人工智能技術在高職心理健康教育中的應用研究

近年來，人工智能技術的應用為高校輔導員工作提供了新的可能性。然而，隨著社會競爭的日益激烈，高職院校學生的心理健康問題也日益凸顯。高職學生普遍面臨著就業壓力、學業壓力、人際關系困擾、經濟壓力等諸多挑戰，這些壓力如果得不到及時有效的疏導和解決，極易引發心理問題，甚至導致心理危機。本文對人工智能在輔導員對學生心理健康教育領域的工作模式進行研究，具有一定的應用參考價值。

一、人工智能在高職學生心理健康教育中的應用現狀

（一）國內應用現狀

高等職業院校輔導員的角色愈發凸顯。他們不僅是學生日常管理與教育的中堅力量，更是學生心靈的引路人。衛生組織的數據顯示，全球約有 14% 的青少年罹患心理障礙（WorldHealthOrganization，2O21），我國6-16 歲在校學生心理障礙總體患病率則為 17.5%^[2] 。約20% 的青少年存在心理健康問題。傳統的心理輔導模式在服務覆蓋范圍、效率及資源分配等方面存在局限性，無法完全滿足當前需求。而應用人工智能技術，可幫助高職輔導員實現對學生心理健康教育的管理，如心理評估、危機預警、咨詢服務及個性化輔導等[3。首先，心理評估方面，部分高職院校已經引入了人工智能心理評估系統，如西安文理學院與西安思源學院采用的PEM-AI心理健康管理系統；其次，在心理危機預警方面，人工智能技術同樣發揮著重要作用。例如，河北科技工程職業技術大學自主研發的AI心理咨詢師“云心”，其“樹洞對話”功能內置敏感詞監測算法；第三，心理咨詢服務方面，人工智能的應用豐富了服務形式與內容。

一方面，智能聊天機器人能夠時時在線傾聽學生煩惱，給予初步的情緒疏導和心理調適建議，如連云港師范高等專科學校的“數信AI輔導員”。另一方面，部分高職院校還引人了虛擬現實技術，打造沉浸式心理咨詢場景。像“云心”獨創的“VR心理賦能艙”，學生佩戴VR設備可進入虛擬場景，在AI心理助教引導下完成放松訓練，增強心理調適效果。最后，多源數據分析方面，人工智能技術可輔助輔導員整合分析學生多源數據，包括學業成績、校園消費、社交互動等，從而全面了解學生心理狀態，為個性化心理輔導提供依據。例如，通過監測學生課程成績波動、在線學習時長及作業完成質量，可提前預警學業壓力導致的心理問題；分析校園消費模式與社交互動頻率，能發現學生潛在的心理困擾。

（二）國外應用現狀

在國外，人工智能技術已成為輔導員管理學生心理健康的重要工具，反映了現代社會對心理健康問題的關注和需求[4。盡管傳統方法如面對面咨詢和團體輔導在一定程度上有幫助，但存在資源分配不均、覆蓋面有限和效率低等問題。人工智能技術通過大數據分析和機器學習，能智能評估和預測學生的心理狀態，提供個性化服務。例如，人工智能系統分析社交媒體行為來評估心理健康風險，并通過自然語言處理和情感分析技術與學生互動，識別心理困擾。此外，人工智能還用于監測和預警心理健康問題，通過智能設備和App實時監測學生的心理狀態變化。在美國等地，結合人類和人工智能的混合型心理健康助手在學區推廣，既保留了人類輔導員的專業性和人文關懷，又利用了人工智能（AI）的便捷性和高效性，如聊天機器人與學生日常交流，并在必要

時轉接給專業輔導員。

二、人工智能在高職學生心理健康工作中的優勢

隨著人工智能技術的飛速發展，其在教育領域的應用日益廣泛，特別是在高等職業院校學生心理健康工作的推進中，心理健康是學生健康成長的重要組成部分[5]，通過部署先進的監測系統，人工智能能夠對學生的行為模式、情緒變化以及社交互動進行實時跟蹤與分析。這些系統依托于大數據分析和機器學習算法，能夠精準識別學生心理狀態的微妙變化，從而及時發現那些可能被傳統觀察方法所忽視的心理問題。當監測系統檢測到異常信號時，它會立即向輔導員發出預警，確保輔導員能夠迅速響應并及時進行干預，有效預防潛在的心理危機[6]。人工智能技術的另一顯著優勢在于其能夠根據每位學生的獨特背景和需求，設計個性化的心理輔導方案。通過分析學生的行為數據和心理測試結果，人工智能系統能夠為輔導員提供定制化的建議，幫助他們更精準地滿足學生的心理需求，從而提高心理輔導的有效性。這種個性化的輔導方案不僅能夠提升學生的心理健康水平，還能夠促進學生個體的全面發展。

