生成式人工智能在大學(xué)生心理健康教育中的應(yīng)用研究

中圖分類(lèi)號(hào)：G441；G434 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.3963/j.issn.1671-6477.2025.03.017

高等學(xué)校學(xué)生心理健康教育是高校人才培養(yǎng)體系的重要組成部分，也是落實(shí)高校立德樹(shù)人根本任務(wù)的重要保證。習(xí)近平總書(shū)記在2019年中央政法工作會(huì)議上強(qiáng)調(diào)：“要健全社會(huì)心理服務(wù)體系和疏導(dǎo)機(jī)制、危機(jī)干預(yù)機(jī)制，塑造自尊自信、理性平和、親善友愛(ài)的社會(huì)心態(tài)。其中，大學(xué)生心理健康狀況既是一個(gè)特別需要被關(guān)注的議題，又是一個(gè)維持高校安全穩(wěn)定必不可少的組成部分。大學(xué)生的心理健康狀況既能折射出學(xué)生主體的思想動(dòng)向，也能反映學(xué)生個(gè)體各方面的現(xiàn)狀，比如學(xué)習(xí)狀況、生活狀況、戀愛(ài)狀況、親子狀況等的現(xiàn)實(shí)情況，這些都是高校輔導(dǎo)員開(kāi)展思想政治工作[1的關(guān)鍵切人點(diǎn)。

隨著多年的探索研究和體系建設(shè)，大學(xué)生心理健康教育的源生動(dòng)力不斷被激發(fā)，但是近些年來(lái)大學(xué)生突發(fā)事件的頻繁爆發(fā)和心理疾病確診的低齡化現(xiàn)象不斷呼呼著新的心理健康教育手段和方法。2022年，以ChatGPT為首的生成式人工智能用近乎爆炸式的亮相震動(dòng)全球，人工智能產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)席卷了各個(gè)領(lǐng)域，給各行各業(yè)帶去了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。本研究以科大訊飛研發(fā)開(kāi)源的“飛星一號(hào)（sparks pro）-13B\"為大模型基礎(chǔ)，采用飛槳AIStudio收集的SmileData心理咨詢數(shù)據(jù)集和清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系交互式人工智能課題組孫豪2021年開(kāi)發(fā)的PsyQA數(shù)據(jù)集為AI參數(shù)訓(xùn)練文本，經(jīng)過(guò)數(shù)次的迭代發(fā)展和不斷完善而建成“吾里心聲心理健康教育對(duì)話平臺(tái)”。

吾里心聲心理健康教育對(duì)話平臺(tái)是一個(gè)能夠根據(jù)大學(xué)生提出的心理求助問(wèn)題進(jìn)行自然語(yǔ)言處理和分析，利用大量真實(shí)心理咨詢文本語(yǔ)料迭代訓(xùn)練后的生成式人工智能對(duì)話大模型。這個(gè)模型最終可以輸出最貼近心理健康教育原理、最符合所提問(wèn)題答案的生成文本，這些文本既能模擬現(xiàn)實(shí)心理咨詢師給出的對(duì)話回復(fù)，也能給需要幫助的大學(xué)生以適時(shí)的心境支持。

一、利用生成式人工智能開(kāi)展大學(xué)生心理健康教育的時(shí)代契機(jī)

改革開(kāi)放以后，心理學(xué)學(xué)科在沉寂了十余年后迎來(lái)了發(fā)展曙光，2001年第一部針對(duì)大學(xué)生心理健康教育工作的專(zhuān)門(mén)性指導(dǎo)文件（《關(guān)于加強(qiáng)普通高等學(xué)校大學(xué)生心理健康教育工作的意見(jiàn)》）頒布出臺(tái)。21世紀(jì)的20多年間，針對(duì)大學(xué)生心理健康教育的新方法、新模式不斷帶動(dòng)著高校改革創(chuàng)新，站在信息革命的劃時(shí)代歷史節(jié)點(diǎn)上，利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和人工智能手段為主的心理健康教育陣地不斷地有人呼吁予以重視和構(gòu)建。

（一）當(dāng)下我國(guó)高校心理健康教育的現(xiàn)狀與問(wèn)題

20世紀(jì)80年代以來(lái)[2]，我國(guó)大學(xué)生心理健康教育事業(yè)蓬勃發(fā)展，不論從教育水平、教育資源還是教育成效都有了質(zhì)的提升，一個(gè)自洽的大學(xué)學(xué)生心理生活內(nèi)穩(wěn)態(tài)初見(jiàn)雛形。但不可否認(rèn)的是，近些年社會(huì)級(jí)、現(xiàn)象級(jí)的大學(xué)生心理危機(jī)事件仍然不斷發(fā)生，大學(xué)生非正常死亡案例數(shù)量仍在攀升。高校重點(diǎn)關(guān)注的心理疾患學(xué)生群體不斷增大，心理易感人群的訴求不斷加深，當(dāng)下高校心理健康教育模式實(shí)效性不斷受到現(xiàn)實(shí)的挑戰(zhàn)。新形勢(shì)下的大學(xué)生思想政治工作難度不斷增大，因而大學(xué)生心理健康教育工作的方式方法需要進(jìn)一步推陳出新。

