人工智能賦能高校大學生心理健康教育研究

引言

近年來，人工智能發展速度不斷加快，其在教育領域的作用也日漸凸顯。新時代的大學生從小就接觸各種各樣的新事物，習慣于利用網絡平臺獲取信息，平臺中的信息質量參差不齊，思辨能力較弱的大學生容易受到不良影響，導致心理健康問題頻出。不少高校已提升對大學生心理健康教育的重視度，但在以往的教學中仍然存在資源匱乏、針對性不足等眾多問題。人工智能技術的應用能夠使心理健康教育問題獲得有效緩解，使教育突破傳統空間的局限性，更好地滿足學生的個性化需求，從而有效提升大學生心理健康水平。因此，高校心理健康教育工作者需要積極了解人工智能技術，深入探究大學生心理健康問題，探索切實可行的人工智能技術融入路徑，促進心理健康教育質量不斷提升。

一、人工智能賦能高校大學生心理健康教育的重要性

（一）促進大學生改善心理狀況

家庭環境、社交關系、學業壓力等因素都會給大學生心理健康造成影響，新時代大學生經常會出現焦慮、抑郁等各種不良情緒，從而阻礙自身健康成長。人工智能時代下，引發大學生心理健康問題的因素越來越多，高校需結合學生的實況，在保護個人隱私的基礎上，有針對性地開展心理健康教育活動，引導學生提升抗壓能力，樹立正確的價值觀念，培育良好的心理品質，在面對各種問題時都可靈活應對，從而實現更好的發展。

（二）促進心理健康教育體系創新

步入人工智能時代后，繼續沿用傳統的心理健康教育模式顯然已無法為學生提供有效幫助，創新心理健康教育模式勢在必行。充分利用人工智能技術，優化心理健康教育體系，豐富心理健康教育內容，讓教育從線下延伸至線上，提升心理健康教育活動的針對性[]。在此情形下，能夠有效激發學生參與心理健康活動的動力，確保心理健康教育質量，為學生的健康成長做好鋪墊。

（三）滿足學生個性化咨詢與輔導需求

人工智能技術的應用，可更好地滿足學生的個性化需求，使其獲得良好的心理咨詢服務。利用數據分析等技術，可結合學生的實際需求，為其提供切實所需的心理健康教育內容，更好滿足學生個性化服務需求，提升心理健康教育質量。借助人工智能技術能夠有效分析學生的社交行為、在線行為等，通過實時監測學生數據，及時發現學生存在的心理健康問題，盡早干預與消除心理問題，避免問題進一步擴大。

二、人工智能賦能高校大學生心理健康教育面臨的困境

（一）數據安全與隱私保護

高校大學生心理健康教育的重要性不言而喻，引入人工智能技術后可更好地滿足學生的個性化服務需求。但是，人工智能使用會存在一定的安全問題，黑客攻擊等問題都會影響數據的安全性，不僅難以實現心理健康教育目標，還會弱化學生對心理健康教育的信任度。心理健康數據會涉及心理評估結果等敏感信息，若數據被泄露極易給學生聲譽帶來負面影響。為使存在的問題能夠有效解決，需應用加密技術確保數據傳輸的安全性，并做好系統的防護工作，定期掃描漏洞，并通過嚴格的訪問制度，經過授權的人才可獲取與使用相關數據。學校還需做好隱私教育工作，確保學生提升隱私保護意識，如此人工智能才可切實造福學生。

（二）技術尚待進一步優化

人工智能獲得的心理數據無法保障精準度，學生心理狀態不斷發生變化，加之因隱私顧慮提供的信息真實度尚待商榷，導致依據數據分析的結果存在偏差。同時，心理問題通常都會涉及人的情感，人工智能在情感的理解方面有著明顯的缺陷，現有的技術無法捕捉與解讀人類的復雜情感，從而容易出現曲解的問題[。大學生個體差異性固然存在，人工智能難以結合學生的實況進行動態化調整，對于個性化的輔導需求難以更高程度地滿足。此外，人工智能算法精準度需進一步提升，黑箱性容易降低決策的有效性，導致師生對結果產生質疑，也會弱化對人工智能的使用意愿。

