摘要：本文聚焦大学生心理健康教育难题，构建“基于大数据技术的大学生日常行为分析与心理健康教育动态协同机制”，通过多源数据收集与整理，搭建学生综合行为画像，为分析提供全面数据支撑。运用多种算法构建行为指标体系，确定关键预测指标，进而建立包含多模块的心理预警系统，并制定分层干预策略。创新之处在于技术上运用深度学习等挖掘数据，模式上变被动干预为主动预防，机制上实现学校、家庭、社会多部门协同，有效提升心理健康教育的精准度与实效性，为高校心理健康教育提供新路径，助力大学生心理健康发展。

关键词：大数据技术；大学生；日常行为分析；心理健康教育；动态协同机制

在当今社会，大学生面临着学业、社交、就业等多方面的压力，心理健康问题日益凸显。相关调查显示，我国大学生心理健康问题检出率呈上升趋势，心理健康教育成为高校学生工作的重要任务。传统的心理健康教育模式主要依赖于学生主动求助、辅导员观察以及定期心理普查等方式，存在着信息获取不全面、干预不及时等问题。随着大数据技术的飞速发展，其在教育领域的应用逐渐深入。高校中存在着丰富的多源数据，如教务系统中的学业数据、一卡通系统中的消费数据、校园网管理系统中的用网数据等。这些数据蕴含着学生大量的日常行为信息，通过对这些数据的挖掘与分析，能够更全面、准确地了解学生的行为模式和心理状态，为心理健康教育提供新的视角和方法。基于大数据技术构建大学生日常行为分析与心理健康教育动态协同机制，能够实现对大学生心理健康问题的早期预警和精准干预，提高心理健康教育的实效性，有助于整合学校、家庭和社会各方资源，形成心理健康教育的合力，促进大学生的全面健康发展。

一、基于大数据技术的大学生日常行为分析

（一）多源数据收集与整理

对大学生日常行为分析首先要进行多源数据收集与整理。高校中存在着多个信息系统，这些系统产生的数据是分析大学生日常行为的重要来源。一是学业数据，来自教务系统，包括学生信息、专业信息、成绩信息、选课记录、奖惩记录、评价信息等。学业成绩的波动、课程选择的偏好等都能反映学生的学习状态和心理变化。例如，某学生原本成绩优秀，突然出现多门课程成绩大幅下降，可能暗示其在学习或生活中遇到了问题。二是用网数据，校园网管理系统记录的认证记录、WIFI漫游、终端信息、审计记录、流量记录、上网时长等数据。学生的上网行为模式，如是否过度沉迷网络、上网时间的分布等，与心理健康密切相关。比如，长时间熬夜上网、频繁访问不良网站等行为可能反映出学生心理上的焦虑或空虚。三是消费数据，一卡通系统中的餐饮记录、消费记录、考勤记录、热水用量等数据。消费行为可以在一定程度上反映学生的经济状况和生活习惯。例如，某学生突然大幅减少餐饮消费，可能意味着经济困难或心理压力导致食欲变化。四是阅读数据，图书管理系统中的借书记录、还书记录、自习信息、阅读爱好等数据。阅读习惯和偏好能体现学生的兴趣和精神需求，长时间不借书、不进图书馆自习，可能暗示学生心理状态的变化。五是勤工数据，学工系统中的贫困信息、勤工信息、助学信息、贷款信息等数据。经济困难学生的勤工俭学情况和资助获取情况，不仅影响其经济状况，也可能对心理产生影响。例如，申请助学贷款失败可能给学生带来较大的心理负担。六是门禁数据，门禁系统记录的进出宿舍记录、进出校记录等数据，异常的进出时间和频率，如频繁深夜外出、长时间不回宿舍等，可能反映出学生的心理不稳定或生活出现变故。

为了确保数据的质量和可用性，需要进行数据治理。首先将来自不同系统的数据进行整合，建立统一的数据格式和标准，例如，将学生在各个系统中的身份信息进行统一，确保数据关联的准确性。其次是去除数据中的噪声和错误数据，如重复记录、缺失值等，对于缺失值，可以采用均值填充、回归预测等方法进行处理。然后是消除重复的数据记录，避免数据冗余对分析结果产生影响。最后是将数据转换为适合分析的格式，如将文本数据进行编码转换，将时间数据进行标准化处理等。

