人工智能赋能中小学心理健康教育的SWOT分析及应对策略

                                    人工智能赋能中小学心理健康教育的SWOT分析及应对策略

                                             陈博佳  孙远（江汉大学，武汉430056）

                                                                         摘要

  中小学心理健康教育面临师资短缺、资源不均与干预滞后的三重困境，人工智能技术为破解这些难题提供了新的应对策略。以依恋理论、皮亚杰认知发展阶段理论等为基础，结合SWOT分析法，系统剖析人工智能赋能的核心优势、固有劣势、外部机遇与潜在威胁。提出“技术适配性分层框架”，并针对不同区域、学段设计差异化应对策略，同时构建“人工智能-教师-家庭”协同机制，在保障教育公平的前提下实现“技术赋能”与“人文关怀”的平衡，为中小学心理健康教育的智能化转型提供应对策略。

关键词：人工智能；中小学心理健康教育；SWOT分析；协同干预

  一、引言

  中科院心理研究所《2022年青少年心理健康状况调查报告》显示，14.8%的青少年存在抑郁风险，其中4.0%为重度风险，当前中小学生心理健康问题呈现“低龄化”“复杂化”趋势。这一数据背后，折射出传统心理健康教育模式的深层矛盾：一方面，中小学生因认知与情绪调节能力尚未成熟，对心理支持的需求更具即时性与个性化；另一方面，师资配置不足问题突出，部分地区尚未达到中小学每校至少配备1名专兼职心理健康教育教师的要求，且城乡资源失衡显著，农村学校专职心理教师覆盖率不足30%，加之人工筛查周期长达1-2个月导致的干预响应滞后，最终造成教育供给难以匹配实际需求[1-5]。

  人工智能技术的崛起为破解这一矛盾提供了新可能。从多模态情绪识别到VR情境干预，人工智能正从“工具辅助”向“流程重塑”方向渗透，但现有应用仍存在两大核心问题：一是技术适配性不足，多数人工智能产品直接移植成人心理服务逻辑，未充分考虑中小学生的认知发展规律与情感需求特性；二是协同机制缺失，部分实践将人工智能视为“替代教师”的解决方案，忽视其与教师、家庭之间的互补关系。

  结合经典教育心理学理论以及SWOT分析法，在梳理人工智能赋能中小学心理健康教育现状的基础上，提出三大核心策略：构建“学段-技术”适配模型以明确不同年级人工智能工具的应用边界，设计“人机协同”辅导模式并构建“三维度培训”体系以适配技术和师资，并设计“技术依赖防控”动态评估机制以平衡技术效率与人文关怀。

  二、理论基础

  人工智能赋能中小学心理健康教育需以理论为锚点，避免技术应用的盲目性。选取五大经典理论，结合中小学生心理发展特性，构建“理论-技术-教育”三维适配框架。

                             表格1人工智能赋能中小学心理健康教育的理论基础与适配性分析

  三、人工智能赋能中小学心理健康教育的SWOT分析

（一）优势（Strengths）：人工智能技术的核心赋能价值

  1.实时监测与早期预警：破解干预滞后难题

  人工智能通过融合面部表情、生理信号、行为数据等多模态数据实现动态监测，核心优势体现在从被动响应转向主动预防。例如，人工智能心理检测仪可通过校园监控无感采集学生肢体动作与课堂互动数据，结合心率变异性等生理指标构建“情绪异常识别模型”，预警准确率达85%[1]。同时，人工智能在行为、语音、绘画等多模态数据分析上的表现，可显著提高心理健康筛查的准确性[2]。相较于依赖定期问卷与教师观察的传统人工筛查，人工智能可将预警周期从“月级”缩短至“日级”，尤其对自杀倾向、校园欺凌等紧急情况，能为干预争取关键时间窗口。

  2.个性化服务：面向不同需求的中小学生实现适配

  传统心理健康教育的“一刀切”模式，难以满足不同学段、性格学生的需求。人工智能可通过机器学习算法实现“需求-服务”的精准匹配，例如面向内向型学生，为减轻其社交压力推送匿名文字辅导服务；为学业压力突出的学生定制“压力管理计划”，比如结合兴趣爱好设计的运动减压计划；为社会适应困难的学生提供VRSocial模拟培训[1-3]。个性化服务需基于认知发展阶段调整，低年级学生更易接受“动画引导干预”，高年级学生则可尝试“自主心理测评”，这种分层设计需依靠人工智能深度分析学生年龄、性格等数据实现。

