基于大数据下高校大学生心理健康教育与预警机制研究
基于大数据技术的大学生心理健康监测
基于大数据技术的大学生心理健康监测随着社会的进步和发展，大学生心理健康问题成为一个备受关注的话题。
大学生是社会的中坚力量，他们的心理健康直接关系到个人的成长和社会的稳定。
面对课业压力、人际关系、就业压力等多种因素，大学生的心理健康问题日益突出。
为了及时发现和解决大学生心理健康问题，基于大数据技术的大学生心理健康监测成为了一种亟待解决的问题。
大数据技术，是指通过利用强大的计算能力和算法，对大量的数据进行采集、分析和利用的一种技术。
它具有数据规模大、处理速度快、分析能力强等特点，可以帮助我们深入了解大学生的心理状态，并提供相应的解决方案。
首先，基于大数据技术的大学生心理健康监测需要建立一个庞大的数据平台。
这个平台可以通过各种途径收集大学生的心理健康数据，包括问卷调查、心理测试、日志记录等。
收集到的数据可以包括大学生的个人信息、学习情况、生活习惯、情绪波动等多方面的内容。
通过收集大量的数据，我们可以建立一个全面、细致的大学生心理健康画像，了解大学生的整体心理状态和存在的问题。
其次，基于大数据技术的大学生心理健康监测需要进行数据的分析和挖掘。
通过对收集到的大量数据进行分析和挖掘，我们可以找到规律和趋势。
比如，我们可以通过分析数据，了解哪些因素对大学生的心理健康影响最大，哪些因素会导致心理问题的发生。
在挖掘数据的过程中，我们还可以通过使用机器学习算法，构建预测模型，预测某些特定情况下大学生的心理状态，从而提前进行干预。
第三，基于大数据技术的大学生心理健康监测需要建立一种定制化的干预机制。
通过对大量数据的分析，我们可以了解不同群体、不同年级、不同性别等的大学生的心理健康问题各不相同。
因此，基于大数据的定制化干预方案可以针对性地提供帮助。
比如，对于某个年级的大学生，我们可以根据数据找到适合他们的心理健康课程，或者提供一些针对特定问题的解决方案。
这样，大学生可以根据自身情况进行选择，并得到更好的心理健康关怀和支持。
基于大数据的高校学生心理健康问题分析
基于大数据的高校学生心理健康问题分析高校学生心理健康一直备受关注，随着大数据技术的不断发展和应用，基于大数据的高校学生心理健康问题分析成为了研究的热点。
大数据技术可以帮助学校和教育部门更好地了解学生的心理状况，从而采取相应的措施提升学生的心理健康水平。
首先，基于大数据的高校学生心理健康问题分析需要收集和整理大量的数据。
学校可以通过各种方式收集学生的心理健康数据，例如进行问卷调查、开展心理测试、监测学生在校园网络上的活动等。
这些数据包括学生的个人信息、学习成绩、社交活动、心理疾病诊断结果等。
同时，学校还可以借助互联网平台如社交媒体等收集学生的网络行为数据。
这些数据的收集和整理需要保证学生的隐私和数据安全。
其次，基于大数据的高校学生心理健康问题分析需要运用数据挖掘和机器学习算法。
通过对收集到的大量数据进行挖掘和分析，可以发现学生心理健康问题的特征和规律。
例如，可以通过数据分析发现学习成绩和心理疾病之间的关系，发现学生在特定时间段内心理压力增加的趋势等。
这些分析结果可以为学校提供决策支持，例如制定针对性的心理健康教育计划、优化学校的课程设置等。
另外，基于大数据的高校学生心理健康问题分析还可以帮助学生自我评估和干预。
通过分析学生的个人数据以及与其他学生的比较，学生可以更好地了解自己的心理健康状况。
学校可以开设相关的在线平台或应用程序，帮助学生进行心理健康自评估。
学生可以通过这些工具了解自己在压力、焦虑、抑郁等方面的表现，并得到相应的建议和干预措施。
这些干预措施可以包括提供心理咨询服务、开展心理健康教育课程等。
此外，基于大数据的高校学生心理健康问题分析可以帮助学校预测和预防潜在的心理健康问题。
通过收集学生的历史数据和当前数据，学校可以建立预测模型，预测学生未来可能出现的心理健康问题。
