生成式人工智能視域下大學生心理健康教育研究

摘" " 要：ChatGPT等生成式人工智能為各行各業的發展帶來了新的機遇與挑戰，在大學生心理健康教育中發揮著個性化心理評估與干預、情緒識別和情感支持、教育資源優化與普及的作用，但也存在潛在風險，如數據隱私與安全、算法偏見與誤判、依賴性與人文關懷缺失等。因此，需要通過加強跨學科合作，提升算法透明度與可解釋性，強化數據保護與隱私安全等方式來規避風險。

關鍵詞：生成式人工智能；心理健康教育；算法偏見

中圖分類號：G640" " " " " 文獻標識碼：A" " " " " "文章編號：1002-4107（2025）04-0089-04

在科技日新月異的今天，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI）作為人工智能領域的前沿技術，以其強大的數據生成、語言處理及交互能力，在眾多領域展現出了巨大的應用潛力，正逐步滲透到社會的各個角落，包括高等教育這一關乎國家未來的重要領域。大學生作為社會的新生力量，其心理健康狀況不僅關乎個人的成長與發展，更直接影響社會的和諧與進步。當前，大學生心理健康教育面臨諸多挑戰，如教育資源分配不均、教育方式的單一性以及對學生個性化需求的忽視等。這些問題迫切需要新的思路和方法來解決。因此，探討生成式人工智能在大學生心理健康教育中的應用、作用機理、潛在風險及未來研究方向，具有極其重要的現實意義與理論價值。

一、生成式人工智能在大學生心理健康教育中的作用機理

（一）個性化心理評估與干預

開展日益復雜的教育和心理學研究必須創新數據收集和處理手段。人工智能能夠協助研究人員獲取具備高度生態真實性、實時且精確的數據，而且在處理大規模、多樣化數據方面展現出顯著優勢，有效填補了傳統研究方法中的空白。生成式人工智能經過深度學習算法，能夠分析大量心理健康數據，構建個性化心理評估模型。這些模型能夠基于學生的日常行為、情緒表達、社交互動等多維度信息，精準識別學生潛在的心理問題，如抑郁、焦慮等，并提供定制化的干預建議。這種個性化服務改變了傳統心理健康教育“一刀切”的現象，使干預更加精準有效。

VR技術可以構建高仿真度的現實場景，其在康復治療和護理方面有較好的應用價值，對肺癌患者術前焦慮有較好的緩解效果，可改善患者的睡眠質量，具有良好的應用價值[1]。在對擬真場景的數據進行分析時，VR

技術還被應用于其他心理特質的研究中[2]，這些系統能夠根據用戶的特定需求和背景，智能地生成定制化的心理評估問卷和反饋。通過分析用戶在社交媒體上的帖子、日常對話等內容，系統能夠識別用戶的情感狀態變化，從而提供更加個性化的心理評估結果和建議。自然語言處理（NLP）模型在情感文本分析中的應用，如

BERT、GPT等，使其能夠更準確地理解用戶輸入的文本數據中的情感表達。這些模型不僅考慮了用戶的語言習慣和表達方式，還結合了用戶的個人背景和情境信息，從而為用戶提供更加精準的個性化心理評估報告[3]。

（二）情緒識別與情感支持

生成式人工智能通過特定算法，如卷積神經網絡（CNN），能夠分析用戶的面部表情，識別出其中的細微變化，如皺眉、嘴角下垂等，這些變化往往與焦慮、抑郁等情感問題相關聯。將生成式人工智能應用于心理健康評估領域，不僅提高了評估的直觀性和準確性，還使得心理評估過程更加便捷和高效。隨著技術的發展，物聯網技術能夠收集眼動和腦電數據[4]，收集學生的注

