摘要：随着信息技术的迅猛发展，数字赋能已经成为推动教育和学习领域创新的重要手段之一。职业院校学生的心理健康问题引起了广泛关注，因此，研究如何利用数字赋能技术来改善他们的心理健康状况具有重要意义。本研究主要关注于数字AI技术的应用、数据分析、心理健康干预策略、用户体验和效果评估，以及隐私保护和伦理问题等方面。通过这些研究内容，旨在提升职业院校学生心理健康管理的效能和质量，探索数字赋能背景下职业院校学生心理健康管理实践的有效性和可行性。

关键词：Ai；职业院校；学生心理健康；心理健康管理

一、引言

数字赋能是指利用数字技术提升教育质量和效率的过程，利用互联网、云计算、大数据、人工智能等现代技术，来进行教学和学习活动，丰富教育资源、访问更便捷，使教学更加个性化。学生通过在线学习平台，可以随时访问课程内容和辅导资源，教师可以利用数据分析工具来跟踪学生的学习进度和成效，提供更精准的指导和支持。数字赋能不仅使教育更加高效，也增强了教育的包容性和可达性，为不同背景和需求的学生提供了平等的学习机会。

二、数字AI技术的应用

（一）识别和预测心理健康问题

利用机器学习和数据分析技术，AI系统能够分析学生的行为模式、社交互动和学习表现等数据，识别出潜在的心理健康风险。AI可以分析学生的在线活动和沟通方式来察觉情绪变化，如孤立无援、压力过大或抑郁迹象。AI还能预测那些可能因特定生活事件（如期末考试、重大个人生活变化）而遭受心理压力的学生。

（二）提供个性化心理健康建议

AI系统可以根据每个学生的具体情况和历史行为数据，生成定制化的心理健康建议和干预方案。这些系统可以集成各种心理治疗技术，如认知行为疗法（CBT）原理，以设计个性化的自助练习和心理教育内容，帮助学生应对压力、焦虑和其他情绪问题。通过智能聊天机器人或虚拟助理，这些个性化建议可以随时向学生提供情绪支持，引导他们通过正面的方式处理问题。

三、数据分析和心理健康干预策略

（一）利用大数据和机器学习技术分析学生心理健康数据

利用大数据收集学生的日常行为数据、学习成绩、社交互动以及其他生活习惯相关信息，机器学习算法能够识别出潜在的心理健康问题和压力触发点。例如，通过分析学生的在线活动模式和交互频率，AI可以识别出孤独感、社交焦虑或抑郁倾向。[1]这些分析结果使得教师能够更精确地了解学生群体中的心理状态及变化趋势，为进一步的个体化干预提供数据支持。

（二）心理健康干预策略的设计和实施过程

根据从数据分析得到的洞见，心理健康教师可以设计针对性的干预计划。干预策略包括在线心理辅导会话、定制化的自我帮助程序、以及通过应用程序提供的日常心理健康练习。例如，对于检测到有轻度抑郁症状的学生，设计一套认知行为疗法（CBT）练习，通过一个交互式平台来实施，使学生能在隐私和舒适的环境中参与其中。AI技术也可以用于调整干预策略，确保它们在实际应用中的有效性，通过持续监测学生的反馈和进步，及时调整干预措施。

（三）干预措施的效果和改进方向

收集干预前后学生的心理健康评估结果、学习成绩、以及社交活动参与度等比较数据，量化干预措施的效果。利用机器学习技术分析不同类型的心理健康干预（如个体辅导与群体疗法）对不同学生群体的影响，优化和调整这些策略，满足更广泛的需求。

四、用户体验和效果评估

（一）AI干预措施在学生中的接受度和用户体验

心理健康干预措施能否成功在很大程度上取决于学生的接受度和用户体验。接受度是指学生对AI工具的使用频率和持续性，而用户体验则关注于这些工具的易用性、互动质量和满足用户需求的能力。在实践中，许多学生对于通过聊天机器人进行心理辅导或使用AI驱动的自助应用表现出积极的兴趣，特别是在隐私性和随时可用的特点上。

