校園心理健康預警與干預體系建設應用

【中圖分類號】G444【文獻標志碼】A【論文編號】1671-7384（2025）07-065-04

研究背景

1.青少年心理健康現狀

近年來，青少年心理健康問題日益凸顯，成為社會各界關注的焦點。學業壓力、人際關系、家庭環境等多種因素交織在一起，給青少年的心理健康帶來挑戰。據相關數據顯示，我國青少年心理健康問題檢出率呈逐年上升趨勢，抑郁、焦慮等心理問題頻發，嚴重影響了青少年的健康成長1]。

2.傳統心理健康教育的局限性

（1）傳統篩查滯后性：量表測評的周期性與主觀局限

以問卷調查、心理量表為主的篩查手段，普遍存在“半年一測、一測定乾坤”的滯后性。某市2022年調研顯示，超過 60% 的學校每年僅開展1＼～2次心理測評，且測評結果易受學生即時情緒、社會贊許效應干擾。如某初中生因擔心被貼標簽，在抑郁自評量表（SDS）中刻意隱藏真實感受，導致測評結果與后續突發自傷行為嚴重偏離。且靜態量表難以捕捉心理危機的動態演變過程，即從情緒波動到行為異常往往存在數周至數月的“時間窗口”，而傳統方法恰在這一關鍵階段存在監測盲區。

（2）隱性危機發現難：教師觀察的注意力盲區與經驗依賴

教師在日常教學中雖能察覺部分外顯異常行為（如逃課、打架等），但對低頭沉默、社交退縮等“安靜型危機”卻難以及時識別。研究表明，一名教師需同時關注 30～50 名學生時，對個體微表情、動作頻率等關鍵線索的捕捉率不足 15% 。此外，教師判斷依賴個人經驗，缺乏科學量化的評估工具，極易出現“過度敏感”或“后知后覺”的極端情況。

（3）家校協同不足：數據孤島導致干預延遲

家校溝通常陷入“碎片化信息博弈”困境：家長反映孩子“在家易怒”，教師反饋“在校正常”，雙方因缺乏跨場景的連續性行為數據，難以達成有效共識。因家校信息不對稱導致的干預延誤，在心理危機事件中發生概率極大。傳統模式下，心理教師、班主任、家長三方掌握的信息維度截然不同，心理教師依賴量表分數，班主任側重紀律表現，家長關注情緒片段。這種“數據割裂”使得早期干預策略缺乏精準著力點。

3.AI技術在心理健康教育中的優勢

人工智能背景下的青少年心理健康防護可采用構建智能化心理健康評估系統，制訂個性化與科學化的心理健康干預流程，建立家校社“三位一體”的心理健康協同支持網絡，培養跨學科專業團隊以確保技術應用的專業性等策略[2?；诮逃俊督逃畔⒒?.0行動計劃》“構建智能化、可視化、全流程心理健康服務體系”的要求，AI課堂行為分析可深度嵌入日常教學場景，通過機器學習模型構建“課堂行為-心理特征”映射關系，通過數據處理能力、模式識別能力和智能化決策能力，為心理健康教育提供了新的解決方案。實時監測學生課堂表現，及時發現學生心理狀態變化，為教師提供數據支持和決策依據。

理論探索

1.課堂作為心理健康監測主陣地的理論創新

課堂心理氣氛是課堂教學活動中與學生心理關系最為密切的變量，不同的課堂心理氣氛會導致學生不同的課堂情感體驗，這些差異必然會影響學習效率和學生的心理健康水平3。課堂作為學生參與度最高、行為表現最密集的真實情境，天然具備心理健康監測的三大優勢：其一，行為生態效度高，學生在課堂中的表情管理、社交策略、壓力應對等表現，相較于刻意營造的咨詢場景更能真實反映心理狀態；其二，多維度數據聚合性，不同學科課堂對應差異化心理特征（如數學課中的挫折反應、語文課中的情感共鳴等），跨學科行為軌跡可構建動態心理畫像；其三，連續性監測可行性，依托高頻次、常態化的無感采集，系統可捕捉心理波動的“萌芽-演變-爆發”全周期軌跡，突破傳統單點評估的碎片化局限。這種將監測嵌入自然教學流程的模式，既規避了標簽化風險，又實現了心理健康教育的“無痕化”轉型，為《教育信息化2.0行動計劃》倡導的“全場景數據融通”提供了創新范式。

