人工智能賦能心理健康教育的技術基礎與應用圖譜

【中圖分類號】G442【文獻標志碼】A【論文編號】1671-7384（2025）07-038-03

引言

當前，伴隨數字時代成長的Z世代青少年，其心理生態呈現出高度依賴網絡環境的全新特征。他們面臨社交媒體成癮、虛擬身份困擾、自我認同迷失等多維心理風險，而現有心理健康服務體系長期依賴人工篩查、單向灌輸、事后干預等傳統模式，已難以有效應對這一代人迅速變化的心理需求結構。

中共中央、國務院印發的《教育強國建設規劃綱要（2024一2035年）》指出，普及心理健康教育，建立全國學生心理健康監測預警系統，分學段完善服務工作機制。教育部等十七部門聯合印發的《全面加強和改進新時代學生心理健康工作專項行動計劃（2023一2025年）》把加強學生心理健康工作正式列為國家戰略，并明確提出人工智能技術在心理健康服務領域的應用。

人工智能技術的突破性發展，為重構心理健康教育范式提供了革命性工具，技術正在重塑心理服務的供給形態。如機器學習算法通過分析數千萬條社交媒體文本構建抑郁風險預測模型，自然語言處理技術使心理咨詢機器人日均處理量達到人類咨詢師的數倍，這些實踐不僅突破了傳統服務的人力瓶頸，更通過數據挖掘揭示了傳統手段難以捕捉的心理行為模式。值得關注的是，技術賦能帶來的不僅是效率提升，更催生了“預測性干預”“自適應學習”“數字陪伴”等創新理念，使心理健康教育從被動應對轉向主動關懷。

目前國內外市場上都有大量產品面世，然而，技術方案的遷移面臨深層的文化適配困境。歐美國家基于個人主義價值觀開發的AI心理評估工具，在我國集體文化情景中可能會誤判我國青少年學生的情緒表達；印度農村推廣的語音心理咨詢系統若直接“移植”至中國少數民族地區，又會遭遇語言習慣與信仰的沖突。同時，我國教育體系城鄉二元結構下的數字資源落差，以及社會對心理健康問題的認知偏差，又共同加劇了本土化的復雜程度。如何在吸收全球經驗的同時，構建本土化的AI賦能心理健康教育體系，成為關乎技術賦能實效的核心命題。

人工智能賦能心理健康教育的理論與技術基礎

1.自然語言處理與情感分析

自然語言處理（NLP）技術是AI理解人類語言的核心工具。通過語義分析、情感計算和文本挖掘，AI能夠從學生的語言表達中識別情緒狀態。例如，基于深度學習的情緒分類模型可分析學生在社交媒體、作業文本中的情感傾向，識別出潛在的焦慮、抑郁或壓力信號。情感分析技術進一步結合上下文語境，區分顯性表達與隱性情緒，如通過“我沒事”的文本識別出隱藏的負面情緒。

2.機器學習與心理評估

機器學習算法通過對大規模心理與行為數據的訓練，構建預測性模型，提升心理評估的科學性和實時性。例如，通過分析學生的行為數據（如睡眠時間、社交頻次、學習表現）與心理量表之間的關聯，AI可準確預測個體的心理風險水平。在模型應用中，監督學習用于顯性癥狀的識別與類別劃分，無監督學習則有助于發現尚未被定義的心理亞群體，如高壓易感群體或情緒高波動學生群體，輔助早期識別與分層干預。

3.多模態數據融合

當前AI大模型已具備整合和處理多模態數據（包括文本、語音、生理信號等）的能力，從而提升心理評估的全面性與精準度。通過攝像頭捕捉學生的微表情、音頻識別語音語調的變化，融合可穿戴設備所提供的心率、血壓、血氧等生理指標，系統能夠實現對學生心理狀態的動態、立體識別。多模態融合有效彌補了單一數據源的局限，為個性化、科學化的心理健康教育與干預提供更加堅實的技術支撐。

