摘要：人工智能技术的迅速兴起与发展，导致高校传统课程教学面临着前所未有的巨大挑战与创新机遇。但人工智能基于强大的信息处理能力优势，可实现交互的即时响应与服务的精准定制，为其在大学生心理健康教育方向应用提供了新契机。“AI+心理健康教育”教育模式能有效应对传统教学中长期存在的教育覆盖有限、危机预警滞后、资源分配不均等核心问题，并利用AI 技术辅助开展教育资源优化、沉浸式体验创设及动态预警等教学工作满足学生多样化需求，赋能高校大学生心理健康教育。

关键词：人工智能、心理健康教育、教学改革

1 引言

伴随人工智能技术的迅速发展，其在高等教育等诸多领域的应用日益深入，展现出巨大的潜力。为进一步推进高等教育与人工智能的融合发展，教育部高等教育司分别于2024 年4 月与11 月先后公布了两批共50 个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例，旨在推动教育教学创新。教育部要求各高校结合实际，不断深化“人工智能+高等教育”探索与实践，以扩大人工智能赋能教学的成效[1]。2025 年1 月，中共中央、国务院印发了《教育强国建设规划纲要（2024—2035 年）》，强调要促进人工智能助力教育变革，建立基于大数据和人工智能支持的教育评价和科学决策制度。2025 年4 月，教育部等9 部门联合发布《关于加快推进教育数字化的意见》，并在国家教育数字化战略行动2025 年部署会上强调积极推动人工智能赋能教育强国建设。

当代大学生成长于社会变革加速的互联网时代，普遍对新技术接受能力强，但错综复杂的网络信息和与日俱增的竞争压力导致他们正面临空前的心理适应挑战。目前高校学生心理健康问题呈现出发生频率高、识别难度大的特征。传统心理健康教育模式难以满足广大学生的需求[2]。相关研究表明，大学生对心理健康教育内容存在多样化期待，但对现有师资专业性的认可度不高，并对线上心理健康教育的体验评价普遍偏低[3]，上述情况可能导致学生在面对网络信息时缺乏有效的辨别与引导，对其心理状态产生进一步的负面效应。因此，本文聚焦积极探索高校心理健康教育融合人工智能的新型教育模式，利用其精准数据分析、个性化干预方案及沉浸式环境，以全面提升心理健康教育的针对性与实效性。

2 高校开设大学生心理健康教育课程现状

2.1 心理健康教育师资配置短缺与服务体系供需

当前，国内高校心理健康教育师资体系建设面临结构性挑战，集中表现为师资配置不足与服务覆盖有限之间的核心矛盾。调查显示，部分高校的心理健康服务仅能依托《大学生心理健康教育》必修课程实现初步覆盖，尚未形成多层次、系统化的支持体系。高校专职心理健康教师与在校生的师生比普遍偏低，难以承担大规模学生的教学需求。部分专职教师还需承担教学之外的行政事务，职责边界模糊，致使其难以全身心投入核心的教学、咨询与科研工作。同时作为重要补充的第二课堂与课后活动相对薄弱，形式较为单一，覆盖广度与育人效果均显不足。在专职力量不足的背景下，兼职教师队伍作为重要补充，其专业能力存在差异，队伍稳定性与专业性均面临挑战。由于多数兼职人员本身承担其他主业，投入时间与精力有限，大多仅能参与基础性教学或辅助性工作，难以提供持续、深入的专业支持。同时，校外专业资源本身存在稀缺、昂贵与分布不均的局限，而学生作为非收入群体难以承担长期费用，共同导致校内外支持体系衔接不畅。由此，当学生面临心理困扰，且无法通过课堂所学实现自我调节时，便极易陷入“校内服务覆盖不足、校外资源利用受阻”的困境，难以及时获得有效的专业干预与支持。

