大数据技术赋能学生心理健康监测实践初探

谢莹 洪林 陈桂香

摘    要：大数据技术赋能学生心理健康监测具有整体取样、全息模式、关联思维和量化预测等特点，使学生心理健康监测呈现出科学化、精准化、个性化、动态化的优势。然而，目前这一做法还存在观念陈旧、技术滞后、标准不一、人才匮乏、伦理困惑、工具异化等困境，需要高校进一步更新教育观念、搭建共享平台、精于数据分析、强化人文关怀、完善管理制度，为大数据技术赋能学生心理健康监测提供思想基础、物质保证和制度保障。

关键词：大数据技术；心理健康监测；赋能

中图分类号：G640      文献标识码：A      文章编号：1002-4107（2023）12-0082-04

一、引言

目前，全球文化传播和社会思潮影响着学生的世界观、人生观和价值观，加之我国正处于社会转型期，使得学生面临来自学习、生活、人际交往、就业择业等多方面的压力，久而久之学生便容易出现心理健康问题。大数据作为一种新技术，以混合实境、物联网和量子计算为依托，集成人机交互关联环境系统，能够自动挖掘和梳理海量信息中蕴含的学生群体的复杂心理活动，做到全息监测、即时洞察学生的心理动态，有利于提升学生心理健康监测的精准性、系统性与前瞻性，在给学生心理健康监测带来前所未有的挑战的同时，也提供了千载难逢的重要机遇。

二、大数据技术赋能学生心理健康监测的性质表征

（一）整体取样

传统模式下，由于数据分析技术的限制，教育者若想掌握学生群体的心理和思想活动，只能将全体研究对象从复杂变化的背景中抽离出来进行规整和简化，最终以细微、部分的特点来阐释和表征整体的性质[1]。这种方法管窥一斑，取样结论并不全面，只能作为传统模式下不得已而为之的探究方法。大数据时代，样本即为全体。教育者借助智能终端和网络技术，调取学生群体发表观点、人际交往、网购消费、休闲娱乐、行踪轨迹等信息，对学生群体的心理动态、心理活动水平进行全过程、全方位、全样本统计，能够深入驱动整体性评估，取得事半功倍的效果。

（二）全息记录

高校心理健康教育中心利用网络教育途径建立学生个人心理成长档案，将学生的个人信息、家庭背景、成长经历、心理测评结果、心理咨询记录、教师评价等信息存储于网络系统中，因需即时调阅。同时，学生经历了从入学、学习、生活到毕业、就业等一系列个人成长过程，在高校校园诸多信息管理系统，如招生、教务、学生管理、勤工助学、餐饮消费、图书借阅、网络学习、实验、实训、评奖评优、社会实践、考勤、毕业设计、财务收缴费、设备使用、离校、就业等系统中留下了大量行为活动记录。教育者通过大数据技术调取学生的综合行为信息，对学生个体和群体全息特征进行把握和分类，可实现对学生多重维度、多重表象心理活动的动态监测。

（三）关联思维

大数据技术能通过对海量数据的挖掘，以及探索不同事物间的显著性关系，并基于关联思维认识事物发展的规律[2]。比如，从新闻浏览数据中判断学生政治认同感的高低、从购物数据中分析学生的情绪稳定性等等。运用大数据技术对学生心理起伏、情感强度、个性特征、气质类型、心理需求、价值目标之间的内隐关系进行多方挖掘，从看似零散、毫无规律的事物中发现学生心理特征与外显行为之间的“奇妙玄机”，在以往不曾注意到的事物发展变化中发掘价值联系，有助于教育者找到学生心理疏导的突破口和着力点。

（四）量化预测

传统模式下的学生心理健康监测依赖个人或集体的经验和直觉，以零散、片段的方式积累信息，对学生的心理活动缺乏科学、全面的了解，更谈不上对其未来心理危机进行精准预测。当前，大数据技术利用机器学习和算法模型，根据大量、即时数据及关联数据间的反馈，从以往资源模式中按照经验规律自动推测未来发展走势，从而实现从“非量化”向“可量化”、从“推演已知”向“预测未知”的跨越[3]。教育者在获得学生心理、思想、行为预测数据后，能够不断优化和改进决策细节，进行预防性心理健康教育。