（二）学生综合行为画像构建

基于整理好的多源数据，构建学生综合行为画像。以学生为中心，将各个维度的数据进行关联和融合，形成一个全面、立体的学生行为描述。一是学业画像，根据学业数据，描绘学生的学习成绩、专业兴趣、学习努力程度等方面的特征。例如，通过分析学生的课程成绩分布，确定其优势学科和薄弱学科；根据选课记录，了解其专业拓展方向和兴趣倾向。二是网络行为画像，利用用网数据，刻画学生的上网习惯、网络社交行为、网络学习情况等。如分析学生的上网时长和时段分布，判断其是否存在网络成瘾倾向；通过对网络社交平台的互动记录分析，了解其社交圈子和社交活跃度。三是消费画像，依据消费数据，呈现学生的消费能力、消费偏好、消费稳定性等信息。比如，分析餐饮消费的频率和金额，判断学生的生活水平；根据购物消费记录，了解其消费偏好和消费习惯。四是阅读画像，从阅读数据出发，勾勒学生的阅读兴趣、阅读量、阅读深度等特征。通过分析借书记录和阅读时长，确定学生的阅读偏好类型，如文学、科技、历史等；统计阅读量和阅读频率，评估其阅读积极性和知识获取能力。五是勤工画像，结合勤工数据，描述学生的经济状况、勤工俭学参与情况、资助依赖程度等。例如，了解学生的贫困等级、勤工岗位类型和工作时长，评估其经济压力和自我努力程度。六是门禁画像，基于门禁数据，展现学生的作息规律、外出活动频率和行为稳定性等。分析学生的进出宿舍和校园时间，判断其作息是否规律；观察异常的进出记录，发现可能存在的行为异常。

（三）日常行为分析模型构建

针对以上六大画像，运用多种算法，从学生综合行为画像中提取关键行为指标，构建行为指标体系。一是构建学业相关指标，包括课程平均成绩、成绩波动系数、选课学分完成率、挂科门数等。课程平均成绩反映学生的整体学习水平；成绩波动系数用于衡量成绩的稳定性，波动过大可能暗示学习状态不稳定或心理压力影响；选课学分完成率体现学生的学习进度和规划能力；挂科门数则直接反映学习困难程度。二是构建网络行为指标，如日均上网时长、深夜上网频率、网络社交互动频率、网络学习资源访问次数等。日均上网时长可初步判断是否存在网络依赖；深夜上网频率过高可能影响作息和心理健康；网络社交互动频率反映社交活跃度和人际关系状况；网络学习资源访问次数体现学习积极性和自我提升意识。三是构建消费行为指标，月均消费金额、餐饮消费占比、非必要消费波动、消费地点集中程度等。月均消费金额反映经济状况和消费能力；餐饮消费占比体现生活基本需求的满足情况；非必要消费波动反映消费理性程度和心理需求变化；消费地点集中程度可判断生活活动范围和社交圈子。四是构建阅读行为指标，月均借书量、阅读类别多样性指数、阅读时长增长率等。月均借书量衡量阅读量；阅读类别多样性指数反映阅读兴趣的广泛程度；阅读时长增长率体现阅读积极性的变化。五是构建勤工行为指标，勤工月工作时长、资助金额占比、勤工岗位更换频率等。勤工月工作时长反映经济努力程度；资助金额占比体现经济依赖情况；勤工岗位更换频率可能暗示工作适应能力或心理稳定性。六是构建门禁行为指标，日均进出宿舍次数、深夜归寝频率、外出连续时长等。日均进出宿舍次数反映日常活动活跃度；深夜归寝频率过高可能存在作息不规律或社交问题；外出连续时长体现校外活动情况和行为稳定性。

通过相关性分析、主成分分析等方法，从行为指标体系中筛选出与心理健康密切相关的关键预测指标。例如，通过相关性分析发现，成绩波动系数与学生的焦虑情绪存在较高相关性；深夜上网频率与抑郁情绪相关度较大；非必要消费波动与心理压力有一定关联等。这些关键预测指标将作为心理预警系统的重要输入变量，用于预测学生的心理健康状况。最后利用机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机等，构建日常行为分析模型。以历史数据为训练集，将关键预测指标作为输入特征，学生的心理健康评估结果作为输出标签，训练模型并进行优化。通过交叉验证、留一法等方法对模型进行评估，确保模型的准确性和泛化能力。

二、基于日常行为分析的大学生心理预警系统开发

（一）心理预警系统架构设计

心理预警系统主要包括数据采集模块、数据处理模块、模型分析模块、预警评估模块和干预反馈模块。从学校各个信息系统中实时采集学生的多源数据，包括学业数据、用网数据、消费数据等，并将数据传输到数据处理模块。对采集到的数据进行整合、清洗、去重和转换等操作，确保数据的质量和一致性，为后续的分析提供可靠的数据基础。运用日常行为分析模型，对处理后的数据进行分析，计算关键预测指标，并根据模型预测学生的心理健康风险等级。根据模型分析模块的结果，结合设定的预警阈值，对学生的心理健康状况进行评估，确定预警级别，如一般预警、中度预警和重度预警。针对不同预警级别的学生，制定相应的干预措施，并跟踪干预效果，将反馈信息传递给模型分析模块，以便对模型进行优化和调整。

（二）心理预警系统功能实现

一是实时监测。系统实时采集学生的日常行为数据，对学生的行为变化进行动态监测。例如，当学生的上网时长连续几天超过正常范围，或者成绩出现突然大幅下降时，系统能够及时捕捉到这些变化，并将相关数据传输到数据处理模块进行分析。

二是风险预测。利用日常行为分析模型，对学生的行为数据进行分析，预测学生未来一段时间内可能出现的心理健康风险。例如，根据学生近期的学业压力、社交活动减少以及睡眠质量下降等行为指标变化，预测其可能产生抑郁情绪的风险，并给出相应的风险概率。

