AI賦能中職心理健康教師專業技能發展：機遇、困境與突破路徑

關鍵詞中等職業教育；心理健康教師；AI；專業技能發展中圖分類號 G718.3 文獻標識碼 A 文章編號 1008-3219（2025）23-0057-05了技術賦能的動力，也對教師運用智能工具的能力提出了剛性要求，成為推動教育實踐轉型的重要指引。

當前，人工智能與大數據技術正加速推動教育數字化轉型，國家層面對此作出明確戰略部署。2019年，中共中央、國務院印發的《中國教育現代化2035》將加快信息化時代教育變革列為重要任務，提出發展智能教育、推動教育模式轉型的總體方向。在職業教育領域，2020年，教育部等九部門印發的《職業教育提質培優行動計劃（2020—2023年）》強調深化信息技術與教育教學融合[2]，特別指出要運用智能技術構建中職學生心理健康服務體系。2023年，教育部等十七部門印發的《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—2025年）》進一步明確，需依托人工智能等技術構建學生心理健康監測體系，推動智能測評、虛擬干預等數字化手段的應用[3]。這些政策既為中職心理健康教育注入

中職學生兼具青少年與準職業人雙重身份，他們和普高學生一樣面臨學業壓力、人際適應等共性問題，還承受著技能學習挫敗感、職業認同模糊等困擾，當前更要面對職業替代焦慮等新挑戰，這些問題成為中職學生的心理壓力源。中職心理健康教師是守護學生成長的心靈支柱，他們肩負筑牢職業教育人才培養心理根基的使命，助力學生從“校園人”平穩過渡為“職業人”，這一價值在當前時代尤為突出。充分實現這一價值以幫助學生應對上述挑戰的關鍵在于教師專業技能的持續發展，唯有不斷升級自身技能，才能精準回應學生的復雜需求，為學生的成長提供保障。

基于《中等職業學校德育課心理健康教學大綱》（2008年版）對中職心理健康教師專業能力的要求[4，結合當前AI技術發展的時代背景，本研究將中職心理健康教師專業技能界定為一個包含基礎技能（心理評估）、延伸技能（職業場景適配性輔導）和時代新增能力（智能工具應用與倫理把控）的有機體系。本研究立足AI技術與職業教育深度融合的現實背景，聚焦中職心理健康教師的專業技能發展，嘗試提出可操作的技能升級路徑與支持策略。

一、AI賦能中職心理健康教師專業技能發展的可能

（一）提高心理評估與診斷能力

周敏燕等人的研究指出，中職心理健康教師在評估中常面臨傳統模式的局限，如靜態量表難以捕捉實訓中的心理波動，且缺乏適配職業場景的干預方案5]。而AI技術通過全場景數據采集，整合課堂互動（如機械專業學生編程失誤后的沉默時長）、實訓操作（如護理專業模擬注射的顫抖頻率）、線上行為（如社交軟件互動軌跡）等多源信息，構建動態更新的學生心理畫像，將技能學習與職業適應交織產生的復雜心理狀態轉化為可分析的數據指標，突破了傳統評估的單一性。以智能系統的風險預警功能為例，學生連續三次實訓失誤后，若出現社交軟件使用驟降且深夜打卡異常，系統會標記為職業挫敗感導致社交退縮的高危個體，并推送近一周實訓評分與情緒波動的相關性分析。教師可據此提前介人，結合技能短板設計階梯式訓練，同步緩解心理壓力。這種賦能能夠推動教師評估能力的顯著提升：從經驗判斷轉向證據化決策，顯著提升評估效率；從單一量表解讀升級為多源數據融合分析，能精準區分普通社交障礙與職業場景回避等特有現象；從事后診斷進階為事前預防，使高危個案干預大大提前。