視、頭部姿態、面部表情等數據，實時監測教室中學生的專注程度[5]。生成式人工智能技術具備強大的情緒識別能力，能夠通過文本、語音甚至面部表情分析，實時感知學生的情緒狀態。當檢測到負面情緒時，系統可自動觸發情感支持機制，如發送鼓勵信息、推薦放松技巧或引導學生去接受專業心理咨詢，為學生提供即時的心理慰藉與幫助。這種即時反饋機制有助于減少負面情緒累積，預防心理問題惡化。生成式人工智能還通過分析人類的語音特征，如頻率、音調、語速等，來識別聲音中的情緒表達。當用戶表達高興或悲傷時，聲音特征會有所變化，生成式人工智能能夠捕捉這些變化并判斷用戶的情緒狀態[6]。當這一技術被應用于開發情感對話機器人，這些機器人能夠理解用戶的情緒需求，并生成富有同理心的回復來支持用戶。當用戶分享自己的煩惱或喜悅時，情感對話機器人能夠給予適時的傾聽、鼓勵和安慰[7]。在心理健康評估中，計算機視覺技術具有重要作用。在實時情緒監測與預警系統中，這類系統能夠持續監測用戶的情感狀態變化，一旦檢測到異常或潛在的心理危機信號，如自殺傾向、嚴重抑郁等，系統會立即發出預警通知，并為用戶提供相應的心理支持和干預措施。這種實時性的監測和預警對于預防心理危機事件的發生具有重要意義[6]。生成式人工智能在情緒識別與情感支持領域的應用展現了其巨大的潛力和價值。通過精準的情緒識別技術和個性化的情感支持服務，生成式人工智能不僅能夠幫助用戶更好地理解和處理自己的情緒，還能為用戶提供及時、有效的心理援助和支持。

（三）教育資源優化與普及

生成式人工智能在心理健康教育資源優化與普及中的應用，正逐步成為推動心理健康教育現代化，提升心理健康服務質量的重要途徑。通過智能分析、個性化推薦和動態生成等先進技術，生成式人工智能豐富了心理健康教育的資源種類，提高了資源的針對性和有效性，使得心理健康教育資源能夠更加廣泛地普及和深入應用，如自動生成高質量的心理健康教育內容，包括文章、視頻、互動游戲等，以滿足不同學生的興趣與需要。這不僅豐富了教育資源的種類與數量，還通過智能推薦系統實現資源的精準投放，提高了教育資源的利用效率與普及度。同時，生成式人工智能還能模擬專業心理咨詢師的對話，為學生提供初步的心理咨詢體驗，緩解心理咨詢資源緊張的問題。

生成式人工智能在心理健康教育資源優化中的另一重要應用是智能輔導與情感支持。通過模仿人類心理咨詢師的對話模式，生成式人工智能能夠提供24小時不間斷的心理支持服務。用戶可以隨時與其進行對話，傾訴內心的困惑和煩惱，生成式人工智能能夠根據用戶的情緒表達和心理需求，給予適時的安慰、鼓勵和建議。這種智能輔導與情感支持服務，不僅緩解了專業心理咨詢師資源不足的問題，還提高了心理健康服務的可及性和便捷性。例如，一些在線心理健康平臺利用生成式人工智能技術開發了智能聊天機器人，為用戶提供即時的心理支持和干預[8]。

生成式人工智能在心理健康教育資源優化中的獨特優勢在于其動態生成與更新能力。隨著心理健康研究的不斷深入和新的心理干預方法的不斷涌現，生成式人工智能能夠實時整合最新的科研成果和實踐經驗，生成新的心理健康教育資源。這些資源不僅涵蓋了傳統的心理測評工具和教育視頻，還包括基于最新研究成果的心理干預方案、案例分析等。通過動態生成與更新教育資源，生成式人工智能確保了心理健康教育資源的時效性和前沿性，為用戶提供了更加全面、科學的心理健康服務[9]。

二、生成式人工智能在心理健康教育中的潛在風險

如今，人工智能模型已在全球范圍內對社會產生了深遠影響。根據馬克思主義的辯證思維，事物發展都有其兩面性，將生成式人工智能應用于心理健康教育隨之而來的是一系列倫理和治理問題，如數據隱私、算法偏見、決策透明度、技術監管等。在探討人工智能大模型的隱私保護及研究數據安全技術時，對人工智能大模型倫理問題進行討論是一個不可或缺的環節，人工智能技術的迅猛發展帶來的不僅是技術創新和生活便利，還有一系列復雜的倫理挑戰。

