基于人工智能的新型学校心理健康服务及挑战

一、引言 

      继AI绘画之后，由人工智能实验室OpenAI发布的对话式大型语言模型ChatGPT在各大中外媒体平台掀起了一阵狂热。人工智能发展如此迅速，学校也逐渐将人工智能引进学校心理健康领域。AI心理咨询，智能化心理健康测评应用传感技术、图像和语言识别、大数据分析等技术来检测学生的心理健康水平、丰富了心理健康服务的方式。例如，国外有世界上第一个 NLP 聊天机器人“Eliza”、如今的“Woebot”和“TheraChat”等智能聊天机器人，国内也有“小天”、“emohaa”等情绪对话机器人。虽然人工智能丰富了心理健康服务的方式，但它在技术方面、伦理方面以及语言理解方面仍存在挑战，本文将对传统学校心理健康服务的应用方式、目前存在的问题进行概述，并详述人工智能辅助下的心理健康测评和心理咨询如何在学校心理健康服务中应用，最后从算法偏差、算法歧视、伦理问题和语言理解三个方面来描述人工智能心理咨询所面临的挑战。 

二、传统学校心理健康服务方式及存在的问题 

（一）心理健康课程 

       学校心理健康教育课程是学校实现心理健康教育的主要手段，与思想政治教育密不可分，主要是培养学生健康向上的积极心态，让学生更加适应学校生活，提高学生的心理素质与思想道德素质。当前学校心理健康课程存在着教材体系与教学内容不明晰、课堂教学设计不透彻、师资力量投入不足等问题[1]。 

（二）个体心理咨询 

       学校个体心理咨询是学校的心理咨询师运用心理咨询的理论和方法帮助学生解决学习、适应、发展和就业等方面的心理问题[2]。学校个体心理咨询一般分为两类，一类是适应性咨询，另外一类是发展性咨询[3]。发展性咨询强调学生的发展，重点在于提高学生的素质和适应能力，而适应性咨询一般面对在心理或行为上存在一定问题的学生，其主要目的是解决学生的所遇到的各种心理问题。 

（三）团体心理辅导 

        团体心理辅导主要是学生参与团体活动时进行的心理辅导，是高校心理健康教育教学和心理治疗的一种主要方式。团体心理辅导主要以“游戏”作为中介，让团体成员通过游戏来体会自己的内心世界从而投射出来。团体心理辅导在高校主要运用在新生入学教育、自信心教育、人际交往等方面，其设计主要是分为两种，一种是以班级为单位进行，另外一种先通过招募再进行测量后开展团体辅导活动[4]。 

（四）朋辈心理辅导 

         朋辈心理辅导是一种“准心理辅导”，即非专业心理工作者经过选拔、培训和监督向寻求帮助的年龄相当的受助者提供具有心理辅导功能的人际帮助的过程[5]。朋辈心理辅导在美国得到大规模推广，逐渐发展出一系列的朋辈心理互助活动，主要包括朋辈电话和门诊咨询、朋辈调节、朋辈健康教育和朋辈伴读等[6]。朋辈心理辅导是同龄人、年龄相当者或生活境遇相似者之间的互助过程，所以具有操作简单、时效性强等优点。 

（五）在线心理咨询 

         在线心理咨询最早可以追溯到Grohol提出的e-Therapy[7]。美国注册心理咨询师协会将在线心理咨询定义为心理咨询师与来访者使用电子邮件、聊天室或网络视频设备，进行远距离的同步、实时或异步、非实时的互动[8]。美国学校已将远程在线服务拓展到电话、视频、短信、电子邮件等多种渠道，实现了同步、异步心理健康服务。在国内在线心理咨询主要分为电子邮件、在线文本、在线语音、在线视频、在线测试等方式对学生进行远距离心理咨询[9]。 

