生成式人工智能視域下大學(xué)生心理健康教育研究

摘" " 要：ChatGPT等生成式人工智能為各行各業(yè)的發(fā)展帶來了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，在大學(xué)生心理健康教育中發(fā)揮著個(gè)性化心理評(píng)估與干預(yù)、情緒識(shí)別和情感支持、教育資源優(yōu)化與普及的作用，但也存在潛在風(fēng)險(xiǎn)，如數(shù)據(jù)隱私與安全、算法偏見與誤判、依賴性與人文關(guān)懷缺失等。因此，需要通過加強(qiáng)跨學(xué)科合作，提升算法透明度與可解釋性，強(qiáng)化數(shù)據(jù)保護(hù)與隱私安全等方式來規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能；心理健康教育；算法偏見

中圖分類號(hào)：G640" " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " " " " "文章編號(hào)：1002-4107（2025）04-0089-04

在科技日新月異的今天，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI）作為人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)，以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)生成、語(yǔ)言處理及交互能力，在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力，正逐步滲透到社會(huì)的各個(gè)角落，包括高等教育這一關(guān)乎國(guó)家未來的重要領(lǐng)域。大學(xué)生作為社會(huì)的新生力量，其心理健康狀況不僅關(guān)乎個(gè)人的成長(zhǎng)與發(fā)展，更直接影響社會(huì)的和諧與進(jìn)步。當(dāng)前，大學(xué)生心理健康教育面臨諸多挑戰(zhàn)，如教育資源分配不均、教育方式的單一性以及對(duì)學(xué)生個(gè)性化需求的忽視等。這些問題迫切需要新的思路和方法來解決。因此，探討生成式人工智能在大學(xué)生心理健康教育中的應(yīng)用、作用機(jī)理、潛在風(fēng)險(xiǎn)及未來研究方向，具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義與理論價(jià)值。

一、生成式人工智能在大學(xué)生心理健康教育中的作用機(jī)理

（一）個(gè)性化心理評(píng)估與干預(yù)

開展日益復(fù)雜的教育和心理學(xué)研究必須創(chuàng)新數(shù)據(jù)收集和處理手段。人工智能能夠協(xié)助研究人員獲取具備高度生態(tài)真實(shí)性、實(shí)時(shí)且精確的數(shù)據(jù)，而且在處理大規(guī)模、多樣化數(shù)據(jù)方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，有效填補(bǔ)了傳統(tǒng)研究方法中的空白。生成式人工智能經(jīng)過深度學(xué)習(xí)算法，能夠分析大量心理健康數(shù)據(jù)，構(gòu)建個(gè)性化心理評(píng)估模型。這些模型能夠基于學(xué)生的日常行為、情緒表達(dá)、社交互動(dòng)等多維度信息，精準(zhǔn)識(shí)別學(xué)生潛在的心理問題，如抑郁、焦慮等，并提供定制化的干預(yù)建議。這種個(gè)性化服務(wù)改變了傳統(tǒng)心理健康教育“一刀切”的現(xiàn)象，使干預(yù)更加精準(zhǔn)有效。

VR技術(shù)可以構(gòu)建高仿真度的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，其在康復(fù)治療和護(hù)理方面有較好的應(yīng)用價(jià)值，對(duì)肺癌患者術(shù)前焦慮有較好的緩解效果，可改善患者的睡眠質(zhì)量，具有良好的應(yīng)用價(jià)值[1]。在對(duì)擬真場(chǎng)景的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，VR

技術(shù)還被應(yīng)用于其他心理特質(zhì)的研究中[2]，這些系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的特定需求和背景，智能地生成定制化的心理評(píng)估問卷和反饋。通過分析用戶在社交媒體上的帖子、日常對(duì)話等內(nèi)容，系統(tǒng)能夠識(shí)別用戶的情感狀態(tài)變化，從而提供更加個(gè)性化的心理評(píng)估結(jié)果和建議。自然語(yǔ)言處理（NLP）模型在情感文本分析中的應(yīng)用，如

