随着社会竞争加剧和教育环境变化，大学生群体的心理健康问题日益凸显。校园心理危机事件频发、情 绪障碍发病率上升，这一现象不仅影响学生个体发展，更关乎国家人才培养质量和高等教育的可持续发 展。当前，高校普遍面临学生规模庞大、心理问题识别困难、问题类型多样、专业师资不足等现实困 境，传统心理服务模式已难以有效应对大体量学生群体心理支持的多样化与动态需求。心理健康教育亟 须引入提质增效的新动能。 □ 屠雯静 与此同时，人工智能(Artificial Intelligence，以下简称AI)技术迅猛发展，成为推动教育数字化转型的重 要力量，正逐步深入高校心理健康教育领域。2025年3月，教育部部长怀进鹏在全国两会"部长通道"发 布了《人工智能教育白皮书》的消息，标志着我国教育体系迈入AI深度赋能的新阶段。在此背景下， AI与心理健康教育的深度融合成为高校心理育人工作的新课题。那么，AI如何赋能大学生心理健康教 育？AI赋能面临的挑战与关键路径是什么呢？ AI赋能大学生心理健康教育的实践路径与创新模式 近年来，在政策支持与技术发展双重驱动下，多所高校积极探索"AI+心理服务"的路径，逐步构建起多 维度、系统化的服务。高校 ...

大学生心理健康教育体系 - 传统大学生心理健康教育存在识别滞后、干预粗放、服务被动等不足 [1] - 大数据技术可构建"预测—防范—处置—恢复"全周期管理体系 [1] - 需平衡数据驱动与人文关怀，避免算法偏见并坚守育人初心 [1] 预测阶段 - 通过校内数据、网络行为、环境变量构建全景式心理画像 [2] - 校内数据包括学习行为、生活轨迹、社交活跃度波动 [2] - 网络行为分析涵盖校园论坛和社交媒体发言情绪 [2] - 气象数据用于识别季节性情绪障碍，考试周/毕业季需重点监测群体压力 [2] - 建立四级动态分层预警机制（潜在风险/低风险/中风险/高风险） [3] - 可视化平台标注高风险人群，辅助精准定位与实时干预 [3] 防范阶段 - 一级预防采用VR技术创设压力场景，定期心理普测覆盖全员 [4] - 二级干预针对低风险学生提供线上App与线下讲座结合方案 [4] - 中风险学生需增加心理咨询师焦点解决短期治疗 [4] - 通过校园宣传和毕业季专项活动缓解特定阶段压力 [5] 处置阶段 - 高风险学生启动"家校医"三方联动机制，必要时转介医院治疗 [7] - 数字疗法平台提供认知行为训练等个性化干预模块 [7] - 数据脱敏技术和伦理审查委员会保障隐私安全 [7] 恢复阶段 - 校内协同实现辅导员、专业课教师与心理委员朋辈辅导联动 [8] - 家校医社四维网络包括云平台、远程诊疗和企业EPA资源 [8] - 全周期服务覆盖入学适应期心理体检至毕业过渡期VR职业模拟 [9]