三、大数据技术赋能学生心理健康监测的实践优势

（一）科学化

大数据技术能够获取多维度、高质量的海量数据，从而挖掘出少数样本难以呈现的细节和规律，充分发挥易于记录和保存、便于查询和更新、可以突破时空限制等技术优势，全面细致地跟踪、反馈每个学生的心灵成长历程，为心理健康教育在推进高校“三全育人”中提供科学、可靠、有效的数据支撑。大数据技术以强大的记录运算功能，动态监测学生的心理健康状况，确立心理危机预警对象，探寻问题产生的关联性因素，并在此基础上进行建模分析，预测学生心理发展趋势，为学生心理危机处理提供立体化的信息支持，构建更为系统化、更有前瞻性的心理健康教育发展机制，提高心理健康教育政策制定与因势调整的科学化水平。

（二）精准化

随着高校学生规模的扩大，教育者往往要一人面对众多学生，难以实施细致入微的心理引导和日常帮扶。而大数据技术能够从系统记录中对每个学生的“数据轨迹”进行搜集与追踪，发掘学生的情感、偏好、特质和倾向，形成学生的“心理画像”，为每个学生进行问题归纳，全面掌握学生個体与群体之间的心理差异，进而筛查出特殊学生和易感群体。教育者可依托数据库调取特殊学生或易感群体的基础档案，了解学生的家庭环境、成长背景，并根据以往经验或既往案例，运用大数据技术自动生成面向未来行之有效的心理干预方案，提升心理辅导的精准度，而学生心理健康教育也会在这种“量身定制”的关怀中由“粗放”走向“精细”。

（三）个性化

传统模式下的心理健康监测，常常把教育对象划入预设好的某种认知评价中，认为按照某种单一标准划分出来的学生都面临着同样的心理困扰，具有同样的心理需求，因而“千人一面”地对该群体开展共性的心理健康教育活动。大数据技术以信息丰富、自发识别、快捷流畅的资源优势，开启了个性化教育的新时代[4]。教育者对学生的多项数据进行分析、判断、筛选，形成学生在心理、思想、行为方面的“可视化描述”，在分类分层的基础上选择契合不同群体或个体心理特点的教育内容，为每个或每类学生提供私密化、个性化、立体化的心理健康教育服务，将心理健康教育由生硬、刻板转变为贴心、暖心。

（四）动态化

在传统模式下，教育者要获悉学生心理发展的总体或个体水平，往往要经历信息收集、甄别、评估、反馈等诸多环节，耗时较长，教育活动存在滞后性。以终端设备、网络科技、云计算为代表的大数据技术为教育者全天候、全方位自动采集和分析数据提供了快捷、方便的技术条件，成为了一种全面把握、动态分析学生心理和行为的新科学。教育者借助实时信息处理技术，可迅速获得多样化的信息，继而依托此技术对不同来源的数据进行挖掘、管理、优化和分析，掌握学生个体或群体的心理和行为的全新素材，随时监测学生的心理动态。

四、大数据技术赋能学生心理健康监测的现实困境

（一）观念陈旧

作者对江苏省6所高校学生心理健康教育中心的37名专兼职教师进行了问卷调查。调查结果表明：67.57%的教师“对结合大数据技术开展心理健康监测工作感到陌生”；64.86%的教师认为“人的心理活动具有私密性，对大数据技术生成的学生心理特征持批判态度”。通过走访发现：一些教师对掌握大数据作用机理不感兴趣，对新时代学生心理健康教育的发展变革缺乏认识，对使用大数据技术开展心理健康监测表现出漠然、畏难，甚至拒绝的態度；一些教师习惯于“一刀切”式的宽泛化、样板式教育方法，对如何开展个性化、差异化心理辅导缺乏深入思考，更不具备新技术条件下整体规划的系统思维和内在联系的关联思维，难以自觉使用兼具多样性、共享性和互动性的个性化教育产品。

