NLP 大模型技术在大学生心理健康对策的应用研究

一、引言

近年来，大学生心理健康问题日益受到社会关注。传统的心理干预方式依赖人工测评与咨询，存在人力不足、效率有限的问题。随着人工智能的发展，NLP 大模型凭借强大的语言理解与生成能力，为心理健康问题的智能识别和对策提供了新思路。本文旨在综述 NLP 大模型技术在大学生心理健康对策中的研究进展，总结其应用现状、优势与不足，并提出未来的发展方向。

二、研究现状

近年来，基于大规模预训练语言模型的技术在心理健康领域逐渐形成系统化应用 [5][6]，为高校心理健康服务的智能化升级提供了重要支持。

在情绪识别方面，大模型凭借其深层次的语义理解与上下文建模能力，显著提升了识别性能 [7]。相较于传统的基于情感词典或浅层机器学习方法，大模型能够有效处理语义消歧和隐含情绪表达，在海量语料预训练基础上，通过微调适配于校园社交媒体发帖、开放性问卷回答及咨询对话等文本。进一步研究通过多任务学习、层次化建模和引入知识图谱等外部知识，增强模型对校园语境和网络用语的特异性理解。

在心理风险预测中，大模型提供了超越传统量表评估的新路径。大模型能够从学生自述、日记、论坛发帖等长文本中识别出间接、隐性的心理困扰信号，并借助概率建模实现早期预警。研究显示，像GPT-4这类生成模型在结合上下文时可更敏锐地识别负性情绪。此外，将大模型与时间序列分析结合，可实现对学生连续文本输出的纵向追踪，刻画情绪波动轨迹，从而识别“负性情绪加深”等动态风险，为把握干预时机提供依据。

在智能化干预方面，生成式大模型通过精心设计的提示机制，可模拟多种证据支持的干预方法，如认知行为疗法（CBT）、动机性访谈（MI）和积极心理学技术。例如，在 CBT 场景中，模型可引导用户重构消极自动思维；在MI 中则采用开放式提问以激发内在改变动机。实验表明，经合理引导的生成回复在共情表达、情绪安抚与行为建议方面已接近专业水准，部分用户反馈体验良好，“像与理解自己的人对话”。这类应用不仅扩展了干预的可及性，也为低强度心理支持提供了新方式。

在高校心理咨询资源紧张的现实背景下，大模型还能够承担辅助角色，显著提升服务效率与覆盖范围。

三、存在的问题与挑战

NLP 大模型在大学生心理健康应用中面临多重挑战：敏感数据存在隐私与重识别风险；模型决策过程不透明，影响咨询师信任；以英文语料为主的模型在中文语境下易出现偏差；此外，AI 工具的便利性可能导致学生过度依赖，延误必要的专业干预。未来发展需重视这些伦理与技术问题，推动安全、可靠、适配的解决方案。

四、未来展望

在推进 AI 应用于高校心理健康服务时，应首先构建完善的伦理与治理框架，制定教育场景下的应用规范，并设立伦理审查机制，确保技术应用合规。同时，需加强可解释 AI 研究，通过注意力可视化、特征归因等方法提供可理解的语言证据链，助力专业人员理解和验证模型决策。此外，应建设贴合中国高校语境的心理健康语料库，通过本地化微调提升模型对学业、人际等中文场景的适应力。最终，应建立“AI 初筛 + 人工复核”的人机协同干预机制，兼顾效率与专业性，实现技术与人工的有效互补。

结论

NLP 大模型在大学生心理健康研究中应用前景广阔，其强大的语言能力使得情绪识别、风险预测与智能干预正逐步实现。然而，该技术也伴随一系列挑战与风险，需依托跨学科协作，融合心理学、教育学、计算机科学及伦理学等多领域知识，推动技术与应用的深层结合。未来，NLP 大模型有望为高校心理健康工作提供更加科学、高效且人性化的解决方案，为其发展注入新动力。

参考文献

［1］Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding［C］//Proceedings of NAACL-HLT. 2019.

［2］Jiang P. Research on College Students' Psychological Crisis Intervention in the Context of Big Data［C］//Proceedings of the International Conference on Big Data. 2018.

［3］Althoff T, Clark K, Leskovec J. Large-scale analysis of counseling conversations: An application of natural language processing to mental health ［J］. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 2016, 4:463-476.

［4］Luxton D D. Artificial intelligence in psychological practice: Current and future applications and implications［J］. Professional Psychology: Research and Practice, 2014, 45(5):332-339.

［5］Vaswani A, et al. Attention is all you need［C］//Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2017.

［6］Liu Y, et al. RoBERTa: A robustly optimized BERT pretraining approach［EB/OL］. arXiv:1907.11692, 2019.

［7］Yang Z, et al. XLNet: Generalized autoregressive pretraining for language understanding［C］//NeurIPS. 2019.

马畅，1990 年2 月，女，汉族，吉林农安 助理研究员，教育学硕士，思政教育 邮编：

课题信息：吉林大学学生心理健康教育工作研究专项课题资助

课题名称：NLP 大模型技术在大学生心理健康对策的应用研究—以吉林大学为例，课题编号：2024XLJKZXZD07