（六）传统学校心理健康服务存在的问题 

       心理健康课程、个体心理咨询、团体心理辅导和朋辈心理辅导会受到时间地点的约束。心理健康课程一般是学校为学生安排的课程，有固定的内容、固定的上课形式和固定的教材，所以会受到时间和地点的限制。个体心理咨询也是由学生心理健康教师充当咨询师为学生进行心理咨询，咨询师的数量和工作时间有限，并不能时时刻刻在线，所以给咨询带来了一定的延迟，学生的情绪得不到及时的安抚，咨询的效果会受到影响。团体心理辅导是以团体为单位进行心理辅导，一般人数较多，所以个人的隐私无法得到保障，且无法长期对学生进行团体心理辅导。朋辈心理辅导是同龄人、年龄相当者或生活境遇相似者之间的互助过程，本质上就是同学之间的互帮互助，不仅专业水平有限，也会受到时间地点的限制。此外学校并不能时时刻刻对学生进行心理健康教育，例如寒暑假时期没有心理健康课程和心理咨询。在线心理咨询虽然可以不受到地点的约束，但是也却受到了心理咨询师数量及工作时间的限制。而基于网络数据的AI心理咨询平台系统恰恰可以解决这个问题，学生可以随时随地的跟人工智能心理咨询师进行交流，可以及时缓解学生的情绪。 

三、人工智能在学校心理健康服务中的应用方式 

（一）基于网络数据的智能化心理健康测评 

       目前，智能化心理健康测评主要分为两种，一种是建立在线心理健康测评模型或者系统，另外一种是创造实体设备来检测学生的心理状态和生理状态。人工智能在线上心理健康测评的应用主要是采用各种计算机算法和建立各种模型，加入了计算机算法和模型的心理健康测评使得学生心理健康问题的识别度和准确度得到了明显的提升，促进学生更好地实现自我全面、协调、可持续发展。建立的模型可以量化学生的信息，同时使得测评结果更加的精确。例如，阎志斌用动态曲线“心象图”建立了学生心理健康测评动态模型，该模型可以对学生心理测评的信息进行综合的智能化处理[10]。冯翊采用灰色聚类算法建立学生心理健康智能测评模型，该模型应用变异系数法可以确定学生的心理健康测评指标的权值，最终可以获得更加精确的学生心理健康智能测评结果[11]。Zhangjing利用三角模糊数与熵权分析法，建立学生心理健康模糊综合评价模型，该模型的特点是可以减少认为因素的干扰，同时可以实现对学生心理健康评价结果的量化[12]。Kurebayashi等人根据无线传感器网络构建了一个模型，以从温度、湿度和光照等多维时间序列室内环境数据中估计心理状态[13]。AI可以帮助我们对数据集进行复杂且有意义的分析，助于帮助我们建立预测模型从而提高学生测评结果的准确性。 此外也可以利用RFC算法来建立心理测评系统从而提高学生心理健康检测的准确率，例如李馥利等人在鲸鱼优化算法上的基础上，提出优化 FRC心理健康测评方法，该测评方法可以使得学生健康问题识别准确度得到提升[14]。杨欢欢等人基于WOA-FRC提出一种大学生心理健康测评研究方法，WOA-FRC可以提高学生的心理状态识别的精度[15]。智能化心理健康测评系统会对学生所提交的心理健康测评问卷进行分析，最终智能生成个人心理健康检测报告，并针对心理健康检测报告对学生的心理健康状况进行判断[16]。此外，系统提供将数据导出到SPSS等专业系统软件，便于进行心理检测结果的统计、分析，为学校心理健康中心提供大数据基础。智能心理健康测评系统帮助学生了解学生心理健康指数，大幅提升心理档案建设效率。 

