人工智能技术赋能小学心理健康教育的实践

引言

近年来，在小学生心理问题呈多样化和隐蔽化发展趋势的情况下，学校心理健康教育迫切需要更加有效的技术支持。传统方式很难实现高频识别，精细干预，连续跟踪等功能，而在教育数字化语境中，人工智能给心理健康教育变革带来新动力。它的技术特性符合儿童心理发展需求，在心理识别，干预和评估等方面建构可持续和可拓展新范式。对 AI 技术系统应用于小学心理健康教育进行探究，具有明显的现实意义与推广价值。

一、人工智能技术赋能小学心理健康教育的价值

人工智能技术引入小学心理健康教育，既是一种技术工具上的延伸，也是一种教育理念与干预方式上的根本改革。目前，小学生的心理问题表现出隐匿性大、识别难度大、干预周期长的特征，传统的心理健康教育由于教师配备不到位的问题、评估手段简单、干预方式落后的瓶颈，难以有效应对小学生心理发展的动态变化及个性差异。基于此背景，人工智能技术给小学心理健康教育带来了准确、高效、持久的支持路径。一是 AI 技术有很强的情绪识别和行为分析能力。通过人脸识别，语音语调分析和动作捕捉等多种模态数据获取途径，能够对学生情绪状态进行实时感知并识别出焦虑和抑郁情绪、孤独和其他心理倾向为学校构建前置性心理预警系统提供了依据。二是AI 技术可以提供个性化，数据驱动心理干预机制。该智能系统以学生行为轨迹及心理画像为依据，可匹配对应的介入内容及互动方式，增强介入的针对性及学生的接受度。三是人工智能突破时空限制，切实扩大心理教育服务覆盖面。智能问卷平台和虚拟心理咨询机器人的运用使学生能够独立地在非正式环境中进行心理测评和调整，增强了心理支持可及性。

二、人工智能技术赋能小学心理健康教育的实践路径

（一）构建AI 情绪识别系统，提升心理预警响应效率

小学心理健康教育中学生情绪波动的辨识，是对心理问题进行及时介入的先决条件。构建以人工智能为核心的情绪识别系统，可以有效地促进心理预警应对效率与准确性。相对于依靠教师观察或者问卷调查等传统模式，AI 情绪识别技术有着多维度，全天候，非侵入式等优点。通过整合人脸识别，语音语调分析，眼动追踪以及行为识别模块，该系统能够实时获取学生日常学习活动的微表情和语速信息、语调变化、姿态动作及其他数据构建了个体情绪波动曲线与行为偏差模型。

例如，以“校园 AI 情感捕获终端”为例，将其整合到教室内部投影设备和摄像头系统，在腾讯优图这样的 AI 图像识别引擎的支持下，达到了实时抓取学生面部特征数据的目的。当学生持续表现出眉头紧锁，目光游移和沉默不语等高频度负面表情后，系统自动启动预警机制并在其动态心理档案上标记情绪状态，以便心理教师经常观察和追踪。另外，情绪识别系统可以和学校德育平台相链接，比如和成长记录袋相结合，记录下学生每天成绩变化的轨迹等。当预警等级高时，有计划地产生“干预建议的报告”, 提示班主任与心理教师进行一对一访谈，家校沟通的对策。

（二）融合智能交互平台，拓展学生心理调适途径

从心理健康教育介入层面来看，人工智能既能帮助教师及时发现问题，更能给学生带来多元，个性化心理调适资源和互动体验。该智能交互平台集虚拟角色，语义理解，情境模拟以及沉浸式对话系统于一体，能够让学生在无压力，保密，独立的情境下对内心情绪进行探究和表达，进而强化学生的心理调节能力以及情感认知水平。

例如，以推出的“AI 心理成长帮手”系统为研究对象，该平台为用户提供了多种虚拟角色，包括“情绪小精灵”和“解忧机器人”等，它们基于自然语言处理（NLP）技术，能够与学生进行模拟会话，识别其语言中的情绪词汇，并根据学生反馈提供冥想练习、呼吸训练、积极心理暗示等调适建议。举例来说，当学生输入“最近一直很烦恼”这个词时，系统会自动发送一个名为“心情调频室内”的交互式模块，该模块内含有四格漫画、情绪识字卡和呼吸指导视频指导学生释放可控环境下的情感。此外，系统还设计了“心理探险地图等”模块，将成长任务以游戏关卡的方式呈现，如“勇气岛”“理解谷”等，每一个心理品质都对应不同的练习活动，通过任务的完成，学生不但促进了参与兴趣的产生，而且还潜移默化地树立了解决问题、自我认知等能力。平台还有家校互通的功能，学生对平台有持续的负面反馈，家长端就会得到暗示，指导他们配合学校进行支援。

（三）打造数据驱动模型，完善心理教育评价闭环

通过建立一个包括“确定—介入—回馈—重新确定”在内的闭环数据逻辑体系，人工智能能够在整个学期和教学流程中实时跟踪学生心理状态的变化，从而协助教师进行更为精确的教学和科学的决策制定。

例如，以“智能化心理成长云平台”构建实践为例，该平台内置数据采集模块会从情绪识别终端，交互平台反馈，课堂行为分析等方面进行采集、对心理测评系统的数据进行了标准化的整合，从而构建了每位学生的“心理健康指标模型（MHI）”。模型既包含了情绪稳定性，社交互动频次，自我认知得分这些静态指标，又引入了时序变化率，干预响应度这些动态指标，因而具有较强的预测性与可操作性。在实践中，学生心理指数出现剧烈波动或者长时间处在风险区间内，该平台将自动产生干预建议对现有策略进行效果评估。举例来说，该平台记录了一名学生在第 8 周到第 12 周之间经历了持续的情绪负面波动，心理教师根据这些干预建议，组织了主题团体辅导和家庭访谈活动。在介入完成之后，该平台对自身的情绪稳定性和课堂参与度进行了再评价，并以趋势曲线的形式对介入的效果进行了量化，从而为下一阶段教育计划的制定提供了科学依据。

三、结束语

人工智能技术赋能小学心理健康教育，既是技术手段上的创新，也是教育理念和干预模式上系统重构。AI 技术正在助力学校构建一个更加科学、个性化和动态的心理健康支持体系，从情绪的识别，到调适干预，再到数据驱动的持续评价机制。今后，要从制度设计，平台融合以及师资培训上同步进行，促进人工智能与心理教育深度结合，有效提高小学生心理素养和心理韧性，使心理育人和科技育人共同发展。

参考文献

[1] 陆骏暖 . 在小学信息科技中渗透心理健康教育 [J]. 小学教学研究，2024，（33）：54-55.

[2] 顾潇文 . 发挥人工智能在心理健康教育中的作用 [J]. 小学科学 ,2024,(12): 121-123.