从风险预警的角度来看，高职学生由于就业压力、实训挫折、校园适应等各方面的原因，容易出现心理问题，导致心理关怀防控陷入被动。而依托大数据精准化、动态化、可追溯的特点，结合高职学生重实践、强技能的特征，构建数据采集轻量化、预警分级精准化、干预闭环实效化的高职学生心理关怀防控路径，能实现事前预警、事中干预，为高职学生的心理健康保驾护航。

首先要建立高职学生心理相关多源数据采集体系，确定采集范围和标准，保证数据的真实性、可追溯性以及不侵犯学生的隐私。采集内容以与心理风险有关的主要数据为主，包含校园日常行为数据、学业数据、线上行为数据以及第三方联动数据，采取后台自动采集和学生自愿补充相结合的方式，减轻学生和教师的负担，保证数据采集的常态化、轻量化。

其次，根据采集到的数据，构建符合高职学生特点的分级动态心理风险预警模型，克服传统单一维度预警的不足。根据高职学生心理发展规律和实训、就业等主要压力点，科学确定低风险、中风险、高风险三个等级的预警阈值，并明确各个等级的判定标准。利用大数据关联分析算法，把日常行为、学业、线上互动、第三方联动等各方面数据加以整合研判，自动发现潜在的心理风险隐患。长期缺勤、校园消费次数突然下降或者异常上升、社交互动次数明显减少、实训成绩短时间内急剧下降、无合理理由频繁请假等异常信号都会引起相应的等级预警。预警信息立刻发送给辅导员、心理教师、班级心理委员等有关人员，标明预警发生的时间、数据支撑、风险等级和初步的干预意见，防止预警信息成为摆设，为之后的准确干预做好铺垫。

收到预警之后，由辅导员牵头，联合心理教师、宿管、专业课教师、实训导师成立研判小组，线上核实预警信息，线下实施靶向关怀干预。低风险学生主要依靠日常关怀，通过谈心谈话、兴趣活动引导来减轻心理压力；中风险学生制定个性化的关怀计划，定时开展心理疏导、学业帮扶，联系家庭共同参与关怀；高风险学生启动紧急干预程序，联系专业心理医疗机构，给予专业诊疗支持。利用大数据追踪干预效果，及时调整预警阈值、干预方案，定期回访预警干预案例，为高职学生心理关怀防控提供大数据支持。

结语

大数据给风险预警视角下的高职学生心理关怀防控赋予了高效支持，多源数据采集，分级预警模型和闭环干预机制三者结合，很好地解决了传统防控被动滞后的问题。该路径符合高职学生的特征，能够实现心理风险的早发现、早干预，体现人文关怀。未来要不断优化数据算法和干预模式，完善隐私保护制度，促进高职学生心理关怀防控工作质量提高和效率提升，为高职学生的健康成长构筑牢固的心理防线。（作者单位：莱芜职业技术学院）

董燕 董萍