（二）提高職業場景適配能力

現實中，中職學生心理問題與技能實踐深度關聯，傳統課堂輔導難以滿足職業場景需求。AI技術通過職業畫像分析與VR情境模擬的雙重機制，可以為教師提供精準的干預支持。在職業畫像分析方面，AI整合職業興趣測試、技能證書進度等數據，生成職業適應性發展曲線。例如，當發現數控專業學生在精密測量模塊持續低分且與實習失誤相關時，系統會提示可能存在高精度操作恐懼，教師可據此設計漸進式脫敏訓練方案。在情境模擬訓練方面，VR技術可以還原護理急救失敗、汽修拆裝失誤等典型職業場景。系統實時監測學生心率、操作軌跡等指標，教師可觀察到失誤后的肢體僵硬程度、情緒平復時長等關鍵數據，針對性設計呼吸調節結合步驟分解的抗壓方案。這種AI輔助的職業場景化干預模式，不僅推動中職心理健康教育從普適性輔導向專業化定制轉變，更顯著提升了教師應對職業場景特有心理問題的專業能力。

（三）提高智能工具應用能力

AI為教師提升智能工具應用能力提供了工具支撐與框架指引，推動其從技術使用者成長為技術駕馭者。AI可以通過人機協同分工承擔大量常規性工作，如大規模心理篩查、標準化檔案更新、群體情緒趨勢分析等，從而釋放教師精力，讓教師得以聚焦高危個案深度干預、復雜職業心理問題破解等高價值工作。例如，AI可以自動完成每日情緒打卡數據的統計分析，教師可專注于AI標記的學生群體“資格證考試焦慮”集中爆發事件，教師可以通過還原資格證考核場景幫助學生熟悉流程、緩解陌生感，同時邀請經驗豐富的企業師傅分享考證過程中的心態調節方法與實操技巧。同時，教師在使用過程中逐步掌握工具邏輯，比如通過情緒識別系統的算法說明，理解對汽修專業學生摔工具等行為的情緒判定需結合實訓任務難度參數，進而能識別并修正算法對內向型學生等群體可能存在的偏見。

（四）提高倫理決策能力

在倫理把控層面，AI能夠通過技術手段助力教師建立職業教育特有的倫理框架。如學生實習心理數據需經企業申請與學生確認雙重授權后，系統才會脫敏開放數據，從技術上減少隱私泄露風險；當教師嘗試共享職業穩定性評估結果等敏感數據時，系統會自動提示相關使用邊界，并關聯倫理手冊條款。同時，AI可以整合典型倫理案例，通過情境模擬讓教師練習應對策略，比如模擬企業要求查看學生抗挫折能力原始數據時，系統會提示應轉化為群體適應性趨勢分析，并反饋不同處理方式的風險，幫助教師強化倫理決策能力。

（五）提高協同育人能力

中職心理健康教育的成效離不開學校、企業與家庭的協同，AI通過搭建資源整合平臺與跨主體聯動機制，助力教師激活協同能力，從單一服務者轉型為協同網絡的樞紐。一方面，AI打破信息壁壘，整合企業崗位心理需求標準（如服務行業對客戶投訴應對情緒的要求）、校友職業成長心理歷程（如從技能競賽失利到技術骨干的心態轉變）、家庭親子職業認知訪談等多元資源，供教師直接調用來設計干預方案，例如引用優秀焊工校友“三次考級失敗后的調整經驗”

緩解學生資格證考試焦慮。另一方面，AI可以推動構建心理健康教師、專業課教師與企業導師的協作網絡，三方通過平臺共享數據，共同開發融合課程。以酒店管理專業“客戶投訴應對”課程為例，心理健康教師設計情緒管理模塊，專業課教師提供服務場景素材，企業導師錄制真實投訴處理案例，讓課程兼具心理干預價值與崗位實用性。這種賦能提升了教師的協同效能，既能快速響應“實習焦慮監測數據與企業應用脫節”的問題，也能將外部資源轉化為個性化干預，增強協同育人效果。

二、AI賦能中職心理健康教師專業技能發展的障礙

AI技術在中職心理健康教育中的應用雖前景廣闊，但在實踐落地過程中，受教師能力結構、技術適配性、制度環境等多重因素制約，仍面臨諸多現實障礙，這些障礙相互交織，形成“想用好卻用不好、想用深卻不敢深”的困境，制約著中職心理健康教師專業技能的提升。