2.2 心理危机预警缺失与处置延迟的机制困境

调查发现，高校心理健康危机的识别与干预工作主要依赖于人工判断与操作，这一模式在实践过程中面临显著挑战。在心理健康教育师资队伍专业化水平整体有待提升的背景下，依靠教师个体经验与观察的危机识别方式，其敏感性与准确性存在不足，难以及时、有效地从学生群体中甄别出潜在的危机个案。这导致早期预警的关键窗口时常被错过，未能建立起完善且系统化的危机预警体系。此外，当学生心理危机事件突发时，现有干预机制因依赖于人工响应与多层级汇报，往往无法实现迅速、稳定且标准化的第一时间应对。整个危机响应流程存在环节冗长、决策链条复杂及资源调配迟缓等问题，导致干预行动严重滞后，从发现危机到实施有效干预的周期过长，难以满足危机处置对时效性的严格要求，从而为校园安全稳定带来了潜在风险。

2.3 学生心理健康意识提升与课程需求多元化

伴随社会整体对心理健康议题的持续关注与讨论，大学生群体对自身心理健康的认知水平显著提高。随着认知水平的提升，学生对心理健康服务的需求也呈现出多元化与精细化的发展趋势。研究表明，多数学生高度重视自身心理健康状态，普遍认同维护心理健康的必要性，同时对目前高校普遍采用的心理健康教育模式满意度较低。不少学校仍以传统讲授式教学为主，教学内容相对滞后，且《大学生心理健康教育》课程与其他课程之间存在内容交叉重复现象，传统的课程教学与单一模式的心理咨询服务已难以满足学生当前的实际需求[4]。此外，学生期望心理健康服务能够覆盖不同文化背景、性别认同及特殊需求群体，提供更具文化敏感性与个性化的支持方案。在当前社会对心理健康议题持续关注与深入讨论的背景下，大学生群体对自身心理健康的认知水平显著提高。随着认知水平的提升，学生对心理健康服务的需求也呈现出多元化与精细化的发展趋势。这种从“意识提升”到“需求分化”的演变趋势，对现有高校及社会心理健康服务体系构成了新的挑战，同时也为服务模式的创新与升级提供了重要机遇。

3 人工智能背景下心理健康教育的现实困境

3.1 师生AI 应用能力不足与协同难题

人工智能技术在教育领域的应用尚处于初步探索阶段，师生对其有效利用仍面临显著挑战，人机协同模式尚未成熟，导致整体应用效率有限。多数心理健康专兼职教师由于数字素养基础不均，且缺乏系统化培训支持，在将AI 技术融入心理健康教育实践时存在能力断层，难以构建专业知识与技术工具深度融合的教学方法。与此同时，学生对 AI 在心理健康支持中的功能认知普遍不足，缺乏借助 AI 进行自我调节或主动求助的意识和有效途径；另有部分学生出现对AI 的过度依赖倾向，将其作为情感倾诉或决策替代工具，这可能削弱其自主思考与问题解决能力，从长远来看不利于心理韧性与自我教育能力的培养。在师生对AI 技术认知不足的共同影响下，双方均难以准确把握人机协同的合理边界，制约了人机互动效能的有效发挥，限制了 AI 在心理健康教育中潜在价值的实现[5]。

3.2 隐私担忧与信任缺失对AI 心理服务效果的局限

调查显示，当前学生与家长群体对心理健康议题的认知仍存在一定局限，部分人将心理困扰与精神疾病简单等同，并因此对寻求专业帮助抱有顾虑，担忧个人情况被外界知晓。这种“病耻感”在一定程度上影响了他们主动使用相关服务的意愿。与此同时，人工智能技术在心理健康教育中的应用，高度依赖于对大量真实数据的学习与分析。系统需输入并处理包含学生个人情况、心理状态等敏感信息，以实现有效的个性化支持。然而，此过程伴随显著的隐私与数据安全风险。一旦系统防护不足或遭受恶意攻击，导致学生隐私数据大规模泄露，甚至被用于非法商业目的，将造成难以挽回的后果。因此，尽管引入人工智能有助于拓展心理健康服务的广度与效率，但学生及家长的保密心态与对网络技术固有的风险担忧相互交织，使得部分学生在与AI 系统交互时难以建立充分信任，可能选择保留真实想法或避免深度自我暴露，从而制约了人机交互的实际效果与技术的有效应用。