（一）數據隱私與安全

隨著生成式人工智能技術的發展，其在大學生心理健康教育范疇內的應用正迅速拓展。然而，這種應用也帶來了數據隱私與安全方面的潛在風險，這些風險不僅關乎學生的個人隱私，還可能對大學生的心理健康產生深遠影響。

數據隱私風險是生成式人工智能在大學生心理健康教育中面臨的主要挑戰之一。在心理健康教育過程中，生成式人工智能需要收集和分析大量的學生數據，包括心理健康測評結果、咨詢記錄、學習行為等。這些數據往往包含學生的敏感信息，如個人情感、心理狀態等。如果這些數據被不當使用或泄露，將對學生的個人隱私造成嚴重侵犯，甚至可能引發社會信任危機。在處理和分析數據時，需要依賴強大的計算能力和存儲資源，然而這部分系統往往容易成為黑客攻擊的目標，一旦系統被攻破，學生的敏感數據將面臨泄露、篡改或損壞的風險。這不僅會破壞數據的完整性和準確性，也會對學生的心理健康產生負面影響，如引發焦慮、恐懼等情緒。生成式人工智能在大學生心理健康教育中的應用還可能帶來數據濫用風險，由于數據收集和分析的便捷性，一些機構或個人可能會濫用這些數據進行不正當的商業活動或學術研究。這種行為不僅侵犯了學生的隱私權，還可能損害學生的利益，如盜竊學生身份信息，甚至利用學生信息進行詐騙等。學生如果對自己的數據隱私安全感到擔憂或不安，可能會避免使用心理健康教育服務，從而錯過獲得幫助和支持的機會，這種對心理健康服務造成的信任危機，很大概率引發他們對心理健康教育服務的抵觸情緒，進一步加劇心理健康問題。因此，我們需要深入分析和評估這些風險，以便更好地應對挑戰，確保生成式人工智能在大學生心理健康教育中的安全、有效應用。

（二）算法偏見與誤判

生成式人工智能在心理健康教育中的干預效果很大程度上取決于其背后的算法模型。然而，如果算法模型在訓練過程中未能充分考慮到數據的多樣性和公平性，就可能產生偏見，導致對某些學生群體不公平干預。算法偏見與誤判漸漸就成為一個不容忽視的潛在風險。這種風險不僅可能削弱心理健康教育的效果，還可能對學生的心理健康狀態產生誤導，進而加劇其心理負擔。一方面，由于生成式人工智能系統的訓練數據往往來源于現實世界的樣本，而這些樣本中可能蘊含著各種偏見，如性別、種族、社會經濟地位等。這些偏見在訓練過程中被算法所學習，并在后續的應用中得以體現，從而導致對某些學生群體的不公平對待。例如，如果訓練數據中存在對某一性別的刻板印象，那么生成的智能心理教育系統可能會傾向于對該性別的學生做出不公正的心理健康評估或推薦不合適的干預措施。另一方面，生成式人工智能在處理和分析心理健康數據時，依賴于復雜的算法模型和大量的計算資源。然而，這些算法并非完美無缺，它們可能受到數據噪聲、模型局限性等因素的影響，從而產生誤判。在心理健康教育中，這種誤判可能導致對學生的心理健康狀態做出錯誤的判斷，進而提供不恰當的干預措施。這不僅可能浪費教育資源，還可能對學生的心理健康產生負面影響，如引發不必要的焦慮、抑郁等情緒。算法和誤判的相互結合會共同作用于大學生心理健康教育的過程。例如，由于算法偏見的存在，某些學生群體可能更容易受到誤判的影響。這種雙重風險可能進一步加劇學生的不公平待遇，損害其心理健康，對于心理健康教育的整體效果也會產生負面影響。如果學生對生成式人工智能系統的評估結果產生質疑或不滿，他們可能會失去對心理健康教育的信任，從而拒絕接受相關的服務和支持。這種信任危機不僅會降低心理健康教育的有效性，還可能阻礙學生尋求幫助的意愿，進一步加劇其心理健康問題。