（二）基于生理数据的智能化心理健康测评 

        除了通过建立心理健康测评模型或者系统来提高学生心理状态识别的精确度，还可以创造实体设备来检测学生的心理状态和生理状态。实体设备的心理健康测评通常是在实验室用专业设备来收集脑电数据、眼动数据以及运动数据等生理指标和数据来实现对心理的检测[17]。心理健康问题往往伴随着明显的生理反应，可以通过测量学生的生理指标来实时监控学生的心理状态。例如，华南理工大学利用AI和VR技术建立心理健康系统，此系统具有自助式的心理测评功能，通过VR模拟各种场景使得学生产生真实情绪，来收集学生脑电、心率等多模态心理生理数据进行分析。Muramatsu等人通过收集面部图像、眼球运动和其他生理指标和数据来了解学生的心理状态[18]。Spyrou等人提出了一种应用于音频段的频谱图表示的计算机视觉方法通过音频刺激来识别情感[19]。心理健康测评设备不仅可以检测到学生的心理状态，还可以根据学生的生理状态来检测学生的心理状态，但检测过程需要穿戴笨重的设备，学生并不能随时随地进行心理测评。未来，研究者可以创造出便于携带的设备满足学生在日常生活中可进行心理测评和生理测评。 

（三）基于实体的AI心理咨询机器人 

         人工智能在心理咨询、情绪纾解方面的应用正在蓬勃发展，人工智能心理咨询正在成为一个全新而且热门的发展方向。心理治疗聊天机器人是一种特殊的情绪聊天机器人，是根据已被证实的心理学理论，为缓解或治疗焦虑、抑郁等负面情绪而设计的。就目前已有的技术来看，人工智能心理咨询应用到大学里面主要分为两类，一类是设计成人工智能心理咨询机器人，这种机器人拥有强大的记忆能力和学习能力，学习过优秀的心理咨询案例，可以更好的为学生们服务，其优点是能够节省学校的人力，可以面对面进行心理咨询，但其缺点是需要没有办法随时随地进行心理咨询。例如对于国外，Weizenbaum 打造了世界上第一个 NLP  聊天机器人“Eliza”，目的是模仿人本主义心理咨询师，Eliza 可以识别出用户输入的关键词并继续提出相关的开放性问题，给人类带来了情感的反馈，使得来访者对程序产生了依恋[20]。Fitzpatrick、Darcy 和 Vierhile基于研究最多的抑郁症治疗方法之一 CBT 开发了Woebot，将Woebot定位为专门辅助心理健康的聊天机器人[21]。Woebot能根据用户的心理健康水平，设计出专属的聊天方案，给出相应的策略、目标和建议。Joerin等人结合了技术、情感算法和机器学习技术创造了名为“Tess”的心理健康聊天机器人[22]。Tess接受了制定的干预培训，可以根据个人报告的问题触发特定的干预措施。对于国内，王曦等人设计出一种心理健康服务机器人，该心理服务机器人使用自然语言理解、计算机视觉技术和情境感知计算等技术来获得学生的特征，通过学习各种心理咨询理论，使用机器学习算法做到对学生的心理评估[23]。西湖大学蓝振忠实验室推出心理咨询机器人“小天”，“小天”运用了领域内领先的大规模模型，能模拟人类大脑的运作方式，并且拥有有强大的记忆和学习能力，也学习了大量真实心理咨询案例中优秀咨询师的技术，可以理解人的情绪和舒缓人的心情[24]。 

（四）基于网络数据的AI心理咨询平台系统 

         人工智能心理咨询的应用除了设计成AI心理咨询机器人，还可以将人工智能与智能手机应用程序相结合，设计成心理服务平台或系统，这种心理服务平台或系统不光能进行AI心理咨询，还能进行心理测评等其他服务功能，其优点是学生能够随时随地的进行心理服务，不受时间地点的约束且功能齐全。例如，张美玲等人提出了一种基于Web的大学生心理咨询专家系统结构[25]。该系统由智能心理咨询，心理测评、信息管理，辅助决策，表情识别等主要模块所构成，可以自动获取来访者的相关信息，确定其心理状态，进而提出心理干预对策和建议。杨慧等人利用人工智能、Lucene搜索算法等设计与开发了学生心理智慧云服务应用程序[26]。此程序具有人机对话、心理测试、问题悬赏等功能，重点解决学生在与舍友、老师、家长、恋人等关系上的心理问题。高帅等人基于微信这一热门平台，利用心理学大数据、人工智能、微信的语音聊天及其丰富的平台扩展功能，设计出心理测评、心理咨询、心理教育、心理危机4个模块[27]。 虽然AI心理咨询可以在一定程度上弥补学校心理咨询的不足，可以帮助缓解学校心理咨询师短缺的状况，但AI心理咨询在算法偏差、算法歧视、伦理方面和语言理解方面存在一定的问题。

