智能化心理測評賦能中小學心理健康工作的新路徑

【中圖分類號】G449【文獻標志碼】A【論文編號】1671-7384（2025）07-014-03

當前，中小學生心理健康問題日益凸顯，已成為關乎教育發展與青少年成長的重大課題。2023年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）》明確提出，要規范心理健康監測，組織研制符合中國兒童青少年特點的心理健康測評工具，依托有關單位組建面向大中小學的國家級學生心理健康教育研究與監測專業機構，構建完整的學生心理健康狀況監測體系。

近年來，隨著科技的不斷進步，智能化技術在各個領域得到了廣泛應用，也為中小學生心理健康測評帶來了新的契機。智能化測評憑借其高效、精準、便捷等優勢，逐漸成為心理健康教育領域備受關注的熱點。它能夠突破傳統測評方式的局限，通過大數據分析、機器學習算法等手段，更全面地收集和分析學生的心理數據，從而實現對學生心理健康狀況的精準評估和早期預警，為學校、家庭以及社會提供更有針對性的心理健康教育和干預措施，助力中小學生心理健康的教育良性發展。

智能化心理健康測評的背景

在我國，心理健康工作在政府引導下發展迅速。隨著社會進步和生活節奏加快，人們對心理健康的需求日益增加，亟需科學準確地評估心理健康狀況并提供及時有效的干預服務。傳統心理健康測評手段，如量表法和訪談法，雖然在一定程度上能夠反映個體的心理狀態，但在實際應用中存在諸多局限性。例如，主觀性強、易受社會稱許性影響、測評效率低、難以實現動態監測等[1。而智能化心理健康測評借助人工智能和大數據技術，能夠彌補傳統方法的不足，降低漏診率并提高診斷效率，為心理健康服務帶來了新的機遇。這些技術能夠獲取更豐富的多模態數據，如語音、文本、生理數據等，并通過機器學習、深度學習等方法對高維、非結構化的自然數據進行表征和建模，從而實現對心理健康狀況的智能化評估以及對心理健康干預手段的升級換代。智能化心理健康測評能夠從更加生態化、便利化的角度評估和干預心理健康狀況，有效彌補傳統方法的不足，實現心理健康問題的普查及預警，具有重要意義。

智能化心理健康測評的主要研究方向

目前，研究者主要基于社交媒體數據、智能設備數據、電子游戲數據以及可穿戴設備數據開展智能化心理健康測評，從大量在線行為數據中挖掘特征或模式，進而實現對心理健康問題的預測。

1.基于社交媒體數據的心理健康測評

在心理測評研究領域，社交媒體數據因其主題開放性高、內容豐富且時間跨度長等特點，能夠反映用戶的思想、情緒和情感狀態，正逐漸成為重要的研究資源。研究者通過收集用戶在社交媒體上發布的文本內容，運用機器學習和自然語言處理技術，構建預測模型，深入挖掘其中潛在的心理特質與心理健康表現，并借助機器學習及自然語言處理技術搭建預測模型。此外，研究者也嘗試收集在線教學平臺上學生的寫作及評論數據，以此為基礎構建針對小學生心理特質的預測模型[2]，進一步豐富了心理健康測評的研究范式與應用場景。

2.基于智能設備數據的心理健康測評

基于智能設備數據的測評主要利用智能手機等便攜式電子設備記錄的日常行為數據，來分析個體的心理特質和心理健康狀況。日常行為數據包括通話記錄、短信內容、音樂收聽習慣、拍照行為、位置移動信息等。研究者通過對這些數據的分析構建預測模型，以識別出與個體心理狀態相關的特征。此外，研究人員通過收集和分析這些數據，來挖掘其中反映出的心理健康問題的特征和模式，如動作、語音和表情等，進而構建相應的預測模型，實現對焦慮、抑郁等心理問題的有效預測，以實現心理健康問題的即時、自動評估。