（三）依賴性與人文關懷缺失

從輔助到替代的擔憂：生成式人工智能在心理健康教育中的廣泛應用，可能會使用戶對其產生過度依賴，從而忽視了現實生活中的人際交往與情感溝通。例如，一款基于生成式人工智能的心理輔導應用，通過智能對話系統為學生提供即時的心理支持和建議。對于部分用戶而言，這種便捷、即時的反饋方式可能讓他們逐漸減少對真實心理咨詢師的依賴，甚至在某些情況下，將人工智能視為唯一的情感寄托。然而，心理健康是一個復雜且多維度的領域，它不僅涉及情緒調節、認知重構等方面，還需要深入的人際互動和情感體驗。過度依賴人工智能可能導致學生忽視了這些重要環節，進而影響心理健康的全面恢復。為緩解依賴性風險，心理健康教育領域應采取綜合措施。

技術冷漠與用戶情感需求： 生成式人工智能在心理健康教育中的應用往往側重于數據的收集、分析與處理，而忽視了用戶情感需求的滿足和人文關懷的傳遞。盡管人工智能系統能夠通過自然語言處理、情感識別等技術模擬人類對話，但其本質仍然是基于算法的機械反應，缺乏真正的情感共鳴和理解力。例如，在心理危機干預場景中，人工智能可能無法準確捕捉用戶的細微情感變化，也無法給予用戶足夠的情感支持和安慰。這種人文關懷的缺失可能導致用戶在面對心理困境時感到孤立無援，進而影響其心理健康狀況。

三、生成式人工智能視角下大學生心理健康教育路徑探索

（一）加強跨學科合作

大學生心理健康教育是一個復雜且多維度的領域，涉及心理學、教育學、醫學、社會學等多個學科的知識與技能。傳統的心理健康教育模式往往局限于某一學科內部，難以全面、深入地解決用戶的心理問題。而生成式人工智能的引入，為跨學科合作提供了新的契機。通過整合不同學科的優勢資源，可以構建更加全面、系統的心理健康服務體系，為學生提供更加精準、有效的心理支持。盡管生成式人工智能在加強心理健康教育跨學科合作方面具有巨大潛力，但也面臨著諸多挑戰。不同學科之間的知識壁壘和溝通障礙可能導致合作效率低下。為了克服這一難題，需要建立跨學科的研究團隊和交流平臺，促進不同學科之間的知識共享和協作。跨學科合作需要投入大量的人力、物力和財力資源，這對于許多高校和心理健康教育機構來說可能是一個沉重的負擔。因此，需要積極尋求政府、企業等社會各界的支持與合作，共同推動心理健康教育事業的發展。此外，還需要加強跨學科合作中的倫理規范和隱私保護等方面的研究和實踐，確保用戶數據的安全性和隱私性得到充分保障。

隨著生成式人工智能技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，心理健康教育領域的跨學科合作將迎來更加廣闊的發展前景。未來，我們可以期待看到更多基于生成式人工智能的跨學科創新應用涌現出來，如智能心理咨詢機器人、個性化心理干預方案推薦系統、虛擬現實心理健康教育平臺等。這些應用不僅將提升心理健康教育的質量和效果，也將為用戶提供更加便捷、高效的心理支持服務。同時，隨著跨學科合作的不斷深入和完善，我們也將逐漸構建起一個更加全面、系統的心理健康服務體系，為全社會的心理健康事業貢獻更大的力量。

（二）增強算法明確性與易懂性

在心理健康教育中，生成式人工智能的應用往往涉及高度敏感的個人數據，如情感狀態、心理狀態評估結果等。這些數據的處理與分析依賴于復雜的算法模型，而算法的透明度與可解釋性直接關系到學生對其輸出結果的信任度。缺乏透明度和可解釋性的算法，可能導致學生對人工智能系統的決策過程產生疑慮，甚至拒絕接受其建議或干預措施。此外，不透明的算法還可能隱藏潛在的偏見和錯誤，對學生的心理健康造成不良影響。為了進一步提升生成式人工智能在心理健康教育研究中的算法透明度與可解釋性，在保證性能的前提下，盡可能簡化算法模型的結構和參數設置，簡化后的模型更易于理解和解釋。也可以利用可視化技術將算法的內部結構和決策過程以圖形化的方式呈現出來，幫助學生直觀理解人工智能系統的運作方式。在算法設計和應用過程中積極邀請學生參與測試和反饋收集工作，根據學生的反饋不斷優化算法模型和解釋機制，比如算法背后的數學原理或邏輯依據，實際應用場景，代碼不同板塊的功能目的。

