大数据时代残障大学生心理危机预警系统的构建研究
文章字数：2615
关键词:大数据;心理危机;操作路径
残障大学生是指在肢体、听力、视力等方面存在一定障碍的群体,相比于普通大学生更易面临多层叠加压力,心理危机隐蔽性也更强。传统依靠人工识别的心理危机预警存在一定滞后性, 大数据技术的引入能够有效解决此困境。本文在分析残障大学生心理危机特殊性的基础上, 探索大数据技术融入心理危机预警系统的有效途径与具体操作,将心理危机划分为具体类别, 并提供干预对策, 为高校残障大学生心理预警工作提供参考。
一、构建缘由:残障大学生心理危机的特殊性
残障大学生在压力源和社会支持系统等方面具有特殊性, 多重困境容易导致心理危机。一方面是压力源的复合性积累。残障大学生具有残障与大学生的双重身份, 既具备大学生的基本能力, 又存在残障带来的功能障碍,再加上学业压力、就业竞争、人际交往的困扰,残障大学生面临的压力越来越大, 心理危机发生的概率相对较高。这种特殊性的存在, 使得高校必须加强对残障大学生心理危机的重视。另一方面是社会支持系统的薄弱。在高校方面, 大部分普通高校的设计主要面向普通学生, 针对残障学生的配置相对较少,听障学生、视障学生需提前去教室寻找合适位置, 才能更好地完成课程; 肢体障碍学生在体测方面需积极申请政策, 这无疑给残障学生增加了负担。在心理健康方面, 高校心理健康教育中心设置的心理健康标准、危机干预体系等均参照普通高校学生情况进行设计。但残障大学生在心理危机方面具有隐蔽性、多样性,这一特征决定了残障大学生的心理危机体系不能简单套用普通学生标准, 必须建立专门的精准性预警体系。
二、构建依托:大数据技术为精准预警提供新路径
大数据系统依托多源数据、算法建模、动态追踪等优势,能够将数据进行分类存储, 并从整体性上探索残障大学生个体的变化, 有效打破数据单一性弊端。从多份数据样本中细分群体、识别抽样偏差,避免“一刀切”的误判。在数据采集方面,大数据技术将残障大学生在学习、生活中产生的数据进行收集存储,这种收集在遵守伦理道德的条件下,将心理测试、学业成绩、消费状态等进行融合存储。这种基于已有数据的系统存储, 既不增加残障大学生负担, 又能实时了解其在学校的具体状态。在数据分析方面,大数据系统能够从海量数据中提取心理危机预测的有效数据。此数据系统能够呈现残障大学生在校期间的行为轨迹, 从整体上呈现残障个体行为变化,能够实现“早发现、早评估、早介入”。大数据系统的具体分析需建立在具体情境之中,从具体情境中分析数据变化,提升数据分析的准确性与针对性。不脱离具体情境的数据分析, 才能不脱离残障大学生的本体状况。从数据变化中判断隐性心理危机的关联信号, 如连续多次夜间出入寝室、学习成绩出现多次挂科、心理咨询次数增多等,大数据系统能从数据变化中探索残障大学生可能的心理危机。也可从心理量表数据中, 判断残障大学生在填写问卷时是否存在敷衍作答、特意隐瞒等可能性, 算法可依据个人行为判断风险性, 为心理危机的精准预警提供新路径。
三、构建途径:预警体系的核心要素与操作路径
残障大学生心理危机预警系统的构建主要从以下三个核心要素入手, 构建多维画像是数据分类整合的基础, 有利于数据风险标准的制定, 确定数据风险识别标准是干预的前提, 也是制定干预对策的重要参考。
(一)构建残障大学生多维画像
多维画像是构建残障大学生心理预警系统的基础, 目的在于打破单一化标签, 全方位掌握残障大学生心理健康状况。多维画像立足残障大学生群体的特殊性, 整合其在校园内产生的具体数据, 分类存储为行为数据、心理数据、学业数据等,规范数据的收集与存储,并在不同模块的基础上形成不同状态的数据画像。多模块数据在多维度的基础上进行分类, 再在分类的基础上进行整体性分析, 做到既反映个体差异性,又能有效整合内部关系。当残障大学生频繁深夜出入校园、请假次数增多、社交持续减少时,在行为数据画像中将显示为明显异常, 并根据异常数据生成相应图形, 让学生管理者一眼便能看清异常所在,及时发现问题。
(二)确定数据风险识别标准
