大学生心理健康教育研究

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摘要:高校在对大学生进行的教育包括知识技能教育与心理健康教育，以为社会培养全方位健康发展的高级专门人才。由于大学的心理健康教育有一定的隐蔽性，对大学生心理健康教育的研究一直是高校教师研究的热点。本文根据大数据时代特点，分析获取学生心理状态的方法，研究了如何利用有效数据，开展大学生心理健康教育工作。

关键词:大数据;大学生;心理健康教育

大学生的年龄一般在18-25岁之间，这个年龄段的大学生正处在情感、思维、价值观逐渐独立和成熟的阶段，加上当前信息技术快速发展，网络普及很广，网络游戏、抖音等网络视频、音频资源丰富，而且手机、电脑、平板等游戏终端设备大量出现，大学生对真伪好坏辨别能力不高，很容易影响其心理健康。大数据时代已经到来，普遍认为的大数据(bigdata)，一是存储容量大，二是信息复杂。［1］总之是具有复杂性、多元化和分布式的特点。［2］数据是一切信息的源泉，海量的数据和大学生多样化的心里很匹配，所以利用大数据时代的到来，对研究大学生心理健康教育是一个机遇也是挑战。

一、大数据时代大学生心理健康教育面临的机遇以及挑战

大学生的精神压力由高中时期的“压力山大”，一下子到了大学的“60分万岁，多一分浪费”。迎接他们的专业知识、创新技能、社交人脉等，大数据时代信息量复杂多样、应有尽有，大学生思想会很快解放。［3］谁掌握了数据，谁就掌握了主动权。有效的大数据，可以帮助大学生心理健康部门丰富心理研究经验，提高心理预测效率，减少大学生心理问题的发生。所以大数据时代大学生心理健康带来了机遇。信息的庞大多样也给大学生带来了挑战。如何在海量的信息中找出适合大学生特点的，能促进大学生健康成长的尤为重要。在大学生辨别能力、判断能力还不太高的情况下，学校对大学生心理健康正能量教育显得尤为重要。首先，大数据信息能给大学生带来“时间”和“空间”上的无限遐想，其次，大数据的信息来源广泛，如何高效的对数据进行处理，又不触及学生的隐私也是在数据处理中需要注意的问题。所以大数据时代大学生心理健康带来了挑战。

二、大学生心理健康教育的新理念和新原则

首先，深化大学生心理健康教育理念。通过开展班会、心理健康教育讲座形式，对大学的健康意识进行提高，逐渐形成学校及教师重视心理健康、关爱学生心理健康的良好氛围。其次，推进大数据管理。构建大学生心理档案及信息共享系统，从大学生心理健康角度出发，搜集和整理量化数据，例如个人基本信息、爱好、特点、运动项目、生活场所、活动轨迹等等，建立大学生心理档案。信息采集后再利用大数据技术、云计算等对数据进行整理、存储及处理。通过数据之间的关联，分析出数据间存在的关系，预测学生的心理波动，从而有针对性的建立心理教育指导方案和心理咨询计划，从而建立个性化的心理辅导。［4］最后，净化生活环境，创造积极向上的学习氛围。高校作为高素质、应用型人才培养基地，利用互联网+优势，构建信息化、个性化、终身化心理健康体系。通过师生线上和线下想结合的讨论方式无时无刻都让学生享受在一个“健康、绿色”的平台中。

三、创新大学生心理健康教育方法

(1)加大心理大数据信息化建设。在保证高质量完成学生心理测评和学生个体心理咨询工作的基础上，重视对各类心理基础数据的收集、整理和归纳工作，建立心理数据库。使数据由静止、平面的文字数字变成动态、立体的技术指标与评价依据。以此作为心理咨询、危机预警、教学科研等工作开展的重要基准标尺，有效指导心理健康教育的工作方向。(2)扩大和加强专业心理指导教师队伍。专业心理指导教师是大学生心理健康教育工作最核心的力量，学校应不断提升教师的专业技能和理论修养。加强教师队伍之间的信息交流和知识流动，促进教师队伍之间相互学习、积极配合、取长补短、发挥各自优势。(3)举办形式丰富，特色鲜明的宣传教育活动形式丰富。通过网站、微博、应用小程序等进行宣传，充分调动师生参与活动的积极性。普及心理健康知识，拓展心理健康教育途径，辅助课堂教学成果，巩固心理咨询效果，预防心理危机事件的发生。(4)实现心理健康课程全覆盖。学校应将大学生心理健康教育课程列为必修课程，与通识选修课程相辅相成，完善心理健康教育课程体系。(5)心理咨询服务专业规范。通过专业规范的心理咨询，解决学生的心理问题。不断加强规范化管理，在服务流程、内务管理、咨询伦理、质量监控、信息保密等方面深耕细作，切实实现伦理操守严格化、预约流程标准化、咨询过程专业化、个案转介便捷化。大学生作为社会文化层次较高的一个群体，中国大数据时代的到来为当代在校大学生心理健康教育的创新带来了机遇与挑战。本文介绍了大学生心理健康教育以及心理健康教育的概念，阐释了大数据的概念及特点，并对当前大数据时代下，高等院校大学生心理健康教育面临的机遇和挑战做了分析，并进一步提出了在校进行大学生心理健康教育创新的新思路。

参考文献:

［1］张瑞敏．大数据时代的高校思想政治教育研究综述［J］．四川理工学院学报(社会科学版)，2017，32(03):68-84．

［2］王陆，李瑶．课堂教学行为大数据透视下的教学现象探析［J］．电化教育研究，2017，38(04):77-85．

［3］杨善武．多项式数学模型在建筑物沉降观测数据拟合分析中的运用探讨［J］．工程与建设，2016，30(05):679-681．

［4］佘双好．中国高校心理健康教育模式的生成与发展［J］．学校党建与思想教育，2016(07):27-31．

作者：边洪宁 单位：山东协和学院