  3.资源均衡配置：缓解城乡教育公平问题

  人工智能技术可突破地域和师资限制，为农村和边远地区输送优质心理健康资源。以“心育通”系统为例，该系统通过手机端为县域中小学提供三大核心功能：适配农村学生生活场景的标准化心理测评量表、动画版心理健康微课、24小时智能咨询[1]。这种“轻量化”服务模式无需依赖专职心理教师，可有效覆盖师资匮乏的农村学校。据教育部统计，此类系统已使农村中小学心理健康服务覆盖率从2020年的18%提升至2024年的45%[4]，显著缩小城乡资源差距。

（二）劣势（Weaknesses）——人工智能技术的应用局限

  1.情感共情缺失：难以替代人际互动的核心价值

  中小学生正处于情感发展关键期，对“真实情感联结”的需求远高于成人。当前人工智能虽能通过关键词识别情绪，比如将“我不想上学”判定为焦虑，但无法理解情绪背后的复杂成因，例如家庭矛盾、校园欺凌，其回应多依赖预设话术库，缺乏“人文温度”[3]。例如，当学生表达“我觉得没人喜欢我”时，人工智能可能机械回复“你要积极一点”，而教师可通过眼神交流、肢体安慰传递理解，并进一步挖掘“被孤立”的深层原因。更关键的是，人工智能无法提供心理辅导的核心要素——“无条件积极关注”，这一要素需依赖真实人际互动中的情感共鸣，是当前技术难以突破的瓶颈。

  2.数据隐私风险：中小学生信息保护的特殊性问题

中小学心理健康数据，比如抑郁测评结果、家庭环境信息，属于高度敏感信息，其隐私保护需兼顾“安全性”与“教育性”。当前应用存在两大问题：一是数据收集边界模糊，部分学校过度采集学生社交媒体内容、家庭聊天记录，超出心理健康教育的必要范围[6-7]；二是数据存储与传输安全不足。不同于成人，中小学生缺乏信息保护能力，数据泄露可能对其成长造成长期负面影响比如标签化歧视，因此需建立更严格的隐私保护标准。

  3.算法偏差：特殊群体适配性不足

当前人工智能系统的训练数据多以城市学生为样本，缺乏农村、少数民族学生及特殊教育群体的数据，导致算法对这些群体的评估存在偏差[5]；同时，数据安全、算法偏见与家校信任问题依然突出[8]。例如，某人工智能测评系统将留守儿童“频繁思念父母”的表述判定为“焦虑倾向”，忽视这一群体的正常情感需求；对少数民族学生，系统因未考虑其文化背景比如部分民族对“情绪表达”的禁忌，误将“含蓄表达”判定为“情绪压抑”。这种偏差不仅影响评估准确性，还可能导致不当干预，加剧教育不公。

（三）机遇（Opportunities）——人工智能应用的外部利好条件

  1.政策支持：从“鼓励探索”到“系统推进”的战略导向

《全面加强和改进新时代学生心理健康工作专项行动计划2023-2025年》在国家层面将人工智能赋能心理健康教育列入战略规划；《教育部办公厅关于加强中小学人工智能教育的通知》明确要求将人工智能教育纳入课程体系，并建立跨学科教学模式；《中小学生生成式人工智能使用指南2025年版》强调技术使用需以提升核心素养为目标，确保教育公平和价值导向。地方政府也陆续出台配套政策，如广东省投入1.2亿元，建成覆盖全省80%县域学校的“中小学智能心理服务平台”[1]。政策支持的核心价值体现在两方面：一是明确技术应用的方向与边界，避免盲目探索；二是提供资金与资源保障，降低学校应用门槛，尤其为农村学校提供政策倾斜。

  2.技术迭代：多模态与生成式人工智能拓展应用场景

  生成式人工智能和多模态技术的发展为人工智能赋能提供了新可能。生成式人工智能可根据学生年龄与认知水平，自动生成个性化心理微课脚本，如为低年级学生生成“情绪小怪兽”主题故事，为高年级学生生成“压力管理”案例分析；有学者提出,实时捕获和识别学习者的课堂行为数据、心理数据、生理数据等多模态数据,可以更加全面、准确地反映学生的认知提升、高阶思维发展等情况,精准预测和干预学生学习状态[7]。更重要的是，VR/AR技术的成熟使“情境化干预”成为现实，通过模拟“课堂发言”“同伴冲突”等场景，让学生在安全环境中练习情绪调节与社交技能，这种“体验式学习”更符合中小学生的认知特点。