学校可以根据这些预测结果采取相应的措施，例如提供个性化的心理辅导服务、加强学生之间的互助支持等。
这些措施可以在学生心理问题发展到严重阶段之前进行干预，从而避免或减轻心理问题的发生和影响。
基于大数据分析的学生学业预警机制研究与应用
基于大数据分析的学生学业预警机制研究与应用1.引言学生学业预警是指通过对学生学习数据的分析和挖掘，找出学习困难、进展缓慢或有可能辍学的学生，并提前采取措施进行干预。
随着教育领域对大数据分析技术的应用不断深入，基于大数据分析的学生学业预警机制逐渐成为教育管理和教学改革的重要工具。
2.大数据分析在学业预警中的应用大数据分析技术可以处理和分析海量的学生学习数据，包括课程成绩、学习时间、作业完成情况等，从中发现学生学习中的问题和困难。
通过对学生学习数据的挖掘，可以准确地预测学生未来的学习成绩，并及时发出预警信息，以便教师和学校采取相应的干预措施。
3.学业预警机制的设计和建立学业预警机制的设计和建立需要考虑以下几个方面。
首先，需要建立一个完善的学生学习信息数据库，包括学生的个人信息、学习成绩、学习过程等。
其次，需要利用数据分析方法和算法，对学生学习数据进行挖掘和分析，找出学生的潜在问题和困难。
最后，需要建立一个学业预警模型，根据学生学习数据的变化和模型的预测结果，发出相应的预警信息。
4.学业预警模型的构建学业预警模型是学生学业预警机制的核心部分，它是基于大数据分析结果和学生学习数据之间的关系建立的。
学业预警模型可以采用机器学习算法、数据挖掘算法等方法进行构建，如决策树、支持向量机等。
通过建立合适的模型，可以对学生的学习行为和学习成绩进行预测，并及时发出预警信息。
5.学业预警机制的应用案例学业预警机制已经在一些学校和教育机构中得到了应用，取得了一定的成效。
例如，某高校通过对学生学习数据的分析，发现一些学生的学习进展缓慢，将他们纳入学业预警系统，并及时安排辅导和指导，使这些学生取得了明显的学习进步。
通过学业预警机制的应用，学校可以及时发现学生的困难和问题，并采取相应的措施，提高学生的学习成绩和学业满意度。
6.基于大数据分析的学业预警机制的优势和挑战基于大数据分析的学业预警机制具有以下优势：一是可以快速地获取学生学习数据，减轻了教师的工作负担；二是通过大数据分析技术，可以准确地发现学生学习中的问题和困难，提前进行干预和指导；三是可以对学生的学习行为和学习成绩进行全面的分析和评估，为教师和学校提供决策支持。
基于大数据的学生心理健康状况评估与干预策略研究
基于大数据的学生心理健康状况评估与干预策略研究研究课题：基于大数据的学生心理健康状况评估与干预策略研究引言随着社会发展和教育改革的深入，学生心理健康问题日趋突出。
为了提高学生的心理健康水平，需要对学生的心理健康状况进行评估，并制定相应的干预策略。
随着大数据技术的发展，我们可以利用大数据分析方法对学生的心理健康状况进行深入研究，为学生提供有效的个性化干预方案。
研究目标本研究旨在通过大数据分析方法，探索学生心理健康状况的评估与干预策略，并提出新的观点和方法，为解决实际问题提供有价值的参考。
研究方案1. 数据采集（1）确定数据来源：本研究将采集学生的个人信息、学业成绩、心理健康问卷调查数据、社交媒体数据等多维度的数据。
（2）确定数据采集方式：本研究将结合问卷调查、面谈和社交媒体数据爬取等方式采集数据。
问卷调查和面谈可用于收集学生个人信息和心理健康状况数据，社交媒体数据爬取可用于收集学生的社交行为、情绪表达等数据。
2. 数据预处理（1）数据清洗：通过数据清洗，去除数据中的缺失值、异常值和冗余信息，保证数据的质量和可靠性。
（2）数据整合：将不同来源的数据整合为一个统一的数据集，以便后续的分析和建模。
3. 数据分析（1）数据探索分析：对数据进行描述性统计分析，通过可视化和图表分析等方法，探索学生心理健康状况的整体情况。
（2）特征选择与降维：通过特征选择和降维技术，选取对学生心理健康状况有重要影响的特征变量，减少数据维度。
