文/王磊杰 漯河职业技术学院现代教育技术中心主任王磊杰
付进华 漯河职业技术学院心理健康教育中心主任；吴坤芳 漯河职业技术学院中级教师
一、建设背景
国家教委曾对12.6万名大学生进行调查和测试，发现存在明显心理障碍者达20-23%，全国高校每年都存在学生因失恋、考试失败、人际冲突、生活受挫等自杀的情况。一直以来，党和国家高度重视大学生心理健康教育工作。2003年，教育部、团中央正式确立每年5月25日为“全国大中学生心理健康日”，呼吁全社会关注大学生心理健康问题；2011年，教育部办公厅印发《普通高等学校学生心理健康教育课程教学基本要求》；2016年，中共中央、国务院印发《关于加强和改进新形势下高校思想政治工作的意见》；2018年，中共教育部党组印发了《高等学校学生心理健康教育指导纲要》。在党和国家政策指引下，高校大学生心理健康教育工作得到了广泛重视，同时也明确了高校开展心理健康教育的方法和路径。
漯河职业技术学院高度重视大学生心理健康教育，主要从三个方面进行：一是开展思想政治课程教育，开设心理健康教育选修课，帮助学生树立正确的人生观；二是组织心理健康相关的线下活动，提升学生的沟通能力和承压能力，培养良好的性格；三是每学年组织心理测评，整体掌握学生心理状况。这些传统的线下方式对学校大学生心理健康教育、引导，心理问题预防起到了重要作用，但是存在学生覆盖面小、分析难度大、工作效率低的问题。同时由于互联网的快速普及，网络日益成为大学生心理情感表达和宣泄的重要渠道，传统的方式已经无法解决网络上学生心理健康相关数据的获取和分析。大学生心理健康教育工作存在一定缺失。
在云计算、大数据和人工智能新技术快速发展的今天，解决上述问题成为可能，基于大数据的心理健康智能预警防控系统应运而生。前期调研过程中，学校学生处、心理健康教育中心和各个系部给予了大力支持，并积极给出建议，让系统更接地气。同时由于系统采集的主要数据如行为审计数据、一卡通数据、教学数据和借阅数据通过数据交换平台能够方便获取，建模和分析相对就比较顺畅。
二、系统功能与特点
学校基于大数据的心理健康智能预警防控系统，与心理测评系统同步建立，能够实时获取心理测评数据，核心功能包括对孤僻、心理抑郁、心理行为异常、心理测评等直接与心理健康相关的异常因素进行实时预警，同时还对有可能引起心理异常的其它异常行为进行预警，如：网贷、网瘾、学业异常等等。
系统还提供了一套全校学生心理健康实时防控系统驾驶舱，不用打开平台即可实时掌握全校心理健康工作及学生心理健康异常情况。系统不但针对某一项构建业务和数据模型进行挖掘分析，并且能构建更为复杂的业务模型对心理健康整体预警。
图1 心理健康实时防控驾驶舱
系统具有实时性、全覆盖、精准化等特点。实时性指基于学生行为、生活和学习习惯，实时监测学生心理变化并进行预警；全覆盖指对全校每一个学生心理健康进行监测；精准化指一旦出现预警，不但分析预警的原因，还可查看异常心理变化轨迹。
图2 心理健康预警及原因分析
系统主要服务于学校领导、学生处心理健康教育中心、院系领导和辅导员。校领导可方便掌握全校学生心理健康情况，以及心理健康教育中心和院系在心理疏导方面的工作进展；学生处心理健康中心可实时掌握学校学生心理健康及各院系心理预警学生分布；院系能够及时掌握院系学生心理异常的情况，及时给予关注；辅导员可及时掌握自己带班学生心理健康情况，并给予重点关注和引导。
三、系统实现架构
系统架构如下：
图3 心理健康智能预警防控系统架构
系统采用大数据技术对学生活动相关数据进行采集，构建了学生详细的行为轨迹记录，并在每天近亿条记录的情况下实现轨迹的差异性分析，同时采用人工智能技术，结合学校实际业务构建了各种异常预警模型，实现了心理健康教育工作的“前置”，真正做到防患于未然，并实现了学生心理健康预警的全覆盖。
系统正式上线以后即对全校学生心理健康进行了综合分析，学校、院系及辅导员组织对预警的学生进行沟通交流，最终确定心理健康一级预警12人、二级预警39人、三级预警59人、网贷学生15人、网瘾25人，由于发现及时没有造成严重后果。系统的预警准确率达到92.1%，得到校领导、学生处及院系的一致认可。
四、运行效果
系统正式上线以后即对全校学生心理健康进行了综合分析，学校、院系及辅导员组织对预警的学生进行沟通交流，最终确定心理健康一级预警12人、二级预警39人、三级预警59人、网贷学生15人、网瘾25人，由于发现及时没有造成严重后果。系统的预警准确率达到92.1%，得到校领导、学生处及院系的一致认可。
系统在运行过程中，也存在一些需要完善的地方，比如呈现方式如何更加人性化、权限管理粒度需要进一步细化、预警防控模型需要优化等等。下一阶段我们将根据师生需求，在运行过程中持续优化系统，实现更加智能和人性化。
在系统的建设过程中，学校心理健康教育中心给予的专业意见，以及允许系统试错等，对于系统的良好运行与持续优化发挥着重要作用。