當(dāng)下我國(guó)高校大學(xué)生心理健康教育模式主要有三個(gè)組成部分（見(jiàn)圖1）：第一個(gè)部分是以輔導(dǎo)員為主、班主任與任課教師為輔的談心談話[3」;第二個(gè)部分是高校心理健康教育中心定期進(jìn)行的心理普查、咨詢師開(kāi)展的咨詢?cè)u(píng)估、心理專(zhuān)職教師進(jìn)行的教學(xué)授課，以及校級(jí)心理素質(zhì)拓展協(xié)會(huì)舉辦的宣傳活動(dòng);第三個(gè)部分是精神衛(wèi)生中心或醫(yī)院執(zhí)業(yè)醫(yī)師的醫(yī)學(xué)診斷和診療。這三個(gè)部分有機(jī)地組成一個(gè)大學(xué)生心理健康生活防護(hù)網(wǎng)，這個(gè)防護(hù)網(wǎng)能及時(shí)給心境波動(dòng)、情緒易感期間的大學(xué)生提供各級(jí)程度與各類(lèi)需求的幫助。

圖1根據(jù)醫(yī)護(hù)受助程度和心境困難程度繪制的大學(xué)生心理健康教育思維導(dǎo)圖

雖然現(xiàn)代心理健康教育模式能夠適時(shí)適度地提供幫助解決難題，但是在新生代大學(xué)生不斷提高的訴求面前，心理健康教育的實(shí)效性也在不斷被弱化[4]。在輔導(dǎo)員談心談話方面，新生代大學(xué)生更關(guān)注以個(gè)體訴求為優(yōu)先級(jí)的“話語(yǔ)權(quán)\"體系，不少輔導(dǎo)員在很多新話題、新論點(diǎn)上難以快速建立權(quán)威話語(yǔ)權(quán)，導(dǎo)致學(xué)生喪失談話興趣從而使得談話實(shí)效性被弱化。在心理健康教育中心層面，不少大學(xué)生學(xué)會(huì)蓄意“捏造”自己的心理普查結(jié)果，“偽裝”自己的實(shí)際情緒表達(dá)，從而造成普查失真的結(jié)果[5]。同時(shí)，因?yàn)楦鞔髮W(xué)心理健康教育中心咨詢師人員短缺的現(xiàn)狀普遍存在，所以不少大學(xué)學(xué)生預(yù)約咨詢存在“等排隊(duì)\"現(xiàn)象，加上咨詢師的咨詢風(fēng)格和言語(yǔ)風(fēng)格等不能滿足所有學(xué)生的需求，導(dǎo)致一些心理咨詢學(xué)生中途退出咨詢，或者被重點(diǎn)關(guān)注的學(xué)生不愿意校內(nèi)咨詢。

不難看出，以面對(duì)面開(kāi)展的口頭談話式的傳統(tǒng)大學(xué)心理健康教育有以下幾個(gè)弊端：一是無(wú)法做到全時(shí)段的即時(shí)性；二是談話主體的知識(shí)儲(chǔ)備無(wú)法長(zhǎng)時(shí)間進(jìn)行并與時(shí)俱進(jìn)地更新；三是談話主體的既定習(xí)慣一時(shí)難以被改變;四是談話主體無(wú)法完全檳棄既有偏見(jiàn)以及主觀推斷和實(shí)時(shí)情緒；五是無(wú)法對(duì)被談話者的經(jīng)歷進(jìn)行無(wú)限制的持續(xù)探問(wèn)。

（二）利用生成式人工智能開(kāi)展大學(xué)生心理健康教育的教育原理

大學(xué)生心理健康教育和人工智能的結(jié)合既是時(shí)代的呼吁也是教育實(shí)際的訴求，跨學(xué)科的教育融合手段背后有著豐富的教育學(xué)、心理學(xué)等理論實(shí)踐原理。依托豐富的教育理論與思想，利用大模型數(shù)據(jù)收集分析處理的特性，利用生成式人工智能，高校可以將大學(xué)生心理健康教育打造成以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化學(xué)生心理畫(huà)像預(yù)警平臺(tái)。

首先，心理學(xué)界普遍認(rèn)為個(gè)體的情緒和行為并非全部由外部事件引起，而是由個(gè)體對(duì)這些事件的認(rèn)知所中介。生成式人工智能可以通過(guò)自然語(yǔ)言處理分析學(xué)生的語(yǔ)言表達(dá)，快速識(shí)別出對(duì)話中潛在的消極或不良認(rèn)知模式，如災(zāi)難化思維、過(guò)度概括和黑白思維。通過(guò)識(shí)別學(xué)生的認(rèn)知偏差，AI可以幫助學(xué)生意識(shí)到思維模式中存在的問(wèn)題，為進(jìn)一步開(kāi)展有效談話及時(shí)提供認(rèn)知重構(gòu);同時(shí)，在與學(xué)生的對(duì)話過(guò)程中，人工智能大模型通過(guò)利用引導(dǎo)式提問(wèn)可提供更合理的替代性重構(gòu)思維。比如，將“我一定會(huì)在考試中失敗\"重構(gòu)為“如果我認(rèn)真準(zhǔn)備，我有機(jī)會(huì)取得好成績(jī)”的理性轉(zhuǎn)化。最終，學(xué)生通過(guò)認(rèn)知行為理論的指導(dǎo)轉(zhuǎn)化，逐步掌握認(rèn)知調(diào)整和行為改變技能，從而增強(qiáng)個(gè)人的自我效能感。教會(huì)學(xué)生從每一小步的成功積累信心經(jīng)驗(yàn)，從而正向強(qiáng)化學(xué)生的積極行為，讓學(xué)生主動(dòng)認(rèn)可自己的正向反饋，協(xié)助學(xué)生建立健康的認(rèn)知和行為模式。

