大数据时代高校心理健康教育模式创新路径

张文芳，同雪莉

(西北大学，陕西 西安 710127)

大数据作为一种集大量化、多样化、快速化、价值化等特征为一身的信息资源，已经深刻地影响到生产、教育、管理、服务各个社会领域乃至社会个体的思维观念、生活习惯、行为模式等方方面面。在教育信息化的条件下，教育的各个方面都将迎来深刻变革[1]，大数据的浪潮也使高校心理健康教育迎来了巨大的挑战和创新的机遇。那么，在大数据时代，如何创新和改革高校心理健康教育模式以适应教育信息化的发展，提高心理教育实效，也就成了一个迫切而重要的议题。

2018年教育部出台的《高等学校学生心理健康教育指导纲要》中明确指出，要“主动占领网络心理健康教育新阵地……广泛运用门户网站、微信、微博、手机客户端等媒介，宣传心理健康知识，倡导健康生活方式，提高心理保健能力”，要“科学分析经济社会快速发展、互联网新媒体应用快速推进、个人成长历程、家庭环境等因素对学生心理健康的深刻影响”。这意味着，高校心理健康教育已经越来越离不开网络和大数据的支持。然而，就目前的发展现状来看，相关的理论研究和实践探索明显滞后，我国高校心理健康教育工作大数据化进程尚处于初级阶段，仍存在专业人才和工作意识缺乏、心理数据碎片化、非结构化、无法有效利用等现实困境。为此，本文提出具体的创新思路和实践路径，以期更好地利用大数据资源推动高校心理健康教育工作的科学化发展。

一、相关研究和实践探索概况

大数据背景下的心理教育相关研究尚处萌芽状态。心理健康教育工作重在“预防”，因此建立在“相关关系”上的“预测”“预警”远比事后探寻“因果关系”更有价值。经过大数据分析提供的信息，可以全面分析心理健康教育对象的特点、需求，及时反馈心理危机信号，有效指引高校心理健康教育工作方向，真正实现发展性心理教育的目的。目前，越来越多的学者开始认识到了心理健康教育工作数据化的重要性，但是相关的研究尚处于最初的认识和兴趣发生阶段。笔者使用“大数据”和“高校心理”两个关键词在中国知网进行搜索，发现共有17篇相关文献，其中硕士论文1篇。文献中讨论大数据时代下高校心理健康教育工作方法、模式、路径的融合与创新的相关研究8篇，大数据视域下高校心理危机识别与干预的相关研究4篇，大数据技术在心理健康教育工作、心理档案建设、心理因素相关研究方面的应用4篇，高校心理工作者大数据意识的相关研究1篇。总体来看，目前高校心理健康教育工作者对于数字化工作模式的研究尚处于初步认识阶段[2]。

高校在心理健康教育工作中大数据探索实践明显滞后。互联网络信息中心最新发布的第43次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，手机网民用户集中在年轻群体，20～29岁人群占比高达26.8%[3]，在此年龄阶段，大学生手机用户增长迅速，大学生群体已成为了手机网络使用的主力军。手机网络的便利性使大学生更加依赖网络，他们获取信息、日常消费、餐饮交通、学习研究、休闲娱乐甚至遇困求助等各种社会行为都依赖于网络。需求即是市场，针对这种现状，各网络平台充分利用大数据和算法，对网络用户需求信息进行精准推送，这种推送策略正是利用了大数据的技术便利。相对而言，我国高校心理健康教育工作在大数据背景下的探索和使用意识相对欠缺、发展滞后。2018年5月对286所高校进行的一项心理咨询与危机干预信息化建设的调查结果显示：在思想意识方面，没有了解过机器学习和大数据对学生心理教育可能提供的技术便利的高校占57.34%；在实践工作中，实现网络测评、心理咨询和危机干预全程电子化的高校也只占7.34%[4]，其他心理教育、服务等实践领域的大数据技术探索仍属空白。也就是说，在信息化飞速发展的今天，我国高校心理健康教育工作仍然停留在传统的工作模式上。

在科学研究中，学者们提出了一些大数据背景下高校心理健康教育工作的建设思路，总体来说包括两方面：第一，建立大数据分析平台，形成学生心理与行为数据库，实现动态数据调研，将学生心理测评、心理咨询、活动参与、学习成绩、校园卡使用、图书借阅、在校住宿状况、网络使用习惯等所有与学生心理健康相关的信息纳入数据库，进行抓取、挖掘、整合、分析。第二，建立心理自助服务系统，打造个性化的心理服务平台，形成集咨询服务、心理测评、主题讨论、心理课堂、文章阅读、资讯浏览、社群服务、主题实践等为一体的心理服务网络社区。

