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1高校心理健康教育的重要性
心理健康是指个人能够充分发挥自己的潜能,以及妥善处理和适应人与人之间、人与社会环境之间的相互关系。高校大学生心理问题主要有角色转变、环境变化、家庭因素的消极影响、就业形势严峻带来的心理压力等。大学正是人快速成长发展的时期,生理、心理与社会化的协调发展中会出现一些问题诱发的心理疾病,如何增进身心健康,以积极的、正常的心理状态去适应变化的社会环境,预防心理疾病的发生,加强对大学生的心理健康教育成为高校教育不可缺少的内容。
2数据挖掘在高校学生心理问题分析中的必要性
2011年教思政厅[2011]1号文《普通高等学校学生心理健康教育工作基本建设标准(试行)》中提到高校应将大学生心理健康教育纳入学校人才培养体系,开设心理健康教育必修科,保证学生在校接受心理健康教育,除此之外,高校应开展课外时间普及心理健康知识活动,为学生提供心理咨询服务,文件中体现出教育部非常重视心理健康建设。目前,各个高校每年举行心理测评不仅仅是为了获得心理测试结果,更重要的是从测试结果中了解学生的心理状况,采取对应的心理治疗措施,促进学生心理健康。如何充分利用在测评结果数据帮助心理健康建设工作的顺利开展,使测评结果发挥更大的作用,做到心理辅导工作有针对性、有目的性地开展,提高心理辅导工作的水平和效率,这是体现出数据挖掘的必要性。
3数据挖掘的工作过程
目前已进入大数据时代,各行各业都面临着大数据,但并非所有数据都是完整有价值的,许多数据还受到环境等因素的影响,人们希望从数据中找到有规律的知识,这就是数据挖掘。数据挖掘的工作过程如下:数据准备:包括数据的选择、预处理和转换。选择的原始数据来源于学生的心理测评结果,存储在心理测评系统数据库,每年的高校开展的各个年级学生心理测评,测评多采用问卷调查的形式,其中广泛采用症状UPI或者SCL-90收集大学生心理健康指标。对收集的数据进行预处理、转换、集成得到目标数据集。数据挖掘:选择合适的算法对所得到的经过转换的数据集进行挖掘。在心理问题分析中可以采用ID3算法的挖掘方法获得知识库。
4基于ID3算法的数据挖掘分类预测
ID3算法是最早由Quiulan提出的一种采用自顶向下的递归分治方式构造决策树,构造决策树时首先利用信息论和数理统计的方法(信息增益)寻找数据库中具有最大信息量、最重要的数据项,通过自上而下的递归方法建立树的结点。采用ID3决策树算法计算出哪种属性与哪个心理问题最为相关(即信息增益值最大的属性),以此作为决策树的根结点,然后采用迭代递归方法将剩余的属性也进行分类,形成决策树分析模型,用它来对大学生心理问题进行数据预测分析。
高校采用SCL-90来测量大学生的心理健康指标,该测试将90个项目分为10个因子:躯体化、强迫症状、人际关系敏感、抑郁、焦虑、敌对、恐怖、偏执、精神病性、其他(睡眠、饮食等)。SCL-90的每一个项目均采用5级评分制:没有(1)、很轻(2)、中度(3)、偏重(4)、严重(5),SCL-90的统计总分为90个项目的得分之和,10个因子分反映某一方面的心理情况。
结合大学生的4个主要属性(性别、独生子女、家庭住址、家庭经济状况),将10个因子和4个属性进行数据预处理后并给它们标号,如性别(男A10,女A11),独生子女(是B20,否B21),其他类似进行标号,每个学生测试结果形成一条记录,共14个字段,将标号代入表示转换为属性值向量,下面设挖掘任务为分析敏感症状与学生的哪些属性相关,关联程度如何,因此选择学生的4个属性和敏感因子作为挖掘字段,选练元组如表1。
将该表中的每条记录转换为向量,如(男,是,城市,不困难,无)、(女,否,农村,困难,有)分别表示为向量(A10,B20,C30,D41,M50)、(A11,B21,C31,D40,M51)。以某高职院校的400名新生测试结果为例,利用ID3算法构造决策树过程如下:
(1)计算决策属性(有无敏感症状)的熵:S1(有)表示有敏感症状人数、S2(无)表示无症状人数,S=S1+S2表示测试人数。P1=S1/S(P1表示有症状人数的概率),P2=S2/S(P2表示有症状人数的概率),I(S1,S2)=-P1log2P1-P2log2P2。
(2)计算各属性的熵(过程如(1)),分别计算平均信息期望E(x)和性别信息增益Gain(S,x),其中x表示各属性。
(3)根据个属性的信息增益选择结点构造决策树。从决策树的结果预测大学生的敏感症状与性别、独生子女最有关,在心理辅导工作中要特别关注这一类的人群,做到有计划性、针对性和有目的性的心理指导,达到事半功倍的工作效果。
5结论
大学生心理健康教育是一项长期的工作,心理测评的结果是顺利开展心理咨询和心理辅导的必要准备。本文阐述了基于决策树的心理问题分析预测大学生的心理健康况,为学校开展心理健康教育提供参考依据。
作者:卓书尧 邓奉先 单位:海南软件职业技术学院