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 。