其次，大模型對(duì)話平臺(tái)本身是個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)收集工具，通過(guò)對(duì)本地化部署的學(xué)生數(shù)據(jù)收集、分析和應(yīng)用可以形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化決策和行動(dòng)，能夠?qū)崿F(xiàn)更精準(zhǔn)、科學(xué)和個(gè)性化的心理支持格局。人工智能對(duì)話大模型可以通過(guò)收集包括文本、語(yǔ)音和行為記錄在內(nèi)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，感知學(xué)生的情緒狀態(tài)、認(rèn)知模式和行為習(xí)慣，以便生成更精確的心理健康畫(huà)像，為初期行為預(yù)警系統(tǒng)提供鋪墊。而預(yù)警系統(tǒng)可以通過(guò)識(shí)別學(xué)生的語(yǔ)言、行為和情緒信號(hào)判斷近期的情緒波動(dòng)，通過(guò)分析學(xué)生的社交活動(dòng)頻次和作息行為等數(shù)據(jù)決定是否觸發(fā)心理預(yù)警。結(jié)合學(xué)生考試周、考研月和春季時(shí)等情緒易感時(shí)間節(jié)點(diǎn)，學(xué)校能夠更早更有效地發(fā)現(xiàn)學(xué)生的心理異常狀況。

最后，不論是在心理學(xué)原理上協(xié)助學(xué)生擁有更健康的心理習(xí)慣，還是利用數(shù)據(jù)開(kāi)展全過(guò)程心理支持，利用生成式人工智能開(kāi)展大學(xué)生心理健康教育的核心要義始終飽含著人本主義的光輝與價(jià)值。開(kāi)展以學(xué)生個(gè)體為核心的對(duì)話體驗(yàn)，提供給學(xué)生無(wú)偏見(jiàn)、無(wú)評(píng)價(jià)的對(duì)話環(huán)境，真正保證每一名學(xué)生都會(huì)被中立接納，才是數(shù)字時(shí)代下開(kāi)展大學(xué)生心理健康教育的應(yīng)有之義。

（三）利用生成式人工智能開(kāi)展大學(xué)生心理健康教育是社會(huì)變化與技術(shù)發(fā)展的雙重遇合

結(jié)合了人工智能和大學(xué)生心理健康教育等相關(guān)知識(shí)的AI對(duì)話平臺(tái)有著天然的心理陪伴優(yōu)勢(shì)，不僅可以全天候不間斷地給全體大學(xué)生提供適時(shí)、有效的心理對(duì)話陪伴，而且可以強(qiáng)化大學(xué)生獲取心理健康教育知識(shí)的意識(shí)，進(jìn)而在高校營(yíng)造輕松愉悅的大學(xué)學(xué)習(xí)生活氛圍。

從平臺(tái)數(shù)據(jù)感知功能來(lái)看，全天候在線的大數(shù)據(jù)對(duì)話模型是一個(gè)可以長(zhǎng)期反應(yīng)大學(xué)生心理動(dòng)向的數(shù)據(jù)源，給高校輔導(dǎo)員等心理教育工作者提供了大學(xué)生實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)感知渠道。大學(xué)生提出的每一個(gè)問(wèn)題，蘊(yùn)含著學(xué)生當(dāng)下的心情狀況，背后可以反映出學(xué)生的行為動(dòng)機(jī)和潛在風(fēng)險(xiǎn)。大模型可以感知學(xué)生的“描述性\"話語(yǔ)，分析學(xué)生話語(yǔ)中的心情狀況，及時(shí)反饋安撫性、解釋性的心理陪伴內(nèi)容。同時(shí)，大模型回復(fù)的每一條內(nèi)容也是學(xué)生行為的預(yù)測(cè)，只要大模型產(chǎn)出的內(nèi)容越貼近學(xué)生的實(shí)際心理訴求，學(xué)生就越愿意采納大模型提出的可行性建議和方案。通過(guò)對(duì)大量學(xué)生問(wèn)題的描述，以及大模型回答反映出的學(xué)生行為預(yù)測(cè)，歸納分析問(wèn)答文本的海量數(shù)據(jù)，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生群體的心理動(dòng)向的感知，進(jìn)而預(yù)警一定時(shí)間段內(nèi)的心理風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，及時(shí)開(kāi)展針對(duì)大學(xué)生特定時(shí)間和特定場(chǎng)景下的危機(jī)干預(yù)。同時(shí)，生成式人工智能在統(tǒng)計(jì)分析、整合迭代了大量咨詢師對(duì)話的語(yǔ)料和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)后，可以給出“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”式的對(duì)話決策建議，讓每一名使用學(xué)生獲得更科學(xué)合理的建議。