在具体实践探索中，北京大学首先开发了“心云心理健康信息化管理平台”，电子科技大学也开发了“大数据心理健康系统”，以实现对心理健康信息的整合集成，如一键提取心理档案等，为心理危机的协同干预提供了技术支持。但上述两个信息平台均聚焦于心理危机干预，并未覆盖心理健康教育整体体系。心云系统的主要研发者徐凯文博士也曾提到，需要在已有的“心理评估”和“信息管理”基础上，再增加“大学生心理健康科学研究”和“学生心理问题自助服务”等功能。因此，我国高校在大数据下心理健康教育工作模式已经开始了创新实践的探索，但相对于实际工作需求和研究设想仍相对落后。

二、高校心理健康教育工作数据化的现实困境

在高校学生工作实践中，通过学生家庭构成、是否贫困、学习成绩、一卡通消费情况、心理测试结果、心理访谈记录、网页浏览偏好、人际关系、奖助情况、图书借阅、校园活动轨迹、突发或重大事件等媒介，心理健康教育在大数据源源不断地产生，但如何唤醒这些“沉睡”的数据，做到数据共享和充分挖掘，使心理健康教育工作在大数据的支持下更加科学化，学者和实践工作者们在理论和实践两方面做了很多探索，但仍然面临一些现实困境。主要表现在以下方面：

1.相关专业人才较为缺乏

数据化建设对现代教育工作者的数据处理能力提出更高要求，而高校(尤其是心理健康教育部门)相关人才较为缺乏。按照国家1:3000的心理健康教育教师队伍配备要求，目前我国绝大部分高校都处于缺编状态，专业教师尚且配备不齐，更何谈数据分析和信息技术人员了，由于技术难题无人承担使得这项工作裹足不前。

2.学校内部各种信息的碎片化、非结构化现象突出，各类信息难以统一高效利用

很多高校学生管理中同时使用了教学信息管理系统、资助管理系统、奖评考核管理系统、心理信息管理系统、就业服务系统、图书借阅、餐饮支出、公寓管理信息等各种信息系统，然而各系统之间数据却无法自由调用，更做不到有效整合，有的高校甚至是本科生一套系统、研究生一套系统，这些都使得学生各类信息处于零散孤立状态。大学生的心理健康状况大多会外化为日常表现，如上课出勤、饮食情况、消费支出、浏览网页、学习成绩、校园生活轨迹等，多系统的分别管理导致这些数据信息无法从彼此分离的系统中整合利用，增加了教育者对大学生心理健康分析评测的难度[5]。并且，在研究和分析中，单一数据的实际价值是非常有限的，且存在陷入片面性的风险。只有那些跨越了行业界限的，以及关联性更强的数据，其准确性才会很高[6]。虽然少数高校已经通过“易班”等一些综合的网络信息建设平台进行数据整合，但心理信息系统在其中如何发挥效用及如何有效利用，仍属实践空白。

3.高校数据化工作意识较为缺乏

与高校“对人工作”的特点相关，高校工作模式习惯于用传统的面对面、传达式、引导式等线下工作模式，对于网络工具的使用大都局限于发布通知、信息管理等静态功能，对于数据搜集、分析统计等动态监控运用偏少，相应的意识和经验都比较缺乏；再者，高校工作者对于数据使用相关的隐私保护、伦理原则等界定模糊，没有清晰的认识，导致此项工作难以阔步创新，推进乏力。

其中，人员扩编增能和工作意识培养，因高校实际情况不同无法同一而论，本文仅从如何充分挖掘和有效利用心理健康教育相关大数据着手，展开探讨。

三、大数据时代高校心理健康教育模式创新路径

大数据的发展势不可挡，不仅冲击了高校心理健康教育传统的工作模式，也为其创新和发展提供了充分的研究素材，开拓了新的发展空间和创新路径。高校应当借势而上，从以下几个方面构建和创新心理健康教育模式。

1.形成一套科学的高校学生心理行为数据库构架

目前，我国高校心理健康教育工作内容包括教育教学、实践活动、咨询服务、预防干预；教育主体扩展至广大教师、本科生班主任、研究生导师、宿管人员、安保人员、辅导员、学生朋辈辅导员和专职从事心理健康教育工作的教师等广泛人群；教育载体涵盖了课程、讲座、辅导、活动等多种形式；教育形式更是延伸到线上线下、主动干预、朋辈互助和自主吸收等各种灵活的方式，教育媒介也越来越离不开网络和大数据的支持。相应地，高校学生的心理和行为数据的来源更加丰富和复杂，如学者们关于大学生心理行为的研究数据、高校学生心理健康测评数据、大学生人机互动的物联网数据、大学生社交、娱乐及消费等活动产生的海量网络信息、大学生校园活动轨迹网络数据等等，加上近年来各种客户端和移动设备的成熟，更是让相关数据信息喷涌而来。

