AI賦能心理健康教育的機(jī)遇、應(yīng)用與挑戰(zhàn)

【中圖分類號(hào)】G445【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A【論文編號(hào)】1671-7384（2025）07-025-04

AI介入心理健康教育的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

1.抑郁現(xiàn)狀與心理健康危機(jī)挑戰(zhàn)

抑郁是全球范圍內(nèi)最具公共衛(wèi)生意義的心理健康問(wèn)題之一，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展構(gòu)成重大負(fù)擔(dān)。世界衛(wèi)生組織在2012年發(fā)布的一份題為《抑郁癥：全球性危機(jī)》的報(bào)告中指出，抑郁已成為中國(guó)第二大負(fù)擔(dān)疾病，預(yù)計(jì)在2030年將上升至世界疾病負(fù)擔(dān)首位。

學(xué)生心理危機(jī)事件引發(fā)的校園安全事故，已成為我國(guó)教育系統(tǒng)面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。鄒廣順1等（2021）撰文的流行病學(xué)研究顯示，中學(xué)生年度自殺意念檢出率達(dá) 16.3% 。我國(guó)當(dāng)前面臨心理健康問(wèn)題“高患病率，低就診率”的突出矛盾。Phillps2等（2009）的全國(guó)性調(diào)查顯示，心理障礙總患病率為 17.5% ，然而，僅 8% 的患者曾尋求專業(yè)精神衛(wèi)生服務(wù)。這一現(xiàn)象可歸因于雙重因素：一是精神衛(wèi)生資源供給不足，我國(guó)心理衛(wèi)生專業(yè)人員密度顯著低于國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)3；二是社會(huì)污名化導(dǎo)致患者病恥感加劇，既阻礙求助行為又抑制專業(yè)人才供給。提升公眾心理健康素養(yǎng)（Mental Health Literacy，MHL）被認(rèn)為是破解這一困境的關(guān)鍵路徑。

2.心理健康素養(yǎng)的研究?jī)r(jià)值

心理健康素養(yǎng)概念由Jorm（1997）首倡，其定義為“識(shí)別、處理及預(yù)防心理障礙的知識(shí)與信念體系”。研究表明，良好的MHL水平可顯著提升心理健康問(wèn)題的早期識(shí)別率、干預(yù)時(shí)效性及求助適當(dāng)性，對(duì)改善臨床預(yù)后、提升生活質(zhì)量具有重要價(jià)值4]。

近二十年來(lái)，學(xué)界在抑郁相關(guān)MHL領(lǐng)域取得顯著進(jìn)展?，F(xiàn)有證據(jù)表明，充足的抑郁素養(yǎng)有利于抑郁癥的早期診斷、干預(yù)和預(yù)后效果[5]。

因此，提升學(xué)生抑郁相關(guān)的心理健康素養(yǎng)，有助于降低學(xué)生的抑郁水平，降低學(xué)校心理危機(jī)事件的發(fā)生概率。為達(dá)成提升學(xué)生抑郁相關(guān)心理健康素養(yǎng)的目標(biāo)，我們必須了解學(xué)生當(dāng)下心理健康素養(yǎng)的現(xiàn)狀，并且了解他們對(duì)于抑郁相關(guān)心理健康素養(yǎng)的培訓(xùn)需求，筆者就這個(gè)話題通過(guò)質(zhì)性訪談、編碼的方式進(jìn)行了資料的收集和整理。

3.技術(shù)革新推動(dòng)研究范式轉(zhuǎn)型

質(zhì)性分析中的歸類與編碼是質(zhì)性分析技術(shù)的關(guān)鍵。在傳統(tǒng)的質(zhì)性編碼流程中，研究者需要反復(fù)通讀數(shù)百萬(wàn)字的訪談文本，進(jìn)行逐句標(biāo)注與概念提取。這種編碼方式需要大量的人力和時(shí)間成本，嚴(yán)重制約研究時(shí)效性。同時(shí)，編碼過(guò)程本質(zhì)上是研究者認(rèn)知圖式與原始數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)交互。不同學(xué)術(shù)背景的研究者對(duì)同一文本的編碼一致性僅達(dá) 57% 。這種偏差源于概念操作化過(guò)程中的理論預(yù)設(shè)滲透、語(yǔ)義理解中的文化框架差異以及注意力分配的選擇性強(qiáng)化等原因。

