摘要—— 在教育改革发展的融合与多元化进程中，现代社会不断进步，对于大学生而言，心理健康是最为重要的。因此，艺术类学生的心理问题成为当今社会的热点话题。本文基于传统心理数据进行采集，对学生心理数据进行分析和挖掘，通过模糊 C 均值聚类（FCM）算法从艺术类学生心理健康数据中提取有价值的数据。同时，构建数据模型以有效进一步管理，这不仅起到预防作用，还提升了心理咨询的效果。

关键词——FCM 算法；学生心理健康；心理管理数据；

一、引言

艺术类学生文化程度高，处于人生的关键阶段。然而，如今随着现代社会的快速发展，生活中的各种压力导致心理自闭、抑郁等问题。许多学者对艺术类学生的心理健康进行了研究，数据显示近年来艺术类学生的心理健康问题受到威胁。因此，针对这些问题的有效解决方案已成为社会和教育界关注的问题 [1]。

数据挖掘技术源于发达国家，经过多年在多个领域的发展，引起了轰动和关注 [2]。1999 年，美国教授 Rick Hao 利用数据挖掘技术收集艺术类学生的心理健康数据，进行整理并构建数据系统；基于此分析，教育部门获得的最终结果一直得到认可，并具有研究价值 [3]。2000 年，Davies 收集了艺术类学生心理健康数据，并结合现有数据进行多元分析 [4]。2003 年，Smith 利用先进的数据挖掘技术和原始数据管理系统分析潜在的隐藏信息并提出解决方案，有效提升了艺术类学生的心理健康服务质量 [5]。

二、研究背景

如今，在竞争激烈、信息发达的环境下，培养高素质人才至关重要。提高人才的整体素质离不开心理健康教育。目前，我国政府部门制定了相关教育机构，并将其纳入教育计划，开展相应的心理健康教育实践活动，甚至在一些地方设立了医疗保健机构。然而，一些学校不擅长心理健康教育；一些设备不完善，教育不足。在心理障 中 缺 指导和沟通，应尽快进行。例如，2002 年，清华大学学生用硫酸杀死国家超级保护动物大熊猫，这一事件引起了全世界的极大关 的数据显示，中国约有 25% 的学生存在心理健康问题。到目前为止，这个数字仍在上升。因此，在这种环境下， 对艺术类学生进 科学的心理健康教育是当务之急。许多学者使用挖掘技术收集艺术类学生的心理数据，收集 FCM 算法以获取潜在的数据信息，然后找到解决方案以促进心理健康教育的发展。

三、方法论

A. 数据挖掘与 FCM 算法概述

数据挖掘是对海量数据的持续收集，通过数据分析和统计来提取足够的信息并发现潜在数据，这一过程称为数据挖掘。由于数据量巨大，有必要建立数据挖掘模型来分析、预测和计算。数据挖掘方法有很多种，如分类、偏差法、FCM 算法、关联分析等。FCM 算法被采用于本文中，数据挖掘的过程可分为需求分析、数据准备、数据排序、建模、结果解释和评估 [10]。

FCM 是机器学习多个学科之 ，是一种无需任何监控过程的在线学习。这种算法可以将数据分为不同的类别，相似的个体在不同类型中具有较高的相似性和较低的相似性。如果算法以模型的形式描述，则数据模型如图：

图 1 数据模型

FCM 算法的主要步骤是特征提取、算法选择和参数设置。FCM 算法是通过函数的算法进行迭代操作。当使用 FCM 算法迭代数据时，它包括三个要点：选择一定的距离作为样本之间的度量，选择一个准则函数，并计算一个新的聚类作为一个单元的中心。如果在计算过程中，通过第一次迭代操作，误差很小，表明已经取得了良好的效果。那么，我们不能在没有第二次迭代的情况下停止算法。FCM 算法具有良好的效率和可扩展性，处理海量数据最显著的优势是可以高效完成。然而，它也有其缺点。如果在设置 K 时略有优势，结果会有很大不同，误差很大。最后，该算法的性能分析主要取决于K 值的选择。

B. FCM 算法在学生心理健康管理中的应用

FCM 算法在艺术类学生心理健康管理中的应用是对一个人的心理活动进行准确判断、认知、感受和其他心理活动，它可以在一个完整的阶段进行，并可以进行适当的调整，正确处理并与社会同步。如何判断一个人是否具有良好的心理素质，基本标准如下：自我控制能力、意识、道德品质、成就、适应能力、辨别是非对错等。艺术类学生在学习中接受教育；同时，一个过程是心理活动；心理健康教育直接影响艺术类学生的心理品质；因此，在此基础上需要改进心理健康教育，不断发现、挖掘大学生的潜力，促进学生的成就。如今，在信息化、网络化时代，大众教育是当前阶段的主流教育。许多大学已经收集、统计并归档了艺术类学生的心理健康数据。对于这些数据的分析、测试和预算，最好进行预防并获得早期预警。在许多大学建立了艺术类学生的信息管理系统，该系统在收集数据时也进行了保存，在海量数据收集过程中，不可避免地会出现垃圾数据，然后进一步进行数据挖掘，使用 FCM 算法计算数据的实用价值，然后进行功能系统分析。

C. 基于 FCM 算法的学生心理健康管理系统设计

功能设计：通过对现有艺术类学生工作流程的分析和其心理健康系统的构建。

图 2 学生心理健康管理系统

数据库设计：数据库用于存储数据。如果用户在操作过程中遇到问题，可以通过数据库搜索并获取更多信息。因此，在设计数据库之前，应首先设计数据字典，属性应表示数据字典中的字段。物理数据模型描述数据的组织结构，并在数据库建立后直接定义物理信息。物理数据模型是数据库设计的关键。

