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当前 ，国内心理健康从业者的数量还无法匹配社会需求量
，心理健康教育也亟待扩大覆盖面、增强个性化
。在人才培养无法一蹴而就的背景下，通过生成式人工智能技术有效提升心理健康教育的效率和针对性 ，在现有资源基础上构建整合全方位 、全过程的心理育人体系
，是推动新时代学校心理健康教育高质量发展的关键举措。

智能识别：构建防范学生心理健康风险的“前哨系统
”

在当前学校心理健康工作中，学生心理问题往往呈现隐蔽性
、波动性和复杂性的特征 ，给心理健康风险的及早识别与干预带来诸多挑战 。

人工智能技术
，尤其是基于自然语言处理与行为数据建模的算法系统，能够通过对学生在线学习记录、作业完成情况 、社交互动频次 ，甚至匿名心理测评文本等非结构化数据的分析
，建立动态的心理风险预警模型
。这不仅能在学生情绪波动初期识别出潜在风险，还可以按照风险等级推送个性化建议或转介提示 ，辅助学校心理健康教育人员实现“早发现
、早干预”。例如，部分高校已试点将AI算法嵌入校园管理平台
，通过智能化分析功能识别学生在期中期末前后的应激反应，及时触发心理辅导机制 ，初步验证了技术助力“预防型心理健康服务体系 ”建设的可行性 。

个性干预：推动心理服务从群体推送走向精准匹配

传统的学校心理健康教育往往面临“千人一面
”的干预困境
，难以照顾到不同学生在心理需求、应对模式与文化背景上的个体差异
。

人工智能赋能下的个性化心理干预系统，有望打破这一桎梏。借助机器学习模型对学生历史心理评估 、生活行为轨迹及语言风格的深度分析 ，可以构建动态心理画像
，进而匹配适合该学生的心理辅导方式与内容 。例如，AI智能平台可以根据学生的性格类型
、压力源构成和情绪波动特征 ，推送适应性训练、正念练习或情绪调节视频课程；部分AI心理辅导系统还能利用情感计算技术
，模拟具有人格特征的对话风格，在学生焦虑或困惑时提供陪伴式回应。这种高度定制化的支持方式 ，不仅增强了干预的针对性
，也提升了学生的接受度和心理黏性，是心理服务“从面到点”的关键跃升
。

资源延展：缓解心理服务供需矛盾的“智能增量 ”

当前我国中小学与高等院校的心理咨询资源仍存在分布不均 、专业人力短缺等问题 ，尤其在边远和教育资源相对薄弱地区，心理服务“有名无实”的现象依然普遍。

人工智能正以其低边际成本、高覆盖率的优势
，成为拓展心理健康服务边界的重要力量 。智能心理咨询机器人
、在线心理陪伴系统、虚拟现实放松训练设备等工具，已逐步进入校园心理建设实践 ，不仅能够在专业咨询师缺位时提供基础情绪支持与倾诉通道
，还可实现全天候响应，有效缓解“求助难 、响应慢
”的结构性矛盾
。同时 ，这类技术系统可通过数据积累不断优化服务质量
，为专业咨询师提供量化支持与行为线索，形成“人机协同”的新型心理干预模式。在数字教育资源加速融合背景下 ，人工智能有望成为推动心理服务普及化
、可持续化的关键支撑点 。

AI技术的运用能大幅提高心理问题的识别效率与准确性
，可以实现为每个学生建立心理档案，做到个性化支持 ，拓展心理健康服务的覆盖面
，打破时间和空间的限制，让更多学生受益 ，最终建成家庭、学校和社会点 、线
、面相连的网状心理育人体系
。

但需要注意的是，我们不仅要跟随时代的步伐
，在教育过程中善用科技力量，更要坚守教育家精神 ，在使用工具的同时秉持启智润心、因材施教的育人智慧
，推动技术与教育深度融合，为学生营造更加健康 、积极的成长环境 ，织密学生心理健康防护网。