摘要：在全面推进新时代学校体育工作的大背景下,如何防控学校学生工作所面临的风险,预防运动猝死事件的发生是学校安全体系建设的重要内容。学校体育安全防控体系构建,通过学校运动猝死事件事故树分析可知,学生运动猝死事件发生的是由诸多因素共同作用下发生,聚焦诱发学生运动猝死的单一因素和单方面因素并不能有效的对学生运动猝死事件进行有效预防。
关键词：猝死；危害认知程度；数据挖掘
任达华三.级.片大全１行为现状分析
《大学生熬夜现象调查及对策研究——基于湛江市4所高校的调查数据》中采用问卷调查的方式获取数据，并对大学生熬夜现状及原因进行了分析，最终认为大学生普遍存在熬夜行为，影响了其身心健康，甚至诱发猝死现象。2021年10月15日，英国剑桥MRC分子生物实验室的研究团队在 Nature Communications 期刊上发表了题为：Compensatory ion transport buffers daily protein rhythms to regulate osmotic balance and cellular physiology
的研究论文。该研究发现表明，与生物钟相反的生活方式，例如熬、夜轮班工作等等，可能导致心脏细胞内部昼夜节律与我们的行为脱钩，从而使心脏生物钟被打乱，增加心源性猝死等不良事件发生的概率。
《医药院校学生熬夜行为与其危害认知的相关性研究》中采用配额抽样和调查问卷的方法，对不同专业大学生的睡眠状况进行了调查，并分析23：00后除失眠因素之外的熬夜现象进行分析，如因具体事物（工作、学习、游戏等）、自愿或非自愿情况下未进入睡眠状态的熬夜现象，得出结论医学院校学生对熬夜危害认知程度对学生的熬夜行为有一定影响，但影响不大，因此除增强学生对熬夜危害认知程度的知识教育外，还需要通过其他手段加以辅助。《网格化背景下高校学生行为规范预警系统的设计与应用》中根据校园一卡通的普及情况建立四级网格建立行为规范预警系统，并根据聚类分析模型和判别分析模型探讨各类行为对应学生体的分类准则，作为服务系统平台开发和设计的参考依据之一。
2研究方法
刘亦菲 国籍2.1事故树分析法
事故树分析法是风险管理研究中风险识别的重要方法之一,它从已发生的顶层事件出发,分层逐级演绎推导事件产生的原因,并最终构建事故树模型。研究根据既有的126例学校运动猝死事件,从顶层事件出发,由上至下逐层寻事件发生的原因,并最终绘制出学校体育课运动猝死事件事故树模型;
2.2蝴蝶结分析法
蝴蝶结分析法是一种图形化的风险分析方法,通过使用可视化的结构图明晰展示事故发生原因、后果以及对应预防性控制措施及缓解性措施,实现风险规避或降低。研究在基于事故树分析基础上,运用蝴蝶结分析法设置风险屏障实现学校运动猝死事件的风险避免或降低。
3项目研究
（1）风险识别,通过事故树分析法识别引发学校运动猝死事件的风险源,根据事故致因理论,将25个风险源划分为学生自身风险、教师教学管理风险、学校组织管理风险、应急处置风险和环境风险五大主体风险:
（1）学生自身风险:自身患有疾病、不良心理状态、缺乏体育锻炼习惯、超过自身运动负
荷、高估自身身体素质、迫切完成体育任务、未及时向教师反映身体情况、缺乏科学运动知识;（2）教师教学管理风险:教学内容超出教学大纲、未充分进行准备活动、对学生有过激行为、擅自脱离教学岗位、客观因素造成教学观察困难;
麦浚龙 苍井空（2）学校组织管理风险:未定期组织师生安全教育培训、未开展体检工作或工作不到位、未制定应急预案、未及时处理学生猝死事件;
（3）应急处置风险:未配备专业医务人员、发现不及时或未及时采取急救措施、急救措施不合理科学、缺乏专业急救设备;
（4）环境风险:高温环境、寒冷环境、公共卫生事件、学校不重视学生体育锻炼。
（5）风险评估,事故树分析法不仅是风险识别的重要方法,同时也能够通过割集、径集与结构重要度分析进行风险评估,寻引发顶层事件的主要原因,为事故防治与应对提供可靠依据。通过割集与径集分析后,发现学校运动猝死事故树中或门数量较多,系统的安全性较差,而事件的发生多由于多重因素和多种因素组合导致,学校运动猝死事件防治难度较高。其中"未定期组织师生安全教育培训""未开展体检工作或工作不到位""学生自身患有疾病"为高风险因子,应当重点防控。
