“我想捅死自己！”：辅导员如何化解退宿引发的生死危机 ——一个复合型心理危机干预的深度剖析与启示 来源：山东旅游职业学院 孙晓玲 一、案例背景 山山是某高校艺术设计专业专科学生，入学以来一直接受国家 助学金资助。学校的人才培养方案规定，学生在毕业之前需要完成 实习任务。山山有专升本计划，为了方便学习，她选择留校实习。 根据学校工作惯例，学生在实习离校前，每个宿舍最后离开的人需 坐火车回家。在通话过程中山山情绪失控，愤怒地喊着“跳楼”“写 遗书”等极端言语。 三、定性分析 本案例是高校辅导员在学生离校管理工作中遇到的复合型心理 危机干预事件——由现实事务冲突直接触发，并深度叠加了学业压力、实习压力、人际关系困扰、家庭期望压力以及潜在生理困扰等 多重因素共同作用而引发的急性心理危机事件。该事件涉及心理健 康教育、日常事务管理、危机干预、家校协同、制度流程优化等多 ，并全程进行非阻断性陪伴，通过持续对话和肢体语言表达支持，彻底阻断 “自杀”的实施条件，将保障学生生命安全置于首位。 （二）心灵 摆渡——用倾听融化情绪坚冰 当山山情绪稍有平复后，辅导员运用 深度倾听与共情技术，通过开放式提问“最近是遇到什么事情了 吗？”，为山山创造了一个安全、不被评判的倾诉空间，引导她充分 表达内心积压的感受与困扰。在辅导员无条件积极关注并接纳其当 下情绪状态下，山

近期，“云南造车大神”事件在引发公众围观的同时， 也在技术圈层引发深入探讨。舆情已从初期的猎奇赞叹，发 展为围绕技术可行性、安全性、创新价值及其与法规标准冲 突的核心争议。技术的加入，使讨论更具专业深度，也放大 了事件的潜在风险。 一、舆情概况 近期，一位网络短视频博主在抖音平台发布的一系列 “探秘”视频引起舆论广泛关注。视频中，在云南某地一个 看似简陋的院子或工棚里，停放着大量外观各异、形似豪华 件传播。 随着事件出圈，讨论阵地从娱乐化短视频平台扩散至知乎、汽车之家、B 站科技区等专业技术社区，吸引了大量工 程师、汽车爱好者、专业人士参与，形成了独立的“技术舆 论场”。舆论开始转向深度挖掘和质疑。其分析深度远超大 众舆论。 二、舆论观点​ 1.支持与赞赏层面：技术视角的深化​ 大部分舆论观点赞叹“大神”的动手能力和追梦精神。 认为是“民间有高人”的生动体现，将“造车大神”视为草 个性化出行工具的需求，以及民间巨大的创造潜能未被充分 发掘。这值得汽车行业和社会创新平台去思考。 三、舆情总结与研判​ 本次事件是大众娱乐化围观与专业技术严肃审视相互 交织的典型案例。技术舆情的深度参与，极大地提升了讨论 的专业性，也放大了事件中蕴含的实质性风险。 技术分析为公众的担忧提供了详实的专业依据，使得 “安全隐患”不再是一种感觉，而是有具体技术点的指控。 这给相关管理部门带来

Engineering）颁发给了人工智能（AI）革命的 六位关键人物：  Geoffrey Hinton（杰弗里辛顿）, Yoshua Bengio（约书 亚·本吉奥）, Yann LeCun（杨立昆）: 深度学习（deep learning） 的三位创始人；学习笔记 2/19  FeiFei Li（李飞飞）: ImageNet 数据集的发起者和空间 智能（spatial intelligence）的先驱； GPU、存储、网络）提出特殊要求。 但是，从不同的角度，对 AI 的工作负载及其类型有不同的 侧重点和解释。例如：  IBM 认为，AI 的工作负载是指用于完成人工智能、 机器学习和深度学习系统特定任务的独立计算进程、应用程序及 实时计算资源的集合。更具体地说，AI 的工作负载这一术语 特指那些需要处理海量数据的资源密集型任务，涵盖 AI 模型的 开发、训练与部署全流程。学习笔记 习模型 可精准识别异常流量峰值或延迟突变，并在复杂网络拓扑中快速 定位问题根源。这种主动分析的能力有助于在设备故障、配置 错误或安全威胁影响服务和用户之前及时识别。通过将原始数据 转化为深度认知，AI 能够成为了合作团队中的一位专家级 “网络分析师”。学习笔记 11/19 ---自我优化：AI 系统具备持续学习与动态调整的能力， 能够精准预测网络拥塞或设备故障，并通过自动重新配置路由

1-2 条的权威信息发布频率。同 时要注重打造"意见领袖联盟"，与行业专家、垂类博主建立常态沟 通渠道。 技术迭代应关注新兴领域风险。随着元宇宙社交、AI 生成内容的兴起，企业需升级监测模型以识别深度伪造视频、虚拟身份传播 等新型威胁。区块链技术的应用使得关键信息的不可篡改存证成为 可能，为后续溯源追责提供法律证据链。 最终检验舆情保护成效的是企业声誉资产的保值增值。通过定 期发布《社

险，

还⾯临技术误⽤、

滥⽤、

恶⽤冲击现实社会环境、

⼈类认知伦理的衍 ⽣安全⻛险，

甚⾄是灾难性⻛险。 3.1
⼈⼯智能技术内⽣安全⻛险 3.1.1
模型算法安全⻛险 （a）
可解释性不⾜。

以深度学习为代表的⼈⼯智能算法运⾏逻辑复杂， 推理过程不透明，

可能导致决策输出难以预测和归因，

异常、

故障、

错误难 以快速修正和溯源追责。 （b）
偏⻅、

歧视。

模型算法研发设计及训练过程中，

偏⻅、

歧视等问 、

多样性问题，

导致算法设计⽬ 的、

决策判断、

输出结果存在偏⻅或歧视，

甚⾄输出存在⺠族、

信仰、

国 别、

地域、

性别等歧视性内容。 （c）

鲁棒性不强。

由于深度神经⽹络存在⾮线性、

⼤规模等特点，

⼈ ⼯智能易受复杂多变运⾏环境或恶意⼲扰、

诱导的影响，

可能带来性能下 降、

决策错误等鲁棒性问题。 （d）
输出决策不可靠。
⼈⼯智能利⽤有限数据集拟合复杂现实世界，

及监管变化，
及时优化应急策略，
应对不断变化的安全⻛险。 6.3.4

在⼈⼯智能⽣成内容内添加显式或隐式标识，做好⽣成合成内 容提⽰和溯源管理。
在政务信息公开、
司法取证等场景部署深度伪造检测 ⼯具，
对疑似⼤模型⽣成的信息实施来源核验与交叉验证。 6.3.5
制定信息内容交互⾏为规范、
安全运营机制、
投诉反馈机制、
技 术防护能⼒等，
防范⼈⼯智能应⽤被不当或恶意利⽤⽣成、