DeepSeek技術(shù)是一種當(dāng)前較為先進(jìn)的人工智能模型，主要由深度搜索、自適應(yīng)優(yōu)化算法、機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理技術(shù)以及智能數(shù)據(jù)處理與預(yù)測(cè)建模能力構(gòu)成[7]，相較于常規(guī)工具，這種模型顯著特色在于對(duì)文本隱含意義的深度解析能力，尤其在處理訪談資料時(shí)，可揭示潛在的社會(huì)互動(dòng)規(guī)律與文化行為特征。

DeepSeek對(duì)抑郁心理訪談材料的深度分析

1.訪談提綱生成

訪談提綱需要根據(jù)訪談目標(biāo)確定訪談的內(nèi)容，此次訪談的自標(biāo)是了解當(dāng)前高中生抑郁相關(guān)心理健康素養(yǎng)的現(xiàn)狀以及高中生對(duì)于相關(guān)主題的培訓(xùn)需求。DeepSeek有大型的文獻(xiàn)庫(kù)做支撐，我們可以讓其根據(jù)我們的訪談目標(biāo)，首先識(shí)別出核心維度。

提問(wèn)：根據(jù)心理健康素養(yǎng)的模塊，以了解學(xué)生抑郁相關(guān)心理健康素養(yǎng)的現(xiàn)狀以及學(xué)生對(duì)于相關(guān)主題的培訓(xùn)需求為主題，設(shè)計(jì)訪談的核心維度。

生成結(jié)果如下：（1）心理健康認(rèn)知維度（抑郁的基本認(rèn)知、信息獲取渠道）；（2）心理健康態(tài)度維度（病恥感與求助態(tài)度、社會(huì)支持感知）；（3）應(yīng)對(duì)行為維度（自我調(diào)節(jié)能力、危機(jī)應(yīng)對(duì)意識(shí)）；（4）教育需求維度（培訓(xùn)內(nèi)容期待、教育形式需求）；（5）環(huán)境影響因素維度（阻礙因素感知、文化影響因素）。

生成結(jié)果已經(jīng)基本匹配心理健康素養(yǎng)的三大模塊，但是我們也可以發(fā)現(xiàn)幾個(gè)問(wèn)題：第一，核心維度的標(biāo)題沒(méi)有聚焦“抑郁素養(yǎng)”，而是運(yùn)用了“心理健康”；第二，因?yàn)槲覀兲釂?wèn)的是核心維度，因此括號(hào)中的二級(jí)維度的標(biāo)注是略顯粗糙的；第三，是否有可以合并的核心維度。因此，我們可以繼續(xù)追問(wèn)，進(jìn)行修改。

提問(wèn)：請(qǐng)修改以上核心維度，可否刪減或者合并相關(guān)維度，將標(biāo)題聚焦“抑郁素養(yǎng)”，并延展出二級(jí)維度。

生成結(jié)果如下：（1）對(duì)抑郁的認(rèn)知和識(shí)別（癥狀知識(shí)、識(shí)別能力、信息獲取、病因認(rèn)知、癥狀治療）；（2）抑郁求助意愿和行為（實(shí)際求助行為傾向、同伴互助技能、求助資源知曉度）；（3）抑郁態(tài)度和污名（自我污名、公眾污名、心理求助態(tài)度）；（4）抑郁心理健康素養(yǎng)提升培訓(xùn)需求（課程形式、內(nèi)容偏好、實(shí)施障礙）。

基于以上結(jié)果，可根據(jù)我們的實(shí)際需求進(jìn)行修改，最終確定訪談的核心維度和二級(jí)維度，并繼續(xù)提問(wèn)，由DeepSeek撰寫(xiě)具體的訪談問(wèn)題。

提問(wèn)：請(qǐng)為每個(gè)二級(jí)維度擬 3～5 個(gè)訪談問(wèn)題，訪談對(duì)象是高中生。

在質(zhì)性研究中，訪談問(wèn)題設(shè)計(jì)的精準(zhǔn)度直接影響著研究質(zhì)量。研究者需要平衡理論嚴(yán)謹(jǐn)性與實(shí)踐可行性，構(gòu)建具有學(xué)術(shù)價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義的問(wèn)題體系。

