决策树模型在中学生心理健康评估中的应用研究

决策树模型在中学生心理健康评估中的应用研究

随着中学生心理健康问题日益受到关注，如何更有效地进行心理评估成为学校心理工作者面临的重要课题。本文以天津市某学校为案例，探讨了决策树模型在中学生心理健康评估中的应用，为学校心理筛查工作提供了具有实践指导意义的操作流程。

研究背景

中学生心理健康问题一直是教育领域备受关注的话题。当前，中学生们面临着前所未有的压力，学习、家庭、社交等各个方面的因素都可能成为他们心中的重负。这些压力可能导致焦虑、抑郁等心理问题，甚至出现自我封闭、社交障碍等现象。

为了能在心理问题评估与筛查工作中节省人力、物力成本，对于中学生的心理测评结果需要引入更加科学高效的分析手段。决策树算法当前广泛应用于金融、商业和医疗等领域，帮助企业做出更优的决策或帮助医生做出更好的诊断。在心理健康方面，目前已有国内外研究将决策树模型引入学生自杀预测的研究当中。

研究方法

本研究以天津市武清区六力学校为范例，利用分类决策树模型对中学生心理健康的心理测评数据与心理教师对学生的面谈评估结果进行分析。研究采用MHT、PHQ-9、C-SSRS等权威心理量表，对318名心理健康状态风险较高的学生进行评估，最终获取有效数据的学生299名。

研究结果

根据20名心理老师的面谈筛查，299名接受一对一面谈的学生中，存在严重心理问题的学生47名，达到三级风险预警标准的学生9名，达到二级风险预警标准的学生3名，达到一级风险预警的学生1名，共计60名，标记为面谈筛查阳性，需持续性重点关注，占比20.07%。

决策树模型的构建与分析进一步明确了预测严重心理问题的关键因素及权重顺序。最终，自杀分数、对人焦虑、抑郁情绪和身体症状被证实为预测严重心理问题的核心指标。模型的分类准确率为89.0%。

图1. 中学生心理健康问题筛查的决策树模型

结论与建议

本研究构建的决策树模型能够精简筛查因子，通过自杀分数、对人焦虑、抑郁情绪和身体症状四个因子快速定位学生心理问题，较为准确地预测学生心理风险，可以极大地提高学生心理问题的识别效率，也为后续心理筛查量表的研发指明了方向。

研究建议首先针对自杀分数大于4分的学生进行重点筛查，尤其是自杀分数介于4至6分的学生中，优先关注抑郁情绪得分大于15者；而对于自杀分数大于6分的学生，则应优先考虑对人焦虑分数大于6分者。按照此标准，仅需面谈141名学生即可准确识别出57名存在严重心理问题的学生，工作效率提升显著(减少52.84%的面谈工作量)，同时保持了高达95%的问题学生覆盖率。

这一策略不仅大大节约了人力资源，也提升了心理健康评估的精准度和时效性，为今后的中小学生心理健康评估工作提供了实用且高效的参考框架。