人工智能賦能學生心理健康的應用圖譜

人工智能在心理健康教育領域的應用，主要集中在情緒識別與風險篩查、心理干預與陪伴支持、心理健康教育普及，以及本土化與個性化服務四大方向。應用形式既包括具備單一功能的獨立工具，也有整合多個模塊的綜合平臺。當前多數應用以軟件形式實現，部分則采用軟硬件結合的方式。主流的人機交互方式包括自然語言對話與無感信息采集，再通過AI模型進行情緒分析與行為預測等。

1.識別篩查

EmoScan利用社交媒體數據來識別有抑郁癥風險的個人。EmoScan基于機器學習的框架，通過分析社交媒體帖子綜合數據集中的語言模式、情緒和行為線索來自動篩查抑郁癥癥狀。該項目利用自然語言處理技術和機器學習算法，為數字時代的心理健康篩查提供了一條非主動問卷式的無感途徑。但是，依然要注意個人數據隱私等問題。

EmoGPT人工智能聊天機器人則是以AI大模型與心理學知識融合，打造出情感識別與心理干預能力更強的垂直應用。它不僅能夠根據用戶輸入實現深度共情、情緒識別與危機預警，還能自動篩查焦慮、抑郁等情緒問題，具備較高準確率。此外，其AI心理測評師已獲得國家醫療器械資質認證，為不同用戶提供科學的心理篩查與個性化支持。

2.干預陪伴

Woebot是國際上較為成熟的一款基于認知行為療法（CBT）的人工智能聊天機器人，最早由美國心理學教授AlisonDarcy開發。Woebot通過自然語言處理技術與用戶對話，協助用戶管理焦慮、抑郁等情緒問題。大量隨機對照試驗顯示，Woebot在大學生、成人及特殊群體中對情緒障礙的干預效果明顯，能夠為用戶提供即時支持和持續的心理健康管理方案，在美國多地獲得應用與推薦。

3.心理教育普及

TesS心理教育平臺通過短信或語音對話，向發展中國家用戶普及心理健康知識（如創傷應對、睡眠管理），顯著提高了用戶對心理健康的認識。Wysa情緒輔導工具結合AI與人工審核，為用戶提供心理健康教育內容（如正念練習、呼吸技巧），并引導用戶識別情緒信號，提高用戶對情緒管理的認知。

4.本土化與個性化服務

多倫多教育局依托IBMWatson的認知計算技術，構建個性化心理健康課程系統。該系統分析學生的課堂參與度、作業情緒標簽（如挫折、興奮等）及電子手環監測的生理數據，實時調整教學內容難度與情感支持強度。

大阪大學的Pepper機器人項目將傳統“傾訴信箱”升級為AI驅動的24小時防霸凌平臺。機器人通過聲紋識別技術判斷傾訴者的焦慮等級，結合日本特有的“體察文化”，采用間接建議而非直接指導的對話策略。

“北小六”人工智能心理服務機器人由北京大學第六醫院研發，旨在緩解我國心理健康服務人才緊缺問題。該機器人模擬心理咨詢師的思維和邏輯，能夠通過自然語言交互傾聽用戶傾訴、回應需求，并根據專業評估推薦個性化的心理訓練與干預方案。其服務流程圍繞認知、情緒、行為、人際關系、社會功能五個維度，覆蓋“評估、干預、康復”的全流程，包含咨詢、評估、干預和健康科普四大功能模塊，面向各類醫院、學校與企事業單位推廣應用。

建議與展望

隨著人工智能的快速崛起，其在心理健康教育領域中的應用展現出巨大的潛力和廣闊的前景。然而，我們必須清醒地意識到，AI技術在心理健康領域真正獲得成功并非簡單的技術手段植入與復制，而是需要從政策引導、理論融合、技術賦能等多個層面進行協同治理。簡單地照搬國外經驗或孤立地強調技術優勢，并不足以達到預期效果，甚至可能適得其反。