建立科学且规范的心理危机识别标准是残障大学生预警体系有效运行的依据。将残障大学生的相关数据进行收集, 并结合其在校园内的生活特点,建立分层分类、可量化的风险识别标准, 避免单纯依靠主观判断而导致偏差。根据具体数据,残障大学生的学业危机、情绪情感危机、社会支持弱化危机、社交危机等共同组成了心理危机体系。根据各类危机的特点、影响程度、发生概率等,确定各类数据在心理危机体系中的占比, 并根据影响程度分为关联度高、中、低三个档次,明确不同档次的标准。此外,针对肢体、视力、听力等不同残障类型学生,调整风险识别侧重点,避免统一标准带来的判定偏差。在制定已有标准后, 标准也将根据残障大学生整体变动情况进行动态调整,使风险标准更贴近残障大学生的真实现状, 提升心理危机风险研判的准确性、科学性。
(三)实现精准化干预对策
精准化干预是残障大学生风险预警体系的最终落脚点。预警体系依托残障大学生多维画像与风险识别标准, 将识别出的存在心理危机的残障大学生进行风险分类、定向干预。由学业危机引发的心理危机,需鼓励残障大学生继续完成学业,并辅之以心理辅导,帮助制定个性化学业提升计划, 正确看待学业差距,建立合理的学业期望值。持续跟踪学业发展状态,定期关注出勤、作业、考试成绩等, 对风险性进行及时预判,防止导致更大的心理危机事件;由情绪情感危机引发的心理危机,主要是寻找导致其敏感、易怒、失落的心理危机原因, 建立情绪疏导机制。引导情绪情感心理危机大学生构建正确的认知, 学会使用外因归纳理论理解情感上的挫败, 帮助其释放压力,学会自我调节;由社会支持弱化引发的心理危机, 主要帮助其建立支持网络,消解无助感,将悲观、无助的负面情绪进行有效缓解。构建家校协同育人体系,让家长、辅导员、任课教师主动关注学生状态,营造积极向上的生活环境;由社交危机引发的心理危机,要努力破除残障大学生的社交障碍,鼓励其融入集体,通过稳定、健康的人际交往缓解负面情绪。
四、总结
残障大学生心理危机具有一定隐蔽性与特殊性, 传统的心理危机干预办法无法实现实时监测, 大数据系统依托量化分析优势, 为心理危机预警提供了新的实施路径。大数据系统以多维数据画像为基础,量化风险等级, 制定精准化干预方案, 提升残障大学生心理危机干预的有效性。
【基金项目】2025年度安徽省高校思想政治工作创新发展中心一般课题“残障大学生心理危机大数据监测系统的构建与应用”(AHS-GSZX2025Y17)
铜陵学院经济学院 徐友名
残障大学生是指在肢体、听力、视力等方面存在一定障碍的群体,相比于普通大学生更易面临多层叠加压力,心理危机隐蔽性也更强。传统依靠人工识别的心理危机预警存在一定滞后性, 大数据技术的引入能够有效解决此困境。本文在分析残障大学生心理危机特殊性的基础上, 探索大数据技术融入心理危机预警系统的有效途径与具体操作,将心理危机划分为具体类别, 并提供干预对策, 为高校残障大学生心理预警工作提供参考。
一、构建缘由:残障大学生心理危机的特殊性
残障大学生在压力源和社会支持系统等方面具有特殊性, 多重困境容易导致心理危机。一方面是压力源的复合性积累。残障大学生具有残障与大学生的双重身份, 既具备大学生的基本能力, 又存在残障带来的功能障碍,再加上学业压力、就业竞争、人际交往的困扰,残障大学生面临的压力越来越大, 心理危机发生的概率相对较高。这种特殊性的存在, 使得高校必须加强对残障大学生心理危机的重视。另一方面是社会支持系统的薄弱。在高校方面, 大部分普通高校的设计主要面向普通学生, 针对残障学生的配置相对较少,听障学生、视障学生需提前去教室寻找合适位置, 才能更好地完成课程; 肢体障碍学生在体测方面需积极申请政策, 这无疑给残障学生增加了负担。在心理健康方面, 高校心理健康教育中心设置的心理健康标准、危机干预体系等均参照普通高校学生情况进行设计。但残障大学生在心理危机方面具有隐蔽性、多样性,这一特征决定了残障大学生的心理危机体系不能简单套用普通学生标准, 必须建立专门的精准性预警体系。
二、构建依托:大数据技术为精准预警提供新路径
