摘要：人工智能技術的飛速發(fā)展正在為高校大學生心理健康教育開拓新的可能性，也引發(fā)了諸多深刻的倫理與實踐問題。通過系統分析人工智能技術在高校心理健康教育中存在的問題，并從構建生態(tài)體系、技術與傳統教育的融合以及教育主體能力提升等方面，提出優(yōu)化路徑設計，構建心理健康教育質量評價體系。以期充分發(fā)揮人工智能技術的潛力，為心理健康教育的持續(xù)革新注入動力。

關鍵詞：人工智能；高校心理健康教育；教育質量提升；評價體系

引言

大學生心理健康問題已超越單純的個體困擾，成為影響社會穩(wěn)定與教育發(fā)展的重要議題[1]。近年來，人工智能技術的蓬勃發(fā)展為高校心理健康教育注入了新的動能。智能化系統可以通過深度學習算法、情緒分析工具以及行為數據監(jiān)測設備，對學生心理狀態(tài)進行實時監(jiān)控與動態(tài)評估[2]。

技術的介入不僅提升了心理干預的效率，也在問題識別的精準性上取得了前所未有的突破。然而，技術的進步并未徹底改變教育的根本困境。高校心理健康教育始終是一項復雜的社會性實踐，其核心在于關懷個體、促進成長[3]。心理健康教育是學生工作中的重要組成部分，工作重點主要圍繞如何做好大學生心理健康的預防與干預。生成式人工智能工具能否在這些過程環(huán)節(jié)中提供有效幫助，為輔導員工作開辟新的路徑，實現數字化教育的轉型，值得深入探究。人工智能技術的應用雖然高效，但在數據隱私、倫理規(guī)范、系統適應性以及教育主體的技術依賴性方面，暴露出諸多不足。隱私保護的漏洞和倫理框架的缺失，正威脅著心理健康教育的公平性和信任基石[4]。在這個技術與人文交織的時代，高校心理健康教育迫切需要一條兼容并蓄的發(fā)展道路。一方面，必須深刻認識到人工智能技術的潛力和局限性；另一方面，還需探索如何在技術優(yōu)勢與教育本質之間建立平衡，從而推動心理健康教育邁向更高質量的發(fā)展軌道。從問題剖析到路徑設計，再到評價體系的構建，試圖為心理健康教育的技術賦能提供理論支持與實踐啟示。

一、人工智能視域下高校大學生心理健康教育存在的問題

（一）技術應用中的倫理與隱私問題

心理健康數據的挖掘需要觸及個體的行為軌跡、情感狀態(tài)甚至深層次的社交模式，然而這種高度依賴隱私的特性，讓技術的應用不可避免地觸碰到倫理的邊界。如果數據采集與存儲的環(huán)節(jié)缺乏嚴密的安全保障，敏感信息可能遭到泄露，甚至淪為商業(yè)利益的工具。近年來，部分智能心理健康平臺因算法設計漏洞或管理缺失，引發(fā)了多起隱私泄露事件，致使學生對人工智能的信任大幅下降[5]。倫理層面的爭議不僅局限于數據使用的合規(guī)性，更體現在人工智能系統“黑箱”特性帶來的不透明性上。決策過程的不可解釋性，使學生在接受心理干預時可能產生額外的不安，尤其當個性化需求被系統化規(guī)則忽略時，甚至可能因干預失效而導致心理創(chuàng)傷的加重。數據歸屬的模糊進一步擴大了爭議的范圍。一些高校在技術部署過程中，更傾向于以系統效能為導向，卻忽視了學生的知情權與選擇權，這不僅破壞了教育的信任基石，還讓技術應用的初衷蒙上陰影。