BERT、GPT等，使其能夠更準(zhǔn)確地理解用戶輸入的文本數(shù)據(jù)中的情感表達(dá)。這些模型不僅考慮了用戶的語(yǔ)言習(xí)慣和表達(dá)方式，還結(jié)合了用戶的個(gè)人背景和情境信息，從而為用戶提供更加精準(zhǔn)的個(gè)性化心理評(píng)估報(bào)告[3]。

（二）情緒識(shí)別與情感支持

生成式人工智能通過特定算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠分析用戶的面部表情，識(shí)別出其中的細(xì)微變化，如皺眉、嘴角下垂等，這些變化往往與焦慮、抑郁等情感問題相關(guān)聯(lián)。將生成式人工智能應(yīng)用于心理健康評(píng)估領(lǐng)域，不僅提高了評(píng)估的直觀性和準(zhǔn)確性，還使得心理評(píng)估過程更加便捷和高效。隨著技術(shù)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠收集眼動(dòng)和腦電數(shù)據(jù)[4]，收集學(xué)生的注

視、頭部姿態(tài)、面部表情等數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)教室中學(xué)生的專注程度[5]。生成式人工智能技術(shù)具備強(qiáng)大的情緒識(shí)別能力，能夠通過文本、語(yǔ)音甚至面部表情分析，實(shí)時(shí)感知學(xué)生的情緒狀態(tài)。當(dāng)檢測(cè)到負(fù)面情緒時(shí)，系統(tǒng)可自動(dòng)觸發(fā)情感支持機(jī)制，如發(fā)送鼓勵(lì)信息、推薦放松技巧或引導(dǎo)學(xué)生去接受專業(yè)心理咨詢，為學(xué)生提供即時(shí)的心理慰藉與幫助。這種即時(shí)反饋機(jī)制有助于減少負(fù)面情緒累積，預(yù)防心理問題惡化。生成式人工智能還通過分析人類的語(yǔ)音特征，如頻率、音調(diào)、語(yǔ)速等，來識(shí)別聲音中的情緒表達(dá)。當(dāng)用戶表達(dá)高興或悲傷時(shí)，聲音特征會(huì)有所變化，生成式人工智能能夠捕捉這些變化并判斷用戶的情緒狀態(tài)[6]。當(dāng)這一技術(shù)被應(yīng)用于開發(fā)情感對(duì)話機(jī)器人，這些機(jī)器人能夠理解用戶的情緒需求，并生成富有同理心的回復(fù)來支持用戶。當(dāng)用戶分享自己的煩惱或喜悅時(shí)，情感對(duì)話機(jī)器人能夠給予適時(shí)的傾聽、鼓勵(lì)和安慰[7]。在心理健康評(píng)估中，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)具有重要作用。在實(shí)時(shí)情緒監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)中，這類系統(tǒng)能夠持續(xù)監(jiān)測(cè)用戶的情感狀態(tài)變化，一旦檢測(cè)到異?；驖撛诘男睦砦C(jī)信號(hào)，如自殺傾向、嚴(yán)重抑郁等，系統(tǒng)會(huì)立即發(fā)出預(yù)警通知，并為用戶提供相應(yīng)的心理支持和干預(yù)措施。這種實(shí)時(shí)性的監(jiān)測(cè)和預(yù)警對(duì)于預(yù)防心理危機(jī)事件的發(fā)生具有重要意義[6]。生成式人工智能在情緒識(shí)別與情感支持領(lǐng)域的應(yīng)用展現(xiàn)了其巨大的潛力和價(jià)值。通過精準(zhǔn)的情緒識(shí)別技術(shù)和個(gè)性化的情感支持服務(wù)，生成式人工智能不僅能夠幫助用戶更好地理解和處理自己的情緒，還能為用戶提供及時(shí)、有效的心理援助和支持。