（一）技術轉化能力的結構性缺失

中職心理健康教師普遍缺乏將智能技術轉化為“中職場景解決方案”的核心能力，表現為“數據解讀斷層”與“場景應用僵化”。在數據解讀層面，多數教師只能理解智能系統生成的“通用結論”，如“職業適應性評分低”，卻很難結合中職學生的“技能學習特點”“實習崗位需求”等要素分析深層原因。這種“數據一場景”的解讀斷層，導致智能系統的分析結果無法有效指導實踐。在場景應用層面，教師多被動使用系統預設模塊，缺乏結合中職特色進行創造性調整的能力。現有智能工具的算法邏輯多基于普通教育場景，對“職業教育特質”的嵌入不足。例如情緒管理課程多圍繞“考試焦慮”展開，而對“焊接專業的高溫作業情緒調節”“汽修專業的油污環境適應”等職教特有場景覆蓋不足。教師若不能根據專業特點對系統模塊進行二次開發，技術應用就會淪為“表面化操作”，難以回應中職學生的真實需求。這種轉化能力的缺失，本質上是技術工具與中職教育規律的脫節，使AI的賦能價值難以真正釋放。

（二）倫理規范與責任界定的模糊性

AI應用中的許多倫理風險與責任劃分缺乏明確標準，使中職心理健康教師陷入“敢用不敢深用”的困境。在數據隱私方面，中職場景的特殊性加劇了邊界模糊性：采集學生在企業實習的心理狀態數據是否需獲得企業與學生的雙重授權？智能系統存儲的“職業興趣測評結果”能否作為企業招聘的參考依據？這些問題的不明確可能導致隱私泄露風險。例如，某校企合作項目中，企業未經學生同意獲取其“職業穩定性評估數據”并用于篩選實習生，引發學生對學校的信任危機[。在結果應用與責任界定方面，中職場景的復雜性使問題更趨棘手。若智能系統誤判“某學生因‘多次實訓失誤’存在自傷傾向”，教師未及時干預，責任如何劃分？反之，教師因過度依賴系統判斷而采取不必要的干預措施，又是否侵犯學生權利？現有政策對這些問題缺乏細化指引，教師只能憑個人經驗判斷，增加了職業風險，制約了技術應用的深度。

（三）培訓體系的碎片化與低適配性

當前，針對中職心理健康教師的AI培訓未能突破“普教化”傾向，呈現“碎片化”與“低適配性”特征。在內容設置上，職業心理輔導相關內容占比不足 30% ，且多停留在理論層面，對“如何結合‘機械專業的精度要求’設計職業心理干預”“如何利用‘服務專業的客戶反饋’開展適應性輔導”等實操性內容覆蓋不足[7]。智能技術應用培訓則側重于“系統操作流程”，對“數據的場景化解讀”“算法偏見的識別”“中職特有倫理問題的處理”等核心能力的培養嚴重缺失，導致教師“會操作工具卻不會用工具解決實際問題”。在培訓方式上，以“講座式”“演示式”為主，缺乏“情境化實踐”環節。教師難以將所學知識遷移到諸如“分析汽修專業學生的實習焦慮數據”“設計幼教專業的職業認同輔導方案”等具體場景中。李東斌等人的調查顯示，僅 28% 的中職心理健康教師認為現有培訓對提升職業場景中的技術應用能力有幫助，這種低適配性的培訓體系，難以支撐教師專業技能的升級[8]。

（四）人文關懷與技術效率的價值沖突

中職心理健康教師在技術效率與人文溫度的平衡中存在認知偏差，形成非此即彼的對立思維。部分教師過度追求技術效率，將量化指標作為核心評價標準。例如，用“智能系統的咨詢響應速度”替代“學生的情感共鳴度”，在輔導中機械套用系統生成的干預方案，忽視學生的個性化需求。這種數據至上的傾向，使心理健康教育淪為算法驅動的流程化服務，喪失了教育應有的人文關懷。還有一些教師則持技術懷疑論，將技術工具視為專業性的威脅，固守“純面對面輔導”模式。他們認為，中職學生的“職業認同培育”“工匠精神塑造”等過程，必須通過師徒式的情感互動實現，而智能工具的標準化輸出會削弱這種互動的深度。這種認知導致他們拒絕使用AI輔助分析，錯失技術在擴大服務范圍、提升精準性等方面的優勢。這種價值沖突的本質，是對AI與教師關系的誤讀一—技術應是增強人文關懷的手段，而非替代者，但這種認知偏差使教師走向“要么濫用技術，要么排斥技術”的極端，制約了專業技能的整合發展。