（6）协同共建:学校体育安全防控体系构建,通过学校运动猝死事件事故树分析可知,学生运动猝死事件发生的是由诸多因素共同作用下发生,聚焦诱发学生运动猝死的单一因素和单方面因素并不能有效的对学生运动猝死事件进行有效预防。研究运用蝴蝶结分析法,从多维度多主体角度出发,设置风险屏障实现学校运动猝死事件的风险避免或降低。提出要实现家校互通,构建家校联动的分级防控机制;师生共建,构建师生联动的事先预防机制;校医合作,构建校医联动的应急救援机制;责任共担,构建校保联合的风险转移机制。
4网格化管理结构+行为规范预警系统
项目基于“寝室-楼栋-学院-信息中心”的四级网络化管理结构，构建行为规范预警系统。四级网络化管理结构中的数据由一卡通采集到学校信息中心，信息中心对信息进行数据分析，将各类预警信息反馈到学院，由学院反馈给楼栋，再由楼栋反馈到宿舍，信息进行排查检验后，再逐层想上反馈给信息中心。
根据团队成员从事学生管理工作的经验，将行为规范预警系统分为三个子系统，分别是早睡早起行为、晚睡早起和晚睡晚起行为行为，其中晚睡早起行为又分为四个小类，睡眠不足3个小时、睡眠不足4个小时、睡眠不足5个小时和睡眠不足6个小时。以日为单位，用Z1
表示睡眠不足3个小时的指数，若学生睡眠时间在三小时以下，则令Z1=0；用Z2表示睡眠不足4个小时的指数，若学生睡眠时间在三小时以上、四小时以下，则令Z2=1；用Z3表示睡眠不足5个小时的指数，若学生睡眠时间在四小时以上、五小时以下，则令Z3=2；用Z4表示睡眠不足6个小时的指数，若学生睡眠时间在五小时以上、六小时以下，则令X3=3。用Zij表示学生i的第j项指数分数，令E(Z)=7表示成年人最低睡眠时间7小时，利用方差公式D(Z)=E[Z-E(Z)]2好听的英文游戏名字对数据进行处理。
基于上述研究成果，项目开发了预警系统模型演练，显示了异常行为预警的程序流程。流程包括确定预警目标、数据采集、数据储存与对比、预测分析、采取措施评估阶段。从开发者角度，这是一个从学生生活环境中发掘信息，再利用这些信息发出预警信号的过程。伍云召怎么死的
此外，多维数据模型预警系统整合多组数据，本项目将根据校园网Wifi流量、水表跳动数据、电表数据、门禁出入时距等数据的历史记录建立预警模型。同时建立起预警指标基线水平,确定暴发预警阈值的波动范围,然后利用统计学方法系统性地对各类数据进行多层次综合分析,进而推测其异常行为爆发情况。多维数据模型预警系统提高了Wifi流量监测数据的精准性,多维数据应用的结合将会有很高的调查价值。此模型为数据监测提供了一个很好的
结合点,使得建立在多核平台基础上的流量监测软件系统可以结合硬件与软件的优势,获得更好的性能。
通过预训练该模型利用大数据、云计算、物联网、人工智能等技术手段,自动化采集用户Wifi使用情况、电器功率信息电表信息、门禁时间记录等多个关键节点数据,智能化判别出异常行为风险。通过多维数据行为模型预警系统的多点触发机制和多渠道监测预警平台的建设思路与对策有效提升预警系统的敏感性、特异性。
5结论
构建校园安全防控体系是高效开展学校体育工作的内在前提。研究深入分析了导致学校运动猝死事件发生的风险因素,进而为预防猝死事件提出针对性的防控建议与对策。在校园安全防控背景,学校运动猝死事件的发生受到学生自身风险、教师教学管理风险、应急处置风险、学校组织管理风险和环境风险的影响,其中,未制定应急预案、未及时处理学生运动猝死事件等高风险因素,以及新冠肺炎疫情等重大公共卫生事件,应当给予高度重视并采取优先应对措施。从协同治理角度出发,提出学校运动猝死事件的防控应发挥学校、教师、学生、社会和家长等主体的合力,在科学合理的采取风险规避、风险防范、风险承受和风险转移措施
的基础上,构建多主体参与多维度防控的学校体育活动安全防控体系,才能有效预防学校运动猝死事件的发生。通过多维数据行为模型预警系统的多点触发机制和多渠道监测预警平台的建设思路与对策有效提升预警系统的敏感性、特异性和及时性。 风险识别的最大作用在于对学生熬夜异常行为猝死的风险规避，通过结合前人的研究成果,猝死的安全预警机制应分为三级:初级预警机制是通过在大学生的WIFI流量使用数据、屏幕使用时间、水表跳动数据、出门入门的时间范围进行系统筛查。风险评估分为风险因素和风险量。通过校园网数据采集、电表数据、插座电流量功率提取预警数据，再根据风险量大小对风险因素排序分类。在大学生猝死风险评估的基础上,采用定量和定性分析相结合的方法,评估和预测大学生猝死风险因素的风险量大小。有效及时的收集到用户的所有相关数据，更快更准确的对相应用户进行数据分类，采取更快更有力的预警方式发现风险用户，降低猝死概率。
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