  3.社会需求：家校协同推动实践落地

  随着家长对心理健康重视程度的提升，人工智能工具的接受度显著提高。2024年教育部调查显示，83%的中小学家长希望通过人工智能实时了解孩子心理状态，75%的学校表示需借助人工智能缓解师资压力[4]。这种需求推动“家校协同”应用模式发展，例如百度与北京某小学合作的“人工智能情绪小管家”，通过课堂平板监测学生情绪，每日向家长推送“情绪日报”，例如“今日课堂开心时长占比80%，注意力集中时段为上午”，同时为教师提供干预建议[3]。该模式不仅提升家长参与度，还形成“学校监测-家庭辅助-教师干预”的闭环，增强教育效果。

（四）威胁（Threats）——人工智能应用的外部挑战

  1.伦理争议：算法黑箱与责任界定的困境

  人工智能应用面临两大伦理挑战：一是“算法黑箱”问题，当前人工智能在评估和干预中的决策过程缺乏透明度，教师和家长难以理解“为何判定学生存在抑郁风险”，导致信任建立困难[6]；二是“责任界定”模糊，若人工智能未能正确判断自杀倾向或干预措施不当，学校作为采购方、技术提供商作为开发者与教师作为使用者的责任划分尚无明确标准。更严重的是“标签化”风险，人工智能将学生分为“高风险”与“低风险”两类，可能导致教师过度关注“高风险”学生，比如因频繁约谈增加学生心理压力，或忽视“低风险”学生的潜在问题，例如隐性抑郁。

  2.技术依赖：削弱师生的自主心理能力

过度依赖人工智能可能导致“能力退化”：对长期通过Chatbot宣泄情绪的学生，可能形成“虚拟社交依赖”，影响现实社交技能发展，甚至丧失与家人、同伴的真实沟通能力；对教师而言，过分依赖人工智能筛查和干预，可能丧失“观察-判断-指导”的核心能力。现有的基于大语言模型及其他自然语言处理方法的人工智能聊天机器人的共情能力十分有限，而共情却是学生与心理教师之间形成“真实联结”并发挥咨询效用的核心[5]。教师使用人工智能进行心理干预还是存在不小的挑战，这种依赖不仅违背心理健康教育“以人为本”的理念，还可能使教育者沦为技术的“执行者”。

  四、人工智能赋能中小学心理健康教育的应对策略

  基于SWOT分析，本研究构建“优势-机会（SO）”“劣势-机会（WO）”“优势-威胁（ST）”“劣势-威胁（WT）”四大战略，创新性提出“学段-技术”适配标准、设计“城乡协同”资源机制、建立“风险-收益”动态评估体系，具体内容如下。

  （一）SO战略：依托技术优势，借力政策与技术机遇

  以人工智能的实时监测与个性化优势为基础，结合政策支持，构建“分层-协同”的智能服务体系，具体包括两项核心举措：

  1.开发“学段适配型”人工智能心理服务平台

  1-3年级的低年级模块以“游戏化+可视化”为主，包含情绪识别小游戏比如匹配表情与场景、动画版心理微课比如“如何与朋友分享玩具”，避免抽象化内容；4-9年级的高年级模块加入“自主式测评”比如可调整题目的心理量表、“VR社交训练”模拟“小组讨论”“化解矛盾”场景，并接入生成式人工智能，提供个性化情绪调节建议比如“根据你的兴趣推荐篮球减压法”；特殊群体模块为留守儿童开发“亲情联结”功能，人工智能可生成“亲子互动建议”，例如“周末一起做手工”，为少数民族学生提供“文化适配”测评，例如调整涉及“家庭结构”的题目表述[1-3]。

  2.构建“国家级人工智能心理资源库”协同机制

  依托教育部政策支持，整合VR干预场景、生成式微课脚本等优质人工智能工具，建立“免费+分级付费”的资源共享模式：农村学校可免费获取标准化测评、动画微课等基础资源，县域学校可付费使用多模态监测等进阶功能；同时鼓励城市优质学校向农村学校开放人工智能平台账号，实现“资源互通”[4]。

