人工智能驅(qū)動學(xué)校心理健康教育的創(chuàng)新實踐

【中圖分類號】G434【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A【論文編號】1671-7384（2025）07-072-04

政策驅(qū)動下的教育變革剛需

1.國家戰(zhàn)略層面的頂層設(shè)計與實施路徑

《教育強(qiáng)國建設(shè)規(guī)劃綱要（2024一2035年）》明確提出：促進(jìn)人工智能助力教育變革，建立基于大數(shù)據(jù)和人工智能支持的教育評價和科學(xué)決策制度；普及心理健康教育，建立全國學(xué)生心理健康監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，分學(xué)段完善服務(wù)工作機(jī)制。這一表述首次從國家戰(zhàn)略高度將人工智能技術(shù)與心理健康教育納入教育強(qiáng)國建設(shè)的“雙輪驅(qū)動”體系，要求打破傳統(tǒng)教育評價的經(jīng)驗主義局限，構(gòu)建“技術(shù)賦能、數(shù)據(jù)支撐、精準(zhǔn)施策”的現(xiàn)代化心育治理模式。之前出臺的《全面加強(qiáng)和改進(jìn)新時代學(xué)生心理健康工作專項行動計劃（2023一2025年）》，也明確將“人工智能技術(shù)在心理健康服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用”列為重點任務(wù)，要求“利用人工智能開展學(xué)生心理測評、危機(jī)預(yù)警和干預(yù)指導(dǎo)”。這些都標(biāo)志著AI心育從理論構(gòu)想正式轉(zhuǎn)入國家戰(zhàn)略推動的實踐落地階段。

2.學(xué)生心理發(fā)展的時代性挑戰(zhàn)與干預(yù)范式轉(zhuǎn)型

現(xiàn)階段，學(xué)生心理健康問題正呈現(xiàn)顯著的時代特征：在社交媒體深度滲透、學(xué)業(yè)競爭形態(tài)變遷、成長環(huán)境高度復(fù)雜化的背景下，學(xué)生心理困擾的表現(xiàn)形式從單一化向多元化演變，越來越多的個案顯示出與特定場景強(qiáng)關(guān)聯(lián)的行為特征一一部分學(xué)生僅在特定學(xué)科考試、小組合作任務(wù)或家庭溝通場景中出現(xiàn)顯著情緒波動，其心理問題的觸發(fā)機(jī)制與表現(xiàn)形態(tài)呈現(xiàn)高度個體化差異。傳統(tǒng)心理健康教育所依賴的“群體性篩查、標(biāo)準(zhǔn)化干預(yù)”模式，已經(jīng)無法適應(yīng)新時代的需求。以年度心理測評和統(tǒng)一主題課程為代表的傳統(tǒng)手段，雖能覆蓋普遍性心理問題的初步篩查，卻難以捕捉日常教學(xué)場景中動態(tài)生成的心理信號（如課堂突發(fā)情緒事件、同伴互動異常等），更無法針對學(xué)生個體的情境化心理需求提供精準(zhǔn)支持。當(dāng)心理問題的觸發(fā)機(jī)制日益與具體場景、個人經(jīng)歷深度綁定，其干預(yù)策略也必然需要從“面向群體的共性問題解決”轉(zhuǎn)向“基于個體的特異性需求響應(yīng)”。政策文件強(qiáng)調(diào)的“分學(xué)段服務(wù)機(jī)制”“監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)”，本質(zhì)上是對“從群體普遍性干預(yù)轉(zhuǎn)向個體特異性支持”的治理需求響應(yīng)，而AI技術(shù)的精準(zhǔn)分析能力恰好成為破解這一難題的關(guān)鍵抓手。