（3）模型构建与预测：根据选定的变量，构建适用于学生心理健康状况评估与干预的模型，利用机器学习和统计方法对学生的心理健康状况进行预测。
4. 干预策略设计与实施（1）基于数据分析结果和已有研究成果，制定学生心理健康干预策略。
根据学生的个体差异和特殊需求，设计个性化的干预方案。
（2）实施干预措施，并对学生进行跟踪观察和评估。
5. 结果评估与分析（1）评估干预效果：根据学生心理健康状况的变化，对干预效果进行评估，考察干预策略的有效性。
基于大数据的学生心理健康监测与干预系统研究
基于大数据的学生心理健康监测与干预系统研究Ⅰ. 引言学生心理健康问题日益严重，已经成为一个亟待解决的社会问题。
随着大数据技术的发展和广泛应用，基于大数据的学生心理健康监测与干预系统的研究逐渐成为一种新的解决方案。
本报告将通过对现状分析、存在问题的剖析以及对策建议的提出，系统评估大数据应用于学生心理健康监测与干预系统的效益与潜力。
Ⅱ. 现状分析A. 学生心理健康问题的普遍存在1. 学生心理健康问题的严重性及其影响2. 学校心理健康服务的不足B. 大数据技术在学生心理健康领域的应用1. 大数据技术的概念和特点2. 大数据应用于学生心理健康的优势Ⅲ. 存在问题A. 数据获取与共享问题1. 学生心理健康数据的获取渠道有限2. 数据共享机制不完善B. 数据分析与预测问题1. 缺乏有效的数据分析工具和模型2. 预测准确性有待提高C. 干预策略与效果评估问题1. 缺乏个性化的干预策略2. 干预效果的客观评估工作不足Ⅳ. 对策建议A. 数据获取与共享1. 建立多渠道获取学生心理健康数据的机制2. 加强数据共享与协同的合作机制B. 数据分析与预测1. 开发并完善学生心理健康数据分析工具和模型2. 提高数据预测准确性的措施C. 干预策略与效果评估1. 个性化干预策略的制定与实施2. 建立科学、客观的干预效果评估体系Ⅴ. 研究展望基于大数据的学生心理健康监测与干预系统的研究具有广阔的发展前景。
未来的研究可以从以下几个方面展开：A. 整合多领域数据，为学生提供全面、个性化的服务B. 运用技术，构建自动化、智能化的心理健康干预系统C. 加强隐私保护，确保大数据应用的安全和合规性Ⅵ. 结论本报告通过对基于大数据的学生心理健康监测与干预系统的现状分析、存在问题的剖析以及对策建议的提出，评估了大数据应用于学生心理健康监测与干预系统的潜力与发展空间。
进一步研究和推广应用大数据技术，将有助于促进学生心理健康问题的早发现、早干预，提高学生整体的心理健康水平。
基于大数据技术的大学生心理危机监测预警体系研究
基于大数据技术的大学生心理危机监测预警体系研究作者：孟祥辉盛晓春欧贤才来源：《高教学刊》2022年第32期摘要：研究调查大学生的心理健康状况、学习和生活行为情况，分析发现，具有不同学习和生活行为情况的大学生，他们的心理健康水平存在显著性差异。
将睡眠、晚未归、与同学交往、学业、旷课和突患疾病等作为信息采集指标，建立基于大数据技术的心理危机监测预警体系，进行两级监测和预警，实现对大学生心理健康状态的动态跟踪管理和精准监测预警，提升高校心理健康教育工作水平。
关键词：大数据；SCL-90；心理危机；监测预警；心理健康中图分类号：G448 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2022）32-0074-05Abstract： The study investigated the psychological health status， study and life behavior of college students. It is found that there are significant differences in psychological health level among college