滿足學生的心理需求，提高學生的學習積極性和心理健康水平。

最后，及時有效的個體化心理支撐是個性化心理關懷的核心。通過對大數據的分析和挖掘，學校和教育機構可以及時了解學生心理狀態和需求，并有針對性地提供個體化心理支持。這可以通過各種方式實現，比如提供在線心理咨詢服務、開設心理輔導課程等。通過這種個體化的心理支撐，可以幫助學生更好地面對學習和生活中的困難，增強學生的心理韌性和適應能力。

（三）通過智能化在線心理輔導平臺，對學生進行輔導

首先，通過智能化在線心理輔導平臺，學生可以隨時隨地通過文字、語音與心理輔導教師進行交流。這樣一來，學生不再受時間和地點的限制，可以在需要的時候及時獲得心理支持和建議。無論是面臨學業壓力、人際關系問題還是情緒困擾，學生都可以通過該平臺與專業心理輔導教師進行溝通，從而獲得針對性的幫助和指導。

其次，智能化在線心理輔導平臺后臺連接智能語義分析系統，能夠對學生提出的問題進行智能辨識。通過大數據的分析和處理，系統可以快速準確地識別學生的心理問題，并生成針對性較強的輔導意見。這使得心理輔導教師可以更加高效地進行輔導工作，提供更具個性化和更專業的建議。同時，智能化在線心理輔導平臺還可以根據學生的歷史記錄和反饋信息，不斷優化和改進輔導方案，提升輔導效果。

最后，為了提高心理輔導教師的能力和水平，學校要定期組織心理輔導教師進行數據化分析技能培訓。通過培訓，心理輔導教師可以學習和掌握大數據分析的方法和技巧，提升運用大數據手段進行學生心理分析、診斷和指導的能力。這不僅有助于提高心理輔導教師的專業水平，還可以將大數據的效能發揮到極致，為學生提供更加精準和有效的心理輔導服務。

四、結語

心理健康教育任重道遠，而大數據技術為其創新提供了可能性。通過持續努力，心理健康教育必將實現由“經驗型”向“數據型”的轉變，其在保障學生心理健康的同時，也將推動教育改革，實現教育教學現代化。

［ 參 考 文 獻 ］

[1］ 李慶林，魏玉鵬.大學生心理健康教育的探討與對策[J].甘肅高師學報， 2020，25（2）：106-108.

[2］ 劉麗.心理健康教育在高校輔導員管理學生中的應用研究[J].國際公關， 2020（3）：195.

[3] 劉湘玲，王俊紅.基于大數據技術的高校心理健康教育工作提升路徑研究[J].教育觀察， 2023， 12（2）：30-32.

[4] 王瀟瀟.大數據背景下大學生心理健康教育策略探析[J].江蘇高教， 2023（4）：92-95.

[5] 林麗妹.大數據視域下高校學生心理健康教育的創新路徑研究[J].內蒙古財經大學學報， 2021， 19（3）：16-18.

[6] 楊應合.大數據背景下大學生心理健康教育的創新路徑探究[J].黑龍江教師發展學院學報， 2022， 41（6）：100-102.

[7] 張晶.大數據背景下淺談民辦高校中心理健康教育與學生管理的關系研究[J].信息記錄材料， 2018， 19（9）：190-191.

[8] 李喜梅.大數據時代高職院校心理健康教育模式變革的路徑探究[J].鎮江高專學報， 2019， 32（1）：82-85.

[9] 杜紅英，徐亞慧，阮錫宇，等.大學生心理健康教育發展思路研究[J].教育信息化論壇， 2023（5）：87-89.

[10] 羅小婧，王俊，孫克波.高職院校大學生心理健康教育課程診改問題與路徑[J].湖北開放職業學院學報， 2023， 36（2）：175-176.

［責任編輯：劉鳳華］