 四、人工智能心理咨询面临的挑战 

（一）算法偏差和算法歧视 

         人工智能是基于算法的大数据分析，所以容易存在算法偏差的问题。在心理咨询过程中，采用人工智能，可能会因为算法偏差使设计者出现认知偏差、认知局限或者使计算机出现数据污染、缺失等问题，导致人工智能对学生信息的理解出现错误，最终导致心理咨询无效甚至使学生心理问题严重化。闫坤如认为人工智能算法偏差成因主要分为三种，一种是设计者的主观偏见、认知偏差异或认知局限性等主观因素导致的数据偏差，另外一种是数据虚假、数据缺失以及数据污染等原因导致的数据偏差，最后一种是算法设计者因为算法的复杂性和不透明性导致不能完全把握算法造成的数据偏差[28]。Carr也认为AI无法完全了解人的人际关系、文化、社会、经济和环境等方面的信息，那么AI所得到的数据可能产生有偏见的结果[29]。人工智能的算法是根据设计师的指令进行的，其过程受到人类的判断驱动，偏差反映了设计师使用的数据算法、建立的模型以及人类认知上的差异。 存在算法偏差，就可能会存在算法歧视。算法歧视( Algorithmic Bias) 指的是人工智能算法在收集、分类、生成和解释数据时产生的与人类相同歧视，主要表现为年龄歧视、性别歧视、消费歧视、就业歧视、种族歧视、弱势群体歧视等现象[30]。人工智能心理咨询除了存在以上歧视以外，还可能存在语言歧视。AI 聊天机器人通过在交互情景中对信息进行学习、储存来模仿人类对话，在这个过程中人工智能可能学习到歧视性的信息，从而出现不当言论[31]。不管是什么原因导致人工智能存在算法偏差和算法歧视，要将人工智能和心理咨询结合起来运用，就要注意提高算法的透明性、可解释性和数据的准确性。 

（二）伦理问题 

         心理咨询本身就特别注重伦理问题，例如保密问题、知情同意问题等，学生不仅有知情同意权，咨询师也要对学生的信息和咨询内容进行保密。人工智能是一项新兴技术，在众多领域的应用具有相当大的推动力。当前的市场，尤其是心理健康市场，人工智能的加入有可能会加剧该领域传统的伦理问题[32]，因为人工智能也带来了自身的伦理问题，如公平性、包容性、透明度、问责制、隐私、可靠性和安全性[33]。针对其中的责任问题，在咨询过程中出现意外或者学生的隐私信息泄露，是人工智能设计师的责任还是给人工智能提供专业知识的咨询师的责任？这其中的责任又是如何分配的？Gooding等人就认为人工智能系统在心理健康方面的责任必须适当分配，并有适当的解决方案[34]。针对其中的隐私性和安全性问题，学生的隐私可能得不到保障，AI可能会追踪到学生的位置，甚至是学生极其敏感的个人信息[35]。因此为了创造出具有伦理行为的人工智能，需要针对人工智能制定必要的伦理原则、规则、方针、政策和法规，以有了适当的AI伦理，就可以构建出具有伦理行为的人工智能[36]。人工智能如何处理心理咨询本身所具有的伦理问题以及它所自带的伦理问题，这是未来实施人工智能心理咨询需要注意的地方。 