（三）強化數據保護與隱私安全

在心理健康教育研究領域，生成式人工智能的應用依賴于大量的用戶數據，包括但不限于心理測評結果、情感表達記錄、個人基本信息等。這些數據往往涉及學生的個人隱私和敏感信息，一旦泄露或被濫用，將給學生帶來嚴重的后果，如身份盜竊、名譽損害、心理創傷等。因此，強化數據保護與隱私安全不僅是法律法規的要求，更是維護學生權益、建立學生信任、保障技術健康發展的必要條件。

通過數據加密技術對收集到的大學生心理健康數據進行加密處理，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性，并且定期更新技術，防止被破解。加強密鑰管理，確保其隨機性和不可預測性，通過安全的通信渠道進行專項服務等方式都能在極大程度上做好隱私工作，對能夠直接識別學生身份的信息，如姓名、學號等，進行刪除或替換，通過編碼或哈希等技術將數據匿名化，但這種技術處理并非一勞永逸，需要不斷改進和完善匿名化技術。另外，建立嚴格的隱私管理制度也是一個重要的舉措，明確規定哪些人員可以接觸和使用學生的隱私數據，以及在什么情況下可以使用。對于數據的收集、存儲、使用和銷毀，都應有清晰的流程和規范，并嚴格遵守相關法律法規，定期進行數據隱私審計，通過對數據處理活動進行審查和評估，發現潛在的隱私風險和漏洞，并及時采取措施進行整改；學校須加大學生網絡安全宣傳和教育力度，提高學生的主觀隱私保護意識，讓學生認識到保護隱私的重要性，主動提高隱私保護的警惕性。通過采取一系列綜合措施，可以在生成式人工智能視角下的大學生心理健康教育中，為學生創造一個安全、可靠的服務環境，讓他們在享受生成式人工智能給教育帶來便利的同時，個人隱私也能得到充分的保護。

四、結語

在生成式人工智能技術的推動下，大學生心理健康教育的研究與實踐正步入一個全新的發展階段。通過深入挖掘數據、精準分析需求、創新干預手段，生成式人工智能為大學生心理健康教育提供了前所未有的機遇。然而，與此同時，我們也必須明確地認識到，技術發展的背后隱藏著數據隱私與安全、算法偏見與誤判等潛在風險。這些風險不僅關乎學生的個人隱私和心理健康，也考驗著教育者的智慧和責任。因此，我們需要更加審慎地評估生成式人工智能的應用效果，不斷完善其設計算法，確保技術服務于人，而非凌駕于人。只有這樣，我們才能真正實現技術與教育的深度融合，為大學生的心理健康保駕護航，助力他們健康成長，迎接更加美好的未來。

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收稿日期：2024-12-17

作者簡介：孟健男，黑龍江中醫藥大學藥學院講師，博士研究生

基金項目：2023年度教育部人文社會科學研究專項任務項目（高校輔導員研究）“大學生積極心理品質培育的路徑與機制研究”（23JDSZ3086）；2023年度教育部人文社會科學研究專項任務項目（高校輔導員研究）“大學生心理問題早期發現和科學干預機制研究”（23JDSZ3170）；2022年黑龍江省哲學社會科學研究規劃項目“負性生活事件對大學生自殺意念的影響及干預研究”（22EDE388）；黑龍江中醫藥大學輔導員工作室研究項目（2020HFG0004）；黑龍江中醫藥大學2023年學生工作研究（精品）項目“高校畢業年級學生心理壓力調適實踐路徑”（2023HXGY0009）