3.傳統(tǒng)心育體系的結(jié)構(gòu)性矛盾與現(xiàn)實困境

在政策推動與時代需求的雙重觀照下，傳統(tǒng)心理健康教育體系正面臨著難以逾越的資源壁壘與效能瓶頸一有限的師資力量難以覆蓋學(xué)生日常心理支持需求。這種供需失衡導(dǎo)致心育服務(wù)呈現(xiàn)顯著的“雙重滯后性”：一方面，教師難以實時捕捉學(xué)生在課堂互動、同伴交往等場景中流露出的心理信號，對突發(fā)情緒事件、異常行為表現(xiàn)的響應(yīng)往往存在延遲[1]，無法在問題萌芽階段介入干預(yù)；另一方面，個性化心理干預(yù)方案的制定高度依賴教師個體經(jīng)驗，在學(xué)生心理問題日益呈現(xiàn)差異化特征的當(dāng)下，傳統(tǒng)“經(jīng)驗驅(qū)動”的干預(yù)模式難以精準(zhǔn)匹配個體需求，常出現(xiàn)方案適配度不足等問題[2。《教育強(qiáng)國建設(shè)規(guī)劃綱要（2024一2035年）》提出的“強(qiáng)化人工智能算法安全與倫理規(guī)范”，正是針對傳統(tǒng)心育模式的資源瓶頸與效率局限，為技術(shù)介入劃定安全邊界的同時，明確其“補(bǔ)足人力缺口，提升服務(wù)精準(zhǔn)度”的核心定位一一通過AI技術(shù)對多維度行為數(shù)據(jù)的實時采集與智能分析，突破專職心理教師數(shù)量不足的限制，構(gòu)建“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的精準(zhǔn)干預(yù)體系，實現(xiàn)從“經(jīng)驗判斷”到“科學(xué)決策”的效能升級。

政策導(dǎo)向下生成式人工智能教育心理干預(yù)的基層實踐建構(gòu)

1.從政策文本向校本實踐的轉(zhuǎn)化邏輯：從頂層設(shè)計到個體支持的落地路徑

在國家明確“人工智能與心理健康教育深度融合”的戰(zhàn)略導(dǎo)向下，我校積極探索將政策要求轉(zhuǎn)化為具體實踐路徑，并取得了顯著成效。《全面加強(qiáng)和改進(jìn)新時代學(xué)生心理健康工作專項行動計劃（2023一2025年）》提出的“構(gòu)建全過程、全方位、全覆蓋的心理健康教育工作格局”，在基層實踐中體現(xiàn)為對“精準(zhǔn)化個體心理支持體系”的探索與構(gòu)建。本校積極響應(yīng)政策號召，針對傳統(tǒng)心育體系中個體支持效能不足的現(xiàn)實問題，開展教育心理干預(yù)創(chuàng)新實踐一一以Z同學(xué)的個性化干預(yù)為例，其專屬動態(tài)行為記錄系統(tǒng)的搭建與應(yīng)用，正是將政策文件中“利用人工智能技術(shù)開展心理危機(jī)預(yù)警和干預(yù)指導(dǎo)”的具體要求，轉(zhuǎn)化為可操作、可推廣的校本解決方案。這一實踐過程緊緊圍繞政策核心目標(biāo)，通過跨學(xué)科行為數(shù)據(jù)的實時采集、智能分析與精準(zhǔn)干預(yù)，有效破解了傳統(tǒng)心育中“經(jīng)驗判斷”與“個體需求”之間的適配難題，構(gòu)建起“政策導(dǎo)向-技術(shù)賦能-個案實踐”的良性循環(huán)。這種從宏觀戰(zhàn)略到微觀場景的銜接與轉(zhuǎn)化，既彰顯了國家政策對學(xué)校創(chuàng)新的方向性引領(lǐng)，也為生成式人工智能在教育心理領(lǐng)域的深度應(yīng)用提供了生動的實踐范例。

2.全場景行為數(shù)據(jù)采集：構(gòu)建個體心理畫像的認(rèn)知基石

作為個體心理支持系統(tǒng)的核心構(gòu)成，全場景行為數(shù)據(jù)采集體系的構(gòu)建成為政策落地的關(guān)鍵一環(huán)。學(xué)校在政策指引下，搭建數(shù)字化協(xié)同平臺，組織全體教師參與學(xué)生日常行為記錄3，Z同學(xué)的個案便是這一體系的典型應(yīng)用。其在知識講解環(huán)節(jié)出現(xiàn)的情緒激動反應(yīng)、小組合作中表現(xiàn)出的社交退縮行為、實踐操作時出現(xiàn)的異常反應(yīng)，均被各學(xué)科教師實時記錄至專屬數(shù)字檔案中。這種跨學(xué)科、全時段的記錄機(jī)制，突破了傳統(tǒng)心育依賴單一主體觀察的局限，形成包含行為發(fā)生時間、觸發(fā)情境、表現(xiàn)強(qiáng)度及生理伴隨狀態(tài)的立體化數(shù)據(jù)矩陣。如Z同學(xué)在某類任務(wù)啟動前的高頻次肢體小動作、特定互動場景下的語言表達(dá)異常，都被細(xì)致捕捉并分類標(biāo)注，為精準(zhǔn)描摹其心理畫像積累了豐富的原始素材。

