【理论·纵横】将人工智能融入高校心理健康教育

　　张津凡

　　在人工智能技术迅猛发展的时代背景下，将人工智能深度融入高校教育领域，正成为推动教育现代化转型、赋能人才培养质量提升的重要契机。其中，将人工智能融入高校心理健康教育，不仅能有效丰富教育载体、优化服务流程、提升教育精准度与实效性，而且能助力高校培育心智成熟、人格健全、适应新时代发展要求的复合型人才，也为探索新时代高校心理健康教育创新模式、构建全流程协同高效的育人生态提供了全新思路与可行范式。

　　建设智能化心理健康评估体系，实现从被动应对到主动预判。传统高校心理健康评估多依赖阶段性静态量表测评，存在评估维度单一、反馈滞后、难以捕捉学生心理细微变化等局限。依托大数据与人工智能算法的技术优势，可突破传统评估模式的固有瓶颈，推动心理评估完成从静态单次到动态持续的核心转变。高校可基于大数据技术与智能算法搭建动态心理测评与智能预警系统，科学界定数据采集范畴。除常规心理量表数据外，全面纳入课堂出勤、校园生活、网络行为、学业表现等日常行为数据，并搭建标准化数据接口，实现多源信息的实时归集与持续深度分析，筑牢动态监测的数据基础。在此基础上，精准绘制动态迭代的学生个体心理画像，核心是科学定义并量化压力指数、社交活跃度、学业投入度、情绪稳定性等关键心理指标，搭建数据特征与心理状态的关联模型。这份心理画像并非固定模板，而是伴随学生日常数据更新持续迭代优化，能够精准捕捉心理状态的细微波动，帮助心理健康教育工作者实时掌握学生心理发展态势，为后续精准干预、科学引导提供坚实的数据支撑，从而推动心理评估从被动处置问题转向主动预判风险，全面提升心理健康评估工作的精准性与前瞻性。

　　创新个性化心理健康服务模式，打破标准化供给的固有局限。随着当代大学生心理需求日趋多元化、差异化，传统一刀切的标准化心理健康服务已难以满足不同群体、个体的专属疏导与干预需求，服务实效性大打折扣。针对这一现实痛点，高校亟需借助人工智能技术创新个性化服务模式，打破时空与场景限制、拓宽服务边界。一方面，可部署智能心理咨询工具与虚拟现实治疗系统。心理健康教育工作者借助智能咨询工具，依托自然语言处理、情感识别技术，在严格保护学生隐私的前提下，为学生提供全天候、无门槛的心理倾诉渠道，实时疏导负面情绪、缓解心理压力；借助虚拟现实治疗系统，构建高度仿真的社交、应激等特定心理情境，引导学生开展沉浸式脱敏训练与心理调适，逐步克服社交恐惧、焦虑障碍等心理问题，全面丰富心理健康服务的形式与内涵。另一方面，基于动态心理画像智能生成并持续优化个性化干预方案，将抽象的心理数据转化为具体的干预要素，针对焦虑情绪突出、学业压力过大、人际沟通障碍等不同问题的学生，定制包含正念训练、认知重构、社交模拟、学业疏导等专属模块方案，并设定可量化的阶段性改善目标。同时，依托学生与AI工具交互数据、VR训练生理反馈数据、日常行为变化数据，建立全流程效果评估指标，实现干预方案的动态调整与优化，推动心理健康服务从批量标准化供给转向精准个性化定制，实现实时数据反馈、全程闭环管控，让教育干预更具针对性、实效性。

　　搭建智能化心理健康教育平台，构建全方位协同育人网络。当前高校心理健康教育普遍存在课程、咨询、管理等模块相互割裂、数据不互通、资源分散等问题，导致育人合力不足、资源利用率偏低。破解这一难题，关键是搭建一体化智能化心理健康教育平台，以统一数据中台为核心支撑，打破各模块数据壁垒，实现课程教学、心理咨询、日常管理、精准干预等功能的协同联动。平台课程模块需整合优质线上线下心理教育资源，运用知识图谱技术对课程内容进行标签化细分，精准对接学生压力管理、人际沟通、情绪调节、生涯规划等个性化需求标签，实现教育资源的千人千面精准推送；咨询模块有效对接AI智能咨询工具与线下专业心理咨询师，打造线上即时疏导、线下深度干预相结合的闭环服务模式；管理模块对学生心理数据、咨询记录、干预过程、效果反馈等进行系统化归集与管理，为教育工作者提供全方位工作支撑。此外，依托移动端应用，实时捕捉学生日常行为数据，精准研判学生心理状态与学习偏好，实现轻量化教育资源随时随地推送。当系统识别到学生熬夜频繁、社交互动减少、学业懈怠等行为时，会自动推送睡眠健康指导、社交活动邀约、心理调适小贴士等轻量级内容，有效提升学生参与感与资源利用率，推动心理健康教育从单向知识灌输转向双向互动适配，构建全方位、立体化、全覆盖的心理健康教育网络。

　　建立数据驱动的心理健康管理机制，提升教育治理科学化水平。高校心理健康教育工作的长效推进，离不开科学化、规范化、全流程的管理机制支撑。高校可搭建校级心理健康大数据中心，全面整合全校学生心理测评、咨询记录、干预效果、日常行为、学业表现等多维度数据，打破院系、部门之间的数据孤岛，制定统一数据标准与共享规范，实现数据互联互通、共建共享。依托人工智能算法对海量数据进行深度挖掘与关联分析，开展学生心理问题发展趋势研判、风险预警预测等研究，精准梳理当代大学生心理问题的诱发因素、形成规律与发展态势，为高校心理健康教育政策制定、资源优化配置、工作重点调整提供科学的数据支撑。同时，构建智能决策支持与量化效果评估系统，实现数据可视化展示，并通过预测模型精准识别高风险群体、生成预警名单，为教育工作者推荐实证有效的干预策略库与对应方案；效果评估系统则设定量化、可落地的评估指标，实现对干预效果、教育成效的动态监测与全面评估，推动心理健康教育管理从经验主导转向数据驱动，全面提升工作科学化、精细化水平。

　　作者单位：沈阳大学师范学院

　　本文系2025年度沈阳大学教育教学改革一般项目；沈阳大学人工智能赋能本科教学实证研究项目成果。