（三）教育資源優(yōu)化與普及

生成式人工智能在心理健康教育資源優(yōu)化與普及中的應(yīng)用，正逐步成為推動(dòng)心理健康教育現(xiàn)代化，提升心理健康服務(wù)質(zhì)量的重要途徑。通過智能分析、個(gè)性化推薦和動(dòng)態(tài)生成等先進(jìn)技術(shù)，生成式人工智能豐富了心理健康教育的資源種類，提高了資源的針對(duì)性和有效性，使得心理健康教育資源能夠更加廣泛地普及和深入應(yīng)用，如自動(dòng)生成高質(zhì)量的心理健康教育內(nèi)容，包括文章、視頻、互動(dòng)游戲等，以滿足不同學(xué)生的興趣與需要。這不僅豐富了教育資源的種類與數(shù)量，還通過智能推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)資源的精準(zhǔn)投放，提高了教育資源的利用效率與普及度。同時(shí)，生成式人工智能還能模擬專業(yè)心理咨詢師的對(duì)話，為學(xué)生提供初步的心理咨詢體驗(yàn)，緩解心理咨詢資源緊張的問題。

生成式人工智能在心理健康教育資源優(yōu)化中的另一重要應(yīng)用是智能輔導(dǎo)與情感支持。通過模仿人類心理咨詢師的對(duì)話模式，生成式人工智能能夠提供24小時(shí)不間斷的心理支持服務(wù)。用戶可以隨時(shí)與其進(jìn)行對(duì)話，傾訴內(nèi)心的困惑和煩惱，生成式人工智能能夠根據(jù)用戶的情緒表達(dá)和心理需求，給予適時(shí)的安慰、鼓勵(lì)和建議。這種智能輔導(dǎo)與情感支持服務(wù)，不僅緩解了專業(yè)心理咨詢師資源不足的問題，還提高了心理健康服務(wù)的可及性和便捷性。例如，一些在線心理健康平臺(tái)利用生成式人工智能技術(shù)開發(fā)了智能聊天機(jī)器人，為用戶提供即時(shí)的心理支持和干預(yù)[8]。

生成式人工智能在心理健康教育資源優(yōu)化中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)在于其動(dòng)態(tài)生成與更新能力。隨著心理健康研究的不斷深入和新的心理干預(yù)方法的不斷涌現(xiàn)，生成式人工智能能夠?qū)崟r(shí)整合最新的科研成果和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，生成新的心理健康教育資源。這些資源不僅涵蓋了傳統(tǒng)的心理測(cè)評(píng)工具和教育視頻，還包括基于最新研究成果的心理干預(yù)方案、案例分析等。通過動(dòng)態(tài)生成與更新教育資源，生成式人工智能確保了心理健康教育資源的時(shí)效性和前沿性，為用戶提供了更加全面、科學(xué)的心理健康服務(wù)[9]。

二、生成式人工智能在心理健康教育中的潛在風(fēng)險(xiǎn)

如今，人工智能模型已在全球范圍內(nèi)對(duì)社會(huì)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。根據(jù)馬克思主義的辯證思維，事物發(fā)展都有其兩面性，將生成式人工智能應(yīng)用于心理健康教育隨之而來的是一系列倫理和治理問題，如數(shù)據(jù)隱私、算法偏見、決策透明度、技術(shù)監(jiān)管等。在探討人工智能大模型的隱私保護(hù)及研究數(shù)據(jù)安全技術(shù)時(shí)，對(duì)人工智能大模型倫理問題進(jìn)行討論是一個(gè)不可或缺的環(huán)節(jié)，人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展帶來的不僅是技術(shù)創(chuàng)新和生活便利，還有一系列復(fù)雜的倫理挑戰(zhàn)。