數(shù)據(jù)采集完成后，系統(tǒng)借助自然語言處理技術(shù)對碎片化文本進(jìn)行智能化加工。以Z同學(xué)的記錄為例，系統(tǒng)聚焦其行為事件的核心要素（如情境屬性為“任務(wù)啟動”“小組互動”，情緒類型為“焦慮”“抗拒”，行為特征為“肢體僵硬”“語言中斷”），將具體描述轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)標(biāo)簽（如“任務(wù)啟動焦慮型行為異常”和“社交互動抗拒型反應(yīng)模式”）。這一輕量化處理過程既保留了行為事件的本質(zhì)特征，又實現(xiàn)了從經(jīng)驗性表述到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的關(guān)鍵轉(zhuǎn)化，顯著提升了信息整合效率。通過這樣的技術(shù)處理，Z同學(xué)持續(xù)積累的行為記錄被轉(zhuǎn)化為可分析的規(guī)范數(shù)據(jù)，為后續(xù)生成式人工智能深度解析其心理狀態(tài)奠定了基礎(chǔ)[4]。如通過分析其“任務(wù)啟動焦慮”標(biāo)簽的高頻出現(xiàn)規(guī)律，系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)定位其心理問題的觸發(fā)節(jié)點，為干預(yù)策略的生成提供了明確方向。

3.生成式AI的心理特征解析：從行為數(shù)據(jù)到干預(yù)靶點的智能轉(zhuǎn)化

基于前期構(gòu)建的學(xué)生行為數(shù)據(jù)記錄體系，生成式人工智能系統(tǒng)對結(jié)構(gòu)化行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深度語義解析，將零散的行為信息轉(zhuǎn)化為清晰的心理特征圖譜[5。這一過程以Z同學(xué)的行為數(shù)據(jù)標(biāo)簽為分析起點，通過多層級算法模型實現(xiàn)對學(xué)生心理狀態(tài)的立體解碼，形成“數(shù)據(jù)采集-特征識別-風(fēng)險定位”的遞進(jìn)式分析鏈條。

（1）行為模式的序列挖掘：從零散事件到模式識別

系統(tǒng)通過按時間順序梳理Z同學(xué)的行為標(biāo)簽，能夠發(fā)現(xiàn)其行為表現(xiàn)的規(guī)律性特征。如在頻繁出現(xiàn)“任務(wù)焦慮”相關(guān)標(biāo)簽的時段，往往伴隨“課前反復(fù)整理文具、教師布置任務(wù)時呼吸急促、具體操作時身體僵硬”的一系列連鎖反應(yīng)，清晰展現(xiàn)出“任務(wù)壓力感知一生理反應(yīng)-行為抗拒”的三層關(guān)聯(lián)。這種基于時間線的行為模式分析，改變了傳統(tǒng)教育中對單個行為事件的孤立看待，而是將分散的行為表現(xiàn)串聯(lián)成具有因果關(guān)系的反應(yīng)鏈條，幫助教師直觀看到學(xué)生心理問題的誘發(fā)路徑和發(fā)展脈絡(luò)。

（2）心理狀態(tài)的動態(tài)建模：從行為特征到維度量化的理論具化

結(jié)合發(fā)展心理學(xué)中的壓力應(yīng)對理論與社會情緒學(xué)習(xí)框架，系統(tǒng)對Z同學(xué)的行為數(shù)據(jù)標(biāo)簽從多個維度進(jìn)行解構(gòu)，如將“社交互動抗拒型反應(yīng)模式”拆解為“社交自信”“情緒調(diào)節(jié)”“合作意愿”等心理維度，通過模糊綜合評價法生成動態(tài)心理特征雷達(dá)圖。隨著數(shù)據(jù)積累，雷達(dá)圖呈現(xiàn)出“社交自信維度持續(xù)偏低、情緒調(diào)節(jié)維度波動加劇”的趨勢，直觀反映其心理狀態(tài)的變化軌跡。這種將行為標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為心理維度的量化分析，使教師能夠跳出具體行為表象，從更具普適性的心理發(fā)展視角理解學(xué)生問題，為個性化干預(yù)方案的理論適配提供依據(jù)。

（3）風(fēng)險信號的智能預(yù)警：從特征捕捉到危機(jī)預(yù)判的主動響應(yīng)

