基于LLE算法和SVM的心理健康预警研究

针对现有方法不能有效预警大学生心理健康的缺陷,本文提出了一种基于局部线性嵌入(Locally linear embedding,LLE)算法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的心理健康预警研究方法。该方法首先通过症状自评量表获取大学生心理健康数据并进行预处理;然后采用LLE算法对多维心理健康数据进行维数约简,提取心理健康数据主要特征;最后采用SVM分类器识别提取心理健康数据主要特征,从而确定学生的心理健康状况。实验表明,本方法相比于目前常用的心理健康预警方法,能够有效的提高心理健康预警准确率。

基于SSA-ELM的大学生心理健康预警

针对传统的大学生心理健康预警方法存在计算复杂和准确率低的缺点,提出一种基于SSA-ELM的大学生心理健康预警方法。根据中国常规模式评价指南和症状自评量表SCL-90,选择精神病性、偏执、敌对、恐怖、焦虑、抑郁、强迫症状、人际关系敏感和躯体化等9个维度的指标作为SSA-ELM模型的大学生心理健康预警模型的输入,将大学生心理健康状态作为SSA-ELM模型的输出,其中大学生心理健康状态分为健康、轻度不健康和不健康等3种状态。与ELM、SVM和BPNN对比发现,SSA-ELM能够有效提高大学生心理健康预警准确率,为高校大学生心理辅导提供科学决策依据。

大学生心理素质及心理健康预警机制

1大学生心理素质建构的理论依据 人的素质结构划分,其中比较有代表性的有以下几种：（1）二分法,认为人的素质包括生理（身体）素质和心理素质;（2）三层次说,认为人的素质从低到高依次为生理素质、心理素质和社会文化素质;（3）五成分说,按照德、智、体、美、劳五育,将人的素质相应地划分为品德素质、智能素质、身体素质、审美素质和劳动技能素质或身体素质、心理素质、文化素质、道德素质和思想政治素质。

高校心理健康预警系统若干思考

高校心理健康教育工作的成败直接影响着我国社会主义人才的培养。基于此,笔者从建立高校心理健康预警系统的必要性、可行性入手,提出建立高校心理健康预警系统的构想,着重从人力角度论述并做出若干思考:拓宽服务范围,开辟多元的教育渠道;提高社会、家庭在心理健康预警系统中的地位;建立完善的评价评估体系;加强校际合作,发挥校本特色。

“联动式”校园心理健康预警模式研究团队培养途径的研究

学生心理健康状况是保证校园稳定发展的核心基础,而心理健康预警是监测学生心理状况的重要渠道。“联动式”的心理健康预警可形成多方资源、人员、部门上的协调配合,在此基础上,做好相关研究团队培养,更有助于强化心理健康预警效果,确保“联动式”校园心理健康预警模式的有序实施。为此,本研究着重分析“联动式”心理健康预警内涵,并汇总“联动式”预警模式下,研究团队所面对的现实问题。同时,以促进多方联动为目的,基于团队合理分工角度,制定层级预警模式;以统一心理健康预警理念为目标,创设线上团队联动平台;以拓展团队成员范围为目标,增加咨询服务功能,望本研究能够为构建系统的“联动式”心理健康预警研究团队奠定基础。

基于分布式多智能体系统的大学生心理健康预警算法

针对目前传统算法对大学生心理健康状态进行评估所得结果不准确等问题,提出了一种基于分布式多智能体系统的大学生心理健康预警算法。该算法通过心理数据采集、心理健康评估等智能体之间的协同、配合,完成了对大学生心理健康状态的预警。同时,为了提高预警结果的准确性与客观性,该预警算法在心理健康评估模块中引入了深度学习的人工智能计算技术。通过对文中所提算法进行的3项数值实验结果表明,算法的各模块均能够完成各自的功能,以93%以上的准确度完成了大学生心理健康状态预警,验证了其综合的计算性能。