（二）人工智能系統的適應性與有效性問題

心理健康教育的復雜性，使基于既定算法的數據模型在處理突發(fā)性心理問題或非典型案例時，顯得力不從心。面對文化背景迥異、個性特質鮮明的學生群體，人工智能系統常常表現出應對乏力的狀態(tài)，其干預措施因缺乏針對性而未能產生實質效果。更令人擔憂的是，心理健康教育的核心是一種高度以人為本的動態(tài)過程，而人工智能尚無法深刻理解隱性情感信號或復雜的心理暗示。教育實踐與技術能力之間缺乏有機銜接，成為限制人工智能潛力釋放的重要原因。當前許多高校的技術應用尚處于零散推進的階段，未能將其融入教育體系的整體規(guī)劃。割裂的狀態(tài)不僅讓技術應用缺乏連續(xù)性，也在無形中削弱了心理健康教育的系統效能。

（三）教育主體對技術依賴的潛在風險

技術的便捷性固然讓心理健康教育煥發(fā)出新的生機，卻也讓教育主體對其產生了不必要的依賴。人工智能的介入，在某種程度上削弱了傳統心理教育中人與人之間的互動紐帶。教師和心理咨詢師逐漸傾向于將部分工作委托給技術系統，從而減少了與學生面對面的交流。失去了這種直觀的情感連接，心理健康教育難免陷入一種冷漠的技術化窘境。從學生的角度來看，技術支持下的心理干預雖能提供快速的解決方案，卻未能有效培養(yǎng)其獨立應對心理挑戰(zhàn)的能力。當遇到復雜的生活情境時，學生可能因長期依賴技術而缺乏必要的心理韌性。與此同時，教育資源配置的傾斜問題也逐步顯現。

二、人工智能視域下心理健康教育質量提升路徑設計

（一）構建智能心理健康教育生態(tài)體系

在高校心理健康教育的實踐中，單一的技術應用已難以滿足復雜的教育需求。構建智能心理健康教育生態(tài)體系，不僅能夠整合教育資源，還能通過多方協同推動教育模式的深刻變革。一個完善的生態(tài)體系應包括學生、教師、心理咨詢師、技術開發(fā)者及管理者等多元主體，共同參與教育的設計、實施與評估。生態(tài)體系的構建并非單純的技術堆疊，而是一種多維度的動態(tài)協作。高校既需要提供政策支持和基礎設施保障，又需為生態(tài)體系的長期發(fā)展奠定堅實的制度基礎。心理學專家與數據科學家在系統開發(fā)中的深度合作，能夠確保技術工具既具有科學性，又貼合學生的實際需求。通過校企合作，技術開發(fā)者可在教育場景中充分驗證和優(yōu)化人工智能應用的適應性，從而提升技術的教育價值。生態(tài)體系的最終目標在于實現技術與教育實踐的深度融合。無論是從技術效能的釋放，還是教育成效的提升來看，這種生態(tài)化的模式都將為心理健康教育注入持續(xù)而強勁的生命力。

（二）強化人工智能與傳統教育方式的融合

技術的發(fā)展并不意味著傳統教育方式的消亡，而是為其提供了更為精準和高效的補充。心理健康教育作為一項以情感為核心的實踐活動，需要在技術與人文之間尋求一種巧妙的平衡。人工智能技術的精準性，可以有效提升教育干預的效率，而傳統教育的人性化特質，則能夠彌補技術在情感表達和深層溝通方面的不足。二者的深度融合，是實現教育質量提升的關鍵所在。以情緒識別技術為例，人工智能能夠通過對學生語音、表情或行為數據的實時監(jiān)測，快速捕捉心理異常的早期信號，并向教育者發(fā)出預警。而教師則可基于這些技術輔助信息，以面對面交流的方式為學生提供更為個性化的心理支持。線上心理干預平臺與線下輔導課程的聯合設計，也能顯著提升教育實踐的靈活性。學生既可以通過平臺獲取即時的心理調適建議，也能通過與教師的深度交流，獲得更加系統的情感引導。