通過構(gòu)建異常行為檢測模型，系統(tǒng)可以對Z同學(xué)的標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)測。通過異常行為檢測模型實時監(jiān)測Z同學(xué)的標(biāo)簽數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，其在測試過程中頻繁觸發(fā)“任務(wù)啟動焦慮型”與“社交互動抗拒型”（拒絕舉手詢問監(jiān)考教師、刻意遠(yuǎn)離鄰座考生）標(biāo)簽，如果在30分鐘內(nèi)出現(xiàn)“拒絕溝通”（對監(jiān)考教師的正常提醒無應(yīng)答）、“自我隔離”（用草稿紙遮擋卷面并大聲喊叫）等即時行為，系統(tǒng)將立即觸發(fā)黃色預(yù)警，并標(biāo)注“當(dāng)前考試時段情緒崩潰風(fēng)險極高”[]。該機(jī)制精準(zhǔn)捕捉其“考試壓力-行為退縮-情緒僵化”的即時反應(yīng)鏈條。如在某次數(shù)學(xué)科目開考40分鐘時，系統(tǒng)依據(jù)其連續(xù)15分鐘的異常標(biāo)簽組合發(fā)出預(yù)警，協(xié)助教師及時采取考場干預(yù)措施：通過手勢引導(dǎo)其進(jìn)行深呼吸調(diào)節(jié)，提供備用答題卡緩解卷面焦慮，將傳統(tǒng)“情緒爆發(fā)后帶離考場”的被動處理，轉(zhuǎn)變?yōu)椤翱荚囘^程中即時情緒疏導(dǎo)”的主動方式，有效控制心理危機(jī)的影響范圍。

4.分層干預(yù)策略的智能生成：從問題識別到精準(zhǔn)支持的閉環(huán)響應(yīng)

根據(jù)數(shù)據(jù)采集與心理特征解析的成果，生成式人工智能系統(tǒng)基于AI分析形成的個體心理特征報告，按干預(yù)場景與實施層級生成差異化策略體系，構(gòu)建起“問題診斷-策略生成-效果調(diào)適”的精準(zhǔn)干預(yù)閉環(huán)。這一過程緊密依托Z同學(xué)的心理特征圖譜，將抽象的心理分析轉(zhuǎn)化為可操作的干預(yù)行動，實現(xiàn)從“發(fā)現(xiàn)問題”到“解決問題”的躍升。個性化干預(yù)方案：基于學(xué)生獨特的心理特征與行為模式，生成融合認(rèn)知行為療法、情緒管理訓(xùn)練、社交技能培養(yǎng)等要素的定制化干預(yù)計劃。

（1）即時性應(yīng)對策略：課堂場景的實時響應(yīng)機(jī)制

基于AI對學(xué)生課堂行為模式的實時分析，系統(tǒng)針對高頻出現(xiàn)的情緒波動或行為異常風(fēng)險，生成包含空間互動原則、溝通話術(shù)框架、輔助工具建議的即時干預(yù)指引。當(dāng)監(jiān)測到學(xué)生出現(xiàn)任務(wù)啟動焦慮、社交互動抗拒等預(yù)警標(biāo)簽時，系統(tǒng)自動向教師推送結(jié)構(gòu)化干預(yù)包，如建議保持適宜溝通距離以避免心理壓迫感，采用開放式提問引導(dǎo)學(xué)生表達(dá)需求，并提供符合其心理特征的減壓工具選擇。這種即時響應(yīng)機(jī)制突破了傳統(tǒng)心育“事后介入”的滯后性，幫助教師在問題行為發(fā)生的第一時間進(jìn)行情緒疏導(dǎo)與行為引導(dǎo)，將潛在沖突控制在萌芽狀態(tài)，為后續(xù)系統(tǒng)性干預(yù)創(chuàng)造有利的心理環(huán)境。

（2）個性化干預(yù)方案：基于心理特征的動態(tài)適配體系

依托心理維度分析形成的個體心理畫像，系統(tǒng)生成融合認(rèn)知調(diào)節(jié)、情緒管理、社交訓(xùn)練等功能的定制化干預(yù)方案。方案設(shè)計遵循“循序漸進(jìn)、精準(zhǔn)適配”原則：針對焦慮學(xué)生，提供分階段任務(wù)拆解指導(dǎo)與壓力緩沖策略；針對社交退縮學(xué)生，設(shè)計漸進(jìn)式社交互動任務(wù)與正向反饋機(jī)制7]。干預(yù)過程中，系統(tǒng)持續(xù)采集學(xué)生在任務(wù)參與度、情緒穩(wěn)定性、社交主動性等維度的行為反饋，通過智能算法動態(tài)調(diào)整方案參數(shù)，如根據(jù)學(xué)生對某類干預(yù)活動的響應(yīng)效果，自動優(yōu)化任務(wù)難度、互動形式或?qū)嵤╊l率，形成了一個完整的閉環(huán)管理模式，包括“數(shù)據(jù)采集、方案生成、效果評估、策略迭代”等步驟。這種動態(tài)適配機(jī)制使干預(yù)措施能夠隨著學(xué)生心理狀態(tài)的變化而實時校準(zhǔn)，避免了傳統(tǒng)統(tǒng)一化方案與個體需求脫節(jié)的問題，真正實現(xiàn)“以學(xué)生為中心”的精準(zhǔn)支持。

