人工智能驅(qū)動學校心理健康教育的創(chuàng)新實踐

【中圖分類號】G434【文獻標志碼】A【論文編號】1671-7384（2025）07-072-04

政策驅(qū)動下的教育變革剛需

1.國家戰(zhàn)略層面的頂層設計與實施路徑

《教育強國建設規(guī)劃綱要（2024一2035年）》明確提出：促進人工智能助力教育變革，建立基于大數(shù)據(jù)和人工智能支持的教育評價和科學決策制度；普及心理健康教育，建立全國學生心理健康監(jiān)測預警系統(tǒng)，分學段完善服務工作機制。這一表述首次從國家戰(zhàn)略高度將人工智能技術(shù)與心理健康教育納入教育強國建設的“雙輪驅(qū)動”體系，要求打破傳統(tǒng)教育評價的經(jīng)驗主義局限，構(gòu)建“技術(shù)賦能、數(shù)據(jù)支撐、精準施策”的現(xiàn)代化心育治理模式。之前出臺的《全面加強和改進新時代學生心理健康工作專項行動計劃（2023一2025年）》，也明確將“人工智能技術(shù)在心理健康服務領(lǐng)域的應用”列為重點任務，要求“利用人工智能開展學生心理測評、危機預警和干預指導”。這些都標志著AI心育從理論構(gòu)想正式轉(zhuǎn)入國家戰(zhàn)略推動的實踐落地階段。

2.學生心理發(fā)展的時代性挑戰(zhàn)與干預范式轉(zhuǎn)型

現(xiàn)階段，學生心理健康問題正呈現(xiàn)顯著的時代特征：在社交媒體深度滲透、學業(yè)競爭形態(tài)變遷、成長環(huán)境高度復雜化的背景下，學生心理困擾的表現(xiàn)形式從單一化向多元化演變，越來越多的個案顯示出與特定場景強關(guān)聯(lián)的行為特征一一部分學生僅在特定學科考試、小組合作任務或家庭溝通場景中出現(xiàn)顯著情緒波動，其心理問題的觸發(fā)機制與表現(xiàn)形態(tài)呈現(xiàn)高度個體化差異。傳統(tǒng)心理健康教育所依賴的“群體性篩查、標準化干預”模式，已經(jīng)無法適應新時代的需求。以年度心理測評和統(tǒng)一主題課程為代表的傳統(tǒng)手段，雖能覆蓋普遍性心理問題的初步篩查，卻難以捕捉日常教學場景中動態(tài)生成的心理信號（如課堂突發(fā)情緒事件、同伴互動異常等），更無法針對學生個體的情境化心理需求提供精準支持。當心理問題的觸發(fā)機制日益與具體場景、個人經(jīng)歷深度綁定，其干預策略也必然需要從“面向群體的共性問題解決”轉(zhuǎn)向“基于個體的特異性需求響應”。政策文件強調(diào)的“分學段服務機制”“監(jiān)測預警系統(tǒng)”，本質(zhì)上是對“從群體普遍性干預轉(zhuǎn)向個體特異性支持”的治理需求響應，而AI技術(shù)的精準分析能力恰好成為破解這一難題的關(guān)鍵抓手。

3.傳統(tǒng)心育體系的結(jié)構(gòu)性矛盾與現(xiàn)實困境

在政策推動與時代需求的雙重觀照下，傳統(tǒng)心理健康教育體系正面臨著難以逾越的資源壁壘與效能瓶頸一有限的師資力量難以覆蓋學生日常心理支持需求。這種供需失衡導致心育服務呈現(xiàn)顯著的“雙重滯后性”：一方面，教師難以實時捕捉學生在課堂互動、同伴交往等場景中流露出的心理信號，對突發(fā)情緒事件、異常行為表現(xiàn)的響應往往存在延遲[1]，無法在問題萌芽階段介入干預；另一方面，個性化心理干預方案的制定高度依賴教師個體經(jīng)驗，在學生心理問題日益呈現(xiàn)差異化特征的當下，傳統(tǒng)“經(jīng)驗驅(qū)動”的干預模式難以精準匹配個體需求，常出現(xiàn)方案適配度不足等問題[2。《教育強國建設規(guī)劃綱要（2024一2035年）》提出的“強化人工智能算法安全與倫理規(guī)范”，正是針對傳統(tǒng)心育模式的資源瓶頸與效率局限，為技術(shù)介入劃定安全邊界的同時，明確其“補足人力缺口，提升服務精準度”的核心定位一一通過AI技術(shù)對多維度行為數(shù)據(jù)的實時采集與智能分析，突破專職心理教師數(shù)量不足的限制，構(gòu)建“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的精準干預體系，實現(xiàn)從“經(jīng)驗判斷”到“科學決策”的效能升級。

