论人工智能和大数据在高校大学生心理健康教育中的探究

赖山东

摘要：人工智能、大数据作为近年来备受关注的新兴技术，在提高高校开展智能化、精细化教育方面拥有广阔的应用和发展空间。将人工智能和大数据应用到高校大学生的心理健康教育实践中，对准确发现和科学解决大学生心理健康问题具有十分积极的作用。该文就当前人工智能和大数据在大学生心理健康教育中的应用与研究情况进行梳理，再对实际应用中存在的问题进行了明确，最后结合问题和大学生心理健康教育的需求，提出深化技术在大学生心理健康教育中应用的建议，为提高心理健康教育的科学性、针对性和有效性提供相应的思路和参考方法。

关键词：人工智能;大数据;大学生;心理健康教育

中图分类号：TP393      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）06-0131-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

进入大学的学生虽然在知识、心智等方面趋于理性和成熟，由于对现实缺乏深刻的理解和经历，在心理方面存在一定的脆弱性，导致其很容易因为一些不好的经历而出现心理健康方面的问题。在当前生活节奏和学习压力持续增加的情况下，心理健康问题显然已经成为大学生群体中的突出问题，因此，越来越多的高校将心理健康教育纳入到了大学生教育体系中，希望通过专业性、针对性的心理健康教育来增强大学生应对和破解心理问题的能力。但是，学生心理状态的多样性和心理健康教育教师资源的缺乏，使得学生个性化的心理健康教育需求难以得到有效满足，心理健康教育往往沦为一种公共性的知识课程。在这样的情况下，有必要借助技术手段来提高高校教师筛选、定位、分析大学生心理健康问题的能力，使教师能够将更多的实践和精力集中到帮助学生破解心理问题上。人工智能和大数据作为新兴的技术内容，恰恰能够满足这方面的需要。

1 人工智能和大数据在大学生心理健康教育中的应用现状

近年来，高校逐渐开始探索将人工智能和大数据运用到大学生心理健康教育实践中，以此来增强心理健康教育的针对性和实效性。目前关于技术的应用尚处于探索阶段，并没有形成系统性、综合性的应用方式。结合相关研究来看，人工智能和大数据在大学生心理健康教育中的应用主要体现在以下几方面。

1.1 大学生心理健康检测方面的应用

大学生心理健康检测是大学生心理健康教育中的前置项目，主要对大学生群体进行心理健康测试，通过测试结果的分析来判断大学生是否存在心理问题。目前，高校开始陆续应用大学生心理健康测评系统作为学生心理健康检测的重要技术性平台。该类系统主要整合利用人工智能和大数据等分析技术手段，形成大学生心理健康测评模型，对被测评对象提交的心理健康测评问卷进行分析，最终形成心理健康测评报表，作为大学生心理健康状况的判断依据。图1是当前大学生心理测评系统的原理示意图。该系统通过建立多类神经网络系统，心理测评系统的运行模型，数据存储于Oracle关系数据库中，形成心理测评系统运行的关键和核心，这其中的各神经网络通过以PYTHON语言等编程方式与Oracle资料库系统相连接，输入与输出结点则由专家知识形成，经过专家的样本分析后，神经网络会具有自动调节各结点之间的联络权重的功能，在样本的调试后，最终形成稳定的状态。并且，该心理测评系统具有高度的智能性，能够在反复测试、学习中，发现自身的不足，并进行相应的优化路径模拟，最终完善心理测评模型，提高测评的准确性。

1.2 大学生心理健康状况分析方面的应用

对于高校和心理教师而言，除了通过人工智能手段获知每个学生的心理健康状况数据以外，还要借助大数据技术对全体学生的心理健康状况进行整体性的分析，以掌握大学生群体中普遍存在的心理健康问题，从而制定集中性的大学生心理健康教育方案。例如，目前部分高校的心理教师会利用大学生心理测评系统的大数据分析功能，对学生群体的心理健康状况进行梳理和对比分析，明确大学生群体中普遍存在的心理健康问题，将其作为心理健康教育中的重点关注内容。教师也会以“性别”“年龄”“姓名”等条目为标准，对数據库中的局部性或者个体性学生的心理健康数据进行调取和分析，做出个性化的心理健康状况分析。