從學(xué)生使用的強(qiáng)化行為來(lái)看，學(xué)生使用心理對(duì)話大模型可以獲得各級(jí)各類(lèi)的心理陪伴和行為支持，比如情緒緩解建議、人生抉擇建議、困惑疏導(dǎo)建議等。除此之外，大模型對(duì)話平臺(tái)也是大型的心理健康教育知識(shí)傳播和普及的線上渠道，經(jīng)常使用對(duì)話平臺(tái)的同學(xué)可以有效養(yǎng)成及時(shí)尋求幫助的行為習(xí)慣，也能慢慢養(yǎng)成利用各種渠道的心理知識(shí)的習(xí)慣。這對(duì)當(dāng)代數(shù)字化、信息化開(kāi)展大學(xué)生心理健康教育是十分必要的。良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣得益于對(duì)平臺(tái)的合理化使用，而學(xué)生自主學(xué)習(xí)行為的進(jìn)一步強(qiáng)化，則有助于大學(xué)生在校期間培養(yǎng)心態(tài)平和的處事作風(fēng)。

從教育原理的輔助功能來(lái)看，思想政治工作者和心理健康教育工作者都能夠從一款自我更新學(xué)習(xí)的人工智能大模型中歸納總結(jié)教育經(jīng)驗(yàn)。輔導(dǎo)員利用大模型的問(wèn)答數(shù)據(jù)可以有效把握學(xué)生一段時(shí)間內(nèi)的思想動(dòng)向、心理動(dòng)向，甚至可以在特定事件發(fā)生后準(zhǔn)確把握學(xué)生對(duì)該事件的看法和反思，因而有利于輔導(dǎo)員精準(zhǔn)把握學(xué)生思想動(dòng)態(tài)和學(xué)生心理狀況動(dòng)態(tài)。同時(shí)，通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的分析，輔導(dǎo)員可以把心理健康數(shù)據(jù)與掌握的每一名學(xué)生的個(gè)體數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過(guò)對(duì)特定學(xué)生的日常行為表現(xiàn)和心理訴求的分析，打造一款針對(duì)該學(xué)生的心理畫(huà)像，真正做到對(duì)每一名學(xué)生實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)個(gè)案管理。除此之外，根據(jù)每一名學(xué)生不同的心理畫(huà)像可以進(jìn)行分級(jí)、分類(lèi)管理，這樣對(duì)學(xué)生群像的談心談話會(huì)更有針對(duì)性，抓住心理畫(huà)像相似的學(xué)生類(lèi)群開(kāi)展更有效的學(xué)生日常管理。

二、生成式人工智能心理健康教育大模型平臺(tái)的構(gòu)建與實(shí)測(cè)效應(yīng)

本研究開(kāi)發(fā)的\"吾里心聲心理健康教育對(duì)話平臺(tái)\"是將科大訊飛開(kāi)源的星火大模型進(jìn)行針對(duì)性微調(diào)訓(xùn)練迭代之后的專(zhuān)門(mén)針對(duì)大學(xué)生心理健康教育的生成式人工智能大模型。本文將微調(diào)迭代后的對(duì)話大模型嵌人經(jīng)工信部備案的網(wǎng)頁(yè)中供大學(xué)生測(cè)試使用，再收集使用測(cè)試者反饋的問(wèn)卷結(jié)果進(jìn)行實(shí)效性分析。

（一）“吾里心聲”心理健康教育對(duì)話平臺(tái)的基礎(chǔ)構(gòu)建和特征

吾里心聲心理健康教育對(duì)話平臺(tái)的基礎(chǔ)模型是科大訊飛股份有限公司于2024年1月發(fā)布的“飛星一號(hào)-13B（130 億稠密參數(shù)）\"開(kāi)源大模型，這套大模型中包含基礎(chǔ)模型iFlytekSpark-13B-base、精調(diào)模型13B-chat、微調(diào)工具13B-Lora 和人設(shè)定制工具13B-Character 四個(gè)組成模塊。本研究項(xiàng)目組利用精調(diào)模型作為對(duì)話輸出端內(nèi)嵌在吾里心聲網(wǎng)頁(yè)，將 smiledata和PsyQA真實(shí)咨詢師評(píng)估對(duì)話數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理、拆分、轉(zhuǎn)化，利用Lora微調(diào)處理法將處理后的數(shù)據(jù)集輸送給精調(diào)模型進(jìn)行數(shù)次微調(diào)迭代，最后使用人設(shè)定制工作制作了三款性格各異的AI對(duì)話角色供使用者選擇。

本研究微調(diào)訓(xùn)練使用了兩個(gè)數(shù)據(jù)集，一是百度深度學(xué)習(xí)開(kāi)源平臺(tái)飛槳的Ai Studio 網(wǎng)站上由 JavaRoom 用戶于2023年7月上傳的心理公共數(shù)據(jù)集smiledata，二是由清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系交互式人工智能課題組（Conversational AI，CoAI）孫豪先生于 2O21年開(kāi)發(fā)的 PsyQA數(shù)據(jù)集[7]。smiledata 數(shù)據(jù)集是從各大公益型、學(xué)術(shù)型心理健康服務(wù)平臺(tái)上爬取的心理健康工作相關(guān)從業(yè)者的真實(shí)對(duì)話文本對(duì)，每一對(duì)數(shù)據(jù)集包括一個(gè)問(wèn)題和一個(gè)回答，有超過(guò)35萬(wàn)條數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)規(guī)模達(dá) 581Mb。PsyQA數(shù)據(jù)集則是從“壹心理\"心理測(cè)試服務(wù)平臺(tái)爬取的4012個(gè)長(zhǎng)文本（100字以上）問(wèn)答文本對(duì)，經(jīng)過(guò)RoBERTa預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型微調(diào)加上直接重新訓(xùn)練GPT-2輸出結(jié)果，再經(jīng)過(guò)15名心理專(zhuān)業(yè)學(xué)生對(duì)結(jié)果評(píng)判優(yōu)化后形成的數(shù)據(jù)集。本項(xiàng)目采用兩種不同數(shù)據(jù)集的原因是考慮到前者數(shù)據(jù)量大、無(wú)監(jiān)督微調(diào)，后者數(shù)據(jù)量雖然小但監(jiān)督微調(diào)后模型泛化能力得到有效控制。

