大学生心理健康工作关系到高校学生的健康成长，关系到学生是否成才，是否适应社会成为社会所需要的人。

然而，当今社会竞争的日益激烈和生活节奏的不断加快，大学生面临的学习、生活、情感和就业压力明显增大，由此产生的心理问题日益突出，直接影响到大学生的健康成长和高校的校园稳定。

因此，重视大学生的心理发展历程，了解其心理健康状态，正确引导大学生排除心理障碍、消除心理阴影、预防心理疾病，是当前大学生心理健康教育的迫切任务。

如何利用信息技术，融合人才培养质量和学生安全保障，以数据驱动高校大学生心理健康安全智能监测，实现高效育人，已然成为高校学生心理健康教育工作中亟待解决的核心课题。

三盟科技基于多年来聚焦信息技术与教育场景的深度融合。通过深入洞察高校学生管理场景中的核心需求，推出高校大学生身心健康智能监测系统（以下简称“系统”），助力高校解决学生心理健康教育工作的3大难题。

「AI+大数据技术，智慧更进一步」

系统依托优越的大数据技术，对学生的校园卡消费、上网、考试成绩、考勤、门禁等多种数据源进行综合分析，挖掘数据价值，确保数据分析结果高度准确，有效指导管理决策。

同时，凭借丰富的算法模型和建设经验，结合多维心理测评建立人工智能算法模型，对人的心理行为进行智能监测与针对性训练，做到自动识别潜在风险点，如针对学生作息、行为轨迹、社交等维度，将“事后分析”变为“事前预测预警”，从而提供测评、分析、教育、训练、追踪一体化解决方案，帮助学校防范和化解风险事件。

「智能监测，赋能多个应用场景」

围绕高校大学生心理健康安全管理的实际需求，该系统提供涵盖学生行为画像、综合行为预警、精准资助认定、群体社交分析等功能，全面助力学校对学生的学习、生活等方面进行科学指导及帮助。

01.学生特点全知道 //

系统为管理者和辅导员提供了更全知的管理视角。通过平台精细描绘的学生群体及个人画像，可以综合了解每位学生的学习水平、消费水平、上网习惯、三餐规律、作息习惯、社交关系等方面的特点，揭示学生成长轨迹，从而为学校对学生开展精准化的教育管理与引导提供重要依据。

▲学生画像

基于对学生个体的了解，有利于学校实现学生学业预警、行为预警、精准资助、个性化学习推荐等目的，针对性地引导学生生活和学业健康发展。

02. 异常行为早发现 //

在传统人工管理环境里，学校及老师对于学生异常行为事件的处理只能做到被动响应和事后分析。由于缺乏对异常行为预测预警的手段，导致学校无法前置处理潜在风险，校园风险事件的发生率居高不下。

▲学业分析

▲行为预警

为保障学生人身安全，系统通过学生行为轨迹分析，借助异常发现算法，可以对学生的失联、夜归、逃课等异常行为进行预警。平台自动将预警信息报送给有关部门，让管理人员可以提前采取应对措施，避免危险事件的发生。

此外，系统还能对学生学业、网络、消费等方面的异常行为进行预警，让辅导员可以帮助学生提升学业成绩，养成健康上网、合理消费的良好习惯。

03. 帮扶对象准定位 //

教育帮扶同样是学生管理工作中的一项要务。如何让国家资助金落实到真正需要帮助的家庭经济困难学生？同时，把学生尊严放在心上，量身定制个性化资助方案，该系统带来了更科学的甄别手段。

▲精准资助跟踪

针对学校贫困生认定体系，平台特有的辅助鉴别模型，能有效定位家庭经济困难学生。借助大数据手段，科学辅助学校甄别出真正需要帮助的家庭经济困难学生，实现精准资助。

同时，将助学金、勤工助学、临时困难补助全程线上办理，切实保护学生隐私，让困难帮扶更有温度。

04. 离散人群先预防 //

群体社交分析，离散人群早发现早预防。系统通过自研的人工智能算法模型，对学生社交关系进行分析，发现隐藏共性群体，对个体和群体异常行为进行研判监测。

▲群体社交分析

如针对图谱边缘化的小团体进行特征分析，对于发现存在网瘾、孤僻、行为言辞偏激等异常特性的离散人群，根据其特性及时预防干预，进行合理的针对性引导。

当前，高校大学生心理健康安全管理工作面临转段升级的关键期。运用大数据、人工智能等新一代信息技术推动学生心理健康智能监测的信息化、精准化，是众多高校探索学生管理工作提升的重要方向。

大学生心理健康安全智能监测系统的建设，以关注高校大学生心理健康、准确评测高校大学生心理健康状态，对与心理健康相关的异常因素进行实时预警预测，将有力推动高校学生管理手段从人工化迈向数据化、智慧化的发展道路，为高校大学生的心理健康保驾护航！