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[摘 要] 大学生心理健康测评动态模型基于大数据技术对心理测评信息进行综合的智能化处理，以动态曲线“心象图”的形式反映心理健康状态，呈现心理动态变化趋势，体现心理成长轨迹，为心理健康教育探索一种简便、实用的测评方法。
[关 键 词] 大学生;心理健康;测评;动态模型;大数据
[中图分类号] G715 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2020）30-0222-02
当今时代，大数据技术已广泛应用于电子商务、智慧城市、城市交通、医疗、金融等诸多行业，也将给教育发展特别是心理健康测量分析技术带来显著的推进作用。高校可以通过大数据技术建立海量信息的大学生心理健康数据库和云计算平台，对心理测评大数据信息进行综合的智能化处理，以可视化方式呈现大学生心理健康各种因素之间的作用规律和分布规律，让测评结果以图像化方式（动态曲线心象图）反映心理健康状态，呈现心理动态变化趋势，体现心理成长轨迹，如同为心理健康教育提供能够实现即时、全方位智能检测、精准施策的“智慧大脑”。
一、构建大学生心理健康测评动态模型的基本原理
大学生心理健康测评动态模型是以三维动态曲线形式表述学生心理健康发展变化的测评模型，由心理素质维度、环境维度和时间维度构成。“刺激—反应”模式仅反映了人与环境交互关系的“二维”效果，未能有效反映心理发展变化的动态轨迹和趋势。大学生心理健康测评动态模型在人与环境交互作用的“刺激—反应”模式里加入了时间条件，形成“刺激—反应—时效”模式，考察人与环境交互作用在时间维度中的表现。“时效”通常作为机械工程和法律领域里的一个概念出现，指在一定时期内能够发生的效用。本文所指的“时效”，意思是个体受到一定的环境刺激后激发心理能量，引起心理反应，在一定时期内持续影响心理状态的效果。通过“时效”来观察和评估个人的心理动态变化趋势、心理素质水平、心理危机干预情况。
大学生心理健康测评动态模型需要对环境因素的刺激作用进行精细化的分析。环境因素是指精神环境和物质环境中对个体心理产生直接或间接影响的因子。心理环境包括微观心理环境和宏观心理环境。微观心理环境是指对心理产生直接影响、刺激作用较大的社会关系圈，对大学生的人格发展、气质塑造、认知和情绪调节起到最直接的影响，通常由亲子关系、师生关系和同伴关系等相对亲密的心理因子构成。而社会文化、校园文化、网络文化、自然环境和其他因素构成大学生心理健康的宏观心理环境，以潜移默化的方式对大学生产生心理影响。此外，环境因素还可以分为常态环境和突变环境。常态环境是长期比较稳定的客观环境，个体心理在常态环境中是渐进式地成长、变化;突变环境是由诸如激烈的情绪刺激、重大疾病、重大变故、重大意外事故和自然灾害等不可预料的突发事件造成的客观环境，具有较大的心理冲击力，很容易造成心理创伤，甚至心理扭曲。
大学生心理健康测评动态模型通过三维动态曲线的波动状态体现心理变化状态。曲线弧度如果在某一个拐点处落差很大，说明环境刺激对心理的冲击力较大，造成心理创伤的可能性和程度都相对较大。如果某一事件的刺激性很强，曲线变化仍然处于正常阈限范围内或者落差大但持续时间较短，说明该个体的心理弹性较好，自我调节、复原能力强。如果在很长一段时间里曲线持续低落，说明心理一直处于抑制状态，容易诱发心理障碍或心理疾病。心理曲线起伏变化均在常模范围之内，说明心理状态是正常的。
二、大学生心理健康测评动态模型的主要构成
完整的动态模型由三个线性维度、三种平面关系和一条三维动态曲线构成。
三个线性维度，即心理素质维度、环境维度和时间维度。心理素质维度的轴线上设置11个刻度，包括生理、遺传、人格、认知、情绪、动机、意志、行为反应、历史创伤、价值观体系和综合能力因子，每个刻度上的测量问题按照五个程度等级计分。环境维度从环境心理学和社会心理学的视角设置轴线刻度，包括遗传环境、家庭教养环境、学校环境、社会环境和居住自然环境五大因子，每个刻度上的测量问题也同样按照五个程度等级计分。时间维度从发展心理学的角度设置轴线的刻度，包括婴幼儿期（0～6岁）、少儿期（7～13岁）、青少年期（14～17岁）、成人期（18～25岁）等五个时期分区，每个分区的刻度与心理素质维度、环境维度的刻度相对应生成。短期的时间维度为2周，中期可以设定在3～4周左右，长期可以是数月甚至更长。在短期的时间维度里，可以通过心理健康测评动态模型显示学生最近的心理状态（见下图）。中期曲线表示心理动态发展变化趋势，长期曲线表示心理成长轨迹。