2.循證教研與心理健康教育的結合

循證教研是一種基于證據的教育研究方法，其核心理念是將科學研究與實踐經驗相結合，以制定和實施有效的教學策略。在心理健康教育領域，循證教研的引入具有重要的理論和實踐意義。從理論層面看，循證教研為心理健康教育提供了科學的決策依據。通過系統地收集、分析和整合相關研究證據，教育者能深入了解學生的心理特征和需求，從而為教學策略的制定提供堅實的基礎。在實踐層面，通過大數據分析學生課堂表現，深入挖掘學生課堂行為背后的心理狀態，尋找心理狀態與行為之間的潛在關聯。這種結合不僅提高了心理健康教育的針對性和有效性，還為教育者提供了動態監測和調整教學策略的工具，使心理健康教育能夠更好地適應學生的個體差異和發展需求。

3.基于大數據與AI的課堂評價實施心理健康精準干預

基于大數據課堂評價相關系統，學校探索利用大數據和AI技術，對學生的課堂表現進行多維度、高頻次的動態監測與分析。通過每秒一次的頻率實時捕捉學生的課堂行為數據，進而得到講授環節、讀寫環節、問答環節、討論環節的課堂參與度及綜合課堂參與度。通過提示課堂參與度波動幅度大的學生名單，為心理教師提供潛在對象。心理教師通過詳細查看學生的學情分析報告、回顧學生的課堂視頻，對潛在對象進行細致觀察，再結合學生的班主任反饋、學業成績、家庭背景等其他相關信息，確定是否需要介入干預，并制定個性化的干預方案，將心理工作由被動變為主動。

4.人機協同數據穿透式管理學生心理健康

精準識別學生的負面情緒并提供個性化干預是重要環節。學校通過引入心理機器人，借助其情感語義分析與自然語言處理技術，對學生在心理咨詢對話及周記文本中的情感傾向進行實時解析。精準識別隱性負面情緒，如“無所謂”“可能吧”等高回避表達，從而輔助心理教師快速定位高危個體。在此基礎上，進一步基于學生心理檔案與歷史干預數據，結合強化學習算法，為不同風險等級的學生生成個性化干預方案。通過人機協同機制，進行“數據穿透式管理”，將AI的算力優勢與教師的經驗智慧深度融合，構建“監測-分析-干預反饋”的閉環生態，科學、高效、精準地助力教師提升學生的心理健康水平。

實施策略

1.創新基于AI課堂行為分析的校園心理健康預警與干預體系理念

筆者所在的北京市第八十中學鼓勵教師學習與應用AI、虛擬現實等數字技術，來滿足學生的心理健康預警與干預需求。學校通過動態聯動數據采集、數據處理等數據監測平臺，對學生在校的課堂表現數據、各種場景行為進行數智觀測和量化分析，通過科學的預警機制即時識別心理危機，并通過有效的干預機制，形成基于AI課堂行為分析的學生心理健康教育從預警到干預的閉壞管理系統，從而為不同特質和潛能的學生提供個性化的心理健康輔導服務。

2.構建基于大數據和AI技術的課堂評價系統

用AI技術為學生開展心理健康服務，是人工智能技術背景下心理健康教育發展的重要方向。學校與科技公司合作，共同研發了基于大數據和AI技術的課堂評價系統?；贏I課堂行為分析與心理機器人等人機結合模式，構建一個集學生課堂表現數據、心理健康監測、心理健康干預服務于一體，基于大數據和AI技術的課堂評價系統。

