數智賦能教師心理健康服務體系建設探索

人工智能時代，數字化技術發展迅猛，在拓展教師心理健康篩查方法及干預途徑方面展現出強大的優勢。利用機器學習、自然語言處理、大腦影像技術、計算機視覺技術等手段，可以更廣泛、高效地收集教師的心理健康數據，掌握教師心理健康的實時狀態和變化態勢。

為促進教師心理服務精準化、普惠化與可持續發展，鄭州大學心理健康教育中心研究團隊積極探索了以數智化技術驅動為基礎，以滿足教師個體與群體心理特征差異化需求為目標的數智賦能教師心理健康監測、預警、咨詢與危機干預服務系統，并將其運用到鄭州市、開封市、洛陽市、平頂山市等15個地市1356所中小學、3所大學，累計52590人通過系統參與心理測評，并自動生成團體及個體心理健康調查報告，為教師心理援助的精準施策提供了數據支撐，并獲得了較高的滿意度評價，在教師心理健康服務領域具有較高的實際應用價值。

一、數智賦能教師心理健康服務體系建設的必要性

（一）教師心理健康服務現狀及科學化、標準化建設的要求

自2012年起，鄭州大學承接“國培計劃”項目，持續13年對全省農村中小學心理健康教育骨干教師進行培訓，發現基層專職心理咨詢教師專業水平參差不齊，不能滿足學校學生及教師日益增長的心理服務需求。2022年，鄭州大學承接河南省教育廳對全省教師心理健康現狀調查的任務，發現提升教師心理健康水平和心理素質的方法與工具的標準化、規范化水平較低，無法為教師心理健康的改善提供切實有效的支持。特別是在對教師進行心理健康測評篩查時，往往重視問題的檢出率，忽略了對有心理問題及精神障礙教師的干預診療。因此，需要建設科學化、標準化、專業化的教師心理健康監測與干預平臺。

這一平臺的建設既要以問題為導向，也要重視對積極心理資源的挖掘；既要著重開展對教師群體心理健康現狀及影響因素的研究，也要關注對個體特殊心理問題的科學施策；既要聚焦醫學視角下教師可能存在的心理障礙問題，也要結合教育視角，考量教師在職業發展過程中的心理發展問題；既要借鑒國內外傳統的、信效度較高的心理測評量表，也要積極研發基于人工智能新算法的測評工具；既要從宏觀層面把握影響教師心理健康的各種因素及相互關系，也要尊重個性化現象所具有的特殊性；既要確保理論層面的嚴謹性與科學性，使研究建立在堅實的理論基礎之上，也要充分考慮實踐的現實性，將研究成果切實應用于現實場景。

（二）心理服務數智化轉型的需求

將數據驅動和智能化技術結合，可以有效收集教師的心理健康數據。研究團隊與北京郵電大學人工智能學院和鄭州市第八人民醫院聯合研發了教師心理健康智能化服務系統和APP，以期為教師心理援助的精準施策提供數據支撐。

（三）數智賦能教師心理健康服務模式應用的需求

數智賦能教師心理健康服務模式強調醫校社協同，分級分類干預，“監測一預警一回訪一干預\"閉環管理。數智賦能教師心理健康服務體系把醫院、學校、教師及教師家庭納人一體化平臺進行管理，打通了醫校、醫家、醫社壁壘，為學校教師心理服務和教師個體的診療提供了綠色通道。

2024年，筆者所在團隊為鄭州市145所中小學、幼兒園的10112名教師開展了心理測評及分級分類干預。2022—2024年，團隊連續3年為蘭考縣、平頂山市259所中小學、幼兒園的6141名中小學教師提供心理測評、預警、回訪及危機干預，為教師心理健康服務精準化提供了數據支撐和轉介診療綠色通道。

二、數智賦能教師心理健康服務體系建設現狀及探索

目前，數智賦能教師心理健康服務體系的建設內容重點圍繞以下3個方面。

（一）基于LLM的自然交互式心理測評方法建設

與傳統的純文本聊天機器人相比，數字人可以利用多模態交互方式，使心理健康測評和疏導過程更加自然和人性化。這種交互方式不僅能夠提高教師的參與度，還能提升測評的準確性。