3.基于電子游戲數據的心理健康測評

基于電子游戲數據的心理健康測評主要通過分析玩家在游戲過程中的行為表現，來評估個體心理特質和心理健康狀況。這類數據包括游戲中的行為日志、發言內容以及玩家互動等信息。與傳統心理測評相比，基于游戲的測評具有諸多優勢。它能夠提供更為逼真的交互場景，有效降低個體的測驗焦慮，同時規避了傳統測評中存在的社會稱許性反應等問題，從而使獲取的行為表現更加真實可靠。合理設計和運用游戲測評，有望更準確地評估個體的心理健康狀況，同時也增加了測評過程的趣味性和參與度。

目前，這一測評方法主要用于評估能力，如問題解決能力、推理能力、社會情緒調節能力等，也在認知障礙診斷中有所應用。然而，針對心理健康的測評還處于初級階段，相關研究正逐漸深入。

4.基于可穿戴設備數據的心理健康測評

基于可穿戴設備數據的心理健康測評是一種借助可穿戴設備，收集生理和行為數據來評估個體心理健康狀況的方法，為心理健康監測帶來了更生態化、實時化和個性化的可能。這類測評主要借助可穿戴設備收集的腦電、眼動、心率、皮膚溫度等生理指標來監測心理健康狀況。這些設備能夠記錄個體在日常活動或特定任務中的生理反應。腦電數據能夠反映大腦皮層的電活動變化，眼動追蹤技術則通過捕捉個體的凝視時間、移動等特征，幫助研究者分析注意力的分配和情緒反應。此外，心率、心率變異性等指標與情緒和壓力狀態密切相關，可用于檢測壓力和焦慮水平。近年來，智能便攜式設備不斷升級，小型化的設計使得心理健康監測更加方便。

智能化心理健康測評的應用場景

1.學校心理健康教育

在學校環境中，智能化測評可以作為常規心理健康篩查工具，定期評估學生的心理狀態。這有助于學校及時發現存在心理健康風險的學生，并為他們提供必要的支持和干預。例如，學校可以利用智能化測評工具對全體學生進行心理健康普查，識別出需要關注的學生群體，并為他們提供個性化的心理咨詢和輔導服務。此外，智能化測評還可以用于監測學生的心理變化趨勢，幫助學校評估心理健康教育的效果。通過長期跟蹤學生的心理健康數據，學校可以了解心理健康教育課程、活動對學生心理狀態的影響，從而優化心理健康教育方案。同時，智能化測評能夠為教師提供學生心理健康狀況的反饋，使教師能夠更好地關注學生的心理需求，在教學過程中融入心理健康教育元素，營造更加積極健康的課堂氛圍。

2.家庭教育與引導

智能化心理健康測評也為家庭教育提供了新的視角和工具。通過測評手段，家長能夠以更為科學的方式深入了解孩子的心理狀態，并依據測評結果，采取更合適的教育方式和溝通策略。例如，家長可以根據測評報告中的建議，密切關注孩子的情緒波動，提供情感支持，幫助孩子有效應對學習和生活中的壓力。測評工具可以為家長提供孩子的心理發展報告，幫助他們了解孩子在不同年齡段可能面臨的心理挑戰，并提前做好準備。家長可以利用測評結果與孩子進行更深入的溝通，了解孩子內心的想法和感受，增進親子關系。智能化測評還可以為家長提供心理健康教育資源和建議，例如，如何與孩子進行有效溝通、如何幫助孩子提高良好的情緒管理能力等，提升家長在家庭教育中的心理健康素養。

3.學生自我認知與自我調節

智能化心理健康測評不僅服務于學校和家長，還能幫助學生強化自我認知與自我調節。學生可以通過測評結果了解自己的心理特點和優勢，增強自我意識。測評工具可以為學生提供心理健康知識和情緒調節技巧，如放松訓練、積極思維等，幫助學生在面對心理壓力時進行自我調節。一些智能化測評平臺還可以設置個性化的心理健康學習路徑，根據學生的測評結果推薦適合的心理健康課程和活動，引導學生主動關注和提升自己的心理健康水平[3]。學生遇到心理困擾時，可以利用測評工具提供的資源等支持，及時尋求幫助，增強心理韌性，提高應對能力。

