The increasing pressure of life and the rapid development of the economy have caused huge mental health situation problems for people. Mental health situation has an important relationship with one’s own life values. The cognition Ideological with political is to improve people’s optimistic attitude and values. The students of college will face enormous pressure from their studies, which can easily causes the mental health situation problems. However, the psychological and ideological education in universities still adopts the traditional teaching method, which reduces students’ learning hobbies and learning efficiency. This also reduces students’ understanding of the content of psychological ideological with political teaching. Big data theory can process complex research object data and relationships. It can help researchers discover characteristic factors related to psychological ideological with political teaching. This study uses the hole convolution in big data theory and GRU technology to analyze the three factors of student behavior characteristics, mental health situation content characteristics, and the cognition Ideological with political content characteristics in college psychological the cognition Ideological with political. The research results show that the atrous convolution and GRU methods can more accurately predict the three characteristics of psychological ideological with political teaching in universities. This is helpful for educators to discover more appropriate psychological and ideological with political teaching methods.

中文翻译：

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大数据探析新时代高校心理思政教学创新路径

生活压力的增大和经济的快速发展给人们带来了巨大的心理健康状况问题。心理健康状况与一个人自身的人生价值观有着重要关系。思想政治认知就是要提高人们乐观的态度和价值观。大学生面临着巨大的学习压力，很容易引发心理健康状况问题。然而，高校心理思想教育仍然采用传统的教学方式，降低了学生的学习兴趣和学习效率。这也降低了学生对心理思想政治教学内容的理解。大数据理论可以处理复杂的研究对象数据和关系。它可以帮助研究者发现与政治教学心理思想相关的特征因素。本研究运用大数据理论中的空洞卷积和GRU技术对大学生心理中的思想政治认知内容特征、学生行为特征、心理健康状况内容特征、思想政治认知内容特征三个因素进行分析。研究结果表明，空洞卷积和GRU方法能够较为准确地预测高校思想政治教学心理三大特征。这有助于教育工作者发现更合适的心理思想与政治教学方法。本研究运用大数据理论中的空洞卷积和GRU技术对大学生心理中的思想政治认知内容特征、学生行为特征、心理健康状况内容特征、思想政治认知内容特征三个因素进行分析。研究结果表明，空洞卷积和GRU方法能够较为准确地预测高校思想政治教学心理三大特征。这有助于教育工作者发现更合适的心理思想与政治教学方法。本研究运用大数据理论中的空洞卷积和GRU技术对大学生心理中的思想政治认知内容特征、学生行为特征、心理健康状况内容特征、思想政治认知内容特征三个因素进行分析。研究结果表明，空洞卷积和GRU方法能够较为准确地预测高校思想政治教学心理三大特征。这有助于教育工作者发现更合适的心理思想与政治教学方法。以及大学生心理中思想政治认知的内容特征。研究结果表明，空洞卷积和GRU方法能够较为准确地预测高校思想政治教学心理三大特征。这有助于教育工作者发现更合适的心理思想与政治教学方法。以及大学生心理中思想政治认知的内容特征。研究结果表明，空洞卷积和GRU方法能够较为准确地预测高校思想政治教学心理三大特征。这有助于教育工作者发现更合适的心理思想与政治教学方法。