IT界普遍认为大数据有4“V”特征，即Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、Value(价值密度低)。这些特征里最关键的一点就是Value，即大数据的价值密度低，也就是说，大数据时代的数据是海量的，数据的价值就像是在浪里淘沙、沙里淘金，数据量越大，里面真正有价值的东西就越少[7]。因此，如何系统有效地利用喷涌而来的大学生心理与行为大数据，就需要构建一个科学的高校学生心理行为数据库，在这个基础上，才能通过数据挖掘，实现针对性教育、个性化服务和危机行为个案识别与干预等功能。

目前，对于大学生心理发展比较系统全面的研究，是齐克林(Arthur W·Chichering)的“大学生心理发展理论”，有学者认为，学生发展理论为高校人才培养质量的评估提供了新的范式[8]。齐克林通过对美国高校13个学院中18-24岁的大学生进行了长达四年的跟踪研究，1969年提出了学生人格发展的七个“向量”，后在1993年做过一次修订。这七个“向量”包括：培养能力、情绪管理、从自立向相互依存发展、建立成熟的人际关系、建立同一性、确立目标、发展诚信[9]。基于这个理论基础，本文构建出与大学生心理发展有关联的数据库构成信息，具体如图1所示。

图1 高校学生心理行为数据共享平台数据需求图

2.整合一个心理健康信息资源共建共享平台

由前面构建的“高校学生心理行为数据需求图”我们知道，对应大学生心理发展的七个“向量”，能够描述大学生心理发展的心理和行为指标有学习情况、实践情况、心理素质状况、人际关系、校园活动轨迹、网络活动轨迹等，因此，建立平台，广泛收集与这些指标关联的大数据，是做好高校心理健康教育工作数据化的一项基础工作。

大部分高校都同时存在各类数据信息平台，平台的各自独立、数据无法共享等现状也导致学生数据信息整合共用困难，无法有效地利用大数据的集成优势。因此，我们可以借助近年来高校大力推行的“易班”平台、“高校一站式服务平台”等网络信息平台建设，来整合和链接校内各类信息平台，联合教务部门、公寓管理中心、公安保卫部门、资助管理中心、就业部门、学生管理部门、食堂、图书馆、校医院等与学生管理与服务相关的部门，建立一个如图2所示的学生心理行为相关的信息共建共享的集成平台，将学生学习、生活、人际、发展等方面的大数据信息，诸如上课出勤、违纪率、学籍信息、一卡通消费信息、住宿信息、受资助情况、身体状况、图书借阅情况等等整合利用起来，打破“数据孤岛”和“碎片化”的现状，实现数据信息联通共用，整合资源，建立高校心理康信息整合的集成平台，为实现“一键获得心理档案”“预警学生精准画像”“学生整体热点分析”等功能提供数据来源。例如，心理健康教育中心负责学生心理测评信息、学生心理咨询记录、重点和危机信息等与大学生心理素质相关的数据采集，学生工作处负责学生基本家庭状况、奖评情况、学籍情况、违纪记录等信息采集，图书馆、公寓管理中心、校医院、资助中心、就业中心、网络信息中心等部门各自收集相关数据信息，通过对这些与大学生心理相关的数据信息整合分析，反映出学生的心理状况、日常表现、重大事件、人际关系、各类偏好、行为异常变化等情况，掌握学生共性和个性化不同层面的需求信息，为心理健康教育针对性服务和心理危机前瞻性预判提供有效依据。

图2 高校学生心理行为数据平台

3.开发大学生心理健康智慧化网络服务社区，实现心理自主自助服务

随着网络媒体的迅速发展，越来越多的学生倾向于从网络上获取信息、了解讯息、进行交流、外卖购物、旅游社交、发表言论、解除疑惑等等，足不出户、“一网天下”的年轻人愈来愈多。相应地，大学生也更多地把了解心理健康知识和寻求心理援助的触角伸到了网络空间，在有心理健康需求或困扰时，他们第一时间求助的往往是网络，以笔者所在的心理中心预约信息来源为例，大约有95%以上的心理咨询预约信息来自于微信预约和网页预约。高校心理健康教育工作已由原有的教育模式逐步跨越到服务模式[10]，工作重点也相应地转移到科学掌握大学生心理健康状态、精准有效地提供心理健康教育和服务上来。因此，如何有效利用网络资源和大数据信息，结合大学生的网络使用偏好，开发一个心理健康智慧化网络服务社区，发挥心理健康教育引导和服务功能，是一个有价值的实践方向。