（一）數(shù)據(jù)隱私與安全

隨著生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展，其在大學(xué)生心理健康教育范疇內(nèi)的應(yīng)用正迅速拓展。然而，這種應(yīng)用也帶來了數(shù)據(jù)隱私與安全方面的潛在風(fēng)險(xiǎn)，這些風(fēng)險(xiǎn)不僅關(guān)乎學(xué)生的個(gè)人隱私，還可能對(duì)大學(xué)生的心理健康產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)是生成式人工智能在大學(xué)生心理健康教育中面臨的主要挑戰(zhàn)之一。在心理健康教育過程中，生成式人工智能需要收集和分析大量的學(xué)生數(shù)據(jù)，包括心理健康測(cè)評(píng)結(jié)果、咨詢記錄、學(xué)習(xí)行為等。這些數(shù)據(jù)往往包含學(xué)生的敏感信息，如個(gè)人情感、心理狀態(tài)等。如果這些數(shù)據(jù)被不當(dāng)使用或泄露，將對(duì)學(xué)生的個(gè)人隱私造成嚴(yán)重侵犯，甚至可能引發(fā)社會(huì)信任危機(jī)。在處理和分析數(shù)據(jù)時(shí)，需要依賴強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)資源，然而這部分系統(tǒng)往往容易成為黑客攻擊的目標(biāo)，一旦系統(tǒng)被攻破，學(xué)生的敏感數(shù)據(jù)將面臨泄露、篡改或損壞的風(fēng)險(xiǎn)。這不僅會(huì)破壞數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，也會(huì)對(duì)學(xué)生的心理健康產(chǎn)生負(fù)面影響，如引發(fā)焦慮、恐懼等情緒。生成式人工智能在大學(xué)生心理健康教育中的應(yīng)用還可能帶來數(shù)據(jù)濫用風(fēng)險(xiǎn)，由于數(shù)據(jù)收集和分析的便捷性，一些機(jī)構(gòu)或個(gè)人可能會(huì)濫用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行不正當(dāng)?shù)纳虡I(yè)活動(dòng)或?qū)W術(shù)研究。這種行為不僅侵犯了學(xué)生的隱私權(quán)，還可能損害學(xué)生的利益，如盜竊學(xué)生身份信息，甚至利用學(xué)生信息進(jìn)行詐騙等。學(xué)生如果對(duì)自己的數(shù)據(jù)隱私安全感到擔(dān)憂或不安，可能會(huì)避免使用心理健康教育服務(wù)，從而錯(cuò)過獲得幫助和支持的機(jī)會(huì)，這種對(duì)心理健康服務(wù)造成的信任危機(jī)，很大概率引發(fā)他們對(duì)心理健康教育服務(wù)的抵觸情緒，進(jìn)一步加劇心理健康問題。因此，我們需要深入分析和評(píng)估這些風(fēng)險(xiǎn)，以便更好地應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，確保生成式人工智能在大學(xué)生心理健康教育中的安全、有效應(yīng)用。