研究者可遵循“理論映射一語(yǔ)言凈化一場(chǎng)景測(cè)試”的三階段遞進(jìn)式篩選法。具體實(shí)施流程包括：（1）依據(jù)研究框架建立初始問(wèn)題庫(kù)，剔除與研究變量關(guān)聯(lián)度不足的測(cè)量條目；（2）對(duì)問(wèn)題表述進(jìn)行語(yǔ)義校準(zhǔn)，消除潛在引導(dǎo)性措辭并提升通俗性；（3）通過(guò)預(yù)訪談，觀察受訪者的應(yīng)答表現(xiàn)，針對(duì)出現(xiàn)的理解偏差或情緒抵觸現(xiàn)象實(shí)施二次修訂。

2.訪談實(shí)施與數(shù)據(jù)記錄

在質(zhì)性研究中，優(yōu)化數(shù)據(jù)記錄流程是確保后期分析效度的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，尤其當(dāng)引入AI輔助工具時(shí)，研究者應(yīng)建立結(jié)構(gòu)化記錄規(guī)范，對(duì)原始對(duì)話應(yīng)該分層次、分系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)注。例如，在探究青少年抑郁求助行為時(shí)，可將“擔(dān)心咨詢內(nèi)容泄露給班主任”標(biāo)注為“#隱私顧慮”，并關(guān)聯(lián)受訪者編號(hào)“ID：S03”，這種編碼不僅有助于人工識(shí)別，也可以訓(xùn)練AI識(shí)別高頻詞匯。同時(shí)，將不同語(yǔ)言的同種語(yǔ)義進(jìn)行轉(zhuǎn)換標(biāo)注，也有利于后期AI的識(shí)別，如將“找心理教師聊天”與“心理咨詢”統(tǒng)一為“心理求助行為”。此外，文字文本沒(méi)有情緒，而訪談過(guò)程中有很多語(yǔ)氣詞和肢體表達(dá)，在轉(zhuǎn)錄文本時(shí)也應(yīng)該將這些非言語(yǔ)信息進(jìn)行標(biāo)記（如“沉默3秒”“語(yǔ)調(diào)顫抖”）及語(yǔ)境注釋（如“emo情緒低落”），以增強(qiáng)AI對(duì)隱含情感與文化特定表達(dá)的理解。

通過(guò)上述策略，研究者能夠構(gòu)建適配AI工具的高質(zhì)量語(yǔ)料庫(kù)，在降低人工編碼負(fù)荷的同時(shí)，深度挖掘文本中的潛在模式。

例：【ID：S02】【性別：女】【年級(jí)：高一】

“我覺(jué)得抑郁癥是因?yàn)榭箟耗芰Σ睿拖癜嘀魅握f(shuō)的那樣。”【/#病因認(rèn)知】

“我不敢去校心理室（語(yǔ)調(diào)顫抖），怕老師告訴家長(zhǎng)。”【/#求助障礙】

3.數(shù)據(jù)編碼與理論生成

輸入預(yù)處理數(shù)據(jù)后，可通過(guò)自然語(yǔ)言指令引導(dǎo)DeepSeek執(zhí)行主題挖掘。例如，設(shè)定分析框架為“抑郁健康素養(yǎng)”，要求工具識(shí)別“知識(shí)誤區(qū)”“態(tài)度偏見(jiàn)”“行為模式”及“培訓(xùn)需求”三類主題，并輸出頻次統(tǒng)計(jì)與語(yǔ)義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。

筆者邀請(qǐng)了五位學(xué)生進(jìn)行預(yù)訪談，訪談文檔上傳至DeepSeek進(jìn)行下一步的編碼研究。

指導(dǎo)語(yǔ)：請(qǐng)根據(jù)質(zhì)性研究的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，對(duì)以上文檔進(jìn)行訪談編碼。要求：分析框架為“抑郁相關(guān)心理健康素養(yǎng)”，包含“對(duì)抑郁的認(rèn)知和識(shí)別”“求助意愿與行為”“態(tài)度與污名”“培訓(xùn)需求”四大模塊，最終以表格形式呈現(xiàn)，輸出頻次統(tǒng)計(jì)與語(yǔ)義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。部分生成結(jié)果見(jiàn)表1。