（二）技术滞后

通过调研发现，大部分高校使用的心理健康教育数据软件是“易班”门户或“心海导航”网站[5]。尽管这两个系统软件便捷、高效、实用性强，但仍有75.67%的教师评价其“虽称得上是网络心理健康教育软件，但依然达不到真正的大数据运用”。学生心理健康监测和心理健康教育要真正运用大数据技术，就必须做到信息的全面、多元、可靠，能够将高维、图像性数据进行降维、赋值和量化，能够从海量非静态且可能是模棱两可的数据中综合判断有用信息，且数据结果要能够相互关联并形成对比。这些技术要求加剧了教育者在心理健康监测和心理健康教育中运用大数据的难度。

（三）标准不一

目前，我国大数据标准建设工作及国家标准、高校标准建设均处于起步阶段，学生心理健康监测还难以实现数据的共享与融合，数据的挖掘和利用还有很大空间，数据碎片、数据孤岛、数据垄断等问题依然存在。比如，各平台生成的数据形式不统一，不同结构化水平的数据在集成、转化的处理过程中面临分歧和消解。同时，子系统口径多样，如有的数据是校内不同职能部门关于学生学习、生活的信息记录，有的则散落在政府部门、电商企业及网络公司的不同智能平台上。这些数据存储在各自的服务器上，口径和标准均不一致，功能也互不关联，数据集中效率不高，要最终实现数据的一体化整合衔接，还需要多个部门的协同努力。

（四）人才匮乏

学生心理健康教育人才是连接大数据技术与心理健康监测的桥梁，包括数据科学家、程序员、统计人员、心理教育与咨询专业人员等。但目前的情况是，高校教育者普遍缺乏运用大数据的意识和能力，而懂得大数据技术并掌握其在心理健康监测方面的理论知识和具备实践经验的人才还十分匮乏。调查发现，作者开展问卷调查的37

名高校学生心理健康教育中心的专兼职教师中没有一人具备计算机、信息技术学科背景，86.49%的教师“近五年来没有参加过信息技术方面的培训”。可见，目前学生心理健康监测大数据人才严重缺乏，亟须各方协同组建一支从事大数据挖掘、整合、处理和分析的专业化心理健康监测和心理健康教育工作队伍。

（五）伦理困惑

教育者开展学生心理健康监测和心理教育工作，需要对学生的原生家庭、情感经历、重要成长事件进行信息储备，其中一部分属于个人的私密信息。以往，教育者主要通过手写汇编等方式对教育对象的心理咨询过程进行记录、存档，这些文档易于保管，因而个人隐私被不当泄露的可能性较小。大数据时代，教育对象的个人私密信息都被录入学生心理健康监测网络系统，而且被永久记录且保存下来。不仅如此，在主动或不知情的情况下，教育对象的网络聊天记录、网络浏览记录、行踪位置都会被各大数据终端进行数据足迹的跟踪挖掘、交叉重组和关联操作，全方位、全景式“监控”使教育对象的个人隐私面临着随时可能被泄露，甚至滥用的风险[6]。一旦信息管理系统出现漏洞或操作不当，而被不法分子窥视或利用，很可能带来严重的人身威胁。即使信息泄露的范围仅限于本校内，但学生的个人私密信息被身边的同学获悉，也很可能给当事人造成严重的心理伤害，使得人际关系紧张，甚至还可能引发校园突发公共事件。

（六）工具异化

科学技术为人类创造了前所未有的物质财富和高质量的生活条件，但与此同时，科学技术也逐渐变成一种异己的力量束缚，使人处于异化受动之中[7]，最终“人不断成为被科学技术控制的‘人，而非马克思主义人学视域下的现实的、社会的、实践的人”[8]。如果过于依赖大数据技术，主张“数据万能”“数据至上”，将大数据技术作为学生心理健康监测工作唯一的衡量标准和决策依据，则会盲目信奉大数据的“绝对权威”，背离教育人、服务人、关注人的宗旨，忽视对大数据的理性研判和审慎考究，弱化心理健康监测的人文性、真实性、情感性和思想性。人们一旦完全依赖大数据的自动化判断，则很有可能丧失自己作为人的自主意识、反思能力和批判能力，最终沦为大数据洪流的“奴隶”。