3.3 人工智能在心理支持中的情感局限与能力边界

生成式人工智能本质上是基于算法与数据的工具性系统，不具备真实的人类情感与主观体验。人类语言的形成与表达，根植于个体的生理基础、心理状态及社会文化背景，具有高度的主观性、复杂性和自我调节性。

相比之下，人工智能的运作机制依赖于预设的程序与数据驱动，缺乏人类所特有的身心体验与社会情感共鸣能力。在实际应用中，若训练数据不足或算法未经充分优化，人工智能系统难以有效识别和处理学生在心理危机状态下所表现出的复杂情绪。其程式化的回应方式可能显得生硬，甚至可能对学生脆弱的心理状态造成二次刺激。同时，面对文化背景多元、个性特征鲜明的学生群体，人工智能系统在理解含蓄情感、辨析语境深层含义方面存在明显局限，导致其难以提供具有足够针对性与适应性的回应。目前为止，人工智能无法实现真正意义上的情感共情与人本关怀，其对用户心理状态的描述与分析始终停留在算法推演的层面。

4 AI 技术赋能高校心理健康教育的教学改革和研究

4.1 基于AI 数据驱动的心理健康课程精准定制

研究表明，生成式人工智能是推动教育数字化变革、实现教学模式创新与多方法融合的关键引擎[6]。在技术应用层面，AI 能够基于学生心理普测数据及人机交互记录，构建反映班级整体心理状况与心理承受能力的数据库，为心理健康教师提供课前定制化教学方案参考。在实际应用中，智能教学系统可精准识别班级学生的整体心理状态，分析其心理倾向、知识接受度与学习动机方向，从而在完成基础理论教学的前提下，为不同群体设计多元化的实践课程，开展差异化团体辅导，推动实现真正意义上的因材施教。此外，系统还能在后续人机互动中，为学生推送与其心理状态相匹配的专业知识内容，形成持续、动态的个性化支持机制。

4.2 AI 技术增强心理健康课程的沉浸式与互动性体验

利用人工智能技术显著提升了课程学习过程的趣味性与互动性，优化学生参与体验。借助虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等沉浸式技术，学生能够身临其境地进入各类模拟情境中进行体验与学习。研究表明，人工智能在教育中的应用发展，一定程度上也推动了体验提升类技术工具的持续演进[7]。相较于传统教学方式，VR/AR技术所构建的具身化、情境化学习环境更具代入感与吸引力，尤其适合呈现与其他学科交叉的心理健康教育内容，从而帮助学生更直观、更深入地理解相关知识。此外，在心理健康服务方面，该技术能够将原本以文字为主的线上咨询，转化为具象化的场景与角色互动，有效增强咨询过程的沉浸感与学生的参与主动性，进而提升线上心理支持的实际效果。

4.3 基于AI 分级评估的学生心理预警与干预机制构建

为提升人工智能技术在心理健康教育中的适用性与可行性，可构建轻量化分级模型，降低对高性能计算设备的依赖，从而有效控制部署与运维成本。针对网络基础设施欠发达的地区，相关机构可采用离线部署模式，通过调用本地预存的数据资源库，减少对实时有线网络的依赖，保障基础服务的稳定运行。在模型训练阶段，系统可输入近十年来大规模学生心理普查所获取的真实数据，以此提升AI 对各类心理特征的识别与判断能力，并建立科学的分级评估体系。该体系依据学生心理状态的严重程度，将其划分为四个等级：红色Ⅰ级（危机状态）、橙色Ⅱ级（严重问题）、黄色Ⅲ级（一般问题）与绿色Ⅳ级（健康状态）。基于上述分级，AI 系统可实现对不同心理状态学生的分类响应。对于评定为Ⅲ级和Ⅳ级的学生，主要依托人机交互模式开展心理疏导，系统自动记录交互过程并生成分析报告，归档后供心理健康教师查阅掌握。而对判断为Ⅰ级和Ⅱ级的学生，系统将在教师端立即触发预警，由心理健康中心教师迅速介入，进行专业评估与干预，从而构建起覆盖全面、响应及时的“评估—预警—处置”一体化机制。