在高等職業院校中，學生面臨著來自學業、就業以及個人發展的多重壓力，這些壓力可能導致心理健康問題的產生。人工智能技術的應用，能夠為學生提供一個更加安全、及時和個性化的心理健康支持環境。通過人工智能的輔助，輔導員可以更加高效地管理學生心理健康檔案，跟蹤學生心理狀態的變化，并及時調整輔導策略，以滿足學生不斷變化的心理需求。

三、人工智能技術在高職學生心理健康教育中的應用

（一）構建智能化的心理健康監測系統

通過構建智能化的心理健康監測系統，輔導員的心理健康教育工作取得了顯著效果。

1.實現全天候、全方位的心理健康監測

AI技術極大地提高了心理輔導的效率和覆蓋面。傳統的心理健康監測主要依賴于心理量表和日常觀察，這種方式存在主觀性、靜態性等問題，受限于時間和空間，難以做到全天候、全方位的服務。無法全面、動態地了解學生的心理狀態。而AI技術的應用則突破了這一局限，輔導員可以對學生的心理健康狀況進行實時監測和分析，不再被動受時間和空間限制。所以，高等職業院校就加強基礎設施建設，這是人工智能技術應用的前提保障，需加大投入，構建“硬件 + 軟件 + 數據”三位

一體的技術支撐體系。

2.提高心理健康服務的及時性和針對性

結合心理健康教育需求，分模塊搭建智能化平臺，如：心理健康普查系統、在線心理咨詢平臺、心理危機干預平臺、心理健康教育平臺，為輔導員提供了豐富的工具。這些平臺能夠快速識別高危人群，輔導員可以實現24小時初步心理疏導并與專業咨詢師的高效對接實時預警極端心理風險，并自動向輔導員推送個性化的心理科普內容和干預方案。輔導員可以根據這些數據和方案，及時為學生提供針對性的心理健康服務。

3.從靜態監測向動態管理轉變

通過智能化的心理健康監測系統，輔導員可以采集并綜合分析學生的心理狀況，使用多維指標進行心理健康評價。這一轉變舍不得心理健康監測更加動態、全面，輔導員可以及時掌握學生的各種心理、情緒變化，更好地掌握學生的心理狀況，及時采取干預措施。

4.從主觀評價向大數據算法轉變

智能化的心理健康監測系統采用大數據算法，通過建立統一的數據標準和接口，實現各平臺之間的數據互通共享，避免“信息孤島”，為人工智能算法提供全面、連貫的數據源，對學生的心理數據進行分析和評價。輔導員通過多種設備的應用采集并綜合分析學生的心理狀況，使用多維指標進行心理健康評價，實現了心理健康監測從靜態監測向動態管理的轉變，這一轉變提高了心理健康評價的客觀性和準確性，使得輔導員的心理健康教育工作更加科學、有效，同時減少輔導員主觀誤判。所以，智能化心理健康監測系統顯著提高了輔導心理健康教育工作的效果，為學生的心理健康提供了有力保障。

（二）注重數據安全，保護學生隱私

1.數據采集要符合要求

高職院校應明確數據采集的范圍和權限，只收集與心理健康服務相關的必要數據（如心理測評結果、咨詢記錄等），并通過彈窗提示、書面告知等方式獲得學生的知情同意，允許學生自主選擇是否授權數據用于AI分析。避免輔導員因工作失誤而泄露個人隱私，讓輔導員在工作中把握好分寸，也避免學生產生誤會。

2.數據存儲要進行脫敏處理

在數據存儲環節，采用加密技術并對數據進行脫敏處理（如去除姓名、學號等標識信息），確保數據匿名化。存儲設備需符合國家信息安全等級保護標準，并定期進行安全漏洞檢測。這樣輔導員看到的信息及學生自己看到的各種信息，都是脫敏處理的，讓師生都有安全感。

3.數據使用嚴格限制權限

數據使用要嚴格限制訪問權限，輔導員、技術人員等需通過身份認證（如人臉識別、動態密碼）方可查看數據，避免非相關人員接觸到各種敏感信息，且數據使用需記錄操作日志，確保可追溯。一方面能對輔導員工作進行實時記錄；另一方面也保證了數據的安全。

4.數據共享要匿名化并安全監督

在數據共享環節，嚴禁向第三方機構泄露原始數據，若因科研需要共享，需進行匿名化處理并經過倫理委員會審批。成立數據安全監督小組，定期開展數據安全審計，對違規行為進行嚴肅處理。這樣輔導員就可以知道什么事情可為，什么內容不可為。

