大學生心理健康工作關系到高校學生的健康成長，關系到學生是否成才，是否適應社會成為社會所需要的人。

然而，當今社會競爭的日益激烈和生活節奏的不斷加快，大學生面臨的學習、生活、情感和就業壓力明顯增大，由此產生的心理問題日益突出，直接影響到大學生的健康成長和高校的校園穩定。

因此，重視大學生的心理發展歷程，了解其心理健康狀態，正確引導大學生排除心理障礙、消除心理陰影、預防心理疾病，是當前大學生心理健康教育的迫切任務。

如何利用信息技術，融合人才培養質量和學生安全保障，以數據驅動高校大學生心理健康安全智能監測，實現高效育人，已然成為高校學生心理健康教育工作中亟待解決的核心課題。

三盟科技基于多年來聚焦信息技術與教育場景的深度融合。通過深入洞察高校學生管理場景中的核心需求，推出高校大學生身心健康智能監測系統（以下簡稱“系統”），助力高校解決學生心理健康教育工作的3大難題。

「AI+大數據技術，智慧更進一步」

系統依托優越的大數據技術，對學生的校園卡消費、上網、考試成績、考勤、門禁等多種數據源進行綜合分析，挖掘數據價值，確保數據分析結果高度準確，有效指導管理決策。

同時，憑借豐富的算法模型和建設經驗，結合多維心理測評建立人工智能算法模型，對人的心理行為進行智能監測與針對性訓練，做到自動識別潛在風險點，如針對學生作息、行為軌跡、社交等維度，將“事后分析”變為“事前預測預警”，從而提供測評、分析、教育、訓練、追蹤一體化解決方案，幫助學校防范和化解風險事件。

「智能監測，賦能多個應用場景」

圍繞高校大學生心理健康安全管理的實際需求，該系統提供涵蓋學生行為畫像、綜合行為預警、精準資助認定、群體社交分析等功能，全面助力學校對學生的學習、生活等方面進行科學指導及幫助。

01.學生特點全知道 //

系統為管理者和輔導員提供了更全知的管理視角。通過平臺精細描繪的學生群體及個人畫像，可以綜合了解每位學生的學習水平、消費水平、上網習慣、三餐規律、作息習慣、社交關系等方面的特點，揭示學生成長軌跡，從而為學校對學生開展精準化的教育管理與引導提供重要依據。

▲學生畫像

基于對學生個體的了解，有利于學校實現學生學業預警、行為預警、精準資助、個性化學習推薦等目的，針對性地引導學生生活和學業健康發展。

02. 異常行為早發現 //

在傳統人工管理環境里，學校及老師對于學生異常行為事件的處理只能做到被動響應和事后分析。由于缺乏對異常行為預測預警的手段，導致學校無法前置處理潛在風險，校園風險事件的發生率居高不下。

▲學業分析

▲行為預警

為保障學生人身安全，系統通過學生行為軌跡分析，借助異常發現算法，可以對學生的失聯、夜歸、逃課等異常行為進行預警。平臺自動將預警信息報送給有關部門，讓管理人員可以提前采取應對措施，避免危險事件的發生。

此外，系統還能對學生學業、網絡、消費等方面的異常行為進行預警，讓輔導員可以幫助學生提升學業成績，養成健康上網、合理消費的良好習慣。

03. 幫扶對象準定位 //

教育幫扶同樣是學生管理工作中的一項要務。如何讓國家資助金落實到真正需要幫助的家庭經濟困難學生？同時，把學生尊嚴放在心上，量身定制個性化資助方案，該系統帶來了更科學的甄別手段。

▲精準資助跟蹤

針對學校貧困生認定體系，平臺特有的輔助鑒別模型，能有效定位家庭經濟困難學生。借助大數據手段，科學輔助學校甄別出真正需要幫助的家庭經濟困難學生，實現精準資助。

同時，將助學金、勤工助學、臨時困難補助全程線上辦理，切實保護學生隱私，讓困難幫扶更有溫度。

04. 離散人群先預防 //

群體社交分析，離散人群早發現早預防。系統通過自研的人工智能算法模型，對學生社交關系進行分析，發現隱藏共性群體，對個體和群體異常行為進行研判監測。

▲群體社交分析

如針對圖譜邊緣化的小團體進行特征分析，對于發現存在網癮、孤僻、行為言辭偏激等異常特性的離散人群，根據其特性及時預防干預，進行合理的針對性引導。

當前，高校大學生心理健康安全管理工作面臨轉段升級的關鍵期。運用大數據、人工智能等新一代信息技術推動學生心理健康智能監測的信息化、精準化，是眾多高校探索學生管理工作提升的重要方向。

大學生心理健康安全智能監測系統的建設，以關注高校大學生心理健康、準確評測高校大學生心理健康狀態，對與心理健康相關的異常因素進行實時預警預測，將有力推動高校學生管理手段從人工化邁向數據化、智慧化的發展道路，為高校大學生的心理健康保駕護航！