這一創新實踐與北京市教委發布的《關于促進中小學生身心健康發展的若干意見》高度契合，積極呼應了其中關于充分激發課堂活力、采用多樣化教學方式、提升學生學習興趣、增強認知能力和解決問題能力的要求。同時，該系統也精準落實了完善學生成長檔案制度、結合成長檔案為需要引導的學生制定個性化支持方案、開展“一對一”幫扶指導的政策導向。

（1）學生課堂情況數據收集與分析

通過識別學生的課堂參與度變化，判斷學生的行為狀態變化是否處于正常范圍。系統以每秒一次的頻率收集學生的課堂表現數據，包括學生讀寫、聽講、站立、趴桌子等多個維度。同時，記錄學生的課堂互動情況，如回答問題次數、互動參與度等。對于出現異常波動的學生，系統會自動進行提示，推送給心理教師或相關負責人。同時，這些數據經過清洗和預處理后，被存儲到后端數據處理平臺中，后續利用深度學習算法對收集到的數據進行挖掘和分析。

（2）建立學生心理健康檔案

根據學生的課堂表現情況，為每位學生以周為單位定期出具個體學情分析報告。報告中，提示本期學生課堂行為特點、匯總整體及各科課堂行為數據、各行為同步占比、課堂參與度、各環節課堂參與度等詳細數據，便于心理教師深入了解學生的學習進度、成績變化等多維度信息，結合課堂視頻中捕捉到的非語言行為，如表情、肢體動作等，全面評估學生的心理狀態。

（3）建立監測通道與干預策略

系統為每位學生以周為單位定期出具個體學情分析報告。即時提示學生課堂行為特點、匯總整體及各科課堂行為數據、各行為同步占比、課堂參與度、各環節課堂參與度等詳細數據，異常危情監測通道模塊專為心理健康教師和管理員開發。心理教師實時查看學生的課堂學情報告，根據需要回看學生的課堂視頻，對一些心理健康狀態異常或可能異常的學生進行預警、追蹤，開展個性化的心理健康服務。

根據課堂學情報告，心理教師結合學生的課堂觀察，班主任、家長及周邊同學的反饋，制定三級預警響應模塊。一級綠色常規監測：動態更新學生心理特征檔案，多維度整合學生成績、家長反饋及教師評價等數據，個性化分析學生心理發展趨勢，實時把控學生課堂狀態。二級黃色波動預警：貫穿“班主任-心理教師”聯席研判會“會前-會中-會后”全階段，討論結果記錄在學生心理特征檔案中，班主任和心理教師分別在日常管理和心理輔導中落實干預措施，并定期反饋實施效果。三級紅色危機干預：家校醫協同制定干預方案。如學生狀態持續波動，心理教師經與學生溝通后覺得學生情況需要聯動干預，緊急聯絡班主任、家長及醫療機構的專業人員，確保干預措施的連貫性和有效性。通過建立專門的危機干預記錄，及時調整治療和干預策略，直至學生心理狀態穩定，學習生活恢復正常，實現全員育人。

3.以AI技術開展心理輔導創新實踐的成效

（1）心理干預效果顯著提高

自引入AI技術開展心理輔導以來，學校在多方面取得了顯著成效。大數據課堂評價系統實時監測學生課堂表現，一旦發現異常波動，立即生成觀察名單。心理教師依據學情分析報告和課堂視頻中的非語言行為，全面評估學生心理狀態，制定個性化輔導方案，通過面對面咨詢和團體輔導等方式幫助學生解決問題，同時系統持續跟蹤驗證輔導效果，使心理輔導更加精準高效。

（2）家校合作更加緊密

家長通過學情分析報告了解學生課堂狀態，與心理教師共同關注學生成長，形成教育合力。此外，學校還積極與社區合作，爭取社會資源支持，為學生心理健康教育提供更全面保障。

（3）學生狀態波動幅度明顯降低

心理教師根據系統提供的異常學生名單，及時制定個性化輔導方案，經過持續排查和幫扶，系統顯示學生課堂狀態波動幅度大幅降低，表明心理輔導工作成效顯著，學生心理狀態趨于正常。

