數字教育技術賦能農村留守兒童心理健康精準干預模式研究

引言

農村留守兒童群體規模龐大，教育部2023年統計數據顯示，我國義務教育階段農村留守兒童數量達1550.56萬人。長期親情缺失導致其心理健康問題頻發，中國青少年研究中心調查顯示，留守兒童抑郁癥狀檢出率達 28.7% ，焦慮癥狀檢出率為 25.7% ，顯著高于非留守兒童群體[1。傳統心理健康干預模式面對農村留守兒童復雜問題，暴露出顯著短板。在此背景下，數字教育技術憑借數據采集智能化、資源供給云端化、交互方式多樣化等優勢，為農村留守兒童心理健康精準干預提供創新路徑。

一、農村留守兒童心理健康問題特征

（一）情感維度

農村留守兒童與父母長期空間分離，致使家庭情感支持系統出現結構性缺失。在成長關鍵期，兒童需通過日常互動建立情感聯結，但外出務工父母多依賴電話或視頻溝通，這種非面對面交流難以替代實際陪伴。部分兒童在訪談中表示，父母聲音雖熟悉，見面時卻產生陌生感，這種矛盾體驗折射出情感認知的斷裂[2]。

面對成長困惑時，留守兒童無法獲取即時情感回應。例如，遭遇校園欺凌后，兒童因缺乏父母指導，或選擇隱忍，或因情緒積壓產生報復心理。長期情感需求未被滿足，使兒童逐漸形成防御性情感模式：表面冷漠以掩飾內心脆弱，或通過極端行為引起關注。這種情感應對機制不僅影響當前心理狀態，還可能重塑個體情感表達習慣。

（二）社交層面

父母作為兒童早期社交行為的主要示范者，其長期缺位使留守兒童社交學習缺乏參照。在家庭中，父母通過日常互動傳遞溝通技巧、沖突處理方式，但留守兒童缺失這一學習渠道。觀察發現，部分兒童在同伴爭執時，或機械模仿影視中的暴力場景，或因不知如何應對而選擇逃避[3]。

集體生活中，留守兒童往往陷入社交困境。在班級分組活動時，他們常因缺乏主動溝通意愿而被邊緣化；即便參與其中，也因難以把握互動分寸，引發同伴排斥。這種反復的社交挫折，使兒童對群體生活產生恐懼，逐漸形成“社交回避一社交能力退化一回避加劇”的惡性循環。

（三）學業領域

父母外出務工后，家庭教育角色多由祖輩承擔，但兩代人教育理念與能力存在顯著差異。祖輩多關注生活照料，對學習指導力不從心。在輔導作業時，部分祖輩僅能監督完成情況，無法解答知識難點。這種輔導局限使幾童學習問題不斷累積，逐漸喪失攻克難題的信心。

學習環境的變化也對留守兒童產生影響。缺少父母日常監督，兒童易受周圍環境干擾。農閑時節，村內娛樂活動增多，部分兒童難以抵制誘惑，出現學習時間被擠占現象。長期學習計劃執行不力，導致學業成績下滑，進而削弱學習興趣，形成“成績不佳一動力不足一成績更差”的消極循環。

（四）行為表現

家庭是兒童行為規范養成的首要場所，父母缺位導致監管機制失效。留守兒童在無人約束狀態下，作息規律易被打破，部分兒童沉迷網絡，甚至為獲取上網費用產生偷竊行為。在與同伴交往中，因缺乏家庭引導，他們難以分辨行為邊界，常因瑣事發生肢體沖突。

隔代撫養方式對兒童行為塑造產生復雜影響。部分祖輩因補償心理，對孫輩過度寵溺，導致兒童養成任性、自我中心的性格；另一些則因精力有限，采取放任態度，使兒童行為缺乏約束。兩種極端教養方式，均無法幫助幾童建立正確行為準則，增加了問題行為出現的概率。

二、傳統干預模式的局限性

（一）資源分配不均與服務覆蓋難題

在農村留守兒童心理健康傳統干預模式中，資源分配存在顯著不均的問題。專業心理服務資源大多集中在城市地區，農村地區可獲取的資源極為匱乏。有限的心理專業人員數量難以滿足農村廣大留守兒童的需求，導致很多留守兒童無法及時得到專業幫助。而且，傳統干預模式依賴線下服務，受地理條件限制極大。偏遠農村地區交通不便，使心理服務人員難以深入，服務覆蓋面十分有限。加之，心理服務站點在農村的布局缺乏系統性，多集中于鄉鎮中心，村級單位極少設立。這使大量農村留守兒童被排除在有效心理干預之外，無法享受到應有的心理健康支持[4]。

