大学生心理问题精准识别帮扶策略研究
A Study on Accurate Screening and Intervention Strategies for Psychological Issues in University Students
DOI: 10.12677/ae.2025.15122283, PDF,    科研立项经费支持
作者: 杨 林:金华职业技术大学智能制造学院,浙江 金华;浙中新质生产力研究中心,浙江 金华;杨晓红, 杨 洋:金华职业技术大学智能制造学院,浙江 金华
关键词: 大学生心理问题精准识别帮扶策略分层干预University Student Mental Health Issue Accurate Screening Intervention Strategy Stepped-Care Intervention
摘要: 在国家关于高校学生身心健康教育与职业教育改革的政策导向背景下,研究以“立德树人”和“以人为本”为教育理念,结合金华职业技术大学智能制造学院电气自动化技术专业班级的具体情况,围绕职业本科教育的发展,从校园文化建设、日常管理、学生服务、制度与队伍建设等多个维度进行深入分析。通过引入生态系统理论与分层(Stepped-Care)干预思想,提出并构建了“识别–评估–干预–反馈”四环节的精准识别与帮扶工作模型,模型结合多模态数据与标准化量表,强调闭环跟踪与多部门协同。研究旨在揭示当前大学生心理问题识别与帮扶工作中的问题或薄弱环节,并提出相应的可操作性策略,以期推动学生管理工作改革与创新,促进大学生的身心健康和全面发展。
Abstract: In response to national policy directives regarding mental health education and vocational education reform in higher education, this study explores the integration of the educational principles of “fostering virtue through education” and “student-centered development.” Using the Electrical Automation Technology program at the School of Intelligent Manufacturing, Jinhua Vocational and Technical University, as a case study, it investigates the development of vocational undergraduate education across several dimensions, including campus culture, administrative practices, student support services, and institutional and team-building efforts. Drawing on ecosystem theory and the stepped-care intervention model, this study introduces a comprehensive four-phase framework for psychological support: “Identification-Assessment-Intervention-Feedback.” This model incorporates multimodal data and standardized evaluation tools, with a focus on continuous monitoring and interdepartmental collaboration. The aim of this research is to identify existing gaps in the identification and support mechanisms for university students’ mental health and to propose actionable strategies for improvement. The findings aim to foster innovation and reform in student management practices, ultimately contributing to the mental well-being and holistic development of students.
文章引用:杨林, 杨晓红, 杨洋. 大学生心理问题精准识别帮扶策略研究[J]. 教育进展, 2025, 15(12): 321-326. https://doi.org/10.12677/ae.2025.15122283

参考文献

[1] 肖娜, 阳剑兰. 我国高校心理健康教育政策发展历程与主题演进分析[J]. 黑龙江高教研究, 2024, 42(10): 128-136.
[2] 谢志平, 应建明. 近十年我国职业教育产教融合研究综述[J]. 高等职业教育探索, 2018, 17(3): 6-10, 28.
[3] 赵松涛, 贾学云, 刘振东, 等. 临沂市某大学心理测评SCL-90常模信效度研究[J]. 精神医学杂志, 2021, 34(5): 445-447.
[4] 孙晓艳, 李怡雪, 余灿清, 等. 中文版抑郁量表信效度研究的系统综述[J]. 中华流行病学杂志, 2017, 38(1): 110-116.
[5] 何筱衍, 李春波, 钱洁, 等. 广泛性焦虑量表在综合性医院的信度和效度研究[J]. 上海精神医学, 2010, 22(4): 200-203.
[6] 邓稳根, 张文丽, 郭磊. 近10年中国心理量表编制的现状, 问题与建议[J]. 江西师范大学学报: 自然科学版, 2021, 45(5): 441-451.
[7] 陶建华, 范存航, 连政, 等. 多模态情感识别与理解发展现状及趋势[J]. 中国图象图形学报, 2024, 29(6): 1607-1627.
[8] Ayano, G., Demelash, S., yohannes, Z., Haile, K., Tulu, M., Assefa, D., et al. (2021) Misdiagnosis, Detection Rate, and Associated Factors of Severe Psychiatric Disorders in Specialized Psychiatry Centers in Ethiopia. Annals of General Psychiatry, 20, Article No. 10. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
[9] 刘平元, 鼎刘, 谢典瑾. 人工智能在大学生心理健康咨询中的应用研究[J]. 社会科学前沿, 2025, 14(4): 788-797.
[10] 文鸿莹. 大数据视域下大学生心理健康教育的适应与创新[J]. 高校辅导员, 2014(6): 6-9.
[11] 周炫余, 刘林, 陈圆圆, 等. 基于多模态数据融合的大学生心理健康自动评估模型设计与应用研究[J]. 电化教育研究, 2021, 42(8): 72-78.
[12] 童毅, 曹丽琰. 我国大学生抑郁影响因素研究文献综述[J]. 热带医学杂志, 2012, 12(8): 1045-1047.
[13] 王利敏, 鲁才红, 胡梦云, 等. 阶梯护理模式在精神障碍患者心理干预中的应用进展[J]. 护理学杂志, 2020, 35(21): 109-112.
[14] 范雨欣, 赵信如, 李佳璟, 等. “三联动 + 三阶段 + 四要素”大学生心理危机干预模型的构建与应用[J]. 中国林业教育, 2025, 43(3): 6-11.
[15] 蒋佩, 王卫华. 改革开放以来我国大学生心理健康教育政策变迁——基于支持联盟框架的分析[J]. 青海民族大学学报(社会科学版), 2024, 50(1): 86-94.