（三）專業人才缺口相對較大

若要使人工智能在大學生心理健康教育中的作用充分發揮出來，專業人才作為支撐力是必不可少的一環。如今，掌握心理健康教育知識與人工智能技術的優質人才缺口過大。心理健康教育需具備良好的觀察力、邏輯思維能力及扎實的專業功底，而人工智能需掌握數據處理等復雜化技術，能夠在心理健康教育中巧妙融合人工智能的人才嚴重不足，在此情況下要發揮人工智能的價值尤為不易。同時，現有的心理健康教育工作者對人工智能工具理解不到位，應用能力偏弱，而技術人員對心理健康教育了解不足，無法保障心理健康教育引入人工智能能夠達到錦上添花的效果。此外，高校在人才培養時尚未將人工智能和心理健康教育緊密結合，導致相關領域人才缺口不斷加大，與日益變化的教育需求不相匹配，后續對課程體系進行調整，加強培養跨學科人才是迫在眉睫的事宜。

三、人工智能賦能高校大學生心理健康教育的路圣

（一）人工智能在心理健康監測中的運用

為確保大學生心理健康教育成效更加明顯，需要積極引入人工智能技術制定科學的育人方案，對學生心理狀態進行有效監測。因此，需構建心理健康測評模型，定期組織心理測評活動，借助計算機算法對學生心理動態進行監測，精準識別學生存在的心理問題，從而為學生的心理健康水平提升提供有效支持。例如，美國硅谷Cogito公司針對學生心理健康測評專門研發人工智能心理健康服務應用，可通過對學生語音、情感狀態等數據進行分析，明確學生是否存在心理問題，并為學生提供情緒疏導等服務[3]。國內也有不少機構專門研發心理健康測評系統，利用語音識別等手段對學生心理數據進行梳理，能夠對學生心理動態化評估，并為學生提供及時的心理干預。借助人工智能算法對學生情感、情緒精準識別，如有抑郁傾向的學生，顯示的語音大多具有斷續、單調等特性。收集的學生語音數據，能夠和數據庫中的數據進行對比，依據學生的語音、語調等信息，對學生情緒進行精準識別。如今，在人工智能技術支持下，學生心理數據采集手段日漸豐富，能夠對各類數據進行有效整合，從而更好地識別學生的心理問題。因此，心理健康測評模型能夠對學生心理健康水平進行精準評估，通過智能化系統采集相關數據，在連續測評基礎上生成心理健康報告，用以明確學生的心理狀況。當前，已有諸多學校積極開發心理健康系統，旨在對學生心理狀況有深入的了解，從而為學生提供科學的心理指導。例如，華南理工大學開發的心理健康系統，通過AI、VR等技術對學生情緒進行測評，收集學生的生理數據，構建心理問題模型。高校在心理健康測評系統建設時，還需利用多渠道收集學生的心理數據，通過多元指標體系對學生心理狀態實施動態化評估。具體而言，可利用微表情識別等技術采集學生的心理信息，同時通過量表法獲取豐富的數據信息，并借助大數據分析系統來分析個體數據，從而制定科學的心理輔導計劃，確保心理健康教育的成效。

（二）人工智能在心理健康服務中的運用

人工智能技術能夠開發心理問題咨詢模塊及虛擬心理教師，為學生提供個性化的方案，引導學生自我減輕負面情緒的消極影響[4]。首先，利用人工智能圖像合成技術能夠塑造虛擬教師，為學生提供心理咨詢等服務，實現虛擬教師和學生的實時交互，確保學生獲得及時的心理指導服務；其次，自然語言理解算法能夠提取用戶輸入語言的重要信息，對用戶情緒進行識別，而對話管理算法可實時顯示對話情況，語義理解算法可明確對話潛藏的含意，輸出更具針對性的信息；再者，機器學習算法能夠對學生心理需求精準識別，同時對自然文本進行模擬，讓學生能夠獲得更真實的心理感受，在通過與虛擬教師對話中突破心理障礙，改善心理狀態；最后，結合學生心理服務需求設置機器人自主解答問題服務，讓學生在虛擬場景中獲得個性化的心理指導服務，掌握更多心理問題應對技能，更好地保障心理健康。針對不愿敞開心扉和心理問題嚴重的學生，可引入心理診斷與治療模塊，讓學生獲得專業化的心理指導，促進學生心理問題獲得真正有效地解決。例如，高端機器人Ellie能夠對人的大腦進行模擬，通過分析用戶的語音、表情，評估用戶是否有焦慮癥、抑郁癥等問題，利用沉浸式虛擬治療場景為學生的心理問題提供及時干預，確保問題不會進一步擴大。高校應結合學生心理特性開發評估模塊，收集豐富的心理數據信息，對學生心理狀況進行篩查，提供自評檢測量表，判斷學生的心理健康問題等級，學生完成自我診斷后，便可對應地選擇疏導模塊，系統便會對學生推送與之相匹配的方案，并通過和學生的對話交流更為深入地了解學生的心理狀況，靈活調整，保障干預的有效性[5]。由于個體之間存在差異性，可設置音樂、傾訴、運動等，讓學生自行選擇最舒適的方案，并利用在線對話來助力學生心理郁結消散。學生的每一次對話信息都會記錄在云端，并建立專門的心理檔案，定期發送回訪問卷，用以對學生的變化有清晰的了解，以便提供更具針對性的支持，幫助有心理問題的學生盡快恢復到正常狀態。