5.加強數據安全意識教育

要加強對學生的數據安全意識教育，通過講座、宣傳冊等形式，引導學生了解自身數據權益，理性使用智能化心理服務平臺。讓師生共同守好安全意識。

（三）加強合作交流，共享經驗成果

人工智能技術在心理健康教育領域的應用尚處于探索階段，高職院校需打破閉門造車的局限，構建開放合作的生態體系。在校際合作方面，可與其他高職院校建立聯盟，共享心理服務平臺的技術架構、AI算法模型、輔導員培訓課程等資源，例如針對高職學生共性心理問題（如技能學習挫折感）聯合開發標準化的AI干預模塊;與本科院校、科研機構合作，引進先進的理論研究成果和技術方案，提升自身應用水平。在政企合作方面，可與人工智能企業、心理健康服務機構共建“產學研用”基地，由企業提供技術支持和平臺維護，學校提供實踐場景和數據反饋，共同研發適用于高職場景的智能化心理服務產品。此外，應積極參與行業交流活動，通過舉辦或參加學術會議、專題研討會、經驗分享會等，展示本校的應用案例（如AI在實訓壓力疏導中的實踐），學習其他單位的先進經驗（如數據安全管理機制、人機協同輔導模式等）。同時，可建立跨區域的經驗共享平臺（如線上案例庫），促進優質資源的快速流動，推動行業整體發展。

（四）建立評估機制

評估機制是確保人工智能技術應用質量的重要手段，高職院校需構建輔導員利用人工智能進行學生心理健康工作的“多元主體 + 多維度指標”的評估體系。評估主體應包括學生、輔導員、專業咨詢師、技術專家等。對學生的評估可以通過在線問卷、座談會等方式反饋對智能化服務的滿意度（如AI輔導的有效性、平臺操作的便捷性）這樣便于學校掌握學生利用平臺的情況，形成可行性分析報告；評估輔導員利用人工智能技術對工作效率的提升作用（如心理篩查時間縮短比例、危機預警準確率）；專業咨詢師從心理學專業角度判斷AI干預方案的科學性；技術專家評估系統的穩定性、算法的合理性。評估指標需覆蓋“過程 + 結果”，其中過程指標包括數據采集的完整性、平臺運行的流暢度、人機協同的默契度等；結果指標包括心理問題識別率、危機事件發生率、學生心理韌性提升程度等。評估周期可采用“月度抽查 + 季度評估 + 年度總結”的方式，月度抽查重點關注系統運行和數據安全，季度評估側重階段性目標達成情況，年度總結則全面復盤技術應用的成效與不足。

根據評估結果，及時調整技術參數、優化服務流程、完善培訓內容，形成“評估－改進－再評估”的良性循環，通過先進的數據分析技術，教師可以對學生的學習成果進行精確的量化評估[，持續提升人工智能技術在輔導員心理工作中的應用質量。

（五）加強培訓提升輔導員人工智能應用能力

輔導員是人工智能技術應用于心理工作的直接執行者，其能力素質直接影響人工智能技術應用效果，因此需構建系統化的輔導員人工智能應用培養體系。培訓內容應兼顧“技術應用”與“專業素養”兩大維度：在技術應用方面，需開展人工智能基礎知識培訓，包括心理監測平臺、AI輔導工具的操作方法；同時強化倫理規范教育，明確人工智能應用的邊界（如不得替代人類咨詢師進行危機干預決策）、數據使用的紅線（如禁止泄露學生隱私數據）等。在心理咨詢專業能力方面，需結合人工智能技術應用場景，提升輔導員的人機協同能力。培訓形式可采用“線上 + 線下”“理論 + 實踐”相結合的方式，線上通過慕課學習技術基礎知識，線下開展學生心理干預模擬演練（如基于AI預警案例進行干預方案設計），并邀請心理學專家、人工智能技術人員進行聯合授課。還可以利用AI技術推送個性化的心理科普內容（如針對就業焦慮的職業心理指導、針對人際關系的溝通技巧課程等），并支持在線心理訓練營、團體輔導活動的智能組織。此外，可建立輔導員技術應用能力認證機制，將技術應用水平納人績效考核，激勵輔導員主動提升能力。

作者單位：桑方方李長虹梧州醫學高等專科學校

參考文獻

[1]王玨.基于DeepSeek 的未來產業生態構建[J].西北大學學報（哲學社會科學版），2025，55（03）：6-14.

[2][]羅芮，陳福美，羅玉晗，等.青少年心理韌性的發展軌跡：感恩和壓力知覺的作用[C]/中國心理學會.第二十五屆全國心理學學術會議摘要集——分組口頭報告.北京師范大學認知神經科學與學習國家重點實驗室;北京師范大學中國基礎教育質量監測協同創新中心；中央民族大學教育學院；2023：74-75.

[3]徐楠，白榕.基于大數據的高職學生心理危機篩查機制研究[J].北京財貿職業學院學報，2024，40（04）：48-52.

[4]中國教育新聞網——《神州學人》https：//du.cnr.cn/kaos/20250318/t20250318_527104500.shtml.

[5]王偉軍，馬詩浩，朱一萌，等.AI搜索引擎擬人化與可解釋性對心理健康信息搜索效果的影響[J].圖書情報知識，2025，42（02）：48-59.

[6]魯瑋.數據挖掘技術在高職學生心理健康數據中的應用研究[D].安徽大學，2019.

[7]唐卓.人工智能助力教育評價現代化[N].中國教育報，2021.02.06第3版.