（三）提升教育主體對人工智能技術的應用能力

人工智能技術的全面推廣，需要教育主體在技術素養(yǎng)和實踐能力上同步提升。作為心理健康教育的核心力量，教師和心理咨詢師不僅需要掌握人工智能的基本操作技能，更需具備對技術的深度理解。只有充分了解技術的可能性與局限性，教育主體才能在實踐中最大限度地發(fā)揮其輔助作用。技術能力的提升，應從多維度展開。一方面，高校需要為教育主體提供系統化的培訓，通過專題研討會、技術操作課程和案例分析等形式，幫助教師快速掌握人工智能工具的使用方法；另一方面，教育主體還需在實踐中不斷摸索技術的適用場景，并通過反饋與改進，使其更好地服務于心理健康教育。同時，對技術倫理的關注也是能力提升的重要組成部分。教育主體不僅需了解技術的使用規(guī)則，還需對數據隱私、算法公平性以及教育價值的長遠影響保持清醒的認識。唯有將人工智能技術視為教育的支持工具，而非獨立的解決方案，心理健康教育的質量提升才能具有可持續(xù)性。教育主體與技術之間的良性互動，是推動這一進程的內在驅動力。

三、人工智能驅動的高校心理健康教育質量評價體系構建

（一）評價指標的設計原則與維度

在構建心理健康教育質量評價體系時，科學性、全面性和可操作性是不可或缺的三大原則。體系必須以心理學和教育學的理論為基礎，同時結合人工智能技術的優(yōu)勢，才能確保其在高校場景中落地并發(fā)揮作用?？茖W性要求體系的設計嚴格依據心理健康教育的核心目標，涵蓋心理狀態(tài)的動態(tài)監(jiān)測、教育干預的實施效果以及長期心理素質的發(fā)展水平。全面性原則要求評價指標覆蓋心理健康教育的全過程。心理健康教育不僅是干預的過程，還包含問題的早期識別、個性化方案的設計和后期跟蹤反饋。評價體系的設計應注重多維度覆蓋。例如，情緒狀態(tài)、心理適應能力、心理咨詢的參與度等，都可以納入評價范圍。評價還應體現社會化心理健康教育的目標，如學生與同伴關系的改善、自我效能感的提升等?？刹僮餍栽瓌t確保評價指標能夠被高校實際應用。意味著指標的設計應與高校的資源條件相適應，并能通過技術工具的支持實現便捷的操作。例如，心理測評問卷的數字化實施和結果的實時分析，可以有效減少人工操作的時間成本，同時提升數據的準確性和即時性。技術的引入，讓可操作性不僅體現在工具的使用便捷性上，也使教育管理者可以根據評價結果及時調整教育策略，以達到更加精確的干預效果。評價指標的設計還需要適應高校多樣化的場景需求。例如，針對不同年級、專業(yè)背景和心理特質的學生群體，評價體系需要靈活調整其具體的指標權重。只有將科學性、全面性和可操作性這三大原則有機融合，評價體系才能真正服務于心理健康教育的目標，成為提升教育質量的重要支撐。

（二）評價體系的構建方法與技術支撐

在構建基于人工智能的心理健康教育質量評價體系時，數據驅動和技術支撐是兩個關鍵環(huán)節(jié)。數據的收集、處理和分析，為評價提供了堅實的基礎；人工智能技術則通過算法的優(yōu)化和智能化工具的運用，賦予評價體系更強的動態(tài)適應能力。這一構建過程既需要技術的前沿探索，也需要心理學和教育學的理論指導，二者的融合是確保體系科學性和實用性的核心。數據的收集是評價體系的首要環(huán)節(jié)。高?？梢酝ㄟ^智能傳感器、行為監(jiān)測設備、心理測評工具等多種方式獲取學生的情緒狀態(tài)、心理行為和教育參與度等核心數據。通過心理問卷或在線互動平臺，學生的自述數據則能為評價提供更多主觀維度的支持。人工智能技術的核心在于算法的應用。機器學習模型可以從大規(guī)模數據中提取出心理健康教育的關鍵特征，例如，學生的情緒波動模式和心理干預的成效變化。深度學習技術則能夠對復雜的數據關系進行建模，從而揭示出隱藏的心理健康趨勢。人工智能技術還能模擬不同的心理干預場景，為評價體系提供預測性分析。系統可以基于已有數據，預測某種干預策略的可能效果，從而幫助教育管理者優(yōu)化決策。在技術支撐的基礎上，構建方法還需注重與高校實際需求的匹配性。評價體系的用戶界面設計應注重直觀性，確保教育者能夠快速解讀評價結果并據此調整教學方案。評價方法還需要考慮數據的倫理與隱私保護，確保學生的個人信息不會因技術應用而被濫用或泄露。