在質(zhì)性研究中，編碼表的構(gòu)建與解讀不僅是數(shù)據(jù)整理的終點(diǎn)，更是理論生成的起點(diǎn)。以“抑郁認(rèn)知與識(shí)別生成”編碼表為例，軀體化癥狀與情緒隱藏的高頻共現(xiàn)，揭示了抑郁群體“身心分離”的典型特征，即生理癥狀成為無(wú)法言說(shuō)的情緒替代性表達(dá)。這種“軀體化一情緒壓抑”的關(guān)聯(lián)模式，在青少年群體中尤為顯著，如訪談中“手抖到無(wú)法寫(xiě)字卻不敢求助”的案例，折射出社會(huì)對(duì)心理問(wèn)題的污名化加劇了個(gè)體的自我壓抑。

根據(jù)訪談編碼結(jié)果，參考相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)訪談中的數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行理論化，從而達(dá)到訪談的目的，將雜亂的訪談內(nèi)容進(jìn)行了歸納整理，從中得出科學(xué)的理論指導(dǎo)。

AI輔助研究的邊界與倫理

1.AI輔助研究的可行性

在人工智能技術(shù)快速發(fā)展的背景下，AI輔助研究正在推動(dòng)質(zhì)性研究方法的更新和改變。DeepSeek是基于改進(jìn)的Transformer架構(gòu)的大語(yǔ)言模型，運(yùn)用多頭自注意力機(jī)制，從多個(gè)維度對(duì)文本數(shù)據(jù)的語(yǔ)義依賴、上下文關(guān)系進(jìn)行深度挖掘，進(jìn)而精準(zhǔn)理解文本中復(fù)雜的語(yǔ)義內(nèi)涵，具備強(qiáng)大的自然語(yǔ)言理解能力8。

再加上其在訓(xùn)練過(guò)程中，利用群體相對(duì)策略，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)海量數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，持續(xù)優(yōu)化模型參數(shù)，使模型具備自我糾錯(cuò)和深度思考的自主學(xué)習(xí)能力，顯著提升其推理能力，特別是DeepSeek-R1，通過(guò)兩次“監(jiān)督微調(diào) + 強(qiáng)化學(xué)習(xí)”階段性訓(xùn)練，在復(fù)雜任務(wù)推理上表現(xiàn)尤為突出[9。AI工具在一定程度上大大提高了研究效率，在處理非結(jié)構(gòu)化訪談文本時(shí)，它的語(yǔ)義理解機(jī)制帶來(lái)強(qiáng)大的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)識(shí)別能力，顯著提升了訪談編碼的效率。

2.AI輔助研究的倫理

2019年4月8日，歐盟人工智能專家委員會(huì)（Artificial Intelligence High-Level Expert GrouponArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱AIHLEG）正式發(fā)布的《可信賴的人工智能倫理準(zhǔn)則》（EthicsGuidelinesforTrustworthyA/），明確闡釋了建立“可信賴的人工智能”（TrustworthyAI）最關(guān)鍵的七個(gè)方面：“人的能動(dòng)性與監(jiān)督”“技術(shù)穩(wěn)健性與安全性”“隱私與數(shù)據(jù)管理”“社會(huì)與環(huán)境福祉”“多樣性、非歧視性與公平性”“透明性”和“問(wèn)責(zé)制度”[10]。

我們以“人的能動(dòng)性與監(jiān)督”“技術(shù)穩(wěn)健性與安全性”“隱私與數(shù)據(jù)管理”“透明性”為基礎(chǔ)來(lái)論述，當(dāng)前AI輔助質(zhì)性研究面臨的幾個(gè)挑戰(zhàn)。

（1）關(guān)于“人的能動(dòng)性與監(jiān)督”。若研究過(guò)程中過(guò)度依賴AI，很可能導(dǎo)致研究過(guò)程由“拍腦袋”的極端轉(zhuǎn)向“技術(shù)化”的極端。例如，科學(xué)的研究過(guò)程應(yīng)該經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的文獻(xiàn)積累再加上研究者的發(fā)現(xiàn)、思考而來(lái)，本研究中的核心概念是抑郁相關(guān)心理健康素養(yǎng)，其內(nèi)涵是通過(guò)心理健康素養(yǎng)拓展而來(lái)，如果研究者不經(jīng)思考，AI很可能直接套用心理健康素養(yǎng)的內(nèi)涵而忽略抑郁部分的特征。因此，在使用任何AI產(chǎn)品前，都應(yīng)確認(rèn)其能夠充分保證人的能動(dòng)性、主動(dòng)性，確保是跟隨人的想法在進(jìn)展，并且設(shè)有適當(dāng)?shù)谋O(jiān)督機(jī)制。