（三）人工智能在心理問題預防中的運用

高校需要充分認識學生心理健康教育的重要性，提升對心理問題預防的重視度，加強心理健康知識普及度，讓學生能夠正視心理問題，才可更好地從根源上預防心理問題，提升心理健康水平。因此，高校需充分利用人工智能技術，提取學生的心理信息，依據歷史數據對學生心理狀態進行分析，并精準預測是否存在心理問題。大學生的心理行為相對復雜，模型建設與實現需設計心理測試、社交媒體行為等眾多數據，利用算法模型對數據之間的關聯性進行識別，在技術層面為心理狀態評估提供有效支持。利用機器學習算法對現有的模型進行優化，提升模型的適用性，不斷更新模型參數，保障擬合訓練能夠順利通過，從而提升心理問題預測精準性[。同時，學生心理狀態預測結果輸出之后，可通過算法讓數據轉化成直觀的報告，以便對學生心理情況有清晰的了解，提前做好干預規劃，減少心理問題的發生概率。高校需要專門針對心理問題預防，開發心理問題預警系統，系統會根據對學生心理狀況的監測數據，對學生有無焦慮等問題進行判斷分析，對于有異常的學生必須發出預警信號，多途徑提醒相關人員多加關注心理狀態，教育管理者可依據其學習表現等預警信號，在實際日常工作中采取靈活的調整策略。此外，系統也可依據學生的心理狀態評估結果，對學生群體進行詳細劃分，為其提供個性化的干預資源，讓學生的心理狀態獲得有效改善。高校還可專門組建論壇沙龍，在保證自愿參與的前提下，讓有相同問題的學生在論壇中交流互動，系統針對學生的共性問題，為其提供針對性的指導，確保學生的心理問題解決需求獲得更高程度的滿足。

結語

綜上所述，步入新時代后，大學生心理健康問題頻發，加強大學生心理健康教育，對高校而言是極為重要的工作。以往的大學生心理健康教育工作還存在一定的不足，和預期的心理健康教育指導效果還存在較大差距，把握好人工智能帶來的機遇，改進心理健康教育體系，是各個高校都應積極落實的工作。因此，高校心理健康教育工作者需充分認識到人工智能的價值，借助人工智能創新心理健康教育機制，實現學生心理數據的實時采集與更新，建立智能化分析模型，對學生心理狀態進行合理評估，依據評估結果及時開展干預工作，同時加強心理問題預警，用以保障大學生心理健康水平。

參考文獻：

[1]王祉晴.人工智能驅動大學生心理健康教育研究[J].錦州醫科大學學報（社會科學版），2024，22（06）：70-74.

[2]梁朋，郭玲，李秋雨.生成式人工智能視角下大學生心理健康教育研究[J]佛山科學技術學院學報（社會科學版），2024，42（04）：96-100.

[3]何苗，李璐.基于人工智能技術的大學生心理輔導工作模式研究[J].太原城市職業技術學院學報，2024，（05）：187-191.

[4]章玉祉，諶欣，鄭旭江，等.大學生心理健康研究二十三年——基于CNKI和Webof Science數據庫的可視化分析[J].內蒙古農業大學學報（社會科學版），2024，26（01）：27-39.

[5]賴山東.論人工智能和大數據在高校大學生心理健康教育中的探究[J].電腦知識與技術，2022，18（06）：131-133.

[6]屈娜，屈曉磊.“人工智能+”背景下《大學生心理健康》教學改革探討[J].老字號品牌營銷，2021，（06）：133-134.

（作者單位：中國醫科大學）

（責任編輯：宋宇靜）