students with different learning and living behaviors. It takes some information collection indicators， such as sleeping late， not returning to classmates， academic absenteeism， sudden illness， establishes psychological crisis monitoring and early warning system based on the technology of big data， carries two-level of monitoring and early warning， realizing the dynamic tracking management and accurate monitoring and warning of college students' psychological health state and improving the level of psychological health education in colleges and universities.Keywords： big data; SCL-90; psychological crisis; monitor and early warning; mental health近年來，大学生心理危机事件时有发生，对大学生的身心健康带来很大影响，特别是受新冠肺炎疫情影响，大学生正常的学习、交往和生活节奏经常被打乱。
新课标下新教学：基于大数据技术的心理危机预警机制的构建
新课标下新教学：基于大数据技术的心理危机预警机制的构建随着信息技术的不断创新，信息产业得到快速发展，人们进入信息爆炸的“大数据时代”，大数据技术在社会生活各行各业得到广泛的应用。
校园生活中，学生每天产生大量的碎片化数据，渗透在教学和管理的方方面面。
尽管中职学校的信息化程度不如高职院校，但在校园生活中仍然可以产生不少有价值的数据。
如果学校将这些数据加以整合和利用，充分发挥大数据的功能，将大数据技术应用于学生心理危机的识别和预警工作，可以拓展心理危机排查的筛查指标，通过对学生日常心理与行为数据的有效收集、科学分析与准确研判，提高学生心理危机识别和预警的科学性、实效性、时效性。
结合既有研究及实践探索，笔者尝试构建基于大数据的中职生心理危机预警机制：（一）确立学生心理危机的预警指标本文尝试以Wasserman的应激——易感模型（stress-sensitization）为理论依据，获得中职生心理危机的各类应激、保护和易感因素，在此基础上构建基于大数据的学生心理危机预警指标体系，利用学校丰富的学生信息资源和大数据技术，拓展心理危机预警的筛查指标，弥补传统预测方式的不足。
结合当前中职学校校园信息化建设情况和中职学生的群体心理特点，本文分析得出借助学校现有信息资源和大数据技术可以获得的预警指标数据。
1.个人信息数据这部分数据包括学生的家庭情况、既往病史、成长经历、重大生活事件等，一般由新生入学信息采集时一次性获得，之后需要根据学生情况进行动态更新和维护。
2.心理测试量表数据通过心理普查、阶段性问卷调查等方式获得关于学生心理状态、个性特征、应激事件、社会支持等心理测试量表数据。
3.心理异常监测数据班主任、任课老师、心理委员、宿舍长等可通过日常观察、谈心谈话等方式收集学生的日常心理行为数据，用以动态监测学生的心理状态。
如通过任课教师反馈的学生上课表现，可了解学生是否存在无故旷课、长期趴着睡觉等异常情况；通过心理委员可了解学生是否存在一些异常的行为表现，如自语、自笑、大哭、嗜睡、行为习惯突然改变等预警情况。
构建网络环境下大学生心理健康教育与预警机制