三种平面关系，即“心理素质—环境”的相互关系、“心理素质—时间”的发展关系和“环境—时间”的历史关系。“心理素质—环境”的相互关系表示各种心理因子受具体环境条件影响的反应情况和心理素质在形成与发展过程中受环境影响的效果。“心理素质—时间”的发展关系表示受环境影响下心理反应所持续的时间数量和时效性，以及心理素质形成的历史过程与未来的发展趋势。“环境—时间”的历史关系表示在心理成长经历中出现的有重要影响作用的刺激因素，通常是某些重要事件。
一条三维动态曲线，即个体心理在一定时期内受环境影响的发展变化的动态曲线心象图，既可以反映短期内心理与环境相互作用的结果，也可以反映心理情绪高涨或低落的情况。三维动态曲线心象图不仅是心理状态的检测图，也是描绘个体心理发展的成长轨迹图。 三、构建大学生心理健康测评动态模型的步骤
构建心理健康测评动态模型需要从测量工具、心理因子关联规律、大数据信息三个方面入手，全面掌握大学生个体关于人格特质、自我认知、情绪调控、归因方式、心理弹性、行为反应方式、重要事件、历史创伤、成长环境、兴趣爱好和生理健康等方面的大数据信息，然后通过各种因素之间的作用规律和有关大数据信息建立一套心理因子统计分析的算法模型，确定算法模型是核心所在。
首先，编制大学生心理素质测量表。大学生心理素质测量表设计有人格特质、自我认知、情绪调控、归因方式、心理弹性、行为反应方式、重要事件、历史创伤、成长环境、兴趣爱好和生理健康11个模块内容，侧重于系统地了解个体的心理素质、心理事件、心理环境等因素，采集到更全面、更深入、更具体的心理因子变量。
其次，综合运用多种工具采集大数据信息。将大学生心理健康动态测量表与中国大学生心理健康量表、卡特尔16种人格因素测验（16PF）、SCL-90自评症状量表、艾森克人格问卷（EPQ）、大学生人格健康调查量表（UPI）等常用测量表综合应用，全方位采集大学生个体有关生理、遗传、人格、认知、情绪、动机、意志、行为反应、历史创伤、价值观体系和综合能力等心理因子变量信息，建立大學生心理健康数据库。
最后，运用大数据技术建立心理健康测评动态模型。通过大数据统计分析，建立心理素质、心理事件、心理环境、心理治疗、心理障碍与心理疾病之间的作用规律，初步形成算法模型，再经过信度测试建立心理健康动态变化的常模。最终，心理测量数据经过运算与成像处理，个体的心理健康状况通过数值和动态曲线心象图的方式体现出来。
四、大学生心理健康测评动态模型的应用
一是通过大学生心理健康测评动态模型进行心理健康分析。动态曲线心象图直观地反映了心理健康动态平衡情况，分为高峰状态、正常状态和低落状态三个区间。动态曲线在高峰状态区间内，说明个体心理素质状态良好，情绪体验高涨。动态曲线处在正常状态区间内，心理波动变化属于正常的心理反应，外在的刺激因素不会对自身心理产生持久的负面影响。但动态曲线处于低落状态区间内，说明遭受的心理刺激较大，超过了心理弹性安全阈限，明显造成心理负面影响，应该积极主动地寻找解决问题的办法。动态曲线在低落状态区间内持续时间越长，造成的心理影响持续越久，出现心理障碍和心理疾病的风险增大，需要进一步研判是否启动心理危机干预机制。通过对动态曲线心象图动态变化的拐点进行分析，帮助大学生发现心理短板、历史创伤问题。
二是依据测评结果指导大学生制订自我完善训练方案。针对明显存在自卑、自负、虚荣、心理承受能力差、意志薄弱、依赖性、封闭性等心理不足的大学生群体，学校相关部门可以通过开展“扬长补短”式心理素质专项训练促进学生自我完善。
三是运用测评的大数据信息建立健全大学生心理健康成长档案和心理危机预警机制，这有利于心理健康教育做到有的放矢、扬长补短，促进大学生更好地实现自我全面、协调、可持续发展。
参考文献：
[1]罗伯特·费尔德曼.发展心理学：人的毕业发展[M].苏彦捷，译.6版.北京：世界图书出版社，2013.
[2]李丽，钱岑.大数据时代下的学校心理测评系统[J].教育与装备研究，2016（10）.