（三）教育質量評價體系的應用與優(yōu)化

評價體系的構建并非終點，其真正價值體現在應用的過程中。一個科學合理的評價體系，能夠通過動態(tài)反饋的機制，持續(xù)推動心理健康教育的優(yōu)化。人工智能技術的引入，讓評價體系的應用具備了實時性和敏捷性，使高校在教育實踐中可以更快地發(fā)現問題并采取改進措施。這種應用的動態(tài)性，構成了教育質量提升的基礎。評價體系的應用，可以通過多種方式展開。在周期性的心理健康評估中，系統可以為每位學生生成個性化的心理健康報告，詳細列出情緒狀態(tài)的變化趨勢、心理問題的潛在風險以及參與教育活動的效果分析。這些報告不僅可以為學生本人提供直觀的反饋，還能為教育者的決策提供重要依據。通過智能分析，系統還能夠識別出群體性心理問題的早期信號，從而幫助高校在問題發(fā)生之前采取預防性措施。當某種心理干預策略的成效未達到預期，系統可以基于已有數據提出改進建議。人工智能可以模擬多種教育場景，并預測調整后的干預策略可能帶來的效果變化。通過這些預測，高校能夠更有針對性地優(yōu)化教育方案，從而提升干預的精準度與有效性。優(yōu)化評價體系的另一個重要方式是吸收多方反饋。學生的主觀感受、教師的實踐體驗以及技術開發(fā)者的改進建議，均可為評價體系的完善提供寶貴信息。例如，學生在使用評價體系時可能發(fā)現某些指標對其實際心理狀態(tài)的反映不足，教育者則可以根據這些反饋調整體系的指標權重。技術的進步也為評價體系的更新帶來了更多可能，通過更高效的算法提高數據分析的精度，或通過更先進的設備提升數據采集的全面性。

結語

人工智能技術的滲透為高校心理健康教育注入了強大的驅動力，也在教育實踐中揭示出倫理、隱私與適應性方面的深刻挑戰(zhàn)。心理健康教育的本質在于對學生個體的關懷與成長的促進，而技術的介入應當在這一過程中起到輔助而非替代的作用。高校在推進人工智能技術應用時，必須以生態(tài)化的思維重構教育模式。智能心理健康教育生態(tài)體系的建立，為資源整合、多方協同提供了全新的可能；人工智能與傳統教育方式的深度融合，使心理健康教育既具科學之精準，又具人文之溫度；而評價體系的動態(tài)優(yōu)化，更為心理健康教育的可持續(xù)發(fā)展提供了科學的反饋與調整依據。心理健康教育，將在技術與人文的平衡中尋找突破。人工智能并不是教育的終點，而是通向更高層次教育實踐的橋梁。通過技術與教育理念的深度交匯，高校能夠更全面、更高效地服務于學生的心理需求，同時確保教育質量在時代變遷中不斷提升。

本文系延安大學2024年繼續(xù)教育教學改革研究項目《正念技術在繼續(xù)教育課程中的應用與實踐研究》（項目編號：YDJYJG2024-17）的研究成果。

參考文獻：

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（責任編輯：袁麗娜）