三是预警分级。根据风险预测结果，将学生的心理健康预警分为三个级别：一般预警，学生存在一些轻微的行为异常或心理压力迹象，但尚未对学习和生活造成明显影响；中度预警，学生的行为异常较为明显，心理压力已经对学习和生活产生一定影响，可能出现心理问题的早期症状，如成绩持续下滑、社交退缩等，针对中度预警的学生，除了提供心理自助资源外，还安排辅导员进行定期沟通，了解其具体情况，并根据需要推荐心理咨询服务；重度预警，学生的行为出现严重异常，心理问题已经较为突出，可能对自身或他人造成潜在危害。如出现自杀倾向、严重的情绪失控等情况，对于重度预警的学生，立即启动紧急干预机制，联系专业心理医生进行评估和治疗，同时通知家长并做好相关保障工作。

四是干预跟踪。对于接受干预的学生，系统跟踪其行为变化和心理状态改善情况。通过定期收集学生的后续行为数据，分析干预措施的效果。如果发现干预效果不佳，及时调整干预策略，确保心理健康教育的有效性。例如，对于接受心理咨询的学生，记录其咨询次数、咨询后的行为改变等信息，评估心理咨询对其心理健康的改善作用。

三、大数据技术下大学生心理健康教育动态协同机制构建

（一）学校内部协同机制

在学校内部，建立由学工部门、教务部门、心理健康教育中心、网络管理部门等多部门组成的协作机制。学工部门负责学生日常管理和思想教育，提供学生的基本信息、奖惩记录等；教务部门提供学业数据，如成绩、选课等信息；心理健康教育中心负责学生心理健康测评、心理咨询和干预等专业服务；网络管理部门保障校园网络数据的安全和稳定，并提供用网数据。各部门定期召开联席会议，分享学生相关数据和信息，共同分析学生的心理健康状况，制定针对性的教育和干预措施。例如，当发现某学生成绩大幅下滑且网络成瘾时，学工部门、教务部门和心理健康教育中心共同商讨，制定包括学业辅导、心理疏导和网络行为管理在内的综合干预方案。

加强辅导员、心理教师和专业教师之间的协同合作。辅导员作为学生日常管理的直接负责人，通过日常观察和与学生的交流，及时发现学生的异常行为和心理问题，并将相关信息反馈给心理教师和专业教师。心理教师凭借专业知识，对学生进行心理评估和干预，同时为辅导员和专业教师提供心理辅导培训和技术支持。专业教师在教学过程中，关注学生的学习状态和心理变化，将心理健康教育融入课程教学中。例如，在专业课程教学中，引导学生正确面对学习压力，培养积极的学习态度。通过建立师资协同机制，形成全方位的心理健康教育网络，提高教育效果。

（二）学校-家庭协同机制

建立学校与家庭之间的信息共享平台，及时向家长反馈学生在学校的学习、生活和心理状况。学校定期将学生的学业成绩、日常行为表现、心理测评结果等信息推送给家长，让家长能够及时了解孩子在学校的情况。同时，家长也可以通过平台反馈学生在家中的表现、家庭环境变化等信息，使学校更全面地掌握学生的整体状况。例如，当学生在学校出现成绩波动或行为异常时，学校第一时间将相关信息告知家长，家长则反馈近期家庭中可能影响学生情绪的事件，双方共同分析原因，制定应对策略。

组织多样化的家校互动活动，如家长学校、线上家长会、家校联合心理辅导等。家长学校定期举办心理健康教育讲座，邀请专家为家长传授青少年心理健康知识和教育方法，提高家长对孩子心理健康问题的认知和应对能力。线上家长会方便学校与家长定期沟通，及时传达学校心理健康教育工作的重点和学生的整体情况。对于存在心理问题的学生，开展家校联合心理辅导，心理教师与家长共同参与，制定个性化的辅导方案，形成家校教育合力，帮助学生解决心理问题。

（三）学校-社会协同机制

整合社会上的心理健康教育资源，如专业心理咨询机构、心理治疗医院、社区服务中心等。与专业心理咨询机构建立合作关系，邀请资深心理咨询师为学校心理健康教育工作提供专业指导和培训，同时为有需要的学生提供更高级别的心理咨询和治疗服务。与心理治疗医院建立转诊机制，当学生出现严重心理障碍时，能够及时转介到专业医院进行诊断和治疗。借助社区服务中心的平台，开展心理健康宣传活动，组织学生参与社区心理援助志愿者服务，提高学生的心理健康意识和社会责任感，同时也为社区居民提供心理健康服务，实现学校与社会的良性互动。

开展学校与社会机构的实践合作项目，如大学生心理健康社会实践基地建设。学校组织学生到社会实践基地进行实习和调研，让学生在实践中了解社会对心理健康的需求，提高自身的心理健康素养和实践能力。同时，社会机构的专业人员也可以走进校园，举办心理健康讲座和培训活动，分享实际案例和专业经验，丰富学校心理健康教育的内容和形式。通过实践合作，促进学校心理健康教育与社会需求的紧密结合，为学生提供更广阔的心理健康发展空间。

【参考文献】

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