在數(shù)據(jù)處理上，全部數(shù)據(jù)集均經(jīng)過(guò)了數(shù)據(jù)脫敏和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換兩個(gè)步驟。數(shù)據(jù)脫敏過(guò)程中，將所有被試者的個(gè)人身份信息和隱私信息進(jìn)行了去除，保證了心理咨詢的隱私性原則。在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中，我們采用{instruct：input：output：}的形式。每個(gè)條目包含三個(gè)關(guān)鍵參數(shù)——instruction：提供性格人設(shè)數(shù)據(jù)和提示關(guān)鍵詞，簡(jiǎn)要規(guī)定模型以何種方式進(jìn)行輸出;input：提供使用者的輸入;output：提供模擬支持者的預(yù)期回答。這種三段式的關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置可以有效分析使用者需求關(guān)鍵詞，快速應(yīng)對(duì)包括問(wèn)答、情感分析、翻譯、聊天在內(nèi)的多模態(tài)任務(wù)，同時(shí)轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)集上傳后也更有利于基礎(chǔ)模型訊飛星火大模型（SparkPro）進(jìn)行訓(xùn)練微調(diào)。

在最關(guān)鍵的微調(diào)訓(xùn)練方法上，我們采用了大型語(yǔ)言模型的低秩適應(yīng)法（Low-Rank adaptation，以下簡(jiǎn)稱(chēng)LoRa）[8]，直接運(yùn)用飛星一號(hào)星火大模型中的13B-Lora 微調(diào)工具模塊進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練。相比直接訓(xùn)練數(shù)以億記參數(shù)的大模型，LoRa可以保留預(yù)訓(xùn)練模型的比重，大量減少需要微調(diào)的參數(shù)，大幅降低大模型對(duì)可用設(shè)備算力的需求，可以將每一次迭代微調(diào)的演算時(shí)間降低到六個(gè)半小時(shí)。

最后，加上星火大模型的人設(shè)定制工具模塊制定了三款對(duì)話方式各異的AI模擬“性格\"之后，“吾里心聲”才成為一款針對(duì)大學(xué)生心理健康教育的實(shí)用對(duì)話平臺(tái)。該平臺(tái)能夠模擬三種對(duì)話者身份和大學(xué)生開(kāi)展全天實(shí)時(shí)的心理聊天對(duì)話，其中包含根據(jù)用戶對(duì)話一步一步安慰，理性分析問(wèn)題的“武小理\"角色;包含與用戶溫柔說(shuō)話耐心體貼，解決情緒郁結(jié)的“花曉詩(shī)”角色;還有語(yǔ)言簡(jiǎn)短明快，說(shuō)話直爽的“南曉湖\"角色。不同的身份標(biāo)識(shí)給機(jī)器對(duì)話帶去一些人文關(guān)懷，有助于大學(xué)生求助者更信任對(duì)話大模型，從而愿意分享更多的用戶細(xì)節(jié)給對(duì)方。

（二）“吾里心聲”心理健康教育對(duì)話平臺(tái)的模型迭代和對(duì)比

大模型微調(diào)訓(xùn)練（迭代）是一款具有專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域針對(duì)性大模型區(qū)別于通用大模型的關(guān)鍵步驟，比對(duì)迭代訓(xùn)練后的結(jié)果有助于大模型優(yōu)化調(diào)試。所以，我們不僅將每一次迭代訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行縱向比對(duì)（針對(duì)同一個(gè)問(wèn)題，迭代前后的回答對(duì)比），同時(shí)也將訓(xùn)練結(jié)果與其他大模型橫向比對(duì)（基于不同通用大模型），針對(duì)縱橫比對(duì)結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化調(diào)試。

問(wèn)題一：最近情緒有些低落，壓力很大，總覺(jué)得每天都在重復(fù)無(wú)聊工作，沒(méi)有生活意義，我該怎么辦？

預(yù)訓(xùn)練模型回答（Spark pro-13B）：首先，我很抱歉聽(tīng)到您目前的情緒和壓力。請(qǐng)注意，我不是專(zhuān)業(yè)的心理醫(yī)生，但我可以提供一些建議來(lái)幫助您應(yīng)對(duì)這種情況。分享您的感受：與親朋好友或?qū)I(yè)人士分享您的感受，他們可能會(huì)給您提供支持、鼓勵(lì)和建議。傾訴有時(shí)能讓您感到輕松。設(shè)定目標(biāo)：為自己設(shè)定短期和長(zhǎng)期的目標(biāo)，這將有助于您保持積極的心態(tài)并激發(fā)動(dòng)力。確保這些目標(biāo)具有挑戰(zhàn)性但又可實(shí)現(xiàn)。（后略）