大数据系统依托多源数据、算法建模、动态追踪等优势,能够将数据进行分类存储, 并从整体性上探索残障大学生个体的变化, 有效打破数据单一性弊端。从多份数据样本中细分群体、识别抽样偏差,避免“一刀切”的误判。在数据采集方面,大数据技术将残障大学生在学习、生活中产生的数据进行收集存储,这种收集在遵守伦理道德的条件下,将心理测试、学业成绩、消费状态等进行融合存储。这种基于已有数据的系统存储, 既不增加残障大学生负担, 又能实时了解其在学校的具体状态。在数据分析方面,大数据系统能够从海量数据中提取心理危机预测的有效数据。此数据系统能够呈现残障大学生在校期间的行为轨迹, 从整体上呈现残障个体行为变化,能够实现“早发现、早评估、早介入”。大数据系统的具体分析需建立在具体情境之中,从具体情境中分析数据变化,提升数据分析的准确性与针对性。不脱离具体情境的数据分析, 才能不脱离残障大学生的本体状况。从数据变化中判断隐性心理危机的关联信号, 如连续多次夜间出入寝室、学习成绩出现多次挂科、心理咨询次数增多等,大数据系统能从数据变化中探索残障大学生可能的心理危机。也可从心理量表数据中, 判断残障大学生在填写问卷时是否存在敷衍作答、特意隐瞒等可能性, 算法可依据个人行为判断风险性, 为心理危机的精准预警提供新路径。
三、构建途径:预警体系的核心要素与操作路径
残障大学生心理危机预警系统的构建主要从以下三个核心要素入手, 构建多维画像是数据分类整合的基础, 有利于数据风险标准的制定, 确定数据风险识别标准是干预的前提, 也是制定干预对策的重要参考。
(一)构建残障大学生多维画像
多维画像是构建残障大学生心理预警系统的基础, 目的在于打破单一化标签, 全方位掌握残障大学生心理健康状况。多维画像立足残障大学生群体的特殊性, 整合其在校园内产生的具体数据, 分类存储为行为数据、心理数据、学业数据等,规范数据的收集与存储,并在不同模块的基础上形成不同状态的数据画像。多模块数据在多维度的基础上进行分类, 再在分类的基础上进行整体性分析, 做到既反映个体差异性,又能有效整合内部关系。当残障大学生频繁深夜出入校园、请假次数增多、社交持续减少时,在行为数据画像中将显示为明显异常, 并根据异常数据生成相应图形, 让学生管理者一眼便能看清异常所在,及时发现问题。
(二)确定数据风险识别标准
建立科学且规范的心理危机识别标准是残障大学生预警体系有效运行的依据。将残障大学生的相关数据进行收集, 并结合其在校园内的生活特点,建立分层分类、可量化的风险识别标准, 避免单纯依靠主观判断而导致偏差。根据具体数据,残障大学生的学业危机、情绪情感危机、社会支持弱化危机、社交危机等共同组成了心理危机体系。根据各类危机的特点、影响程度、发生概率等,确定各类数据在心理危机体系中的占比, 并根据影响程度分为关联度高、中、低三个档次,明确不同档次的标准。此外,针对肢体、视力、听力等不同残障类型学生,调整风险识别侧重点,避免统一标准带来的判定偏差。在制定已有标准后, 标准也将根据残障大学生整体变动情况进行动态调整,使风险标准更贴近残障大学生的真实现状, 提升心理危机风险研判的准确性、科学性。
(三)实现精准化干预对策
精准化干预是残障大学生风险预警体系的最终落脚点。预警体系依托残障大学生多维画像与风险识别标准, 将识别出的存在心理危机的残障大学生进行风险分类、定向干预。由学业危机引发的心理危机,需鼓励残障大学生继续完成学业,并辅之以心理辅导,帮助制定个性化学业提升计划, 正确看待学业差距,建立合理的学业期望值。持续跟踪学业发展状态,定期关注出勤、作业、考试成绩等, 对风险性进行及时预判,防止导致更大的心理危机事件;由情绪情感危机引发的心理危机,主要是寻找导致其敏感、易怒、失落的心理危机原因, 建立情绪疏导机制。引导情绪情感心理危机大学生构建正确的认知, 学会使用外因归纳理论理解情感上的挫败, 帮助其释放压力,学会自我调节;由社会支持弱化引发的心理危机, 主要帮助其建立支持网络,消解无助感,将悲观、无助的负面情绪进行有效缓解。构建家校协同育人体系,让家长、辅导员、任课教师主动关注学生状态,营造积极向上的生活环境;由社交危机引发的心理危机,要努力破除残障大学生的社交障碍,鼓励其融入集体,通过稳定、健康的人际交往缓解负面情绪。
四、总结
残障大学生心理危机具有一定隐蔽性与特殊性, 传统的心理危机干预办法无法实现实时监测, 大数据系统依托量化分析优势, 为心理危机预警提供了新的实施路径。大数据系统以多维数据画像为基础,量化风险等级, 制定精准化干预方案, 提升残障大学生心理危机干预的有效性。
【基金项目】2025年度安徽省高校思想政治工作创新发展中心一般课题“残障大学生心理危机大数据监测系统的构建与应用”(AHS-GSZX2025Y17)
铜陵学院经济学院 徐友名