[3]郑日昌，高翔，刘视湘.心理健康测评和全人教育模型[J].教育测量与评价（理论版），2008（1）.
◎编辑 原琳娜
[关 键 词] 大学生;心理健康;测评;动态模型;大数据
[中图分类号] G715 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2020）30-0222-02
当今时代，大数据技术已广泛应用于电子商务、智慧城市、城市交通、医疗、金融等诸多行业，也将给教育发展特别是心理健康测量分析技术带来显著的推进作用。高校可以通过大数据技术建立海量信息的大学生心理健康数据库和云计算平台，对心理测评大数据信息进行综合的智能化处理，以可视化方式呈现大学生心理健康各种因素之间的作用规律和分布规律，让测评结果以图像化方式（动态曲线心象图）反映心理健康状态，呈现心理动态变化趋势，体现心理成长轨迹，如同为心理健康教育提供能够实现即时、全方位智能检测、精准施策的“智慧大脑”。
一、构建大学生心理健康测评动态模型的基本原理
大学生心理健康测评动态模型是以三维动态曲线形式表述学生心理健康发展变化的测评模型，由心理素质维度、环境维度和时间维度构成。“刺激—反应”模式仅反映了人与环境交互关系的“二维”效果，未能有效反映心理发展变化的动态轨迹和趋势。大学生心理健康测评动态模型在人与环境交互作用的“刺激—反应”模式里加入了时间条件，形成“刺激—反应—时效”模式，考察人与环境交互作用在时间维度中的表现。“时效”通常作为机械工程和法律领域里的一个概念出现，指在一定时期内能够发生的效用。本文所指的“时效”，意思是个体受到一定的环境刺激后激发心理能量，引起心理反应，在一定时期内持续影响心理状态的效果。通过“时效”来观察和评估个人的心理动态变化趋势、心理素质水平、心理危机干预情况。
大学生心理健康测评动态模型需要对环境因素的刺激作用进行精细化的分析。环境因素是指精神环境和物质环境中对个体心理产生直接或间接影响的因子。心理环境包括微观心理环境和宏观心理环境。微观心理环境是指对心理产生直接影响、刺激作用较大的社会关系圈，对大学生的人格发展、气质塑造、认知和情绪调节起到最直接的影响，通常由亲子关系、师生关系和同伴关系等相对亲密的心理因子构成。而社会文化、校园文化、网络文化、自然环境和其他因素构成大学生心理健康的宏观心理环境，以潜移默化的方式对大学生产生心理影响。此外，环境因素还可以分为常态环境和突变环境。常态环境是长期比较稳定的客观环境，个体心理在常态环境中是渐进式地成长、变化;突变环境是由诸如激烈的情绪刺激、重大疾病、重大变故、重大意外事故和自然灾害等不可预料的突发事件造成的客观环境，具有较大的心理冲击力，很容易造成心理创伤，甚至心理扭曲。
大学生心理健康测评动态模型通过三维动态曲线的波动状态体现心理变化状态。曲线弧度如果在某一个拐点处落差很大，说明环境刺激对心理的冲击力较大，造成心理创伤的可能性和程度都相对较大。如果某一事件的刺激性很强，曲线变化仍然处于正常阈限范围内或者落差大但持续时间较短，说明该个体的心理弹性较好，自我调节、复原能力强。如果在很长一段时间里曲线持续低落，说明心理一直处于抑制状态，容易诱发心理障碍或心理疾病。心理曲线起伏变化均在常模范围之内，说明心理状态是正常的。
二、大学生心理健康测评动态模型的主要构成
完整的动态模型由三个线性维度、三种平面关系和一条三维动态曲线构成。
三个线性维度，即心理素质维度、环境维度和时间维度。心理素质维度的轴线上设置11个刻度，包括生理、遺传、人格、认知、情绪、动机、意志、行为反应、历史创伤、价值观体系和综合能力因子，每个刻度上的测量问题按照五个程度等级计分。环境维度从环境心理学和社会心理学的视角设置轴线刻度，包括遗传环境、家庭教养环境、学校环境、社会环境和居住自然环境五大因子，每个刻度上的测量问题也同样按照五个程度等级计分。时间维度从发展心理学的角度设置轴线的刻度，包括婴幼儿期（0～6岁）、少儿期（7～13岁）、青少年期（14～17岁）、成人期（18～25岁）等五个时期分区，每个分区的刻度与心理素质维度、环境维度的刻度相对应生成。短期的时间维度为2周，中期可以设定在3～4周左右，长期可以是数月甚至更长。在短期的时间维度里，可以通过心理健康测评动态模型显示学生最近的心理状态（见下图）。中期曲线表示心理动态发展变化趋势，长期曲线表示心理成长轨迹。