從目前全球人工智能在心理健康領域的實際應用看，盡管各種應用有著不同的形式和表現，但本質上卻高度趨同。從技術路徑分析，無論各國當前推廣的具體產品形式、服務手段如何，核心驅動力均是以大模型為基礎的多模態數據分析技術。這些技術的共同點，就是力求從過往單一的文本情緒分析模式逐漸向復雜的多模態數據融合轉變，結合語音分析、視頻分析，生理指標監控、生物識別等多維數據手段，構建更為全面、立體、精確的心理狀態及評估體系。這種由單一文本信息逐步深化拓展至多模態數據融合的過程，已成為全球心理健康數字化轉型的重要趨勢。

具體到我國的現實場景，我們的傳統文化相對含蓄和內斂，學生群體普遍表現為性格偏于內斂，通常較少主動表達內心感受和情緒問題。同時，由于大眾，尤其是學生，普遍缺乏心理健康的知識儲備和情緒自知力，使得越是心理問題嚴重、越需要得到幫助的學生往往越難以主動求助。這一特征決定了我們必須更加關注問題早期的主動探測環節，降低學生心理健康服務的準入門檻，實現“從0到1”的關鍵突破。通過AI技術賦能，我們可以建設多維度、主動式的監測體系，實現心理健康風險的無感知、無侵入式摸排，從源頭發現隱患，擺脫傳統被動等待求助者自我暴露問題的瓶頸。

我們希望聯合本地高校和技術企業，開發針對中小學生的心理狀態智能識別模型。通過在校園應用場景中收集學生的情緒語言表達（如作文、問卷、作業等文字資料），以及學習行為特征數據（如學習平臺互動、作息規律、社交行為等），聯動AI安防和課堂行為分析等系統，利用NLP技術和情緒識別算法對心理風險進行分類預測。該系統將每日或每周自動生成“心理風險熱力圖”和“班級情緒波動報告”，實時提供給學校心理教師和班主任，作為干預決策的重要參考。同時，系統設計必須遵循相關法律，確保數據采集脫敏處理和學生隱私保護。

同時，為了幫助學生更自然、低門檻地接觸心理教育內容，我們希望能夠引入AI驅動的心理健康教育App或Web平臺。如采用當前國際主流AI聊天機器人（如Wysa、Wobot）的國產版本，結合本地學生語言特色與課程要求進行二次定制，構建“心理agent”或者將心理診斷干預模塊融入日常的“AI學伴”。學生可在課余或放學后通過智能終端與其互動，學習情緒調節、人際溝通、考前減壓、時間管理等心理知識。AI助手除提供日常引導外，還能根據對話內容識別潛在問題，并推薦適當的心理健康課程，實現教育與干預的“雙重功能”。通過知識圖譜和可視化系統，教師可根據權限便捷訪問查看學生心理狀況發展趨勢，優化個性化教育策略。

隨著元學習框架與數字孿生技術的廣泛普及與成熟，必然會逐漸催生出更為強大的統一平臺。這個平臺具備綜合的心理健康檢測診斷功能，并高效融合心理診斷干預與日常的教學任務。和當前的各種垂直領域小模型一樣，心理小模型最終會被大模型包含，跨界融合的通用人工智能才是未來。期望未來，我們能夠在虛擬空間構建學生心理狀態的完整“數字孿生”映射，通過數字模型實時展示學生情緒變化軌跡，并基于現實與虛擬模型之間的同步互動，單獨或批量地實現心理干預策略的仿真模擬與效果預測。這種數字孿生系統不僅具備準確性，更能大幅提高干預效果的實時性與精準性，全面提升心理健康服務的針對性和有效性，有望真正實現學生心理健康數字化模式的深度轉型，為學生心理健康教育塑造更加積極、真實與溫暖的人文生態系統。

作者單位：1.北京市昌平區教育委員會 2.北京市第一六一中學回龍觀學校