“吾理心聲\"回答：我理解你現(xiàn)在的感受，面對(duì)壓力和日復(fù)一日的重復(fù)工作確實(shí)會(huì)讓我們感到疲憊和迷茫。生活中的意義感是我們每個(gè)人都在追求的東西，當(dāng)它消失時(shí)，我們可能會(huì)感到失落和沮喪。以下是一些建議，希望能幫助你找回生活的色彩。自我反思;試著花點(diǎn)時(shí)間去思考是什么讓你感到不滿。是學(xué)習(xí)本身、學(xué)習(xí)環(huán)境、還是與同學(xué)的關(guān)系？明確問(wèn)題的根源可以幫助你找到解決問(wèn)題的方法。設(shè)定小目標(biāo)：給自己設(shè)定一些短期和長(zhǎng)期的目標(biāo)。這些目標(biāo)可以是職業(yè)上的，比如提升某項(xiàng)技能，或者是個(gè)人生活上的，比如學(xué)習(xí)一門(mén)新的語(yǔ)言或樂(lè)器。（后略）

在自我迭代微調(diào)的縱向?qū)Ρ戎校覀兩闪藬?shù)個(gè)問(wèn)題進(jìn)行對(duì)比，挑選了具有代表性的問(wèn)題，對(duì)比預(yù)訓(xùn)練模型和“吾里心聲\"對(duì)話大模型微調(diào)迭代后的區(qū)別。在針對(duì)同一問(wèn)題五次迭代后的回答對(duì)比中不難看出，預(yù)訓(xùn)練模型回答問(wèn)題的共情性較差，回答結(jié)果生硬，忽略了提問(wèn)者當(dāng)下的情緒低落狀況，沒(méi)有及時(shí)提供心理陪伴等情緒價(jià)值，這樣回答很難讓使用者體會(huì)到共情狀態(tài)。而“吾里心聲\"的對(duì)話文本情緒更加飽滿，第一時(shí)間抓住提問(wèn)者的情緒需求，第一時(shí)間提供情緒陪伴，舒緩提問(wèn)者情緒，讓提問(wèn)者更容易開(kāi)展繼續(xù)閱讀。而進(jìn)行了五次迭代訓(xùn)練之后的回答有以下幾個(gè)特點(diǎn)：（1）迅速進(jìn)入共情狀態(tài)，減少冷漠感，讓使用者更愿意接受大模型給出的建議；（2）回答內(nèi)容抓住使用者的困境原因，合理分析情緒波動(dòng)原因；（3）回答語(yǔ)句信息量不斷擴(kuò)大，語(yǔ)言更加凝練精準(zhǔn)。

在橫向?qū)Ρ戎校覀儗?duì)比了不同模型較調(diào)后的對(duì)話結(jié)果。發(fā)布 smiledata數(shù)據(jù)集的用戶利用清華大學(xué)開(kāi)發(fā)的智譜清言（ChatGLM-6B）開(kāi)源大模型作為基礎(chǔ)模型微調(diào)訓(xùn)練了“曼曼心理咨詢\"（以下簡(jiǎn)稱(chēng)曼曼）對(duì)話平臺(tái)。

問(wèn)題二：最近我一直在糾結(jié)，到底要不要在大學(xué)里打工，想找到高薪工作，但我壓力又很大，不知道該怎么辦？

“曼曼心理\"的回答：聽(tīng)到你的困擾，我能理解你的心情。你提到高薪工作，但同時(shí)又感到壓力。其實(shí)，高薪工作并不是唯一的選擇，你可以考慮自己真正想要的是什么，以及如何平衡工作和自我發(fā)展。

“吾理心聲\"的回答：在大學(xué)期間打工是一個(gè)常見(jiàn)的選擇，它可以幫助你積累工作經(jīng)驗(yàn)、提高技能、增加收入以及建立人際網(wǎng)絡(luò)。然而，是否打工以及如何平衡工作學(xué)習(xí)的壓力是一個(gè)需要慎重考慮的問(wèn)題。以下是一些建議，希望能幫助你做出決定：（1）確定目標(biāo)和優(yōu)先級(jí)：明確你為什么要打工。是為了減輕學(xué)費(fèi)負(fù)擔(dān)、獲得實(shí)踐經(jīng)歷還是為了將來(lái)的職業(yè)規(guī)劃？根據(jù)你的目標(biāo)設(shè)定優(yōu)先級(jí)，這將幫助你決定是否需要打工以及選擇什么樣的工作。（2）時(shí)間管理：如果你決定去打工，那么學(xué)會(huì)時(shí)間管理是關(guān)鍵。你需要確保工作時(shí)間不會(huì)影響到你的學(xué)業(yè)成績(jī)。使用日歷或者時(shí)間管理應(yīng)用來(lái)規(guī)劃你的學(xué)習(xí)時(shí)間和工作時(shí)間。（后略）

相較于“曼曼”，“吾里心聲\"心理健康教育對(duì)話平臺(tái)使用的基礎(chǔ)模型信息稠密度更大，數(shù)據(jù)集使用范圍更廣，迭代次數(shù)也更多。下表是針對(duì)同一問(wèn)題“曼曼”的回答與“吾里心聲”回答的對(duì)比，不難看出“吾里心聲\"因?yàn)橥瑫r(shí)吸收了PsyQA數(shù)據(jù)集中長(zhǎng)回答的數(shù)據(jù)特性，給出的建議更為生動(dòng)，更加復(fù)雜化，提供給使用者的選擇更多，適用性也更廣。