新时代青少年学生心理健康筛查预警体系的解构与重构

过去30年,我国青少年学生心理健康筛查预警体系一直以病理性模型为核心,这已经不适应当前青少年心理健康教育的要求,迫切需要解构。随着新时代的到来,青少年心理健康筛查预警体系被纳入国家社会心理服务体系,要求其为青少年成长和发展作源头预警,预警结果要服务于学生心理健康教育和健康细胞工程,促进积极社会心态建设。这就需要重构青少年学生心理健康筛查预警体系。随着大数据人工智能技术的飞速发展,通过数字赋能重构心理健康筛查和预警体系成为数字社会的呼唤。为推动新时代青少年心理健康筛查预警体系建设,一方面要从学理层面研究新时代青少年学生心理健康适应生活内涵,并在此基础上建构预警指标体系;另一方面要在技术层面开展建构起基于大数据的青少年学生心理健康多源信息筛查与预警系统的研究。

心理健康智能预警防控系统的研究与实践

随着社会的快速发展,大学生面临的心理压力日益增加,大学生心理健康问题日益受到关注,大学生心理健康教育成为职业教育中不可忽视的一部分。然而,传统的心理健康教育方式往往缺乏针对性和及时性,无法满足大学生的实际需求。如何利用新的技术手段,提高大学生心理健康教育的效果和质量,成为当前研究的热点问题。文章基于大数据技术,研发了心理健康智能预警防控系统,具有强大的数据采集、分析和挖掘能力,可以为大学生心理健康教育提供新的解决方案。

预警大学生反事实思维与心理健康的关系研究——以巢湖学院为例

为探讨预警库大学生被试的反事实思维与其心理健康之间的关系。本研究采用量表测量法,以巢湖学院心理健康中心普测预警出的100名大学生为被试,同时采用100名大学生作为对照组被试进行了研究。结果表明:被预警的大学生反事实思维数量显著高于对照组大学生被试(p<0.05);心理健康总分数极其显著低于非预警大学生(p<0.000);采用皮尔逊相关分析发现,反事实思维分数与心理健康总分数存在显著性统计学相关(p<0.01)。

构建网络环境下大学生心理健康教育与预警机制

网络环境下,大学生存在人际交往困难、过于沉迷网络、主流价值观偏差等各种心理问题,严重阻碍了他们身心的健康发展。基于此,结合现阶段心理健康教育与预警工作现状,针对其中出现的筛选指标缺少真实性、数据无法实现动态化、工作过程不够完善等具体问题,分别通过加强大学生心理问题筛查工作、实施心理预警数据动态化管理、对高危学生开展实时心理监测等有效路径,构建网络环境下大学生心理健康与预警机制,以期借助网络技术的优势,革新大学生心理健康与预警工作模式,从根本上帮助大学生解决心理问题。

关于加强大学生心理健康工作的构想

大学生健康心理素质的培养,首先要建立起大学生心理健康预警系统,为做好安全防范工作提供信息依据。其次应着重抓好心理健康教育,提高其心理机能。第三对有心理障碍的学生,应给予科学有效的心理咨询和个别心理指导,消除思想上的顾虑和情感上的郁闷,减轻心理压力,为其心理健康发展提供良好的外部环境。

基于决策树的校园心理分析模型的构建

近年来,高校学生因心理问题而导致的自杀、犯罪等恶性事件逐年增多,大学生的心理危机已成为全社会普遍关注的焦点,但目前各高校对大学生的心理问题的认识较为扁平、单一。针对以上问题,在大数据时代背景下,从传统问卷调查形式转向数据分析形式通过大数据搭建心理分析模型,对学生校园消费明细、出入记录、组织活动参与情况等一系列指标进行分析,再运用决策树算法,挖掘出各个指标对心理健康的影响得到学生间的共现频率和日常行为,筛选出疑似存在心理问题的学生名单,最后结合现实将其作为重点关照对象,为心理健康预警学生管理提供支持。