4.心理健康研究與政策制定

對于心理健康研究者來說，智能化測評提供了豐富的數據資源和新的研究方法。通過收集大量中小學生的心理健康數據，研究者可以深入分析不同地區、不同年齡段、不同性別等因素對心理健康的影響，揭示中小學生心理健康問題的規律和趨勢。這些研究成果可以為教育部門制定心理健康教育政策提供科學依據，推動心理健康教育資源的合理分配。政策制定者可以依據智能化測評所提供的全面、客觀的數據，制定更具針對性的心理健康干預政策和措施，提高心理健康教育的實效性。同時，智能化測評也能夠幫助研究者評估不同心理健康干預措施的效果，為進一步優化心理健康教育政策提供參考。

智能化心理健康測評面臨的挑戰

1.數據隱私與倫理問題

智能化測評需要收集和分析大量學生數據，包括個人行為、情緒表達等敏感信息，這就引發了數據隱私和倫理問題的擔憂。如何確保學生數據的安全存儲、合法使用以及防正信息泄露，是智能化測評必須解決的關鍵問題。研究者和教育機構需要嚴格遵守相關法律法規，采取加密技術等手段保護學生數據，并確保數據的使用符合倫理要求。

2.測評結果的準確性和可解釋性

雖然智能化測評在技術上取得了一定進展，但測評結果的準確性和可解釋性仍然是一個亟待解決的問題。互聯網和智能設備產生的數據具有海量、多源、異構的特點，其中包含了大量噪聲和無關信息。從復雜多樣的數據中提取出與心理健康密切相關的特征是一個挑戰。而且，一些基于深度學習的模型雖然能夠取得較好的預測性能，但其內部的決策機制往往難以理解，模型的可解釋性較差。這使得研究人員難以明確知道模型是依據哪些關鍵特征做出預測的，不利于對測評結果的深入分析和應用。

3.專業知識融合問題

從模型開發來看，過去側重于數據處理與算法優化，與心理學理論的結合較為薄弱。如今，研究者開始依據抑郁癥發病機制、癥狀表現等心理學理論選取關鍵特征，能顯著提升模型對抑郁癥的識別精準度，挖掘出更具臨床意義的潛在特征，將心理學知識轉化為可操作的算法和模型。

智能化心理健康測評涉及心理學、計算機科學、數學、統計學等多個學科領域，需要跨學科的專業人才來進行研究和開發，這也帶來了一些挑戰和機遇。不同學科之間的語言表達、思維方式和研究方法存在差異，為了克服這些問題，需要建立有效的溝通機制和合作平臺，促進跨學科人才的交流與協作，打破學科界限，推動各學科在共同研究目標下的深度融合。

結語：“智”繪心圖，開啟中小學生心理健康工作新篇章

在當今社會，中小學生心理健康問題日益受到關注，智能化心理健康測評憑借其獨特的優勢，正逐漸成為解決這一問題的重要工具。它通過大數據分析和人工智能技術的深度融合，精準捕捉學生的心理狀態，引導社會主動關注心理健康問題。隨著技術的不斷進步，智能化心理健康測評的應用場景將更加廣泛，為中小學生心理健康的守護注入源源不斷的動力。

參考文獻

[1]姜力銘，田雪濤，任萍，等．人工智能輔助下的心理健康新型測評[J].心理科學進展，2022，30（1）：157-167.

[2]駱方，姜力銘，田雪濤，等.小學生羞怯特質預測及語言風格模型構建[J].心理學報，2021，53（2）：155-169.

[3]Hu，T.，Zhang，X.，amp; Li，N..Design of IntelligentEvaluationSystemforCollegeStudents'MentalHealthBased on Big Data[J].Computational IntelligenceandNeuroscience，2022，7119994.https：//doi.org/10.1155/2022/7119994.

作者單位：北京師范大學心理學部