它分為五大模塊，即使用經過心理數據集微調后的大模型生成自然語言表述、自然語言生成監督與評估、語音合成與數字人互動、語義分析與分類、置信度計算與測評流程管理。目前，筆者所在團隊分別以鄭州大學心理健康教育中心的1名心理咨詢師和鄭州市第八人民醫院的1名精神科主任醫師為原型，建設了心理疏導AI數字人和心理治療AI數字人，并已開始應用服務。

（二）基于數字人與多模態情緒識別的心理危機預警及疏導方法建設

多模態情緒識別與實時疏導策略調整。項目計劃集成多模態情緒識別技術，包括對用戶語音、面部表情和身體語言的分析，以更準確地識別使用者的情緒狀態。基于這些情緒的識別結果，系統能夠實時調整疏導策略，提供更加個性化和有效的心理健康支持。

（三）心理危機預防與干預“家校醫社\"協同創新機制建設

筆者所在團隊運用人工智能平臺，加強“家校醫社\"的協同化、系統化、規范化、高效化運作，做到預防教育前延、工作力量前移、預警響應前置、個案處理前控，實現危機干預從被動防御到主動出擊、危機應對從“消防員\"到“指揮官\"的轉變。

一是依托AI心理服務人工智能平臺，構建河南省教師心理危機預防與干預“家校醫社\"協同創新平臺，建設相應的工作機制與工作模式，開展教師心理危機預防與干預工作。二是構建教師心理危機預防與干預“家校醫社\"協同創新機制工作路徑，將心理健康教育、心理治療、藥物治療和物理治療等多種治療方式相融合，從教師本人、學校、家庭、社會等方面開展全方位、多層次的心理健康干預工作。對于在學校監測評分達到預警值的教師，進行輕度、中度、重度的劃分，建立“一師一檔”心理健康檔案，根據不同的劃分標準，通過AI心理服務平臺，按照學校 + 家庭、學校 + 醫院、學校 + 社區等路徑實施預防與干預。

三、未來發展及展望

（一）基于虛擬現實技術的心理健康狀況測評系統研發

利用傳感器、數據手套、頭盔顯示器等硬件設備采集測評人員心理健康數據。利用圖像模塊、交互控制等模塊結合 ”和“OpenGL\"構建虛擬現實心理健康評測環境，以提高測評的有效性。使用層次分析法構建測評模型，完成心理健康狀況測評。

（二）基于深度學習算法的心理智能測評系統研發

通過聚類算法和深度學習算法可以對問卷信息進行評測分析，進而對教師的心理健康水平進行準確評測。首先，對獲取的教師心理健康原始數據進行數據清洗和數據選擇，得到質量更高的數據集，構建教師心理健康測評架構，將教師的心理健康狀態劃分為健康、輕度不健康和不健康三種。其次，計算測評方法的分類性能，利用改進決策樹算法的特性，篩選和優化測評因子，再通過計算對測評因子進行賦值，得到測評因子的擬合結果。最后，通過對教師心理健康的影響因素數據進行屬性劃分和賦值，并對其進行歸一化計算，實現教師心理健康測評的智能化。

（三）教師心理健康大數據庫及成果轉化應用

社會環境不同，影響因子作用于自變量的結果也不同。后續的研究可以根據地區、年代及其他維度有序排列，并據此建立一個龐大的數據庫，充分挖掘監測數據結果，構建多方協同聯動的工作機制，建立基于改進成效的監督與問責制度，并結合我國心理健康工作開展的實際情況，構建心理健康監測結果獨特的應用模式。

[本文系2025年度河南省教師教育課程改革專項研究課題“教師心理健康現狀研究及素養提升策略”（項目編號：2025-JSJYZX-001）和2023年河南省高等教育教學改革研究與實踐項目（研究生教育類）“基于勝任力模型的應用心理臨床心理咨詢專業研究生培養模式探索與實踐”（項目號：2023SJGLX129Y）的成果]

（作者系鄭州大學心理健康教育中心主任、鄭州市心理衛生協會會長，博士生導師）

（責編 韓玉兵 侯心雨）