（二）干預手段單一化與個性化缺失

傳統干預手段較為單一，主要集中在面對面的心理咨詢與簡單的心理健康講座。心理咨詢方式雖有一定效果，但對于農村留守兒童復雜多樣的心理問題而言，顯得力不從心。講座形式往往是一對多的灌輸，無法針對個體差異進行調整。農村留守兒童因成長環境、家庭背景不同，心理問題各有特點[5。例如，部分兒童因長期分離出現情感冷漠，而有些則因家庭變故產生焦慮抑郁。然而，傳統干預模式未能充分考慮這些差異，難以提供個性化的干預方案。這種一刀切的方式無法精準滿足留守兒童的特殊需求，使干預效果大打折扣，無法有效解決他們的心理困擾。

（三）數據追蹤與動態評估機制缺失

傳統干預模式在數據追蹤與動態評估方面存在嚴重缺失。對于接受干預的農村留守兒童，缺乏持續的數據收集機制。心理服務人員難以長期跟蹤其心理狀態變化，無法掌握干預措施的長期效果。同時，尚未建立有效的動態評估體系，無法根據留守兒童在不同階段的心理狀況及時調整干預策略。心理問題是動態發展的，農村留守兒童在成長過程中，心理狀態會因升學壓力、家庭變故、同伴關系變化等各種因素改變。然而，傳統干預模式多以固定方案執行，即使發現留守兒童出現新的心理困擾，也因缺乏系統評估手段，難以快速識別問題根源，導致干預措施可能與實際需求脫節，無法有效應對他們不斷變化的心理問題。

三、數字教育技術賦能的精準干預模式構建

（一）資源精準調配與廣泛覆蓋

為化解農村留守兒童心理健康資源匱乏與分配不均難題，可以搭建綜合性線上心理健康服務平臺。教育部門應積極發揮主導作用，組織專業技術團隊開展平臺建設工作。所建平臺需功能齊全且易于操作。在資源整合方面，一方面，主動對接專業心理機構，引入其精心打造的優質心理課程，課程內容應涵蓋基礎心理知識普及到深度心理調適技巧等多個層面；另一方面，設立心理咨詢服務接入端口，通過開發預約系統，實現留守兒童與專業心理咨詢師的高效對接。專業機構則承擔起數字化資源標準化處理任務，保障資源在平臺上的穩定運行。

運用大數據分析達成資源精準定位。平臺運營團隊需著手搭建大數據分析模塊，著重收集與整理農村地區留守兒童的分布數據。具體操作上，加強與當地教育部門、村委會等的合作，獲取留守兒童的準確數量及詳細區域信息。同時，借助線上問卷、心理測評等手段，廣泛收集留守兒童心理健康需求程度的數據。依托這些數據，平臺運用專業數據分析算法，精準鎖定資源需求的重點區域與關鍵人群，如明確心理健康問題高發的村落以及特定年齡段的留守兒童群體。

依據分析結果合理規劃資源分配。針對需求集中區域，在資源推送方面優先安排心理課程資源，同步增加專業心理咨詢師的線上值班時長。對于個別需求突出的留守兒童，通過平臺制定專屬心理幫扶計劃。為提高資源配送效率，采取分批次、分階段的推送模式，保證資源有序投放。此外，構建資源反饋機制，定期收集留守兒童及其監護人對資源使用的反饋意見，以此為依據對資源分配策略進行動態優化調整。憑借這一系列完整策略，數字教育技術能夠有效突破地域限制，實現心理健康資源在農村地區的精準調配與廣泛覆蓋，切實滿足留守兒童的心理健康需求。

（二）個性化干預方案的定制

1.構建多源數據采集體系

學校、家庭與社區協同配合，利用數字工具全方位收集留守兒童數據。學校可借助教育管理系統，采集學生日常學習行為數據，如課堂參與度、作業完成情況等。家庭方面，通過家長端應用程序，家長記錄孩子在家中的情緒表現、社交互動等日常行為信息。社區則可利用公共服務平臺，收集留守兒童參與社區活動的相關數據。同時，運用專業心理測評軟件，定期對留守兒童開展標準化心理測評，涵蓋情緒狀態、人格特質、壓力水平等多個維度，確保數據全面且準確[7]。

2.運用人工智能技術深度分析數據

組建專業的數據科學團隊，運用機器學習、深度學習等人工智能算法，對采集到的多源數據進行深度挖掘與分析。算法模型可自動識別數據中的模式與關聯，精準提煉出每個留守兒童的心理特征與行為規律。通過對大量數據的分析，構建出個性化的心理模型，從而精準描繪出每個留守兒童獨特的心理畫像，清晰識別其心理問題的類型，如焦慮、抑郁或社交障礙等，判斷問題的嚴重程度，并挖掘潛在風險因素，如家庭環境、成長經歷中的不良事件等。

