一种基于校园行为数据分析的大学生心理健康状态评估模型与预警方法

摘要

本发明提供了一种基于校园行为数据分析的大学生心理健康状态评估模型与预警方法。传统的心理健康评估方法存在主观性和人工干预的局限性，无法准确、及时地评估学生的心理健康状态。本发明利用学生在校园内的行为数据，如校食堂消费数据、校医院问诊数据、学业数据、课堂出勤数据、日常校园出行数据和人脸识别面部表情数据，结合机器学习和统计分析技术，建立评估模型并进行数据分析，实现对大学生心理健康状态的准确评估和潜在问题的预警。本发明通过对学生行为数据的分析，可以提取出与心理健康相关的特征，并构建心理健康评估与预警模型。该模型能够准确评估学生的心理健康状态，并及时发现潜在问题，为学校和教育机构提供科学的评估工具和决策依据。同时，学生也能够受益于个性化的心理支持和干预措施，促进其心理健康的提升和全面发展。