□ 屠雯静

随着社会竞争加剧和教育环境变化，大学生群体的心理健康问题日益凸显。校园心理危机事件频发、情绪障碍发病率上升，这一现象不仅影响学生个体发展，更关乎国家人才培养质量和高等教育的可持续发展。当前，高校普遍面临学生规模庞大、心理问题识别困难、问题类型多样、专业师资不足等现实困境，传统心理服务模式已难以有效应对大体量学生群体心理支持的多样化与动态需求。心理健康教育亟须引入提质增效的新动能。

与此同时，人工智能（Artificial Intelligence，以下简称AI）技术迅猛发展，成为推动教育数字化转型的重要力量，正逐步深入高校心理健康教育领域。2025年3月，教育部部长怀进鹏在全国两会“部长通道”发布了《人工智能教育白皮书》的消息，标志着我国教育体系迈入AI深度赋能的新阶段。在此背景下，AI与心理健康教育的深度融合成为高校心理育人工作的新课题。那么，AI如何赋能大学生心理健康教育？AI赋能面临的挑战与关键路径是什么呢？

AI赋能大学生心理健康教育的实践路径与创新模式

近年来，在政策支持与技术发展双重驱动下，多所高校积极探索“AI+心理服务”的路径，逐步构建起多维度、系统化的服务。高校中AI赋能心理健康服务主要体现为五大关键环节：智能筛查、信息整合、过程干预、效果评估与心理素养提升。

智能筛查与风险预警。当前，对大学生心理健康状况的评估主要依靠量表与访谈等方式。由于学生填写过程中的刻意隐瞒、非自愿填写及表达局限，容易导致测评结果失真，不利于及时准确地识别心理风险。此外，标准化量表只能根据常规模型对大学生的心理健康水平进行分级，往往缺乏对个体独特性的尊重，不能做到具体问题具体分析。AI心理测评则借助自然语言处理、语音识别、微表情分析等多模态技术，可以实现无感知、轻量化、动态化的数据采集，不仅提高测评接纳度与准确性，还能在施测、计分、结果解释方面提供更为高效的支持，显著提高筛查与预警的时效性与覆盖面。

多源信息整合与个性画像。AI通过整合学生在校期间的学习表现、出勤情况、社交活跃度、心理测评结果、第二课堂活动记录等多源数据，建立动态心理画像，实现学生心理发展状态的持续跟踪。在某些高校，AI系统通过对学生行为数据和心理测评结果的综合分析，建立学生心理成长动态档案，并按需进行风险与支持分类，为后续精准干预和资源配置提供重要依据。

过程干预与智能陪伴。学校通过部署在线心理辅导平台和校园智能聊天机器人等方式，24小时为学生提供基础心理陪伴服务，尤其在人工服务缺位的夜间或节假日，弥补传统心理健康服务覆盖不足的问题。同时，结合VR/AR技术打造沉浸式训练情境，开展例如情绪调节训练与社交能力提升课程，为学生提供更为灵活、多样、互动性强的心理调节通道，成为校园心理服务的有力补充。

动态评估与反馈评估。在心理干预方面，AI技术可对心理干预前后的学生状态进行数据追踪与指标监测，实现服务效果可视化。学生行为与学习情况、干预频次、学生情绪波动等数据可被量化建模，生成干预效果评估报告，为心理教师提升干预的持续性与针对性提供参考依据，同时也助力学校把握关键时间节点，严密筑牢各类心理危机防线。

心理素养个性化培育。借助AI心理健康教育课程可以实现更加个性化、智能化的教育教学模式。AI技术的引入，使得心理健康教育可以实现线上线下融合教学、异步教学和自主学习。教学中可以借助AI便捷地生成讨论话题、心理知识拓展讲解、案例分析等，提升上课的效率和趣味性。AI还可以通过算法推送机制，根据学生心理标签及偏好推荐微课、视频、文章等心理健康教育资源，这种个性化推荐系统，不仅提升资源推送的针对性、精准化，也提升心理健康教育的适配性与实用性，实现从“问题导向”向“发展导向”的心理教育范式转变。