應用案例分析與討論

1.案例一：學業焦慮的初中生

（1）學生表現

初二男生小杰（化名），近一個月以來，課堂參與度持續降低，連續出現在預警名單中。心理教師通過該生的學情報告發現，課堂參與度的下降主要體現在數學課上。通過回顧小杰近期課堂視頻，發現他在數學課上頻繁出現低頭、走神等注意力不集中的現象。

（2）干預過程

心理教師收到系統提示后，得知小杰因自我認知偏差對數學學習產生焦慮，認為自己學不好數學，導致課堂注意力不集中。教師幫助小杰建立正確自我認知，制定數學學習計劃，鼓勵其嘗試新方法。同時，建議班主任在數學課上多關注小杰，及時表揚其進步，與數學教師協商布置適配作業。一個月后，小杰數學成績提高，課堂走神現象減少，作業完成情況改善。

（3）干預效果

通過系統的持續監測，發現小杰的數學成績和課堂參與度均有所提升，且波動幅度逐漸減小，說明其學習狀態逐漸趨于穩定。同時，與班主任溝通了解到小杰的學習態度也有所轉變，對數學學習的自信心有所增強。

2.案例二：家庭矛盾導致情緒問題的初中生

（1）學生表現

初三女生小芳（化名），某周心理預警排首位，課堂參與度下降 50% ，次周數據持續走低。心理教師查看報告發現，小芳課堂常低頭，講授、互動、問答環節同步度低，讀寫環節同幅度提升。課堂視頻顯示，她大部分時間低頭，極少與同學互動。

（2）干預過程

心理教師發現小芳狀態異常后，了解到其與父母關系緊張，常因小事爭吵，影響課堂注意力和情緒。教師與小芳溝通，發現矛盾源于溝通不暢，于是幫助她建立正確溝通觀念，學會表達和換位思考。同時，教師建議班主任與小芳父母溝通，建議家長深入了解孩子需求，還為小芳提供班級展示機會，增強其自信心。兩周后，小芳情緒緩解，課堂表現和作業完成情況均有所改善。

（3）干預效果

系統監測顯示，小芳讀寫參與度降至平均水平，但整體課堂參與度提升，情緒問題顯著緩解。班主任反饋，小芳與父母關系改善，溝通順暢，能共同解決問題。

AI技術在心理健康預警中雖具潛力，但也存在局限性，如處理大量學生個人數據時面臨隱私泄露風險，需建立加密機制和安全網絡防護體系。自前無法觀察學生表情和分析情緒狀態，且僅能分析課堂行為數據，無法涵蓋課堂外表現。與此同時，家校合作在心理健康教育中至關重要，能形成教育合力保障學生心理健康。此外，鑒于每位學生心理狀態和需求各異，個性化干預十分必要，AI技術可提供數據支持和決策依據，助力實現個性化干預目標。

結語

北京市第八十中學秉持以學生需求為核心的理念，將持續升級優化課堂評價系統，引入先進算法與模型，增加數據采集維度，提升系統穩定性和準確性，形成更全面的心理狀態畫像。同時，拓展AI技術在教育領域的應用，如學業成績預測、學習行為分析、教師培訓等，充分發揮其潛力。加強跨學科合作與研究，與多學科專家共同探索AI在心理健康教育中的應用前景，構建完善的理論體系和實踐模式。積極推動相關政策制定與標準建立，規范AI應用，加強監管評估，提升社會對AI在心理健康教育中應用的認知和接受度。學校AI心理健康教育實踐已取得顯著成效，未來將繼續探索其應用前景，為學生提供更全面支持，也期待更多學校和企業參與，共同推動AI與心理健康教育的深度融合。

參考文獻

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作者單位：北京市第八十中學 編輯：王曉波