构建网络环境下大学生心理健康教育与预警机制随着互联网的普及和网络技术的发展，大学生在网络环境中的生活和学习也变得愈发重要。
网络环境与信息技术的迅速发展也给大学生的心理健康带来了新的挑战。
为了帮助大学生更好地应对网络环境下的心理健康问题，建立健康的心理预警机制，大学应该在网络环境下对大学生进行心理健康教育，并构建心理健康预警机制。
一、网络环境下大学生心理健康的挑战1. 网络成瘾问题随着网络的普及，大学生对网络的依赖性越来越强，有些大学生甚至会出现网络成瘾的情况。
长时间沉浸在网络世界中，忽视现实生活，对学业和社交产生影响，甚至导致心理健康问题。
2. 精神压力和焦虑问题在网络环境下，大学生在学业、人际关系、就业等方面面临着各种各样的压力，这些压力可能导致大学生产生焦虑、抑郁等心理问题。
3. 不良信息的影响网络上存在大量的不良信息，包括暴力、色情、恐怖等，这些信息可能会对大学生的心理健康产生负面影响。
1. 帮助大学生提高网络素养网络环境下进行心理健康教育，可以帮助大学生提高对网络信息的分辨能力，避免受到不良信息的影响。
2. 引导大学生正确利用网络资源网络是一个丰富的资源库，通过网络，大学生可以获取到各种学习资料、学术资源等，正确利用网络资源，对大学生的学习和成长具有重要意义。
3. 提供心理健康指导和支持通过网络环境下的心理健康教育，可以为大学生提供心理健康指导和支持，帮助他们更好地应对网络环境下的心理健康问题。
1. 及时发现和干预心理健康问题网络环境下，大学生可能会出现各种各样的心理健康问题，构建心理健康预警机制可以帮助学校及时发现和干预这些问题，避免问题的进一步恶化。
2. 有效管理和维护校园心理健康构建心理健康预警机制有助于学校管理部门更好地管理和维护校园内大学生的心理健康，为大学生提供一个良好的学习环境。
3. 提高大学生的心理健康意识通过心理健康预警机制的建立，可以提高大学生对自身心理健康的关注和意识，培养大学生自我保护和自我管理的能力。
基于大数据的心理健康状况评估和预测研究
基于大数据的心理健康状况评估和预测研究随着人们对心理健康的认识日益深入，越来越多的人参与到心理健康的评估和预测中。
基于大数据的心理健康状况评估和预测研究，正是利用了现代技术和工具，为心理健康领域的研究和实践注入新的动能，推动了心理健康评估和干预的科学化和智能化。
一、背景心理健康问题在全球范围内备受关注，尤其是在近年来，由于各种社会和个人压力的加重以及人们心理健康状况的改变，问题越来越突出。
据相关研究数据显示，我国大学生心理健康问题日益突出，如情感困扰、躯体不适、人际冲突等问题不断上升，已经成为大学校园中的重要问题。
然而，传统基于问卷或面谈的心理评估，难以完全反映出人的真实心态和情绪状态，导致评估结果的不准确和难以推广。
在这种背景下，基于大数据技术的心理健康状况评估和预测研究变得尤为重要。
二、基于大数据的心理健康状况评估大数据技术在心理健康状况评估方面的应用，主要是借助计算机技术和网络云技术，对数以千万计的数据进行处理和分析，以此来评估人们的心理健康状况。
首先，大数据技术通过海量的数据收集，可以快速获取到准确的数据。
例如，在线问卷、社交网络、采访记录等数据收集方式，不仅时间和空间可控，还可以通过这些数据变化，进行不同维度的心理因素分析。
同时，大数据技术在数据清洗和去噪方面有很强的能力，能够对数据进行处理和优化，确保数据的质量。
其次，基于大数据技术的评估方法，可以提高心理健康状况评估的准确度。
传统心理学评估工具只能获取有限的数据，而且数据样本很少。
而大数据技术则能够获取到大规模的数据，并且能够让数据之间相互联系，形成更多的心理因素。
这样，评估结果就不仅能够反映人的心理情绪状态，还能够更好地解释其背后的原因和影响因素。
最后，大数据技术能够实现个性化推荐。
基于大数据的心理健康状况评估中，个性化是非常重要的。
根据不同的个体、不同的心理状态，评估结果和干预方案应当进行个性化定制，以取得更优的效果。