（二）算法偏見與誤判

生成式人工智能在心理健康教育中的干預(yù)效果很大程度上取決于其背后的算法模型。然而，如果算法模型在訓(xùn)練過程中未能充分考慮到數(shù)據(jù)的多樣性和公平性，就可能產(chǎn)生偏見，導(dǎo)致對(duì)某些學(xué)生群體不公平干預(yù)。算法偏見與誤判漸漸就成為一個(gè)不容忽視的潛在風(fēng)險(xiǎn)。這種風(fēng)險(xiǎn)不僅可能削弱心理健康教育的效果，還可能對(duì)學(xué)生的心理健康狀態(tài)產(chǎn)生誤導(dǎo)，進(jìn)而加劇其心理負(fù)擔(dān)。一方面，由于生成式人工智能系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)往往來源于現(xiàn)實(shí)世界的樣本，而這些樣本中可能蘊(yùn)含著各種偏見，如性別、種族、社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位等。這些偏見在訓(xùn)練過程中被算法所學(xué)習(xí)，并在后續(xù)的應(yīng)用中得以體現(xiàn)，從而導(dǎo)致對(duì)某些學(xué)生群體的不公平對(duì)待。例如，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在對(duì)某一性別的刻板印象，那么生成的智能心理教育系統(tǒng)可能會(huì)傾向于對(duì)該性別的學(xué)生做出不公正的心理健康評(píng)估或推薦不合適的干預(yù)措施。另一方面，生成式人工智能在處理和分析心理健康數(shù)據(jù)時(shí)，依賴于復(fù)雜的算法模型和大量的計(jì)算資源。然而，這些算法并非完美無缺，它們可能受到數(shù)據(jù)噪聲、模型局限性等因素的影響，從而產(chǎn)生誤判。在心理健康教育中，這種誤判可能導(dǎo)致對(duì)學(xué)生的心理健康狀態(tài)做出錯(cuò)誤的判斷，進(jìn)而提供不恰當(dāng)?shù)母深A(yù)措施。這不僅可能浪費(fèi)教育資源，還可能對(duì)學(xué)生的心理健康產(chǎn)生負(fù)面影響，如引發(fā)不必要的焦慮、抑郁等情緒。算法和誤判的相互結(jié)合會(huì)共同作用于大學(xué)生心理健康教育的過程。例如，由于算法偏見的存在，某些學(xué)生群體可能更容易受到誤判的影響。這種雙重風(fēng)險(xiǎn)可能進(jìn)一步加劇學(xué)生的不公平待遇，損害其心理健康，對(duì)于心理健康教育的整體效果也會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響。如果學(xué)生對(duì)生成式人工智能系統(tǒng)的評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生質(zhì)疑或不滿，他們可能會(huì)失去對(duì)心理健康教育的信任，從而拒絕接受相關(guān)的服務(wù)和支持。這種信任危機(jī)不僅會(huì)降低心理健康教育的有效性，還可能阻礙學(xué)生尋求幫助的意愿，進(jìn)一步加劇其心理健康問題。

（三）依賴性與人文關(guān)懷缺失

從輔助到替代的擔(dān)憂：生成式人工智能在心理健康教育中的廣泛應(yīng)用，可能會(huì)使用戶對(duì)其產(chǎn)生過度依賴，從而忽視了現(xiàn)實(shí)生活中的人際交往與情感溝通。例如，一款基于生成式人工智能的心理輔導(dǎo)應(yīng)用，通過智能對(duì)話系統(tǒng)為學(xué)生提供即時(shí)的心理支持和建議。對(duì)于部分用戶而言，這種便捷、即時(shí)的反饋方式可能讓他們逐漸減少對(duì)真實(shí)心理咨詢師的依賴，甚至在某些情況下，將人工智能視為唯一的情感寄托。然而，心理健康是一個(gè)復(fù)雜且多維度的領(lǐng)域，它不僅涉及情緒調(diào)節(jié)、認(rèn)知重構(gòu)等方面，還需要深入的人際互動(dòng)和情感體驗(yàn)。過度依賴人工智能可能導(dǎo)致學(xué)生忽視了這些重要環(huán)節(jié)，進(jìn)而影響心理健康的全面恢復(fù)。為緩解依賴性風(fēng)險(xiǎn)，心理健康教育領(lǐng)域應(yīng)采取綜合措施。

技術(shù)冷漠與用戶情感需求： 生成式人工智能在心理健康教育中的應(yīng)用往往側(cè)重于數(shù)據(jù)的收集、分析與處理，而忽視了用戶情感需求的滿足和人文關(guān)懷的傳遞。盡管人工智能系統(tǒng)能夠通過自然語(yǔ)言處理、情感識(shí)別等技術(shù)模擬人類對(duì)話，但其本質(zhì)仍然是基于算法的機(jī)械反應(yīng)，缺乏真正的情感共鳴和理解力。例如，在心理危機(jī)干預(yù)場(chǎng)景中，人工智能可能無法準(zhǔn)確捕捉用戶的細(xì)微情感變化，也無法給予用戶足夠的情感支持和安慰。這種人文關(guān)懷的缺失可能導(dǎo)致用戶在面對(duì)心理困境時(shí)感到孤立無援，進(jìn)而影響其心理健康狀況。