3.依據心理畫像制定專屬干預計劃

專業心理干預人員結合心理畫像分析結果，為每個留守兒童量身定制干預計劃。在心理咨詢方面，根據心理問題的嚴重程度與個體溝通偏好，確定線上咨詢的頻率，如每周一次或每月兩次，選擇合適的咨詢方式，如視頻、語音或文字咨詢。在心理訓練課程推送方面，針對個體心理短板，如注意力不集中、情緒調節能力差等，推送定制化的訓練課程。課程內容包括動畫演示、互動游戲、案例分析等多種形式，以增強趣味性與吸引力。此外，定期對干預計劃的實施效果進行評估，根據評估結果靈活調整干預方案，確保干預措施始終精準契合個體實際需求，切實提升干預的精準度與有效性，助力農村留守幾童心理健康發展。

（三）數據驅動的動態評估與追蹤

1.搭建多元數據采集架構

學校應積極部署學習行為監測軟件，以此記錄學生的課堂專注度、學習成績波動等學習狀態數據。教師要通過教學管理平臺，定期錄入對學生課堂表現、情緒狀態的觀察信息。家庭方面，可以利用移動端應用，方便家長隨時上傳孩子在家的情緒變化、日常行為細節。同時，應引入可穿戴設備，用于收集留守兒童的生理指標數據，如心率、睡眠質量等，以此反映其心理壓力狀況。社區也應參與其中，通過社區活動管理系統，記錄留守兒童參與活動時的社交表現數據。通過這種方式，多源數據能夠為深入理解留守兒童的心理狀態提供豐富的素材。

2.構建智能動態評估模型

相關部門應組織專業的數據分析師與心理專家，運用大數據分析技術與心理測量學原理，構建動態評估模型。此模型須具備實時處理與分析數據的能力，對采集到的多源數據進行整合與挖掘。可以通過設定科學的評估指標與權重，如學習成績占比、情緒波動頻率權重等，精準評估留守兒童的心理狀態變化。利用機器學習算法，讓模型依據不斷更新的數據進行自我優化，從而提升評估的準確性與時效性。

3.建立預警與策略調整機制

基于動態評估模型，需設定合理的預警閾值。一旦留守兒童的心理狀態數據觸及閾值，系統應立即發出預警信息。預警信息要同步發送至專業心理干預人員、教師與家長。

專業人員收到預警后，應迅速依據評估結果，重新審視干預策略。若發現原干預計劃中的心理輔導頻率不足，可以增加咨詢次數；若心理訓練課程效果不佳，應及時更換課程內容或調整教學方式。同時，要定期復盤預警事件與策略調整效果，總結經驗教訓，持續優化動態評估與追蹤體系，確保干預措施緊密貼合留守兒童心理發展變化，切實為其心理健康保駕護航。

結語

本研究詳細剖析農村留守兒童心理健康問題特征及傳統干預模式的局限性，基于數字教育技術構建精準干預模式。該模式涵蓋資源精準調配、個性化干預方案定制及數據驅動的動態評估與追蹤體系，為解決農村留守兒童心理健康問題提供新路徑。未來，應持續完善與推廣該模式，進一步挖掘數字教育技術潛力，聯合各方力量，形成長效機制，為農村留守幾童心理健康保駕護航，促進其全面健康成長。

本文系2022年湖南省哲學社會科學基金項目《農村留守兒童心理健康教育精準支持體系研究》（項目編號：22YBA315）的階段性研究成果。

參考文獻：

[1]劉昱君，陸林，冉茂盛.中國農村留守兒童的心理健康：現狀、影響因素及干預策略[J].科技導報，2021，39（18）：50-56.

[2]宗傳玉.留守兒童繪畫心理干預形式及其應用策略[J].湖南包裝，2020，35（02）：66-68.

[3]張露露.小學高年級留守兒童心理韌性、孤獨感對社會適應的影響及中醫心理干預研究[D].山東中醫藥大學，2023.

[4]張敏.家庭教育對學前留守兒童心理健康的影響分析及教育對策[J].當代教研論叢，2024，10（11）：85-89.

[5]王成，楊知睿，江夢.農村留守兒童心理健康教育問題研究[J].新課程研究，2024，（31）：101-103.

[6]呂梅林.農村單親留守兒童心理健康問題研究[J].甘肅教育，2024，（16）：45-47.

[7]吳月.家校共育背景下兒童青少年心理健康問題及對策研究[J].公關世界，2025，（06）：46-48.（作者單位：永州師范高等專科學校）

（責任編輯：袁麗娜）