4.4 人工智能在教育应用中的风险防控与体系构建

在技术风险管控层面，必须高度重视数据安全与隐私保护。高校应建立健全系统化的数据安全管理机制，对涉及师生个人信息的数据实行分类分级管理，并采用高级加密技术（如AES）对敏感信息进行加密存储与传输，从技术层面杜绝数据泄漏风险。同时，应设立严格的权限控制体系，仅允许经授权的心理健康专兼职教师在必要范围内访问相关学生数据。在专业能力建设方面，高校应定期为心理健康教师组织人工智能相关培训与学术交流，系统提升其技术认知与实践能力。教师不仅需掌握各类智能教育工具的操作，更应具备将人工智能有机融入教学过程的能力，引导学生科学、规范地借助技术辅助学习。在课程设置上，可增设人工智能通识课程与交叉学科内容，着力提升学生的技术素养与创新应用能力，为人工智能与心理教育的深度融合构建制度保障与育人环境。

5 结论

人工智能技术正引领高校心理健康教育的系统性转型，这一进程既蕴含发展机遇，也面临实践挑战。高校应始终遵循“以生为本”的教育理念，强化对学生心理发展与核心素养的积极引导，在借助技术提升教育效能的同时，更加重视人文关怀与情感联结的不可替代性[8]。基于当前高校心理健康教育课程的开设现状，以及人工智能背景下该领域面临的现实困境，本文从 AI 赋能课程个性化构建、心理预警与分级干预机制建立、技术风险防控等维度出发，提出多主体协同推进的系统策略。通过推动《大学生心理健康教育》课程向数字化、智能化与个性化方向发展，构建以学生成长为中心的新型教育生态，为促进学生全面发展与心理健康提供持续支持。

参考文献

1]魏斌，李岩松，安宇，等.人工智能赋能大学物理课程教学的探索和实践[J].物理与工程，2025，35（02）：241-249.

[2]黄宝申.教育数字化背景下建立高校学生心理健康教育服务体系提升策略[J].才智，2025，（31）：117-

[3]罗晓路 . 大学生心理健康教育的现状与对策[J].教育研究，2018，39（01）：112-118.

[4]潘雨辰.人工智能时代民办高校大学生心理健康教育课教学方式方法创新研究[C]//河南省民办教育协会 .2025 年 高 等 教 育 发 展 论 坛 科 教 分 论 坛 论 文 集 （ 下 册 ） . 延 安 大 学 西 安 创 新 学院;，2025：176-178.DOI：10.26914/c.cnkihy.2025.056085.

[5]张瑜.人工智能技术赋能高校心理健康教育的现实困境与路径探索[J].文教资料，2025，（17）：188-190.

[6]王小平.生成式人工智能嵌入高等教育：发展前景、风险与实践进路——以ChatGPT 为例[J].新疆警察学院学报，2024，44（01）：59-65.

[7]彭丽华，王萍，黄祯磊，等.从技术预见到生态重塑：高等教育变革与人工智能的共生演进——《2024 地平线报告（教与学版）》之要点审视[J].远程教育杂志，2024，42（03）：3-10+31.

[8]俞国良.时代赋予心理健康相关概念新意蕴[J].中国德育，2024（16）：1.

作者信息：

第一作者：黄子璇 1998 年 11 月22 日，女，汉族研究生，助教，风景园林、思想政治教育，

二作：汪芯竹 1995 年 2 月26 日，女，汉族研究生，助教，思想政治教育，

三作：熊洁 1997 年6 月11 日，女，汉族研究生，助教，心理学、思想政治教育，