五、大数据技术赋能学生心理健康监测的实践路径

（一）更新教育理念

首先，树立数据为源泉的理念。教育者应站在新的历史发展高度，充分认识大数据信息源的巨大价值，多作科学论证，以创新思维和广阔知识视野来选择和整合学生心理健康监测数据，努力探究新时代学生心理健康教育规律。其次，高度重视大数据信息来源。教育者应积极运用量化资料，构建学生心理健康监测数据库，切实做好心理健康监测数据的开发、挖掘和应用，加强教育学、社会学、心理学等多学科跨界解读和多视角论证，以可视化的科学实证和图文解析形式将学生心理健康状态的现状与问题生动、形象地呈现出来。最后，提升大数据服务意识。教育者应对全样本学生心理健康数据进行科学分析，从多元化视角诠释和探究宏观数据之间的关联度，通过理性解析、理论阐释和趋势研判，为学生提供差异化、分众化的教育方案和个性化服务，最终达到最佳的心理健康监测和心理健康教育效果。

（二）搭建共享平台

首先，全力打通校内外“数据屏障”。高校应坚持心理健康监测与心理健康教育数据资源“大融合、大共享、大应用”的思路，对不同部门中有价值的数据资源进行有效吸纳，加大大数据技术人才培养力度，推动心理教育工作者与大数据专业人才“跨界交流”，最大限度地发挥大数据技术在学生心理健康监测和心理健康教育中的应用效能。其次，加强技术研发。企业应加快大数据智慧创新，从分布式处理、存储和感知等多个层面实现关键技术的突破，瞄准世界科技前沿，开发兼具大量化、价值化、多样化、快速化、真实性等要素的心理健康监测大数据系统，不断提升心理健康监测终端系统的云计算能力和智能化水平。最后，推动政府、企事业单位与高校协同打造教育平台。例如，政府部门应构建社会与高校合作机制，加快完善数字基础设施，推进不同部门之间数据资源整合和开放共享，优化智能系统与服务供给结构，促进大数据开放、共享、互通的良性循环，不断丰富心理健康监测的数据信息资源，为心理健康监测与心理健康教育的科学决策提供依据。

（三）精于数据分析

首先，接受数据的混杂性。大数据时代，教育对象的信息数据已经从“单一”变成“全量”，因此，教育者必须强化大数据意识，增强对数据信息的敏感度，放弃以往对数据精确性和因果关系的追求，转而接受数据的复杂和混合，通过学习和训练，提升數据分析能力。其次，养成数据挖掘和分析思维。大量结构化、非结构化、异构化的数据在新的技术条件下得以储存、处理、计算和分析。教育者应通过大数据挖掘技术，分析事物之间复杂隐蔽的线性及非线性关联关系，发现数据之间长期被忽视的某些联系，掌握以前无法理解的复杂技术，获得对学生心理危机表现和心理健康状态的认知。最后，提升数据预测分析能力。教育者应不断丰富和拓展思维视界，在数据挖掘、量化分析的基础上，强化数据预测分析能力，既捕捉现在，也预测未来，多渠道、全方位地了解学生的心理状况和生活状态。

（四）体现人文关怀

第一，反对技术异化。人只能由人来培养，不可能完全由机器“代劳”。大数据时代，教育者的教育观念、教育方法都需要改变，但教育者培养人、塑造人的职责没有变，大数据技术代替不了教育者对教育对象精神世界的影响。因此，教育者依托先进技术开展育人活动，必须摆脱“为了技术使用技术”和“只有技术没有人”的倾向，应将大数据技术的应用指向“育人”“育心”。第二，大数据技术本身也要有“温度”。要对由个体所构成的群体进行心理分析、预测、引导，大数据本身也要注重遵循人和社会发展的特点、规律，要有“人情味”。看似冰冷的数字，只要给予合理的开发和应用，也能够在心理健康监测和心理健康教育领域发挥意想不到的作用。教育者应通过虚拟现实或增强现实技术与大数据的链接，尽可能还原教育场景，进而使教育对象的心理素质得到良性转变和有效提升。