三、生成式人工智能視角下大學(xué)生心理健康教育路徑探索

（一）加強(qiáng)跨學(xué)科合作

大學(xué)生心理健康教育是一個(gè)復(fù)雜且多維度的領(lǐng)域，涉及心理學(xué)、教育學(xué)、醫(yī)學(xué)、社會(huì)學(xué)等多個(gè)學(xué)科的知識(shí)與技能。傳統(tǒng)的心理健康教育模式往往局限于某一學(xué)科內(nèi)部，難以全面、深入地解決用戶的心理問題。而生成式人工智能的引入，為跨學(xué)科合作提供了新的契機(jī)。通過整合不同學(xué)科的優(yōu)勢(shì)資源，可以構(gòu)建更加全面、系統(tǒng)的心理健康服務(wù)體系，為學(xué)生提供更加精準(zhǔn)、有效的心理支持。盡管生成式人工智能在加強(qiáng)心理健康教育跨學(xué)科合作方面具有巨大潛力，但也面臨著諸多挑戰(zhàn)。不同學(xué)科之間的知識(shí)壁壘和溝通障礙可能導(dǎo)致合作效率低下。為了克服這一難題，需要建立跨學(xué)科的研究團(tuán)隊(duì)和交流平臺(tái)，促進(jìn)不同學(xué)科之間的知識(shí)共享和協(xié)作。跨學(xué)科合作需要投入大量的人力、物力和財(cái)力資源，這對(duì)于許多高校和心理健康教育機(jī)構(gòu)來說可能是一個(gè)沉重的負(fù)擔(dān)。因此，需要積極尋求政府、企業(yè)等社會(huì)各界的支持與合作，共同推動(dòng)心理健康教育事業(yè)的發(fā)展。此外，還需要加強(qiáng)跨學(xué)科合作中的倫理規(guī)范和隱私保護(hù)等方面的研究和實(shí)踐，確保用戶數(shù)據(jù)的安全性和隱私性得到充分保障。

隨著生成式人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，心理健康教育領(lǐng)域的跨學(xué)科合作將迎來更加廣闊的發(fā)展前景。未來，我們可以期待看到更多基于生成式人工智能的跨學(xué)科創(chuàng)新應(yīng)用涌現(xiàn)出來，如智能心理咨詢機(jī)器人、個(gè)性化心理干預(yù)方案推薦系統(tǒng)、虛擬現(xiàn)實(shí)心理健康教育平臺(tái)等。這些應(yīng)用不僅將提升心理健康教育的質(zhì)量和效果，也將為用戶提供更加便捷、高效的心理支持服務(wù)。同時(shí)，隨著跨學(xué)科合作的不斷深入和完善，我們也將逐漸構(gòu)建起一個(gè)更加全面、系統(tǒng)的心理健康服務(wù)體系，為全社會(huì)的心理健康事業(yè)貢獻(xiàn)更大的力量。

（二）增強(qiáng)算法明確性與易懂性

在心理健康教育中，生成式人工智能的應(yīng)用往往涉及高度敏感的個(gè)人數(shù)據(jù)，如情感狀態(tài)、心理狀態(tài)評(píng)估結(jié)果等。這些數(shù)據(jù)的處理與分析依賴于復(fù)雜的算法模型，而算法的透明度與可解釋性直接關(guān)系到學(xué)生對(duì)其輸出結(jié)果的信任度。缺乏透明度和可解釋性的算法，可能導(dǎo)致學(xué)生對(duì)人工智能系統(tǒng)的決策過程產(chǎn)生疑慮，甚至拒絕接受其建議或干預(yù)措施。此外，不透明的算法還可能隱藏潛在的偏見和錯(cuò)誤，對(duì)學(xué)生的心理健康造成不良影響。為了進(jìn)一步提升生成式人工智能在心理健康教育研究中的算法透明度與可解釋性，在保證性能的前提下，盡可能簡(jiǎn)化算法模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置，簡(jiǎn)化后的模型更易于理解和解釋。也可以利用可視化技術(shù)將算法的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和決策過程以圖形化的方式呈現(xiàn)出來，幫助學(xué)生直觀理解人工智能系統(tǒng)的運(yùn)作方式。在算法設(shè)計(jì)和應(yīng)用過程中積極邀請(qǐng)學(xué)生參與測(cè)試和反饋收集工作，根據(jù)學(xué)生的反饋不斷優(yōu)化算法模型和解釋機(jī)制，比如算法背后的數(shù)學(xué)原理或邏輯依據(jù)，實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，代碼不同板塊的功能目的。