1.3 大学生心理健康活动开展方面的应用

人工智能和大数据在大学生心理健康活动开展方面的应用主要体现在两方面。其一，教师根据大数据分析情况，掌握学生群体普遍存在的，且较为严重的心理健康问题，将其作为心理健康教育活动开展的重点，通过设计和开展各种类型的教育引导或者心理训练活动，来引导大学生克服心理难题。例如，心理健康教育教师会根据大学生心理健康测评系统后台的数据，对大学生群体中普遍存在的焦虑、抑郁等心理健康问题及其表现进行梳理，以此设计相应的心理健康教育活动，让学生在活动中逐步感知问题，认识问题产生的原因，并逐步突破问题的影响，成功克服心理问题。其二，大学生心理健康教育系统在获取学生心理健康状况的相关数据后，为每个学生推送其心理健康检测报告，并根据报告为学生推送相应的心理健康指导，使学生逐渐清楚自己可以通过何种方式走出心理困境，实现良好的发展。例如，大学生在填写完心理健康调查问卷后，系统会自动为其展示测评的分数和对应的结果评价，让大学生了解自己的心理健康状况提供可视化的结果内容，更直观地了解自己的心理健康状况，从而根据实际情况选择参加相应的心理健康活动，并明确自己在活动中的定位。

2 人工智能和大数据在大学生心理健康教育中应用面临的挑战

2.1 对技术应用缺乏足够重视

近年来人工智能、大数据在商业领域的广泛应用逐渐深化了高校及教师对这些新兴技术实用性价值的感知和认同，却很少有高校真正从技术与大学生心理健康教育结合的角度出发进行实践。这种重视度不高的问题，一方面限制了高校将人工智能、大数据等方面的科研成果有效应用到大学生心理健康教育实践中，使大学生心理健康教育的模式过于陈旧、效果低下，另一方面也削弱了高校部分教师对人工智能和大数据在大学生心理健康教育方面应用的研究与实践探索，缺乏相应的条件支持，无法进一步推动大学生心理健康教育的向前发展。

2.2 技术开发难度大

人工智能、大数据属于普适性的技术内容，研究表明，这些技术可以应用到大学生心理健康教育之中。关于如何应用却缺乏明晰、成熟的內容指导，这就使得人工智能、大数据在高校大学生心理健康教育中的应用面临较大的难度。同时，人工智能和大数据在大学生心理健康教育方面的应用涉及人工智能、大数据等专业技术和心理学等专业学科的融合，这要求参与技术开发的人员不仅要懂得大学生心理健康教育系统或者平台的技术开发，还要懂得心理学方面的专业知识，显然，这种人才在当前的高校人才队伍中比较稀缺，这使得人工智能、大数据在高校大学生心理健康教育方面的应用面临较大的技术难度。

2.3 大学生的参与效果欠佳

人工智能、大数据的应用虽然可以提高大学生心理健康教育的针对性和精准性，但这种效果实现的前提要有足够多的数据信息，使各种模型、系统能够有依据可运行。换而言之，大学生参与心理健康教育活动，是人工智能和大数据发挥技术性优势的前提和基础。目前真正能够主动、积极参与到心理健康教育活动中的学生偏少，一些学生会担心自己的个人信息被泄露等情况而对这种心理健康教育方式表现出芥蒂的心理，不愿意深入参与其中。在这种参与效果欠佳的情况，造成技术在高校大学生心理健康教育中的作用发挥不畅，明显影响了人工智能和大数据的应用。

3 深化人工智能和大数据在大学生心理健康教育中应用的策略

3.1 强化心理健康教育主体对技术应用的重视度

高校和教师如何理解、看待人工智能、大数据等技术在大学生心理健康教育方面的作用，会直接影响到其对待技术应用的态度和行为。考虑到人工智能、大数据在提高心理健康教育针对性和有效性方面的积极功能，高校和心理健康教育方面的教师要从意识和行为上重视这些技术的应用。