1972年，在世界心理大会上，德国社会学家伊丽莎白·诺埃勒·诺依曼提出了“沉默的螺旋”理论，1980年，她在《沉默的螺旋：舆论——我们的社会皮肤》一书中做了详细阐述，认为：当人们想表达自己的想法和观点时，如果看到自己赞同的观点受到广泛欢迎，就会积极参与进来，这类观点也就会被更大范围地发表和扩散，成为主流；当发现某一观点无人或很少有人理会并且有可能遭受到反对和攻击时，即使自己赞同它，也会保持沉默。如此循环往复，便造成一方声音越来越强大并占据主流，另一方声音越来越沉默和消亡的螺旋式发展过程[11]。该理论认为，作为舆论或信息的受众，个体对于观点看法的表达是一种社会心理过程，在网络时代环境里，受众会受到群里压力、拟态环境和议程设置等诸多因素的影响，与大众保持一致，力求不被孤立，因此，大众传播可以通过营造“意见环境”来影响和制约舆论[12]。

现今网络信息纷繁多元、鱼目混杂，对于高校心理健康教育网络平台而言，引领网络环境，根据“沉默的螺旋”理论，营造心理健康主流“意见环境”，发挥大数据在网络心理舆论引导、心理健康教育方面的作用，是一项重要而迫切的工作。在高校中建立集咨询服务、心理测评、主题讨论、心理课堂、文章阅读、资讯浏览、社群服务、主题实践等功能一体化的数字化、智慧化心理服务平台。将数字化的理念应用到高校心理教育模式中，抢占网络平台、发挥教育最大效能，将在线测评、互动留言、微课、慕课、线上小组、心情空间等新的教育形式应用进来，有效利用网络心理舆论，发挥积极心理学的积极引导作用，形成优势网络观点，建立高校网络服务驿站，及时响应、有效引导大学生心理健康服务各类需求。

4.利用“精准画像”，实现心理危机评估功能

心理危机预防与干预工作是高校心理健康教育工作的重要组成部分，大数据时代在给心理危机预防与干预工作带来一些挑战的同时(如危机的诱因更广泛和多元化、危机事件影响的传播更快速、危机信号表达得更具隐秘性和网络性等等)，但也提供了一些新的可能性，如学生活动网络轨迹可循性高、心理数据动态监控性强等，大学生作为最活跃的自媒体用户群体，他们每天通过微博、微信、qq等网络社交和购物、娱乐等平台，获取信息、发布状态、进行社会活动等，由此产生了包含学生的思想观念、生活和学习状态、个人喜好、关心话题等与心理健康状态相关的大量数据[13]，加上本文上述的“高校学生心理行为数据库”所收集的图书馆、门禁、食堂、上课等一系列的数据信息，这些都为实现学生“精准画像”，收集和评估学生危机信息，提供了现实基础。

具体哪些数据信息才能作为心理危机评估的依据是我们接下来要探讨的问题，本文基于素质—应激模型来进行理论构建。素质—应激模型是一种心理学理论，是以应激与素质相互作用来解释行为的一种模型，认为素质(Diathesis)是一种先天的、遗传决定的并受环境影响的生物学特征[14]，应激(Stress)是一连串的事件，能破坏人的心理平衡，并潜在的成为疾病产生的催化剂[15]。因此，素质—应激模型是描述应激源(如外在环境、重大事件等)和心理生物素质之间相互关系的一种模型，能够用于解释心理健康的发生机制，也能够用于大学生心理危机的前瞻性评估，识别出有具有心理问题隐患的、可能出现心理危机的学生。

在实际工作中，我们利用高校大数据平台，充分挖掘“数据足迹”，将与危机干预信息评估相关的数据信息进行挖掘、整合、分析，发挥数据“第三只眼”的功能，即借助新计算社会学范式，达到对大学生心理行为与运行规律的真实认知与科学解释[16]。充分收集学生的相关信息，对心理生物素质相关信息(如心理测评情况、医院体检情况、个人自评情况等)和与应激源相关的环境因素(如家庭关系、学习成绩、上课情况、住宿情况、消费情况、经济状况、网络社交、上网发帖、网络购物、闲暇娱乐、突发事件等)相关的学习、生活、行为等数据，进行数据分析，实现“精准画像”，评估危机等级，建立对应的响应机制，实现心理危机分级评估功能，为心理健康状况研究、心理危机预警、心理问题帮扶等工作做好充分数据支撑和精准定位，不断完善高校心理危机预防与干预体系。

信息时代的高校心理健康教育工作会越来越多地得益于大数据的理论、技术和资源，大数据既为促进高校心理健康教育工作科学性和有效性起到了有力的推动作用，也给此项工作作带来了新的生命力和工作路径。大数据时代，一切变化发展都在加速、信息资源大量涌现，在实际工作中，我们必须突破工作模式“路径依赖”的惯性，改变传统工作模式，强化大数据意识、积极挖掘利用大数据资源，将大数据科学应用到高校心理健康教育实践工作中来，才能有效推动大数据时期高校心理健康教育工作模式的改革、创新和发展，为高校人才培养工作作出新的贡献。