（三）“吾里心聲”心理健康教育對(duì)話大模型的應(yīng)用效能

“吾里心聲\"心理健康教育對(duì)話平臺(tái)在經(jīng)過(guò)相關(guān)部門(mén)測(cè)試后在大學(xué)生中進(jìn)行了一定范圍的使用，使用者包括校級(jí)心理健康教育中心重點(diǎn)關(guān)注在冊(cè)的學(xué)生、不在冊(cè)但是行為心理上表現(xiàn)較為異常且由輔導(dǎo)員重點(diǎn)關(guān)注的學(xué)生、未出現(xiàn)過(guò)危機(jī)事件的在校學(xué)生和少部分同齡社會(huì)青年人士。我們回收的125份問(wèn)卷中有效問(wèn)卷115份，回收率 91.65% ，回收的問(wèn)卷中使用者年齡多在17至28歲，男女比例1.73：1，本科生占比 92.77% 。這其中， 79% 的用戶從來(lái)沒(méi)有尋求過(guò)心理幫助， 8% 的用戶經(jīng)常性需要心理幫助。在尋求過(guò)心理幫助的用戶中， 98% 的用戶在學(xué)校心理健康教育中心或者校外門(mén)診進(jìn)行過(guò)問(wèn)診和咨詢，60% 認(rèn)為非常有用， 19% 認(rèn)為感覺(jué)不到多大的用處。

通過(guò)對(duì)使用者的意愿度分析，發(fā)現(xiàn)有 81% 的用戶認(rèn)為大模型對(duì)話咨詢方式很新穎， 51% 的用戶很愿意嘗試這種形式的溝通， 39% 的用戶覺(jué)得這種溝通沒(méi)有必要。

在對(duì)使用者的實(shí)效性分析上，在愿意嘗試大模型溝通的用戶中，有 74% 的用戶覺(jué)得通過(guò)聊天對(duì)話能夠舒緩自己的情緒， 46% 的用戶覺(jué)得能夠解決自己的難題， 75% 的用戶覺(jué)得比線下開(kāi)展咨詢更有優(yōu)勢(shì)。

三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果優(yōu)化與改進(jìn)思考

人工智能的興起給各行各業(yè)帶去了新挑戰(zhàn)和新活力，生成式AI（AIGC）正在悄然無(wú)聲地融入人們的生活，我們利用生成式人工智能開(kāi)展大學(xué)生心理健康教育仍然在起步階段。無(wú)論從想法的誕生還是從開(kāi)發(fā)過(guò)程來(lái)說(shuō)，“吾里心聲”心理健康教育對(duì)話平臺(tái)都經(jīng)歷了不小的挑戰(zhàn)，雖然我們吸取了很多開(kāi)發(fā)者的經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)結(jié)合了我們自己在心理健康教育工作中的成熟做法，但是距離一款全天候、可信可靠、功能強(qiáng)大的對(duì)話平臺(tái)還有很長(zhǎng)的路要走。結(jié)合我們對(duì)“吾里心聲”心理健康教育對(duì)話平臺(tái)開(kāi)發(fā)過(guò)程中的觀察與理解，加上實(shí)際用戶對(duì)平臺(tái)的直接反饋，我們發(fā)現(xiàn)還有以下三個(gè)主要問(wèn)題需要進(jìn)一步解決和完善。

第一，完全貼近大學(xué)生實(shí)際心理健康訴求的數(shù)據(jù)樣本還需提升。

雖然我們采用的兩個(gè)樣本數(shù)據(jù)集已經(jīng)是公共分享平臺(tái)上可以找到的數(shù)據(jù)來(lái)源較權(quán)威、數(shù)據(jù)體量較大的，但是以全社會(huì)人士為主要用戶的數(shù)據(jù)文本不能完全契合大學(xué)生心理健康教育的全部訴求。大學(xué)生心理健康教育中常見(jiàn)的個(gè)人心情波動(dòng)主要包括原生家庭、親子關(guān)系、個(gè)人成長(zhǎng)、朋輩關(guān)系、情感狀態(tài)等方面，而社會(huì)人士經(jīng)歷的心理情感波動(dòng)除了上述問(wèn)題以外，還包含很多來(lái)自社會(huì)、配偶、子女、工作、晉升、倫理等方面的壓力和煩惱。從大方向上來(lái)說(shuō)，利用社會(huì)數(shù)據(jù)文本的“大問(wèn)題\"窺見(jiàn)大學(xué)生在學(xué)校小社會(huì)遇到的“小問(wèn)題”，確實(shí)能夠給出方向性、通用性的建議和意見(jiàn);但從細(xì)節(jié)上來(lái)說(shuō)，處理大學(xué)生群體的心理危機(jī)事件需要更多的耐心和細(xì)心。

目前，“吾里心聲\"心理健康教育對(duì)話平臺(tái)的訓(xùn)練微調(diào)的數(shù)據(jù)量還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到精細(xì)化應(yīng)對(duì)大學(xué)生群體各種訴求的地步。如果能以大學(xué)生開(kāi)展談心談話或者評(píng)估咨詢的真實(shí)對(duì)話案例為范本進(jìn)一步擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，未來(lái)平臺(tái)的對(duì)話精細(xì)化程度將會(huì)更高。