系统模块设计：系统模块设计包括登录、学生基本信息、心理健康、周末复查、班主任和班级信息管理。其中，登录分为用户登录和注销。登录是用户输入用户名时的用户，检查是否有该用户，并进一步验证用户名和密码是否一致。用户输入后，它会匹配密码，系统将自动进入界面以获取不同的信息。注销也分为用户主动注销和自动系统注销。学生基本信息管理模块主要允许学生添加、删除、修改和搜索。在批量添加过程中，系统将自动识别此信息并自动生成心理健康信息。在操作过程中，用户登录到界面并添加、删除和修改数据库中的信息，系统将自动生成显示。艺术类学生心理健康管理模块：该模块是整个系统的重点。该模块直接显示学生的初始数据信息，没有添加或删除功能。因为学校教师没有心理专业水平，避免错误。当用户登录到界面时，系统会自动识别评估员更新的信息。信息管理模块或周末复查主要处理周末评论信息，如添加、删除等。该模块与其他信息管理模块相同。班主任的信息管理模块仅对领导和管理员开放，以实现班主任信息的添加和删除。在操作过程中，只有管理员和领导有权操作并进入系统界面，其他用户不认可。班级信息管理模块和班主任信息管理模块相同，它们也对领导和管理员开放。用户在操作过程中会自动查询数据库中的班级信息，这与其他模块相同。

四、结果分析与讨论

基于 FCM 算法的学生心理健康管理模块测试

数据准备分为三个基本步骤：选择、预处理和转换。数据选择是在明确的基础上进行的。我们在海量数据特征中找到相同的地方，在一定程度上缩小范围，简化数据。根据其特点选择数据挖掘对象，数据挖掘不要太脱离实际以减少系统负载操作。本文总结了可以从艺术类学生心理中提取的各种因素，如下表所示

表 1 所需表格

使用 FCM 算法计算结果，如下表所示。

表 2 元素计算结果表

在大学生心理健康系统中，对数据库中的一些问题和信息进行预处理，然后进一步挖掘，以便我们可以获得稳定和正确的结果数据，并减少不必要的两次处理。根据其属性的差异检查获得的数据，获得系统有价值的数据。在心理健康系统中，数据转换通常用于能力值的大小。

在心理健康系统中，以 FCM 算法分析为例，我们对本研究的心理数据进行分类，并将总样本1000 人其分为 3 类：203 人一类，314人二类，464 人三类。数据显示，19 名学生的心理健康数据准确、不完整、不清晰；系统将自动删除它。下表显示：

表 3 FCM 算法分布表

这种分布基于从二维分布分析中获得的数据；从二维分布可以看出，第二类和第三类艺术类学生由于部分数据的干扰，在数据的第部分相似，导致一些相似性，第三类数据 步提高节点的准确性，调试结果是不可否认的。这些数据可 以分为 的问题，我们制作数据透视表。根据透视图，艺术类学生的心理健康状况符合预期。 更能适应社会和环境，她们的学习价值将显著高于男孩。在紧急治疗的情况下，数据显示男孩的值高 健康状况一般高于女孩和男孩，明显的差异在于性格和习惯的取向。下表显示了性别差异。

表 4 男女学生性别差异表

如果坐标轴代表这些数据，结果显示第三组比其他平均水平更适合环境和焦虑。总的来说，我们可以看到学生在适应环境方面存在不足。其中，在部分问题的情况下，女孩比男孩更重要。然而，最终结果显示，所有学生在性格评价中都表现出和谐、开朗、乐观和固执，因为男女学生在性格上差异太大；因此，在心理健康教育中，教师应尽可能考虑其他学生因素，如家庭状况、经济收入等。通过心理健康教育，然后使用 FCM 算法分析其数据，对环境的适应能力比以前更好。因此，证明 FCM 算法在学生心理健康管理系统中是可行的，并且还建议教师在进行心理健康教育时应考虑其他因素的影响。

五、结论

基于学生系统，该系统构建了艺术类学生心理健康管理系统。它使用 FCM 算法进行分析，以实现系统的统一管理。该系统在操作过程中效果优异，操作方便，安全性能高。心理、周末评论、教师和班级信息管理模块相结合，在系统设计模块的过程中，建立了多访问权限，教师和学生、领导都可以登录查看艺术类学生的心理健康信息，以提醒学生注意心理健康问题。

在系统模块的设计过程中，我们应尽可能考虑编辑人员将遇到的所有问题，并提前做好任何准备。虽然管理系统的用户需求非常满意，但完整的过程也得到了用户的认可，但经过研究和分析，一些因素应进一步修改和改进，以符合任何用户要求，以实现更高的境界。最后，在未来的教育系统中，我们应该使用数据挖掘过程，这也是不可避免的趋势。

[1] J， Havas， H. 荷兰青少年的心理健康问题：与青少年及其父母教育水平的关联。《欧洲公共卫生杂志》，2019，20 （3）： 258-264。[2] Benali A， Chichou H. 教育环境与摩洛哥医学生心理健康：马拉喀什医学与健康科学学院的一项研究。《社会科学与人文可持续发展研究》，2020，1 （1）： 152。

[3] Salakhova V B， Pryazhnikova E Y， Litvinov A V. 教育环境的身体和心理健康作为保障俄罗斯联邦国家安全的因素：一项实证研究。《人类运动与锻炼杂志》，2017，5 （1）： 55。[4] Andersson H W， Rngard J H， Kaspersen S L. 个体因素和学校环境对挪威青少年心理健康和偏见态度的影响。《社会精神病学与精神病学流行病学》，2020，45 （5）： 569-577。[5] Mitchell， Joshua J. 预测和评估大学生心理健康。《心理健康与预防》，2019，15 （5）： 20。

本文为2022 年度湖北省教育厅科学研究计划项目（编号：B2022459）的研究成果。