（二）采用定量和定性方法评估干预效果

定量方法：使用心理健康量表、问卷调查以及学习成绩和出勤记录等，这些数据可以帮助研究者量化干预前后的变化，例如降低抑郁症状的比例、改善的学业表现或增强的社交活动。

定性方法：组织焦点小组讨论、深入访谈或开放式问卷，收集学生对AI干预的感受和建议，这有助于了解干预背后的心理和情感动因。通过结合这两种方法，获得更深入的洞察力，了解干预措施的效果、问题，以及改进。

（三）干预措施的长期影响和持续性问题

长期影响关注的是干预措施是否能持续提供心理支持，以及这些支持是否能够带来持久的心理健康改善。[2]研究应该监测学生在干预结束数月或数年后的心理健康状况，评估改善的持久性。持续性问题也涉及到AI解决方案的可持续运行，包括技术更新、用户参与度维持以及新用户的适应问题。持续的资金投入、技术升级和用户培训是保证项目长期运行的关键。

五、隐私保护和伦理问题

（一）使用AI进行心理健康管理时面临的隐私和伦理问题

心理健康数据包含敏感的个人信息，如情绪状态、心理问题的历史和个人行为模式，因此对这些数据的处理必须格外谨慎。隐私问题主要涉及如何确保这些敏感数据不被未授权访问或错误使用，而伦理问题则涉及如何保证AI系统的决策是公正的，不加剧现有的社会不平等或对特定群体产生偏见。因此，开发和实施这些AI系统时需要遵循严格的伦理准则和法律规定，确保所有操作都以保护学生的利益为首要目标，并在设计过程中积极解决潜在的伦理风险。

（二）数据安全和用户隐私的保护措施

采用强大的加密技术来保护存储和传输中的数据，防止数据泄露或被黑客攻击。实施严格的数据访问控制，确保只有授权的个人和机构才能访问相关数据，并且他们的使用行为受到监控和记录，以便在出现问题时能迅速追踪到责任人。同时，重要的是要实施数据最小化原则，即仅收集实现特定目标所必需的数据，避免无端收集过多信息。

六、案例研究

浙江理工大学于2020年成立了学生思政大数据研判与决策中心，利用大数据技术对学生行为进行采集、处理和分析，建立了一套“校-院-班级-宿舍”在内的四级心理危机预警防控体系，通过整合学生的学习、运动、消费等数据，对学生的心理健康状况进行动态追踪和精准研判，优化了危机预防和干预机制。

具体而言，学校开发的学生态势感知系统能够实时分析学生的行为模式和心理特征，根据学业表现、考勤记录等数据预测学生可能的心理问题。例如，通过分析学生上课考勤和运动轨迹，系统能够早期识别出需要干预的学生，及时提供心理支持。2021年，学校进一步推动了《数据融合、浸润感知——基于学生行为态势感知的大学生心理健康教育体系》项目，该项目将网络育人与心理育人有效结合，通过数字化手段实现心理健康教育的精准施策，形成了问题发现到解决的精准闭环管理体系。

七、结论

本研究探讨了数字AI技术在职业院校学生心理健康管理中的应用，展示了这些技术如何通过精确的数据分析、个性化干预措施以及持续的效果评估来提升心理健康服务的质量和效率。虽然AI技术提供了改进心理健康管理的重要工具，但同时也引出了隐私保护和伦理问题的重要性。通过持续优化AI应用并加强相关法律和伦理框架，数字AI赋能的心理健康管理策略有望在职业院校环境中发挥更大的作用，为学生提供必要的支持，促进学生们的整体福祉。

参考文献：

[1]潘峰，韦彬贵，安华平.基于”AI+RPA”模式的高职院校心理咨询与预警云平台建设研究——以柳州职业技术学院为例[J].中文信息，2024（2）：359-360.

[2]张慧.现代科技视域下高职学生心理咨询及预警云平台开发探讨[J].吉林省教育学院学报，2023，39（12）：28-32.