而大数据技术在这方面有着不小的优势，因为它可以分析不同个体的数据，从而对不同个体提供不同的推荐方案，以达到最佳效果。
基于大数据技术的大学生心理危机预警研究
基于大数据技术的大学生心理危机预警研究随着现代高校的快速发展，大学生心理危机的问题日益突出。
为了通过大数据技术预警和有效应对这一问题，本文将对大学生心理危机预警研究进行探讨。
首先，我们需要了解何为大学生心理危机。
大学生心理危机泛指大学生在心理、情感、成长、家庭、学习等多个方面出现的不正常问题，如失恋、挫折、焦虑、抑郁、自闭、自杀等。
这些问题如果没有及时发现和处理，很可能会引发更严重的后果，如身体疾病、心理障碍等。
因此，预防和预警大学生心理危机非常重要。
其次，我们需要了解何为大数据技术。
大数据技术是指利用先进的数据技术与预测分析方法来处理大量数据的技术。
这种技术可以通过分析海量数据，提取有用的信息，并作出有效的预测和决策。
因此，大数据技术可以用于大学生心理危机的预警。
1. 数据收集与处理。
心理危机预警需要收集大量的相关数据，如学生的心理状态、学习成绩、社交情况等。
收集的数据需要进行整理和加工，提取有价值的数据信息。
2. 模型建立。
将收集的数据信息与学生心理危机发生的模式进行比较分析，通过机器学习算法建立模型，预警学生心理危机。
3. 监测和分析。
通过大数据技术对学生的行为、情感以及人际关系等方面进行监测和分析，找出异常情况，及时预警。
比如，如果一个学生短时间内心情反复，上传了多篇与自闭相关的文章，那么系统能够通过预警及时察觉到这一情况。
4. 信息反馈与应对。
在预警信息传递给教师、学院、家长等相关人员之后，需要进行及时的反馈和应对。
这些措施可能包括，对学生进行心理咨询，制定心理护理计划，调整学习环境等。
综上所述，大学生心理危机预警研究是非常重要的。
大数据技术的应用为大学生心理危机预警提供了更为科学和高效的方式，通过收集、处理、模型建立、监测、分析、信息反馈和应对等环节，及时预警和处理大学生心理危机问题，保障大学生的安全与健康。
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2017求知导刊年7月Jul.2017Journal of Seeking Knowledge Guide理论与探索LiLunYuTanSuo022环境中迷路。
例如，在指路、动作性和方向性的英语教学中，使用地图、箭头或某个动作的图片等为学生提供图形上的识别物等，可以让学生更深刻地理解某个单词所代表的方向或者动作。
让学生通过视觉感官的刺激对单词进行第一次认知，这比教师的直接表述要更加生动。
比如，通过动图让学生看到“推”和“拉”地动作，然后再引入“push”和“pull”，学生就会对这两个陌生的单词有更深刻的印象。
面对这一类型的学生，教师在教学方案中应该做到以下几点。
（1）在教材中多用图形、表格和图片。
（2）多使用大纲、概念图、日程表，特别是在阅读写作题中要多使用这类表格。
（3）教会学生做笔记，鼓励学生多做笔记。
（4）尽量在配图中都搭配文字说明。
3.动觉感官学习者动觉感官学习者喜欢通过触碰和动作来学习。
例如，触碰到所学习的实体物件或者一边读文章一边在读完的文字下划线，做阅读题的时候喜欢在文章上面做标识。
在高年级学习者中，动觉感官的刺激作用会比低年级学习者弱化许多。
随着心智的发展，动觉刺激的重要性不会时常占主导地位，特别是语言类的学习中。
不过不占主导地位，并不意味着动觉感官可以被忽略，恰恰在某些特定的知识点或技巧中，刺激动觉感官能对学习起到很大促进作用。
比如，在英语教学中，他们往往会在角色扮演或者实际对话演练中表现更加突出，更为主动地使用（讲）英语。
这些动觉刺激能够使学习者对学习内容更加敏感。
此外，在教授动词一类的英语单词时，如果能把单词结合动作表现出来，展示在动觉感官学习者面前，他们将会得到更深刻的印象，而在使用英语对话中他们也会更加愿意使用身体英语来配合所要表达的内容。