AI赋能大学生心理健康教育面临的挑战

尽管AI应用前景广阔，但在高校心理健康教育领域的实践中仍面临多重挑战：

一是伦理与数据安全问题需警惕。AI应用于学生心理健康教育时，需收集众多学生的个人数据，包括心理测评结果、在校行为数据、自我情感分析数据等，这些数据多为学生的隐私，若泄露或滥用，学生的隐私权和安全可能受到威胁。因此，AI应用于高校心理健康教育时，数据的安全性和隐私性如何保障是目前需要面对的重要挑战之一。

二是系统误判与技术偏差带来的干预局限。尽管AI具有强大的数据处理和分析能力，但其在心理健康干预中的应用仍存在局限与风险。一方面，个体情绪与心理状态具有高度复杂性与主观性，其变化往往难以被算法精准捕捉，AI在识别过程中可能产生误判，进而影响干预成效。另一方面，AI系统在训练过程中受到数据来源和训练不够的限制，易导致出现系统性误差。另外人与人之间的情感交流和理解仍是当前AI难以替代的重要维度。

三是技术工具“泛用化”倾向对专业干预的冲击。在AI工具使用中，若缺乏明确的专业规范和指导机制，可能导致教师与学生过度依赖系统判断，进而弱化对个体差异的关注，削弱面对面心理支持与专业干预的深度与温度。心理治疗更需要尊重具身体验，而非冰冷的对话，若忽视这一点，AI应用可能沦为冷漠判断工具，不利于建立真正的信任关系。

AI赋能大学生心理健康教育的发展建议

为实现AI与大学生心理健康教育的深度融合与高质量发展，建议从以下几个方面着力：

完善技术数据伦理规制。高校要制定AI心理服务应用的制度框架，建立校园心理数据采集与使用的合规标准，明确技术使用和数据采集的边界和道德规范。任何采集与使用都必须经过严格的数据保护与伦理审查流程，防止学生隐私泄露或“数据污名化”风险。同时学校应定期组织数据伦理培训，提升相关人员的伦理意识。

构建多维度协同响应机制。学校应推动心理健康教育从孤立运行走向系统联动，通过构建以心理中心为牵头的信息协同网络，形成与信息化管理部门、保卫处、教务处等职能单位的常态化合作机制，提升AI数据模型对教育情境与学生特征的动态适应能力。同时，应打通AI心理预警干预系统与学生事务管理平台、家校沟通系统等现有载体，实现“风险识别—资源整合—干预响应”的闭环服务流程，让数字化赋能发挥出组织最大绩效，共建全面关怀学生身心健康的信息网络。

强化心理健康服务中的人文温度。尽管AI技术在心理健康教育中具备显著的效率与规模优势，但人际互动所承载的情感支持与个体化关怀依然不可替代。心理支持不仅是技术介入，更是人与人之间基于理解、信任与共情的深层连接。因此，在推进AI赋能的同时，高校应注重将技术优势与人文关怀有机融合，既保障服务的专业性与智能化，又不失温度与个性化，防范因技术过度依赖而造成的“去人性化”倾向，确保心理育人的根本目标得以实现。

提升心理育人队伍的“数智素养”。AI在心理健康教育中的有效应用不仅依赖技术本身的进步，更取决于心理育人队伍对其的理解力与运用能力。当前，高校应加强辅导员、专职心理教师与技术人员的协同发展培养，推动心理健康教育从“专业分工”走向“融合协同”。通过系统性培训与机制保障，提升教师群体的数据素养与技术敏感性，探索“心理+技术”复合型人才的培养路径，进一步拓展心理服务的深度与广度，为智能化转型提供坚实的人才支撑。

综上所述，在政策引导、技术推动与实践探索的共同作用下，AI正以前所未有的方式重塑高校心理健康教育的理念、工具与生态。面对技术变革带来的新机遇与新挑战，高校应主动担当、系统布局，推进“AI+心理健康教育”协同融合，既借力技术之智，更坚守育人之心，必须坚持伦理先行、以生为本的原则，不断加强完善AI心理健康服务的伦理准则、规范建设及机制创新，使AI真正成为促进大学生心理健康发展的得力工具。

（作者单位：苏州大学大学生心理健康教育研究中心）