政策導向下生成式人工智能教育心理干預的基層實踐建構(gòu)

1.從政策文本向校本實踐的轉(zhuǎn)化邏輯：從頂層設計到個體支持的落地路徑

在國家明確“人工智能與心理健康教育深度融合”的戰(zhàn)略導向下，我校積極探索將政策要求轉(zhuǎn)化為具體實踐路徑，并取得了顯著成效?！度婕訌姾透倪M新時代學生心理健康工作專項行動計劃（2023一2025年）》提出的“構(gòu)建全過程、全方位、全覆蓋的心理健康教育工作格局”，在基層實踐中體現(xiàn)為對“精準化個體心理支持體系”的探索與構(gòu)建。本校積極響應政策號召，針對傳統(tǒng)心育體系中個體支持效能不足的現(xiàn)實問題，開展教育心理干預創(chuàng)新實踐一一以Z同學的個性化干預為例，其專屬動態(tài)行為記錄系統(tǒng)的搭建與應用，正是將政策文件中“利用人工智能技術(shù)開展心理危機預警和干預指導”的具體要求，轉(zhuǎn)化為可操作、可推廣的校本解決方案。這一實踐過程緊緊圍繞政策核心目標，通過跨學科行為數(shù)據(jù)的實時采集、智能分析與精準干預，有效破解了傳統(tǒng)心育中“經(jīng)驗判斷”與“個體需求”之間的適配難題，構(gòu)建起“政策導向-技術(shù)賦能-個案實踐”的良性循環(huán)。這種從宏觀戰(zhàn)略到微觀場景的銜接與轉(zhuǎn)化，既彰顯了國家政策對學校創(chuàng)新的方向性引領(lǐng)，也為生成式人工智能在教育心理領(lǐng)域的深度應用提供了生動的實踐范例。

2.全場景行為數(shù)據(jù)采集：構(gòu)建個體心理畫像的認知基石

作為個體心理支持系統(tǒng)的核心構(gòu)成，全場景行為數(shù)據(jù)采集體系的構(gòu)建成為政策落地的關(guān)鍵一環(huán)。學校在政策指引下，搭建數(shù)字化協(xié)同平臺，組織全體教師參與學生日常行為記錄3，Z同學的個案便是這一體系的典型應用。其在知識講解環(huán)節(jié)出現(xiàn)的情緒激動反應、小組合作中表現(xiàn)出的社交退縮行為、實踐操作時出現(xiàn)的異常反應，均被各學科教師實時記錄至專屬數(shù)字檔案中。這種跨學科、全時段的記錄機制，突破了傳統(tǒng)心育依賴單一主體觀察的局限，形成包含行為發(fā)生時間、觸發(fā)情境、表現(xiàn)強度及生理伴隨狀態(tài)的立體化數(shù)據(jù)矩陣。如Z同學在某類任務啟動前的高頻次肢體小動作、特定互動場景下的語言表達異常，都被細致捕捉并分類標注，為精準描摹其心理畫像積累了豐富的原始素材。

