□徐增杰

　　在人工智能深刻改变高等教育生态的当下，心理健康教育作为高校立德树人的关键环节之一，也面临技术赋能的机遇与挑战。人工智能的大数据分析、多模态识别、深度学习、虚拟现实等核心技术为高校心理育人工作提供了更多可能，也因其与心育工作所需的专业性、人文性相碰撞，带来了伦理、技术、情感等维度的风险挑战。

　　其一，智能伦理尚不规范，心理健康服务底线容易受到冲击。心理健康教育对伦理与隐私有极高要求，人工智能的介入让传统伦理问题更趋复杂。首先是权责归属不明。算法的“黑箱”特性导致决策逻辑难以线性追溯，采集、开发、运营等多主体权责边界尚不清晰。其次是隐私保护存在漏洞风险。精准服务需采集大量敏感数据，部分平台存在超范围收集、云端存储安全不足等问题。最后是知情同意容易流于形式。由于人工智能的算法专业性强，学生难以真正理解数据用途与潜在风险。

　　其二，技术能力尚存在瓶颈，智能服务难以适配复杂需求。当前，人工智能尚无法完全匹配心理健康教育的复杂性与人文性。首先是算法仅能处理文本、表情、行为等可量化信息，对潜意识、非理性情绪、深层心理动机等难以精准捕捉，训练数据时易存在群体偏差，引发对特定学生群体的误判。其次是算法的功利导向易固化偏见，推荐机制以效率最大化为原则，同质化内容的持续推送易让学生陷入“信息茧房”，加剧心理问题。最后是算法存在判断偏差风险，受数据与模型限制，人工智能可能作出与事实不符的判断，将正常性格特质、文化差异误判为心理异常，错误标签会加重学生心理负担。

　　其三，人际交互减弱，弱化心理健康教育的情感联结。心理健康教育的核心是人与人的情感交流与心灵共鸣，人工智能介入后，师生互动从“人—人”直接交流转为“人—机—人”间接交互，情感传递被大幅弱化。一方面，师生交流沦为数字符号与程式化回应，教师难以捕捉学生话语背后的细微情绪，缺失真挚的情感共鸣，干预效果大打折扣；另一方面，学生过度依赖虚拟交互，缺乏真实人际摩擦与沟通实践，现实社交能力逐渐退化，长期处于“无菌”虚拟环境，不利于心理韧性与社会适应能力的培养，背离心理健康教育培育健全人格的目标。

　　在笔者看来，推动人工智能与高校心育工作深度融合，必须坚持“育人为本、技术为用”的原则，从制度、技术、情感、队伍四个维度同向发力，构建安全、高效、有温度的智能心育生态。

　　其一，完善伦理规范与监管体系，筑牢安全底线。制度建设是防范技术风险、保障服务合规的根本保障。首先要建立全流程管理制度，依据数据安全法、个人信息保护法等法律法规，明确数据采集、算法审查、风险评估、责任认定的标准与流程，厘清企业、学校、教师、开发者的权责，形成可追溯、可补救、可问责的闭环管理机制。其次要构建适配心育场景的技术标准，严格管控数据访问权限，对敏感数据实施加密存储与动态监测，杜绝未授权访问与数据滥用。最后要强化高校监管责任，定期开展数据安全审计与风险排查，保障学生对个人数据查询、更正、删除的权利，以通俗易懂的方式帮助学生了解数据的用途与风险，让知情同意真正落地。

　　其二，加大技术创新投入，突破应用瓶颈。技术升级是提升人工智能心育服务质量的核心支撑。首先要提升数据质量，搭建多源异构心理健康数据库，整合主观自评与客观行为数据，通过数据清洗、标准化标注提升样本代表性。其次要增强算法透明度与可解释性，吸纳心理学、教育学专家参与算法设计，开发适配高校场景的情感计算工具，降低“算法幻觉”发生率。最后要优化模型适配能力，采用迁移学习、动态更新等技术，让模型适配不同院校、不同群体特点，及时纳入最新心理问题案例与研究成果。

　　其三，重塑情感交互，强化人文关怀核心。情感联结是心理健康教育不可替代的灵魂，必须在人机交互中守住人文温度。一方面，要提升教师的情感素养，引导他们合理运用技术工具精准感知学生状态，同时主动增加线下深度交流，以共情、倾听、陪伴弥补技术的情感短板，让人工智能成为情感传递的辅助工具而非替代者；另一方面，要依托人工智能搭建虚实结合的互动场景，教师基于数据洞察组织线下谈心、团体辅导等活动，让学生在真实人际互动中表达情绪、化解矛盾、建立信任，实现技术理性与情感感性有机融合。

　　其四，培育人机协同队伍，夯实育人根基。高素质心理健康教育队伍是智能化转型的人才保障。首先要转变教师观念，引导教师摒弃对技术的盲目崇拜或过度排斥，树立辩证的技术观，主动适应智能化工作模式。其次要开展系统化培训，培养教师数据思维、技术操作与伦理判断能力，推动教师从“技术使用者”向“技术协同者”转型。最后要明确人机分工，让人工智能承担数据统计、标准化测评等程序性工作，教师则专注于情感疏导、价值引领、危机干预等核心环节，发挥人的专业判断与情感关怀不可替代的作用，构建人机协同、高效温暖的育人生态。

　　（作者系台州职业技术学院副教授）