为了迎合这类学习者，教师在教学方案中应该做到以下几点。
（1）在课堂上多开展让学生动起来的活动。
（2）在教学中多展示身体动作。
（3）尽量多提供关于学习内容的实物。
三、结论本文着重介绍了VAK 学习风格分类，教师在课堂教学的设置、教学材料的选用和教学活动的安排上要充分考虑到不同学生的不同学习风格，这样才能够帮助所有学生以他们喜欢的学习方式来学习，从而达到更好的学习效果。
以学生为中心的教学法，需将学生的学习风格作为课堂设置的重点考量因素。
只有对学生的偏好、学习特点和习惯等有所认识，才能在课堂学习中满足他们的学习需求。
参考文献：[1]刘 颖.VAK 教学模式在小学英语教学中的应用[J].英语教师，2013（8）： 2-6.[2]周建国.视动听学习法比较研究[J].汉中师范学院学报（社会科学版），2004，22（1）：76-80.基于大数据下高校大学生心理健康教育与预警机制研究程从琳一、国内外大学生心理健康教育研究现状现代心理健康教育的兴起是从改善精神病人的待遇开始的，国外经济发达国家的大学生健康教育起步早、发展快，基本得到了普及。
而随着我国经济的飞速发展，竞争压力逐渐增大，心理疾病问题越来越突出。
我国大学生的心理健康教育在二十一世纪初得到了迅猛的发展。
2001年6月《国务院关于基础教育改革与发展的决定》，明确提出要加强高校大学生的心理健康教育。
近年来，不少院校也越来越重视心理健康教育方面的课题，发表相关论文，开设相应课程，推动着我国高校大学生心理健康教育的不断发展。
二、大数据下高校大学生心理健康教育的重要性和必要性1.顺应时代发展的需求随着新媒体时代的到来，信息的传递、交互更快，直接影响大学生学习和摘 要：高校大学生的心理健康教育问题日益引起关注，加强高校大学生心理预警机制的构建有着重要性和必要性。
随着新媒体时代的到来，将大数据技术应用于高校心理健康教育工作中，对高校大学生的心理健康数据进行分析，构建基于大数据下的预警机制，实现危机干预，能推动高校大学生心理健康教育工作的发展。
关键词：大数据；心理健康教育；心理预警机制作者简介：程从琳（1987—），助教，硕士，辅导员。
（电子科技大学光电信息学院，四川 成都 610054）文章编号：2095-624X（2017）19-0022-02中图分类号：G448文献标识码：A收稿日期：2017-05-20理论与探索0232017年7月生活的各个方面。
在大数据的背景下，大学生面临的挑战越发严峻，大学生的心理健康问题也越来越严重。
这就需要将大数据应用于高校心理健康教育中，通过建立相应的数据库、模型，基于数据分析设置合理的预警机制，有效地进行心理健康教育及干预工作。
2.构建和谐稳定校园构建和谐稳定校园，重视学生的人身安全，培养精英型人才，是高校学生工作的总体目标。
大学生心理健康教育工作是高校思想政治教育工作的重要组成部分，是高校和谐健康发展的重要工作内容。
因此，学校必须重视心理健康教育，构建基于大数据下的预警机制，及时发现潜在的危机学生，进行有效的提前干预，减少校园危机事件的发生。
3.提高大学生的心理素质优化大学生的心理素质，提高大学生的抗压受挫能力，重视大学生的心理健康教育，是大学生自身发展的动力源泉。
因此，学校要开展心理健康教育，强化专业教师队伍建设，开设心理健康课程，搭建大数据平台，构建预警机制，对所有学生进行心理问题逐一排查，有针对性地服务帮助学生，加强其应对、解决心理问题的能力。
三、大数据下高校大学生心理健康存在的问题1.人际关系问题在“互联网+”时代背景下，大学生相互之间交流的机会越来越少。
大学时代是一个渴望友情又追求孤独的时代，大学生常常处在个人心理闭锁又渴望建立良好的人际关系的矛盾之中，少数学生甚至存在社交恐惧。
随着社会的发展，家庭经济越发好转，很多大学生都是家中的独生子女，经常以自我为中心，缺乏换位思考，在人际关系交往中表现为很少关心别人，与他人关系疏远。