數(shù)據(jù)采集完成后，系統(tǒng)借助自然語言處理技術(shù)對碎片化文本進行智能化加工。以Z同學的記錄為例，系統(tǒng)聚焦其行為事件的核心要素（如情境屬性為“任務啟動”“小組互動”，情緒類型為“焦慮”“抗拒”，行為特征為“肢體僵硬”“語言中斷”），將具體描述轉(zhuǎn)化為標準化數(shù)據(jù)標簽（如“任務啟動焦慮型行為異常”和“社交互動抗拒型反應模式”）。這一輕量化處理過程既保留了行為事件的本質(zhì)特征，又實現(xiàn)了從經(jīng)驗性表述到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的關(guān)鍵轉(zhuǎn)化，顯著提升了信息整合效率。通過這樣的技術(shù)處理，Z同學持續(xù)積累的行為記錄被轉(zhuǎn)化為可分析的規(guī)范數(shù)據(jù)，為后續(xù)生成式人工智能深度解析其心理狀態(tài)奠定了基礎[4]。如通過分析其“任務啟動焦慮”標簽的高頻出現(xiàn)規(guī)律，系統(tǒng)能夠精準定位其心理問題的觸發(fā)節(jié)點，為干預策略的生成提供了明確方向。

3.生成式AI的心理特征解析：從行為數(shù)據(jù)到干預靶點的智能轉(zhuǎn)化

基于前期構(gòu)建的學生行為數(shù)據(jù)記錄體系，生成式人工智能系統(tǒng)對結(jié)構(gòu)化行為數(shù)據(jù)進行深度語義解析，將零散的行為信息轉(zhuǎn)化為清晰的心理特征圖譜[5。這一過程以Z同學的行為數(shù)據(jù)標簽為分析起點，通過多層級算法模型實現(xiàn)對學生心理狀態(tài)的立體解碼，形成“數(shù)據(jù)采集-特征識別-風險定位”的遞進式分析鏈條。

（1）行為模式的序列挖掘：從零散事件到模式識別

系統(tǒng)通過按時間順序梳理Z同學的行為標簽，能夠發(fā)現(xiàn)其行為表現(xiàn)的規(guī)律性特征。如在頻繁出現(xiàn)“任務焦慮”相關(guān)標簽的時段，往往伴隨“課前反復整理文具、教師布置任務時呼吸急促、具體操作時身體僵硬”的一系列連鎖反應，清晰展現(xiàn)出“任務壓力感知一生理反應-行為抗拒”的三層關(guān)聯(lián)。這種基于時間線的行為模式分析，改變了傳統(tǒng)教育中對單個行為事件的孤立看待，而是將分散的行為表現(xiàn)串聯(lián)成具有因果關(guān)系的反應鏈條，幫助教師直觀看到學生心理問題的誘發(fā)路徑和發(fā)展脈絡。

（2）心理狀態(tài)的動態(tài)建模：從行為特征到維度量化的理論具化

結(jié)合發(fā)展心理學中的壓力應對理論與社會情緒學習框架，系統(tǒng)對Z同學的行為數(shù)據(jù)標簽從多個維度進行解構(gòu)，如將“社交互動抗拒型反應模式”拆解為“社交自信”“情緒調(diào)節(jié)”“合作意愿”等心理維度，通過模糊綜合評價法生成動態(tài)心理特征雷達圖。隨著數(shù)據(jù)積累，雷達圖呈現(xiàn)出“社交自信維度持續(xù)偏低、情緒調(diào)節(jié)維度波動加劇”的趨勢，直觀反映其心理狀態(tài)的變化軌跡。這種將行為標簽轉(zhuǎn)化為心理維度的量化分析，使教師能夠跳出具體行為表象，從更具普適性的心理發(fā)展視角理解學生問題，為個性化干預方案的理論適配提供依據(jù)。

（3）風險信號的智能預警：從特征捕捉到危機預判的主動響應

通過構(gòu)建異常行為檢測模型，系統(tǒng)可以對Z同學的標簽數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測。通過異常行為檢測模型實時監(jiān)測Z同學的標簽數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，其在測試過程中頻繁觸發(fā)“任務啟動焦慮型”與“社交互動抗拒型”（拒絕舉手詢問監(jiān)考教師、刻意遠離鄰座考生）標簽，如果在30分鐘內(nèi)出現(xiàn)“拒絕溝通”（對監(jiān)考教師的正常提醒無應答）、“自我隔離”（用草稿紙遮擋卷面并大聲喊叫）等即時行為，系統(tǒng)將立即觸發(fā)黃色預警，并標注“當前考試時段情緒崩潰風險極高”[]。該機制精準捕捉其“考試壓力-行為退縮-情緒僵化”的即時反應鏈條。如在某次數(shù)學科目開考40分鐘時，系統(tǒng)依據(jù)其連續(xù)15分鐘的異常標簽組合發(fā)出預警，協(xié)助教師及時采取考場干預措施：通過手勢引導其進行深呼吸調(diào)節(jié)，提供備用答題卡緩解卷面焦慮，將傳統(tǒng)“情緒爆發(fā)后帶離考場”的被動處理，轉(zhuǎn)變?yōu)椤翱荚囘^程中即時情緒疏導”的主動方式，有效控制心理危機的影響范圍。