三种平面关系，即“心理素质—环境”的相互关系、“心理素质—时间”的发展关系和“环境—时间”的历史关系。“心理素质—环境”的相互关系表示各种心理因子受具体环境条件影响的反应情况和心理素质在形成与发展过程中受环境影响的效果。“心理素质—时间”的发展关系表示受环境影响下心理反应所持续的时间数量和时效性，以及心理素质形成的历史过程与未来的发展趋势。“环境—时间”的历史关系表示在心理成长经历中出现的有重要影响作用的刺激因素，通常是某些重要事件。
一条三维动态曲线，即个体心理在一定时期内受环境影响的发展变化的动态曲线心象图，既可以反映短期内心理与环境相互作用的结果，也可以反映心理情绪高涨或低落的情况。三维动态曲线心象图不仅是心理状态的检测图，也是描绘个体心理发展的成长轨迹图。 三、构建大学生心理健康测评动态模型的步骤
构建心理健康测评动态模型需要从测量工具、心理因子关联规律、大数据信息三个方面入手，全面掌握大学生个体关于人格特质、自我认知、情绪调控、归因方式、心理弹性、行为反应方式、重要事件、历史创伤、成长环境、兴趣爱好和生理健康等方面的大数据信息，然后通过各种因素之间的作用规律和有关大数据信息建立一套心理因子统计分析的算法模型，确定算法模型是核心所在。
首先，编制大学生心理素质测量表。大学生心理素质测量表设计有人格特质、自我认知、情绪调控、归因方式、心理弹性、行为反应方式、重要事件、历史创伤、成长环境、兴趣爱好和生理健康11个模块内容，侧重于系统地了解个体的心理素质、心理事件、心理环境等因素，采集到更全面、更深入、更具体的心理因子变量。
其次，综合运用多种工具采集大数据信息。将大学生心理健康动态测量表与中国大学生心理健康量表、卡特尔16种人格因素测验（16PF）、SCL-90自评症状量表、艾森克人格问卷（EPQ）、大学生人格健康调查量表（UPI）等常用测量表综合应用，全方位采集大学生个体有关生理、遗传、人格、认知、情绪、动机、意志、行为反应、历史创伤、价值观体系和综合能力等心理因子变量信息，建立大學生心理健康数据库。
最后，运用大数据技术建立心理健康测评动态模型。通过大数据统计分析，建立心理素质、心理事件、心理环境、心理治疗、心理障碍与心理疾病之间的作用规律，初步形成算法模型，再经过信度测试建立心理健康动态变化的常模。最终，心理测量数据经过运算与成像处理，个体的心理健康状况通过数值和动态曲线心象图的方式体现出来。
四、大学生心理健康测评动态模型的应用
一是通过大学生心理健康测评动态模型进行心理健康分析。动态曲线心象图直观地反映了心理健康动态平衡情况，分为高峰状态、正常状态和低落状态三个区间。动态曲线在高峰状态区间内，说明个体心理素质状态良好，情绪体验高涨。动态曲线处在正常状态区间内，心理波动变化属于正常的心理反应，外在的刺激因素不会对自身心理产生持久的负面影响。但动态曲线处于低落状态区间内，说明遭受的心理刺激较大，超过了心理弹性安全阈限，明显造成心理负面影响，应该积极主动地寻找解决问题的办法。动态曲线在低落状态区间内持续时间越长，造成的心理影响持续越久，出现心理障碍和心理疾病的风险增大，需要进一步研判是否启动心理危机干预机制。通过对动态曲线心象图动态变化的拐点进行分析，帮助大学生发现心理短板、历史创伤问题。
二是依据测评结果指导大学生制订自我完善训练方案。针对明显存在自卑、自负、虚荣、心理承受能力差、意志薄弱、依赖性、封闭性等心理不足的大学生群体，学校相关部门可以通过开展“扬长补短”式心理素质专项训练促进学生自我完善。
三是运用测评的大数据信息建立健全大学生心理健康成长档案和心理危机预警机制，这有利于心理健康教育做到有的放矢、扬长补短，促进大学生更好地实现自我全面、协调、可持续发展。
参考文献：
[1]罗伯特·费尔德曼.发展心理学：人的毕业发展[M].苏彦捷，译.6版.北京：世界图书出版社，2013.
[2]李丽，钱岑.大数据时代下的学校心理测评系统[J].教育与装备研究，2016（10）.
[3]郑日昌，高翔，刘视湘.心理健康测评和全人教育模型[J].教育测量与评价（理论版），2008（1）.
◎编辑 原琳娜