（三）语言理解 

         在咨询过程中，倾听和理解学生的语言对于咨询师来说非常重要，所以是否能够完全理解学生一段话对于人工智能来说是一个困难点。人的理解具有自我意识，而人工智能不具有自我意识，这就不得不提到人工智能具有理解力吗？人工智能是以自然语言句子的形式与特定领域或特定话题的育人进行交互。自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个领域，它提供了从非结构化来源分析和提取信息、自动回答问题以及进行情感分析和文本摘要[37]。NLP涉及分析人类语言以获得有意义的信息，致力于开发能够像人类一样使用语言的算法和构建模型。自然语言理解（NLU）是NLP的一个子集，重点在于关注语言的语义和意义，但人类语言复杂且多变，人工智能如何从海量的语言中提出重要信息且不产生错误是一个难题。王敬等人从哲学的角度认为，人工智能缺少自我意识和缺少人类解具有的“前结构”，因此人工智能不具有理解力[38]。戴益斌认为，人工智能无法使符号具备语义和涵义内容，因此人工智能无法真正理解语言的语义和涵义[39]。虽然市面上有不少人工智能产品具有语音识别和语言对话功能，但人工智能并不能完全真正理解自然语言，它是对于语言符号的处理，是依据人类所设置的程序进行的。心理咨询对心理咨询师的共情能力和理解能力要求较高，而人工智能可能会因为算法偏差等多种因素对于学生的语言理解产生偏差甚至理解错误。目前人工智能无法完全替代心理咨询师所拥有的共情力、理解力和情感力。 

五、展望 

       传统学生心理健康服务的方式效率较低，也会受到时间地点的约束。基于以上局限，研究人员逐渐将人工智能与学校心理健康服务结合起来。人工智能在学校心理健康服务中的应用主要体现在智能化的心理健康测评和人工智能心理咨询上。智能化的心理健康测评主要分为两种，一种是基于网络数据建立在线心理健康测评模型或者系统，另外一种是基于生理数据创造实体设备来检测学生的心理状态和生理状态。通过运用各种计算机算法、模型和生理指标来实现对学生心理问题和生理问题的精准把握。人工智能心理咨询是通过设计成实体心理咨询机器人或者心理咨询平台系统，来实现对学生的心理咨询。人工智能心理咨询师可以使得心理咨询的门槛降到最低，让有创伤的人都有疗愈的可能。 总之，学校想要培养出综合素质优秀的人才，就要重视学生的心理健康。除了传统上心理健康服务的方式，还要跟着时代发展的脚步，创造出新的心理健康服务的方式。将人工智能应用到学校心理健康服务是一种新的发展方向，但人工智能心理咨询在算法偏差、算法歧视、伦理方面和语言理解等方面存在一定的问题。作为前言技术的应用，应该要提高人工智能心理健康测评和人工智能心理咨询的精确度，还必须要考虑学生的隐私保护，规避学生隐私信息泄露的风险，更好的为学生们服务。

基金项目：国家社科基金后期资助项目（15FZX026）：“中国传统心性学说中心理治疗思想的溯源与重构” 

作者简介：第1作者：赵相双（2000.7.17），女，重庆万州区人， 研究生， 硕士，主要研究方向为应用心理学；通讯作者：熊韦锐（1983.5），男，四川广元人，副教授，博士，主要研究方向为应用心理学 

1.联系人：赵相双 ； 2.重庆市沙坪坝区大学城中路37号（401331）； 3.电子信箱：2680054949@qq.com 4.电话：17772400397 

                     New school mental health services d on artificial intelligence and challenges  

                                              Zhao Xiang-shuang;Xiong Wei-rui 

            （School of Education，Chongqing Normal University，Chongqing 401331，China） 

Abstract：The development of artificial intelligence has advanced by leaps and bounds in recent years, and the combination of psychological counseling and artificial intelligence has made artificial intelligence psychological counseling a new direction of development. Traditional school mental health services can be constrained by time and place, while AI-assisted mental health assessment and psychological counseling can precisely solve this problem and enrich the way of mental health services. However, at the same time, AI may also have problems in terms of algorithmic bias, algorithmic discrimination, ethical issues and language comprehension, etc. If you want to combine and utilize AI and mental health service methods in the future, you have to pay attention to improving the transparency of the algorithm and the accuracy of the data. Key words: Traditional mental health services; Intelligent mental health assessment ; Artificial intelligence psychological counseling 

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