4.分層干預策略的智能生成：從問題識別到精準支持的閉環(huán)響應

根據(jù)數(shù)據(jù)采集與心理特征解析的成果，生成式人工智能系統(tǒng)基于AI分析形成的個體心理特征報告，按干預場景與實施層級生成差異化策略體系，構(gòu)建起“問題診斷-策略生成-效果調(diào)適”的精準干預閉環(huán)。這一過程緊密依托Z同學的心理特征圖譜，將抽象的心理分析轉(zhuǎn)化為可操作的干預行動，實現(xiàn)從“發(fā)現(xiàn)問題”到“解決問題”的躍升。個性化干預方案：基于學生獨特的心理特征與行為模式，生成融合認知行為療法、情緒管理訓練、社交技能培養(yǎng)等要素的定制化干預計劃。

（1）即時性應對策略：課堂場景的實時響應機制

基于AI對學生課堂行為模式的實時分析，系統(tǒng)針對高頻出現(xiàn)的情緒波動或行為異常風險，生成包含空間互動原則、溝通話術(shù)框架、輔助工具建議的即時干預指引。當監(jiān)測到學生出現(xiàn)任務啟動焦慮、社交互動抗拒等預警標簽時，系統(tǒng)自動向教師推送結(jié)構(gòu)化干預包，如建議保持適宜溝通距離以避免心理壓迫感，采用開放式提問引導學生表達需求，并提供符合其心理特征的減壓工具選擇。這種即時響應機制突破了傳統(tǒng)心育“事后介入”的滯后性，幫助教師在問題行為發(fā)生的第一時間進行情緒疏導與行為引導，將潛在沖突控制在萌芽狀態(tài)，為后續(xù)系統(tǒng)性干預創(chuàng)造有利的心理環(huán)境。

（2）個性化干預方案：基于心理特征的動態(tài)適配體系

依托心理維度分析形成的個體心理畫像，系統(tǒng)生成融合認知調(diào)節(jié)、情緒管理、社交訓練等功能的定制化干預方案。方案設計遵循“循序漸進、精準適配”原則：針對焦慮學生，提供分階段任務拆解指導與壓力緩沖策略；針對社交退縮學生，設計漸進式社交互動任務與正向反饋機制7]。干預過程中，系統(tǒng)持續(xù)采集學生在任務參與度、情緒穩(wěn)定性、社交主動性等維度的行為反饋，通過智能算法動態(tài)調(diào)整方案參數(shù)，如根據(jù)學生對某類干預活動的響應效果，自動優(yōu)化任務難度、互動形式或?qū)嵤╊l率，形成了一個完整的閉環(huán)管理模式，包括“數(shù)據(jù)采集、方案生成、效果評估、策略迭代”等步驟。這種動態(tài)適配機制使干預措施能夠隨著學生心理狀態(tài)的變化而實時校準，避免了傳統(tǒng)統(tǒng)一化方案與個體需求脫節(jié)的問題，真正實現(xiàn)“以學生為中心”的精準支持。

實施路徑與保障機制：構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展的支持體系

1.技術(shù)基礎設施：筑牢標準化與倫理化的應用底座

遵循政策“強化人工智能倫理規(guī)范”的要求，學校著力推進兩項基礎性工作：一是制定“教育心理干預數(shù)據(jù)標準體系”，明確數(shù)據(jù)采集的范圍邊界、操作規(guī)范及隱私保護措施，確保技術(shù)應用的合規(guī)性；二是整合行為記錄平臺、AI分析系統(tǒng)、家校溝通工具等模塊，構(gòu)建“無感采集、智能分析、安全應用”的技術(shù)支撐平臺，為干預系統(tǒng)穩(wěn)定運行提供硬件保障，從底層架構(gòu)上規(guī)避技術(shù)濫用風險。