首先，高校和教师要客观、理性分析技术在大学生心理健康教育方面的作用。人工智能、大数据等技术在教育尤其是心理健康教育方面的应用尚处于探索阶段，部分高校和教师由于对传统以教师为主导的心理健康教育模式过于依赖，表现出对技术手段融入心理健康教育的忽视甚至抵触，有些心理健康教育教师会因为自己不熟悉人工智能、大数据技术等原因而心生畏惧。因此，高校要在准确把握大学生心理健康教育重要性的基础上，理性分析人工智能、大数据在大学习心理健康教育方面的功能，并通过集中培训、针对性的沟通交流和场景测试等方式消除教师对技术的畏惧、抵触心理，使教师逐渐相信技术可以应用到大学生心理健康教育之中。其次，高校要加强对人工智能、大数据应用到大学生心理健康教育中的引导和支持。高校可以成立由人工智能、大数据等方面的专业教师，以及心理学方面的教师组成的大学生心理健康教育技术开发小组，负责相关技术系统的开发。同时，要成立专门的技术开发实验室，负责开发适合本校大学生群体的心理健康教育系统平台，并对平台进行持续性优化和完善。

3.2 整合技术开发资源

人工智能、大数据在大学生心理健康教育中的应用，属于创新性的内容，需要有专业的技术人才和心理学专家参与，并且需要持续性地开发和完善。考虑到高校当前在此方面的研究与实践能力偏弱的实际情况，可以通过资源联合等方式来增强技术开发的能力，突破技术应用难题。

在资源整合方面，可以按照高校间合作、高校与企业间合作等不同方式进行。例如，有实力的高校可以通过强强联合的方式开展人工智能、大数据应用于大学生心理健康教育的课题专项研究，通过技术专家与心理学专家的合作来弥补高校在技术开发与应用方面的短板，开发出真知适合高校大学生心理健康教育需要的技术平台。当然，高校也可以通过与技术实力强的校外企业或者组织开展技术方面的合作，将本校心理学方面的专业优势与其他组织技术开发的优势进行整合，促进相关技术设想向技术成果的转化。同时，考虑到大学生心理健康状况的个性化特点，相关主体除了要重视前期技术平台的开发以外，还要根据后续大学生心理健康教育实践的情况进行常态化的技术维护与更新，使人工智能、大数据技术的应用能够紧跟大学生心理健康教育实践活动开展的情况。例如，高校可以定期对大学生心理健康测评系统中的模型进行优化，使模型与数据库中的数据资料的匹配度得到优化。

3.3 优化技术应用方式

长期以来，大学生群体对自己的心理问题均表现出明显的敏感度，不愿意过多地谈及，这使得以公开性、公共性的方式开展大学生心理健康教育存在较大的难度。人工智能、大数据等可以依托互联网平台的功能优势，使得高校和教师可以通过开发以网络为载体的个性化的大学生心理健康教育平台，使学生可以在任何时间、任何地点自主地登录系统进行内容了解和活动参与，真正消除了大学生对心理健康教育的担心。

在实际的技术应用中，高校可以开发面向全体大学生的心理健康教育平台，也可以根据学生不同的年龄、性别、年级、专业等情况开发具有个性化特点的心理健康教育平台，为学生参与技术性的应用创造良好的环境和条件。同时，要注意对心理健康教育结果的及时、客观反馈，使学生能够真正感受到人工智能、大数据在心理健康教育方面的优势和价值，逐步消除学生内心的排斥和抗拒心理。例如，教师可以借助系统设计一些个性化的问卷调查题目，根据学生最终的反馈结果，对大学生心理健康教育平台设计情况进行相应的调整，使平台更加契合大学生的心理状况。

4 结束语

人工智能、大数据是近年来各领域重点强调和挖掘利用的技术性内容，将其应用到大学生心理健康教育中，不仅可以提高心理健康教育的技术性和准确性，同时也能够解决当前心理健康教育中存在的教师时间和精力有效，难以满足学生个性化心理教育需求的问题，使心理健康教育以更科学、有效的方式开展。当然，目前关于人工智能、大数据在大学生心理健康教育中应用的研究与实践尚处于探索阶段，存在较多的问题和不足，这就需要结合大学生心理健康教育的需求，深入挖掘和利用人工智能、大数据等技术优势，真正发挥技术在教育方面的积极功能。

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【通联编辑：光文玲】