（五）完善管理制度

第一，加快个人信息保护立法。政府部门应制定并完善法律法规，严格规范大数据的信息采集、公开、传播、销毁等流程，加强对使用大数据技术的单位或部门的监管和防控，加强信息数据保护力度，有效避免不法之徒肆意滥用或侵害他人隐私。第二，加强数据中心建设管理。高校应采取各种有效措施，从源头上把关，加强对大数据中心的监督和管理机构的指导，随时监控数据中心设备运行状况，严格按规章制度要求做好各种数据、文件的备份工作，并对基础维护和管理数据进行深入分析与多向比对，从核心技术层面对维护和管理工作进行优化。第三，建立健全大数据正当采集、保存、使用过程中的管理制度，明确认定可以采集与挖掘数据信息的组织、机构、团体和个人，划定隐私保护义务与责任，对数据信息采集与使用中的主要权责进行清晰界定，以净化大数据运用中的消极因素。第四，加强数据监管机制建设。高校应构建“内外监管、惩防并举、以防为主”的约束机制，完善大数据基础设施的构建、更新和维护，做好大数据安全应用体系的保障与防控，提升数据信息安全防御系统的整体性能，确保大数据信息访问、加密、追踪等管理环节的安全。

六、结束语

大数据技术赋能学生心理健康监测相对传统数据模式具有多重优点。高校应进一步更新教育观念、搭建共享平台、精于数据分析、强化人文关怀、完善管理制度，进而为大数据赋能学生心理健康监测提供思想基础、物质和制度保障。

参考文献：

[1]  林晶，王建亭.大数据思想政治教育模式构建的可能性及其实现路径研究[J].湖北社会科学，2020（5）：164.

[2]  彭知辉.论大数据思维的内涵及构成[J].情报杂志，2019，38（6）：127.

[3]  周远.精准思政：新时代高校思想政治工作的新理念与新模式[J].思想理论教育，2020（8）：104.

[4]  陈坤，李佳.智慧教育助推学生个性化发展[J].中国教育学刊，2020（3）：106.

[5]  教育部办公厅  国家互联网信息办公室秘书局关于印发《“易班”推广行动计划和中国学生在线引领工程实施方案》的通知：教思政厅函〔2014〕42号[A/OL].（2015-02-09）[2023-03-01]. http：//www.moe.gov. cn/jyb_xxgk/moe_1777/moe_1779/201502/t20150209_185743.html.

[6]  金元浦.论大数据时代个人隐私数据的泄露与保护 [J].同济大学学报（社会科学版），2020，31（3）：22.

[7]  李妍，韩志伟.论信息社会人的异化：基于马克思社会时间理论的一种系统分析[J].系统科学学报，2020，28（3）：64.

[8]  蒲清平，李婷婷，高微.马克思主义人学视域下关于时代新人培养的新思考：基于基因编辑婴儿事件的反思[J].重庆大学学报（社会科学版），2019，25（5）：194.

收稿日期：2023-02-18                                                           修回日期：2023-03-14

作者简介：谢莹（1979—），女，江苏连云港人，盐城工学院学生工作处副教授，南京师范大学马克思主义学院博士研究生，研究方向为学生心理健康教育。

基金项目：全国教育科学“十三五”规划课题“高校治理现代化过程中数据治理研究”（BIA200164）；江苏省社会科学基金重点课题“基于新工科背景的地方高校质量文化建设研究”（20JYA005）；2022年度江苏省教育科学规划重点课题“积极心理学视角下应用型高校毕业生‘慢就业现象研究”（B/2022/01/75）