（三）強(qiáng)化數(shù)據(jù)保護(hù)與隱私安全

在心理健康教育研究領(lǐng)域，生成式人工智能的應(yīng)用依賴于大量的用戶數(shù)據(jù)，包括但不限于心理測(cè)評(píng)結(jié)果、情感表達(dá)記錄、個(gè)人基本信息等。這些數(shù)據(jù)往往涉及學(xué)生的個(gè)人隱私和敏感信息，一旦泄露或被濫用，將給學(xué)生帶來嚴(yán)重的后果，如身份盜竊、名譽(yù)損害、心理創(chuàng)傷等。因此，強(qiáng)化數(shù)據(jù)保護(hù)與隱私安全不僅是法律法規(guī)的要求，更是維護(hù)學(xué)生權(quán)益、建立學(xué)生信任、保障技術(shù)健康發(fā)展的必要條件。

通過數(shù)據(jù)加密技術(shù)對(duì)收集到的大學(xué)生心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過程中的安全性，并且定期更新技術(shù)，防止被破解。加強(qiáng)密鑰管理，確保其隨機(jī)性和不可預(yù)測(cè)性，通過安全的通信渠道進(jìn)行專項(xiàng)服務(wù)等方式都能在極大程度上做好隱私工作，對(duì)能夠直接識(shí)別學(xué)生身份的信息，如姓名、學(xué)號(hào)等，進(jìn)行刪除或替換，通過編碼或哈希等技術(shù)將數(shù)據(jù)匿名化，但這種技術(shù)處理并非一勞永逸，需要不斷改進(jìn)和完善匿名化技術(shù)。另外，建立嚴(yán)格的隱私管理制度也是一個(gè)重要的舉措，明確規(guī)定哪些人員可以接觸和使用學(xué)生的隱私數(shù)據(jù)，以及在什么情況下可以使用。對(duì)于數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、使用和銷毀，都應(yīng)有清晰的流程和規(guī)范，并嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)，定期進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私審計(jì)，通過對(duì)數(shù)據(jù)處理活動(dòng)進(jìn)行審查和評(píng)估，發(fā)現(xiàn)潛在的隱私風(fēng)險(xiǎn)和漏洞，并及時(shí)采取措施進(jìn)行整改；學(xué)校須加大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)安全宣傳和教育力度，提高學(xué)生的主觀隱私保護(hù)意識(shí)，讓學(xué)生認(rèn)識(shí)到保護(hù)隱私的重要性，主動(dòng)提高隱私保護(hù)的警惕性。通過采取一系列綜合措施，可以在生成式人工智能視角下的大學(xué)生心理健康教育中，為學(xué)生創(chuàng)造一個(gè)安全、可靠的服務(wù)環(huán)境，讓他們?cè)谙硎苌墒饺斯ぶ悄芙o教育帶來便利的同時(shí)，個(gè)人隱私也能得到充分的保護(hù)。

四、結(jié)語(yǔ)