（2）關(guān)于“技術(shù)穩(wěn)健性與安全性”。研究過(guò)程中，AI系統(tǒng)應(yīng)該有防御漏洞和惡意攻擊的能力，這是關(guān)于技術(shù)安全的部分，為保證技術(shù)的安全性，研究者可優(yōu)先使用本地加密服務(wù)器而非云端平臺(tái)，防正第三方截獲。穩(wěn)健安全的系統(tǒng)還應(yīng)該保證高準(zhǔn)確性、可靠性和可重復(fù)性[11]，但是我們可以觀察到，如果研究者兩次輸入同樣的內(nèi)容提問(wèn)AI，AI每次回答內(nèi)容的重合度并沒(méi)有那么高，這也說(shuō)明，當(dāng)前技術(shù)并不是非常穩(wěn)健，研究者需在研究中發(fā)揮人的能動(dòng)性。

（3）關(guān)于“隱私與數(shù)據(jù)管理”。“隱私和數(shù)據(jù)管理”也屬于技術(shù)倫理的核心話題，強(qiáng)調(diào)任何利益攸關(guān)方應(yīng)能完全控制自己的數(shù)據(jù)，被采集的數(shù)據(jù)不會(huì)被用來(lái)傷害或歧視他們[12]。在質(zhì)性研究中，保護(hù)參與者隱私與恪守倫理規(guī)范是確保研究科學(xué)性與社會(huì)責(zé)任的基石，尤其當(dāng)研究涉及心理健康、家庭關(guān)系等敏感議題時(shí)。

在進(jìn)行提問(wèn)設(shè)計(jì)時(shí)，需以“最小傷害原則”為指引，避免侵入性詢問(wèn)可能引發(fā)心理創(chuàng)傷或暴露隱私的內(nèi)容。研究者應(yīng)預(yù)先通過(guò)倫理審查，在AI生成訪談提綱后，剔除可能強(qiáng)化污名化或誘導(dǎo)負(fù)面情緒的問(wèn)題。

在使用AI進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄和存儲(chǔ)時(shí)，應(yīng)嚴(yán)格執(zhí)行匿名化與保密協(xié)議。原始數(shù)據(jù)（如錄音、筆記）應(yīng)立即刪除可識(shí)別信息（如姓名、學(xué)校、班級(jí)），代之以編號(hào)（S01-S20）并限制訪問(wèn)權(quán)限。同時(shí)，AI輔助自動(dòng)編碼時(shí)，需確保其訓(xùn)練數(shù)據(jù)不包含本研究的敏感信息，且輸出結(jié)果需要進(jìn)行人工校驗(yàn)，否則很容易陷入算法偏見(jiàn)（如將“沉默寡言”錯(cuò)誤關(guān)聯(lián)為“自殺傾向”）。

（4）關(guān)于“透明性”。關(guān)于保持“系統(tǒng)透明”，即算法可解釋性，意味著系統(tǒng)的工作原理、工作機(jī)制都是可以被解釋的，系統(tǒng)所做出的任何決策都是有跡可循的[13]。AI技術(shù)算法的黑箱特性導(dǎo)致編碼過(guò)程缺乏透明性，研究者難以追溯分類邏輯，這有悖于質(zhì)性研究強(qiáng)調(diào)的反身性要求，對(duì)于研究者本人而言，無(wú)法觀察到AI所生成的結(jié)果是否有漏洞。

3.AI輔助研究的展望

未來(lái)質(zhì)性研究的人機(jī)協(xié)作模式需在三個(gè)維度實(shí)現(xiàn)突破：技術(shù)層面，研發(fā)可解釋AI模型，通過(guò)注意力機(jī)制可視化語(yǔ)義關(guān)聯(lián)路徑，如通過(guò)熱力圖呈現(xiàn)文本特征權(quán)重；方法論層面，建立人機(jī)協(xié)同編碼規(guī)范，明確AI作為“智能助手”而非“決策主體”的輔助定位；倫理層面，構(gòu)建AI倫理審查機(jī)制，特別是涉及敏感文化素材時(shí)，需建立人類學(xué)家的倫理審查前置程序。這要求技術(shù)開(kāi)發(fā)者與質(zhì)性研究者深度對(duì)話，共同構(gòu)建符合社會(huì)科學(xué)研究范式的人機(jī)協(xié)同研究生態(tài)。

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作者單位：江蘇省海門中學(xué) 東北師范大學(xué)教育學(xué)部