三、AI賦能中職心理健康教師專業技能發展的突破路徑

AI技術為中職心理健康教師專業技能發展提供了全新可能，要充分釋放其價值，需圍繞教師技能升級構建“能力重塑一培養創新一生態保障”的系統性發展路徑，推動教師在心理評估、職業場景干預、智能工具應用等核心技能上實現突破，最終形成技術賦能與人文關懷深度融合的專業發展模式。

（一）構建“中職適配”的三維技能體系，夯實專業基礎

中職心理健康教師技術轉化能力的結構性缺失，主要表現為“數據解讀斷層”與“場景應用僵化”：多數教師看智能系統給出的通用結論，只能看到表面現象，無法結合中職生的技能學習特點、實習需求去分析背后的深層原因；而且教師大多是被動使用系統預設的模塊，往往不會結合中職教育的特點進行創造性調整。針對這些情況，學校和教育部門需牽頭建立一套“基礎—專業一融合”的三維技能框架，讓技術和教育實踐實現精準對接。

在基礎能力層，需要聚焦“智能工具操作 + 數據場景化解讀 倫理底線認知”。教師可以借助虛擬實訓平臺，通過模擬“分析汽修專業學生實習心理數據”“解讀烹飪專業學生課堂情緒波動”等場景，主動訓練自己熟練使用智能測評系統的能力；教師還要結合案例教學培養數據解讀能力，比如從“學生實訓失誤頻率高”的數據中，主動分辨出是技能掌握不足還是職業恐懼導致的操作變形；學校可以組織教師開展專題討論，一起明確“校企數據共享邊界”等中職特有的倫理問題，共同制定出簡單實用的倫理認知清單，為教師的基礎實踐提供清晰指引。

在專業能力層，需要重點強化教師職業心理問題識別、場景化干預設計、校企協同聯動這三種能力。教師需要結合中職生的職業心理特點，主動訓練自已識別“資格證考試焦慮”“師徒關系適應障礙”等職業教育特有問題的能力；教師可以通過工作坊接受專業指導，結合不同專業的特點設計干預方案；教師要聯合企業導師開展協同實踐，主動學習用企業的崗位標準來優化干預策略，讓自身技能在職業場景中更適配。

在融合能力層，核心是提升教師“數據驅動決策 技術增強人文關懷”的綜合素養。教師可參與項目學習，主動把智能數據分析結果和自己的專業判斷結合起來，比如依據“學生技能實訓表現 .+ 職業興趣數據”制定個性化輔導計劃；教師要培養用技術放大教育溫度的能力，比如用AI篩選出實習壓力過大的學生后，親自通過“師傅經驗分享會 + 一對一疏導”提供支持，既發揮技術高效性，又保留人文互動深度。

（二）創新分層實踐培養機制，加速技能提升

針對培訓適配性不足的問題，學校和教育部門要構建分層遞進、場景實操的培養體系，讓教師在實踐中提升技能。

基礎層面向全體教師，側重“智能工具基礎應用 + 簡單數據解讀”。學校可采用“線上示范 校內實操”模式：線上通過短視頻演示智能系統生成心理報告、基礎數據圖表解讀等操作；線下依托校內實訓基地，組織教師模擬分析專業實訓情緒數據、生成職業適應性簡況等場景，讓教師在實操中掌握基礎技能，避免理論與實踐脫節。

進階層針對骨干教師，側重“人機協同方案設計 ⁺ 工具個性化改造”。學校可以請骨干教師設計分工機制，讓AI承擔常規篩查，教師聚焦深度干預。例如，AI統計學生每日情緒打卡數據，教師則專注處理AI標記的高危個體；同時引導骨干教師結合中職需求改造工具模塊，比如在職業規劃系統中添加本地企業崗位需求動態數據，增強工具的實用性。

高階層面向學科帶頭人，主要提升他們的“跨領域資源整合 ⁺ 創新應用研究”能力。學校要支持學科帶頭人牽頭做‘ ^?AI+ 中職心理健康”的微創新項目，鼓勵他們主動聯合信息技術教師，一起開發有特色的心理訓練模塊。通過這些項目實踐，學科帶頭人能實實在在提升技術整合和創新能力，總結出可推廣的實踐經驗。