在生成式人工智能技術(shù)的推動(dòng)下，大學(xué)生心理健康教育的研究與實(shí)踐正步入一個(gè)全新的發(fā)展階段。通過深入挖掘數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)分析需求、創(chuàng)新干預(yù)手段，生成式人工智能為大學(xué)生心理健康教育提供了前所未有的機(jī)遇。然而，與此同時(shí)，我們也必須明確地認(rèn)識(shí)到，技術(shù)發(fā)展的背后隱藏著數(shù)據(jù)隱私與安全、算法偏見與誤判等潛在風(fēng)險(xiǎn)。這些風(fēng)險(xiǎn)不僅關(guān)乎學(xué)生的個(gè)人隱私和心理健康，也考驗(yàn)著教育者的智慧和責(zé)任。因此，我們需要更加審慎地評(píng)估生成式人工智能的應(yīng)用效果，不斷完善其設(shè)計(jì)算法，確保技術(shù)服務(wù)于人，而非凌駕于人。只有這樣，我們才能真正實(shí)現(xiàn)技術(shù)與教育的深度融合，為大學(xué)生的心理健康保駕護(hù)航，助力他們健康成長(zhǎng)，迎接更加美好的未來。

參考文獻(xiàn)：

[1]" 舒曉，劉軍曉，劉俊鵬.VR視頻宣教聯(lián)合心理護(hù)理對(duì)肺癌患者術(shù)前焦慮及麻醉恢復(fù)影響[J].癌癥進(jìn)展，2022（12）.

[2]" DE-JUAN-RIPOLL C，LLANES-JURADO J，GIGLIOLII A C，et al.An Immersive Virtual Reality Game for Predic-ting Risk Taking through the Use of Implicit Measures[J].Applied Sciences，2021（2）.

[3]" 盧婧華，楊睿，奚銘霞，等.對(duì)話中的情緒智能與自我認(rèn)知——生成式人工智能在心理健康教育中的應(yīng)用[J].中小學(xué)信息技術(shù)教育，2024（7）.

[4]" DEBIE E，ROJAS R F，F(xiàn)IDOCK J，et al.Multimodal Fusionfor Objective Assessment of Cognitive Workload：A Review[J].IEEE Transactions on Cybernetics，2019（3）.

[5]" GOLDBERG P，S" "MER" " ，ST" "RMER K，et al.Atten-tive or not？Toward a Machine Learning Approach to Asse-ssing Students' Visible Engagement in Classroom instruc-tion[J].Educational Psychology Review，2021（33）.

[6]" 劉冬予，駱方.人工智能賦能教育和心理學(xué)研究中的數(shù)據(jù)處理[J].中國(guó)考試，2024（3）.

[7]" 方海光，舒麗麗，王顯闖，等.生成式人工智能時(shí)代教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的可能與可為[J].國(guó)家教育行政學(xué)院學(xué)報(bào)，2024（4）.

[8]" 齊元沂，王臘梅.生成式人工智能應(yīng)用于開放教育：機(jī)遇、挑戰(zhàn)和應(yīng)用場(chǎng)景[J].成人教育，2024（4）.

[9]" 李穎.基于人工智能技術(shù)輔助高校心理健康教育工作的應(yīng)用研究[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2024（11）.

收稿日期：2024-12-17

作者簡(jiǎn)介：孟健男，黑龍江中醫(yī)藥大學(xué)藥學(xué)院講師，博士研究生

基金項(xiàng)目：2023年度教育部人文社會(huì)科學(xué)研究專項(xiàng)任務(wù)項(xiàng)目（高校輔導(dǎo)員研究）“大學(xué)生積極心理品質(zhì)培育的路徑與機(jī)制研究”（23JDSZ3086）；2023年度教育部人文社會(huì)科學(xué)研究專項(xiàng)任務(wù)項(xiàng)目（高校輔導(dǎo)員研究）“大學(xué)生心理問題早期發(fā)現(xiàn)和科學(xué)干預(yù)機(jī)制研究”（23JDSZ3170）；2022年黑龍江省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃項(xiàng)目“負(fù)性生活事件對(duì)大學(xué)生自殺意念的影響及干預(yù)研究”（22EDE388）；黑龍江中醫(yī)藥大學(xué)輔導(dǎo)員工作室研究項(xiàng)目（2020HFG0004）；黑龍江中醫(yī)藥大學(xué)2023年學(xué)生工作研究（精品）項(xiàng)目“高校畢業(yè)年級(jí)學(xué)生心理壓力調(diào)適實(shí)踐路徑”（2023HXGY0009）