在与他人交流中缺乏交流技巧，容易与学生发生争吵，导致关系不和谐，引发一系列心理问题。
2.学业问题进入大学之初，面对新的环境、新的同学，如果没有及时转换角色，根本无法适应新的学习方式，再加之如果对专业兴趣不大，就容易产生厌学情绪，导致他们长期处于冲突与痛苦之中。
学业负担过重，学习方法出问题，容易造成学业问题，精神长期过度紧张会形成压力，可能导致学生出现焦虑、精神分裂等心理疾病。
3.情感问题大学生正处于青春期，生理机能已经成熟，同时大学也不会限制学生谈恋爱，大学生也逐渐有了恋爱的需求。
如果在这个问题上处理不当，走向极端，很有可能出现伤害他人或自己的结果，严重影响到学习和生活。
四、大数据下高校大学生心理健康预警机制的构建1.成立心理健康服务中心，完善心理咨询服务成立高校心理健康教育中心，是增强学生心理健康、预防心理疾病、提高心理素质的重要手段，是高校心理健康教育的重要组成部分。
各高校应当设立心理健康服务机构，打造专业教师队伍，利用网络开展心理咨询、心理健康的宣传，为大学生做好心理健康评估工作。
心理健康服务中心平时可开展大学生心理健康知识宣传及培训，定期开展大学生心理健康教育和检测，给有需要进行心理治疗的学生及时提供帮助。
建立健全学生心理数据库，对大学生的心理发展状况进行分析和预估，对有心理问题的大学生及时干预，以维护大学生的心理健康。
2.加强心理健康教师队伍建设，推动全员育人从大数据分析和预警发现，高校的心理健康教育工作队伍中有很多工作人员不是全职从事心理健康工作。
大数据分析下的结果跟学生的实际情况结合不够匹配，导致心理健康教育工作进展不顺利。
加强高校心理健康教师队伍的建设是高校心理教育工作的重中之重。
首先，高校务必要成立相应的大数据工作小组，制定相应的制度，建立心理数据库，做好心理数据挖掘工作，实现可以随时调取或反馈每个学生的心理健康状态，开展学生心理危机预防与干预工作。
其次，建立一支以专职教师为核心、专业性强、相对稳定、素质较高的大学生心理健康教育和心理咨询工作队伍，定期开展相应的心理健康教育常识培训，努力提高工作效率。
最后，要实现“两个结合”，一是心理工作与专业教学、学生管理工作相结合，二是家庭教育与学校教育相结合，推动全员育人，更好地开展心理健康教育工作。
3.开设心理健康教育课程，传播心理健康知识创新心理健康教育模式，需要从课堂内外、校内外多渠道入手，抓好学校第一课堂，从课堂教学方面做好心理健康教育工作。
高校的心理健康教育课程以培养大学生积极的心理素质为目标，从理论上给予学生积极的心理思想指导，引导学生树立积极的心理健康观，帮助学生认识自我和完善自我，保持心态平衡，促进自身心理健康的发展。
首先，在教学组织上要改变以往的大班教学，实行小班授课，提升课堂教学体验，改善课堂的授课效果。
其次，在教学方法上要采取诸如讲授法、体验法、案例法、小组讨论法、实践法等多种授课方法，引导学生积极学习心理健康理论知识。
最后，在教学评估环节上，改变以往只重视成绩的方式，重视学生上课体验以及心理素质的测评。
五、结语在大数据时代背景下，高校心理健康教育工作既迎来了机遇又面临着挑战。
高校心理健康教育工作应该与时俱进，适应时代的发展，拓宽信息渠道，建立相关预警机制，创新心理健康教育工作模式和工作方法，切实有效地为大学生提供更好的心理健康教育服务。
参考文献：[1]安哲锋，张 鹏.大数据背景下高校学生心理健康数据分析及反馈体系构建研究[J].思想教育研究，2016（9）：93-96.[2]薛 蓓，周延怀，樊姮毓.大数据视域下的高校心理健康教育工作研究[J].中国管理信息化，2016，19（14）：235-236.[3]李瑜琴.新媒体时代大学生心理健康教育的路径研究[J].今传媒，2014（1）：147-148.[4]陈 旭，张大均.心理健康教育的整合模式探析[J].教育研究，2002（1）：71-75.。