（三）搭建多元協同生態網絡，提供發展支撐

針對資源孤立、協同不足的問題，學校和相關部門要激活“校內一校外一區域”的協同動能，構建全方位支持體系。

在校內，學校要組建“心理健康教師 Σ⁺ 專業課教師 技術專員”的協作小組。這三方要一起開發融合課程，比如在機械專業實訓心理調適課中，心理健康教師負責講解情緒管理的理論，專業課教師提供“精密操作”的場景素材，技術專員來搭建簡易的VR實訓情境，讓課程既能發揮心理干預作用，又能培養學生職業技能。

在校外，學校要聯合企業建立校企心理資源共享站。共享站要整合企業的“崗位心理需求標準”、優秀校友的“職業成長心理歷程”等資源，方便教師設計干預方案時直接用；定期組織教師到合作企業跟崗，觀察和學習企業是如何處理“實習生技能焦慮”問題的，把企業的經驗變成教學素材。

在區域層面，教育部門要牽頭成立“中職心理健康教育技術應用協作組”。通過協作組共享職業心理干預案例庫、智能工具操作指南等資源，幫助各校降低開發成本；每學期還要開展技術應用沙龍，圍繞數據解讀技巧、倫理問題處理等主題交流經驗，形成互相幫助、共同成長的氛圍。

（四）制定簡明清晰的倫理規范，保障規范應用

針對倫理邊界模糊的問題，學校和教育部門要制定貼合中職實際的簡易倫理規范，讓教師用得放心、行得規范。

在數據管理上，要實行“分類管理 + 權限控制”。把學生數據分成基礎信息（如姓名、專業）、職業心理信息（如實習適應數據）、敏感心理信息（如抑郁傾向測評結果）三類：職業心理信息只能在校企之間脫敏共享，敏感信息僅限教師本人查看，而且需單獨加密存儲。

在應用流程上，要規范“評估一干預一反饋”三步法。評估前，必須讓學生知情同意（涉及企業時還要讓企業知情同意）；干預中，要求教師對AI生成的建議進行專業復核，不能直接套用；反饋后，教師要及時記錄干預效果，用來優化自己的實踐策略。

在責任界定上，要區分技術問題和操作問題。如果是系統故障導致數據錯誤，由技術提供方負責；如果是教師沒按規范使用數據引發問題，就由教師承擔責任。同時，要建立容錯機制，鼓勵教師在規范框架內嘗試新技術應用，對探索中出現的小失誤多一些包容。

參考文獻

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[2]教育部等九部門.關于印發《職業教育提質培優行動計劃（2020—2023年）》的通知[EB/OL].（2020-09-29）[2025-06-2].htps：//www.moe.gov.

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[3]教育部等十七部門.關于印發《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—2025年）》的通知 [EB/OL].（2023-04-20）[2025-06-22].https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202305/content_6857361.htm.

[4]教育部.關于印發中等職業學校德育課課程教學大綱的通知[Z].教職成[2008]7號，2008-12-10.

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[7]呂東剛，張雷.高職院校心理健康教育教師專業發展存在的問題及對策[J].教書育人·高教論壇，2018（11）：40-41.

[8]李東斌，葉新珠，黃晶.中職教師有能力促進學生心理健康成長嗎？——基于混合研究數據的分析與思考[J].職業技術教育，2022（26）：51-57.

AIEmpowers the Professional Skills Development of Mental Health Teachers in Secondary Vocational Schools：Opportunities，Challengesand BreakthroughPaths

Wang Xin

AbstractAItechnologyprovdesthpossbilityfrtheprofessalskillsdevelopmentofsecodaryvocatioalshoolmntalhealth teachers，icisllfopigtholicalesstdosiscupaalariat intellgenttolaloainldbaiuoliulytet ofprofessioalsillvotioalsolmetalalthacsporecstaclessuchsctuallckoftlical transformationbliisigityiicalsdsposibiltf，fgmetationndlodaptabilityofrnged valueconflictsticegicalueiiseathmealil forsecondaryocatialucatindonolidateteprofesoalfoatiooateteeaicalpraticetaiingmsto acelerate skillimprovement;uildaiveselaborativecoogicaletworkdeveooniseadcearealsadards turetir application.

Key Wordssecondary vocational education; mental health teachers; AI; professional skils development Author Wang Xin，associate senior editor at People’s Education Press （Beijing 100081）