2.教師能力建設：培養(yǎng)人機協(xié)同的專業(yè)素養(yǎng)

針對政策“提升教師心理教育能力”的要求，學校建立如下分層遞進的教師培訓體系。數(shù)據(jù)采集層：掌握標準化行為記錄方法與數(shù)字化工具操作，確保數(shù)據(jù)采集的全面性、準確性與規(guī)范性，夯實人機協(xié)作的信息基礎。策略轉(zhuǎn)化層：理解AI分析報告的教育內(nèi)涵，學會將技術(shù)建議與教學實踐相結(jié)合（如將心理特征圖譜轉(zhuǎn)化為課堂互動策略），實現(xiàn)技術(shù)理性與教育智慧的有機融合。倫理決策層：強化數(shù)據(jù)安全意識與人文關(guān)懷理念，在干預過程中保持教育的溫度（如避免過度依賴技術(shù)而忽視師生情感交流），確保技術(shù)應用始終服務于學生全面發(fā)展。通過理論研修、案例工作坊、模擬實戰(zhàn)等多元培訓形式，學校打造既能熟練運用技術(shù)工具，又深請教育本質(zhì)的教師隊伍，為政策落地提供人力支撐。

3.長效評估機制：形成螺旋上升的優(yōu)化閉環(huán)

學校構(gòu)建包含“學生行為改善度”“心理品質(zhì)發(fā)展度”“家校協(xié)同緊密度”“技術(shù)應用適配度”的四維評估體系，定期通過問卷調(diào)查、行為觀察、師生訪談等方式收集反饋數(shù)據(jù)。基于評估結(jié)果，學校建立“技術(shù)系統(tǒng)、干預方案、支持機制”的動態(tài)優(yōu)化機制：及時吸納心理學研究新成果迭代AI分析模型，根據(jù)教師實踐反饋調(diào)整策略生成邏輯，結(jié)合學生成長需求完善多主體協(xié)同功能，形成“實踐探索-效果評估-迭代升級”的良性循環(huán)，確保整個干預體系始終與政策要求、學生需求同頻共振。

結(jié)論與展望

在教育強國戰(zhàn)略與教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動下，學校探索運用生成式人工智能技術(shù)優(yōu)化心理健康教育，通過跨學科教師協(xié)同記錄學生行為、自然語言處理技術(shù)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)、AI智能解析心理特征，開發(fā)出課堂即時干預工具、個體定制方案及家校協(xié)同機制，有效緩解了傳統(tǒng)心育師資不足與干預粗放的問題。實踐顯示，AI輔助使教師能精準把握學生心理觸發(fā)點，家校協(xié)同從經(jīng)驗分享轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)支撐。展望未來，我們需堅守教育本質(zhì)，完善數(shù)據(jù)安全機制，強化教師人機協(xié)作能力，針對不同學段細化干預策略，讓技術(shù)成為輔助教師讀懂學生、提供適切心理支持的“數(shù)字助手”，以實現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動與人文關(guān)懷”的深度融合。

參考文獻

[1]宋麗杰．人工智能在小學心理健康服務中的應用研究[N].江蘇科技報，2025-01-13（B07）.

[2]李英英.人工智能與中小學心理健康教育的深度融合設計[J].學園，2024，17（31）：64-66.

[3]顧瀟文.發(fā)揮人工智能在心理健康教育中的作用[J].小學科學，2024（12）：121-123.

[4]童仁杰，汪維富，鐘志賢.生成式人工智能賦能學生心理健康教育的實踐策略探索[J].中小學心理健康教育，2025（2）：4-7.

[5]張嘉欣，李中良．人工智能在提高中學生心理健康素養(yǎng)中的應用[J].校園心理，2024（3）.

[6]溫雷英，伍鳳芝，董艷．人工智能背景下青少年心理健康防護探究[J].教學月刊·中學版（教學管理），2024（Z2）：21-28.

[7]方咪.人工智能融入初中生心理健康教育的實踐[J].教書育人，2024 （22）：26-28.

作者單位：北京市第二中學經(jīng)開區(qū)學校

編輯：馮艷艷