  （二）WO战略：弥补劣势，借力跨学科与技术机遇

  针对情感缺失、教师素养不足等问题，通过跨学科合作与技术优化，强化“人文+技术”融合，具体包括三项核心举措：

  1.设计“人工智能-教师”协同辅导模式

  明确分工边界，人工智能负责初步筛查与基础干预，如识别情绪异常信号、推送呼吸训练音频，教师负责深度辅导与情感支持，如面谈挖掘问题成因、传递理解与信任。建立“反馈优化”机制，教师将“人工智能误判焦虑倾向”等辅导结果反馈给技术团队，助力算法模型优化，同时人工智能为教师提供“辅导建议”比如“该生近期关注‘同伴关系’，可从这一话题切入”[9]。

  2.完善“中小学生数据隐私保护”标准

  制定《中小学人工智能心理健康数据管理规范》，明确数据收集范围为仅采集与心理健康直接相关的信息、不收集社交媒体内容，存储期限为学生毕业后即删除，使用权限为教师仅可查看所教学生数据且需人脸识别验证；引入“区块链技术”实现数据操作全程可追溯，防止篡改与泄露，同时采用“数据脱敏”技术，比如用“学生A”替代真实姓名并隐藏家庭地址等信息[6]。

  3.构建“三维度”教师培训体系

  构建技术操作、结果解读、伦理认知三个维度的教师培训体系。

                                                     表格2“三维度”教师培训体系核心要素表

  （三）ST战略：发挥优势，应对伦理与依赖威胁

  利用人工智能的资源整合优势，通过制度设计与模式优化，规避伦理风险与技术依赖。

  1.成立“人工智能心理卫生伦理审查会”

  审查会可包含教师、家长、心理学专家、律师、技术专家（各占20%），确保多元视角；审查内容方面包含人工智能产品的算法逻辑、数据使用规范、干预方案；要求人工智能系统提供“决策解释功能”，如向教师说明“判定焦虑的依据（心率异常+课堂沉默频率＞3次/天）”，增强信任[7-8]。

  2.设计“技术依赖防控”机制

  限制人工智能使用频率，规定学生每周使用人工智能咨询不超过3次，每次不超过30分钟，避免过度依赖；强化“现实社交”引导，人工智能在提供情绪宣泄服务后，主动推送“现实沟通建议”，例如：“你可以和妈妈分享今天的心情”；建立教师“人工干预”考核，将“主动面谈次数”“辅导案例数量”纳入教师考核指标，避免忽视人工辅导[2]。

  （四）WT战略：减少劣势，规避威胁

  针对数据偏差、区域不均等问题，通过政策与制度设计，保障教育公平。

  1.推动“农村适配型人工智能工具”研发

  研发“轻量化”产品，降低人工智能系统的硬件与网络要求，如开发“无需高性能设备支持的手机端VR”、“离线测评工具”；提供“资金补贴”，中央财政设立专项基金，为农村学校采购人工智能工具提供费用补贴，地方财政也提供支持。

  2.完善“法律法规与行业标准”

  发布《中小学人工智能心理健康服务管理办法》。明确人工智能产品的准入标准，例如需由教育部心理测评效度认证等，明确责任划分以及学校对人工智能产品的准入要求；建立“人工智能产品白名单”，定期更新通过认证的产品名录，禁止学校使用未认证产品，同时设立“投诉通道”，接受家长与教师对人工智能产品的反馈[7]。

                                        图1人工智能赋能中小学心理健康教育的应对策略矩阵图

参考文献

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[2]Zawacki-Richter O, Marín V I, Bond M, et al. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–where are the educators?[J]. International journal of educational technology in higher education, 2019, 16(1): 1-27.

[3]赵嘉路,张琴,黄民烈.基于生成式人工智能技术的高校心理健康服务人机协同模式探索——以清华大学为例[J].北京教育(德育),2024,(12):82-87.

[4]梁朋,郭玲,李秋雨.生成式人工智能视角下大学生心理健康教育研究[J].佛山科学技术学院学报(社会科学版),2024,42(04):96-100.DOI:10.13797/j.cnki.jfosu.1008-018x.2024.0048.

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[6]宋韵雅.数智心理：人工智能赋能心理健康的机遇与挑战[J].全球传媒学刊,2023,10(03):1-4.

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[9]任萍,汪悦,刘冬予,等.心理健康评估与干预的智能化应用[J].北京师范大学学报(社会科学版),2022,(04):150-160.

[10]王曼,贾凤芹.人工智能在心理咨询与治疗中的应用与发展[J].心理月刊,2023,18(11):227-230.DOI:10.19738/j.cnki.psy.2023.11.067.

本文章为：教育部供需对接就业育人项目“人工智能技术赋能应用心理学专业人才素养提升研究”（2025011332696）的研究成果。

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