第二，利用大模型開(kāi)展“心理健康教育\"需要更深刻的道德倫理教育。

利用人工智能開(kāi)發(fā)的大學(xué)生心理健康教育對(duì)話大模型背后充滿著對(duì)現(xiàn)實(shí)的倫理挑戰(zhàn)[9]，倫理挑戰(zhàn)背后充斥著諸如隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)安全、人機(jī)界限、倫理決策和責(zé)任歸屬等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。在我們發(fā)布問(wèn)卷調(diào)查之后，不少學(xué)生最擔(dān)心的仍然是個(gè)性化數(shù)據(jù)是否會(huì)泄露，聊天內(nèi)容是否私密。在學(xué)生看來(lái)，線上開(kāi)展的心理陪伴和對(duì)話雖然打破了傳統(tǒng)心理咨詢的時(shí)間、空間界域，但是對(duì)話內(nèi)容的私密性和隱私性依然是學(xué)生的首要考量。

除此之外，人工智能依照大數(shù)據(jù)和預(yù)訓(xùn)練參數(shù)通過(guò)算法建議給出機(jī)器學(xué)習(xí)最優(yōu)解，對(duì)于人的情感等復(fù)雜因素的決策可能出現(xiàn)輿論道德困境，得出的回答不能夠完全承擔(dān)道德責(zé)任。很多學(xué)者認(rèn)為人工智能不像人類(lèi)那樣擁有強(qiáng)自主性[1，即便習(xí)得預(yù)訓(xùn)練參數(shù)中對(duì)人的道德困境的解決方案，也不能完全理解出于道德行為背后的道德準(zhǔn)則，這樣生成的對(duì)話內(nèi)容自然無(wú)法承擔(dān)道德責(zé)任。因此，即便大數(shù)據(jù)生成的對(duì)話式文本能夠從一定程度上解決大學(xué)生心理健康教育需求，針對(duì)大學(xué)生心理健康教育的人本主體是不能夠被削弱的。只有強(qiáng)化大學(xué)生的思想主體地位，培養(yǎng)大學(xué)生道德倫理知識(shí)，樹(shù)立明辨是非的思考能力，才能在人工智能生成內(nèi)容盛行的年代守住思想紅線和道德底線。

第三，打造數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大學(xué)生心理健康教育預(yù)警系統(tǒng)還需要更扎實(shí)的硬件支持。

迭代訓(xùn)練一款針對(duì)大學(xué)生心理健康教育的對(duì)話大模型需要計(jì)算資源支持[11]，運(yùn)行維護(hù)大模型同樣需要存儲(chǔ)設(shè)備的支持。除此之外，更需要高校在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、終端設(shè)備、數(shù)據(jù)采集平臺(tái)、監(jiān)控與維護(hù)等方面提供足夠的支持。在高校尚未能部署校區(qū)內(nèi)服務(wù)器且對(duì)服務(wù)器進(jìn)行加密管理的情況下，心理對(duì)話大模型的主要功能還是心理陪伴和全天候?qū)υ挘瑥娜珪r(shí)段陪伴的角度給大學(xué)生提供心理支持。待學(xué)校配備了完備的加密管理的本地服務(wù)器后方可對(duì)用戶對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行全天候加密，從而確保數(shù)據(jù)安全，同時(shí)可以進(jìn)行輿情和預(yù)警監(jiān)控[12]。

一款成體系的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)大學(xué)生心理健康預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)包含對(duì)學(xué)生對(duì)話內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、對(duì)話語(yǔ)料的歸類(lèi)匯總和分析研判以及對(duì)對(duì)話文本的迭代更新。雖然當(dāng)前“吾里心聲\"大模型對(duì)話平臺(tái)還遠(yuǎn)不能達(dá)成這些目的，但是它目前能夠利用遠(yuǎn)程服務(wù)器和在線對(duì)話文本給大學(xué)生帶去值得期待的對(duì)話慰藉。未來(lái)，借助教育主管部門(mén)、企業(yè)、學(xué)校等多方資源以整合完善的大模型對(duì)話，期待在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能道路上為青年大學(xué)生們帶去更多的心理支持，為青年學(xué)生的健康成長(zhǎng)創(chuàng)造有利的環(huán)境和土壤。

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（責(zé)任編輯文格）

Research on the Application of Generative Artificial Intelligence in College Students’ Mental Health Education

SHILin1，XU Zi-kai2 （1.School of Computer Science and Artificial Intelligence ，Wuhan University of Technology ， Wuhan 430070，Hubei，China ; 2. School of Accounting ，Wuhan Qingchuan University，Wuhan 4302O4，Hubei ，China）

Abstract：The mental health education of college students in the new era is pivotal to the development of young scholars，the aspirations of countless families，and the advancement of the nation’s educational endeavors.In this new context，leveraging artificial intelligence conversational models for the mental health education of university students not only compensates for the limitations of offline mental health education that cannot be conducted around the clock but also enhances the educational effectiveness of one-on-one precise psychological support. It can serve as an effective complement to existing mental health education practices.Building upon this foundation，by further improving hardware facilities，terminal equipment，and platform construction，we can establish a data-driven，party-building-guided early warning platform for colege students’mental health education based on conversational models，thereby creating a new paradigm for student management in higher education institutions.

Key Words：Generative Artificial Intelligence（GAI） ; mental health education; Large Language Models （LLM） ； Three-wide Education（comprehensive，full-process，and all-round education）