實施路徑與保障機(jī)制：構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展的支持體系

1.技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施：筑牢標(biāo)準(zhǔn)化與倫理化的應(yīng)用底座

遵循政策“強(qiáng)化人工智能倫理規(guī)范”的要求，學(xué)校著力推進(jìn)兩項基礎(chǔ)性工作：一是制定“教育心理干預(yù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系”，明確數(shù)據(jù)采集的范圍邊界、操作規(guī)范及隱私保護(hù)措施，確保技術(shù)應(yīng)用的合規(guī)性；二是整合行為記錄平臺、AI分析系統(tǒng)、家校溝通工具等模塊，構(gòu)建“無感采集、智能分析、安全應(yīng)用”的技術(shù)支撐平臺，為干預(yù)系統(tǒng)穩(wěn)定運行提供硬件保障，從底層架構(gòu)上規(guī)避技術(shù)濫用風(fēng)險。

2.教師能力建設(shè)：培養(yǎng)人機(jī)協(xié)同的專業(yè)素養(yǎng)

針對政策“提升教師心理教育能力”的要求，學(xué)校建立如下分層遞進(jìn)的教師培訓(xùn)體系。數(shù)據(jù)采集層：掌握標(biāo)準(zhǔn)化行為記錄方法與數(shù)字化工具操作，確保數(shù)據(jù)采集的全面性、準(zhǔn)確性與規(guī)范性，夯實人機(jī)協(xié)作的信息基礎(chǔ)。策略轉(zhuǎn)化層：理解AI分析報告的教育內(nèi)涵，學(xué)會將技術(shù)建議與教學(xué)實踐相結(jié)合（如將心理特征圖譜轉(zhuǎn)化為課堂互動策略），實現(xiàn)技術(shù)理性與教育智慧的有機(jī)融合。倫理決策層：強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全意識與人文關(guān)懷理念，在干預(yù)過程中保持教育的溫度（如避免過度依賴技術(shù)而忽視師生情感交流），確保技術(shù)應(yīng)用始終服務(wù)于學(xué)生全面發(fā)展。通過理論研修、案例工作坊、模擬實戰(zhàn)等多元培訓(xùn)形式，學(xué)校打造既能熟練運用技術(shù)工具，又深請教育本質(zhì)的教師隊伍，為政策落地提供人力支撐。

3.長效評估機(jī)制：形成螺旋上升的優(yōu)化閉環(huán)

學(xué)校構(gòu)建包含“學(xué)生行為改善度”“心理品質(zhì)發(fā)展度”“家校協(xié)同緊密度”“技術(shù)應(yīng)用適配度”的四維評估體系，定期通過問卷調(diào)查、行為觀察、師生訪談等方式收集反饋數(shù)據(jù)。基于評估結(jié)果，學(xué)校建立“技術(shù)系統(tǒng)、干預(yù)方案、支持機(jī)制”的動態(tài)優(yōu)化機(jī)制：及時吸納心理學(xué)研究新成果迭代AI分析模型，根據(jù)教師實踐反饋調(diào)整策略生成邏輯，結(jié)合學(xué)生成長需求完善多主體協(xié)同功能，形成“實踐探索-效果評估-迭代升級”的良性循環(huán)，確保整個干預(yù)體系始終與政策要求、學(xué)生需求同頻共振。

結(jié)論與展望

在教育強(qiáng)國戰(zhàn)略與教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動下，學(xué)校探索運用生成式人工智能技術(shù)優(yōu)化心理健康教育，通過跨學(xué)科教師協(xié)同記錄學(xué)生行為、自然語言處理技術(shù)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)、AI智能解析心理特征，開發(fā)出課堂即時干預(yù)工具、個體定制方案及家校協(xié)同機(jī)制，有效緩解了傳統(tǒng)心育師資不足與干預(yù)粗放的問題。實踐顯示，AI輔助使教師能精準(zhǔn)把握學(xué)生心理觸發(fā)點，家校協(xié)同從經(jīng)驗分享轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)支撐。展望未來，我們需堅守教育本質(zhì)，完善數(shù)據(jù)安全機(jī)制，強(qiáng)化教師人機(jī)協(xié)作能力，針對不同學(xué)段細(xì)化干預(yù)策略，讓技術(shù)成為輔助教師讀懂學(xué)生、提供適切心理支持的“數(shù)字助手”，以實現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動與人文關(guān)懷”的深度融合。

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作者單位：北京市第二中學(xué)經(jīng)開區(qū)學(xué)校

編輯：馮艷艷