大学生心理健康教育体系 - 传统大学生心理健康教育存在识别滞后、干预粗放、服务被动等不足 [1] - 大数据技术可构建"预测—防范—处置—恢复"全周期管理体系 [1] - 需平衡数据驱动与人文关怀，避免算法偏见并坚守育人初心 [1] 预测阶段 - 通过校内数据、网络行为、环境变量构建全景式心理画像 [2] - 校内数据包括学习行为、生活轨迹、社交活跃度波动 [2] - 网络行为分析涵盖校园论坛和社交媒体发言情绪 [2] - 气象数据用于识别季节性情绪障碍，考试周/毕业季需重点监测群体压力 [2] - 建立四级动态分层预警机制（潜在风险/低风险/中风险/高风险） [3] - 可视化平台标注高风险人群，辅助精准定位与实时干预 [3] 防范阶段 - 一级预防采用VR技术创设压力场景，定期心理普测覆盖全员 [4] - 二级干预针对低风险学生提供线上App与线下讲座结合方案 [4] - 中风险学生需增加心理咨询师焦点解决短期治疗 [4] - 通过校园宣传和毕业季专项活动缓解特定阶段压力 [5] 处置阶段 - 高风险学生启动"家校医"三方联动机制，必要时转介医院治疗 [7] - 数字疗法平台提供认知行为训练等个性化干预模块 [7] - 数据脱敏技术和伦理审查委员会保障隐私安全 [7] 恢复阶段 - 校内协同实现辅导员、专业课教师与心理委员朋辈辅导联动 [8] - 家校医社四维网络包括云平台、远程诊疗和企业EPA资源 [8] - 全周期服务覆盖入学适应期心理体检至毕业过渡期VR职业模拟 [9]