1. 引言
数字经济蓬勃发展，新质生产力作为以信息技术、智能制造系统为核心驱动力的新型生产力形态，正以革命性力量重塑社会生产方式与教育生态。中国科学院心理研究所发布2022版《中国国民心理健康发展报告(2021~2022)》显示，高校学生心理问题检出率达28.4%。大学生是心理健康工作的关键关注对象，他们面临学业挑战、就业竞争及人际交往等多方面的压力(袁开国，李灵慧，李小勇，2024)。传统心理健康教育模式在精准干预、技术融合等方面面临现实困境。而新质生产力以数据要素、智能技术、创新人才为核心驱动，正在更新教育生态系统的结构与功能。其对教育的影响不仅体现在教学效率的提升，更推动教育模式从标准化向个性化、从经验驱动向数据驱动转型。
本研究以新质生产力发展理念为内核，着力探索心理健康教育模式的创新方式，旨在突破传统教育模式的固有局限，构建契合新时代需求的心理健康教育体系。随着社会快速发展，大学生群体心理问题日益复杂多样，传统教育方式在精准识别、动态追踪和个性化干预上存在不足。基于此，研究以信息技术、大数据分析等先进技术为支撑，挖掘新质生产力在心理健康教育中的应用可能性，通过结合信息技术，大数据分析等技术手段整合教育资源、优化教育流程、创新服务形式，实现心理健康教育的精准化、智能化和高效化，切实提升心理健康教育的质量与效率。新质生产力驱动心理健康教育改革，能通过提升大学生心理调节能力与社会适应力，助力培养兼具专业素养与健全心智的高素质人才，进而以人才发展促进社会和谐稳定，以个体心理健康提升家庭幸福感，为社会长远发展筑牢人才根基与心理基石。
2. 新质生产力理论与心理教育改革
2.1. 新质生产力的定义与内涵
在全球化深入推进与知识技术迭代升级的时代背景下，生产力的外在形态与核心内涵均发生了深刻且显著的变化。2023年9月，“新质生产力”的概念被首次提出，后续相关部门与领域又在多个重要场合，针对这一概念展开了多维度的阐释与论述。作为以科技创新突破为核心驱动力的新型生产力范式，新质生产力的本质是依托颠覆性技术实现生产力的跨越式提升，其核心标志体现为创新要素对既有生产体系的全方位、深层次重塑。中共中央、国务院印发《教育强国建设规划纲要(2024~2035年)》指出要“促进人工智能助力教育变革。面向数字经济和未来产业发展，加强课程体系改革，优化学科专业设置。制定完善师生数字素养标准，深化人工智能助推教师队伍建设”。随着新质生产力的培育发展，教育领域正经历着深层次的变革与挑战(乔倩，白暴力，2024)。信息技术突破时空壁垒，通过优质资源在线共享推进教育公平，依托大数据精准抓取学情以优化教学策略，借助数字化治理提升教育管理效能，持续加速教育现代化进程。
2.2. 新质生产力的构成要素与高校心理教育的协同
新质生产力的核心构成要素与高校心理教育存在内在协同关联。其一，智能技术作为关键技术载体，通过AI算法、数据处理系统等为高校心理教育提供数字化工具支撑，借助智能测评系统实时捕捉学生心理动态，依托大数据分析实现心理问题精准识别与干预方案优化。其二，劳动者创新能力培养这一核心要素，要求高校心理教育强化学生抗压韧性、跨学科适应力等非认知能力培育，助力其形成应对技术变革的心理调适机制与持续学习心态。其三，数据要素驱动的决策模式促使心理教育从经验导向转向数据智能导向，通过整合学生心理档案、行为轨迹等多维度数据构建动态化心理预警模型，提升心理健康服务的精准性。其四，创新制度体系作为重要保障要素，为心理教育提供协同育人平台，校企合作共建的心理健康服务场景可将职业心理适应、技术伦理认知等纳入教育内容，形成技术能力培养与心理素养提升的协同发展。
2.3. 新质生产力对高校心理教育的影响
随着新质生产力的发展，高校心理健康教育获得了持续创新的动力，教育体系正朝着智能化与精准化方向全面升级。智能技术对教学场景进行了重新塑造实现跨场域的多元交流(李德显，张心誉，2024)，借助虚拟现实技术模拟真实职场以及社交训练等沉浸式学习场景，突破心理干预的物理空间限制。动态化的数据跟进系统能够实时剖析学生的行为轨迹，为开展个性化心理辅导提供科学支撑，显著增强了教育的前瞻性与适配能力。
数字化的传播生态大幅革新了知识的传播模式。短视频、交互式H5等新兴媒体形式，把抽象的理论转化成直观的案例资源库，通过情景剧、互动测试等方式，有效激发了学生自主学习的积极性。教育工作者依靠大数据对热点话题进行分析，动态调整内容的呈现形式，让心理健康知识的传播更具时代特色与吸引力。
智能工具的运用使教育服务效能得到大幅提升。AI情感识别系统借助微表情捕捉、语音分析等技术，能够比人工更早发现潜在的心理波动；云端咨询平台打破了时间和空间的限制，搭建24小时不间断的服务网络。利用区块链技术建立的成长档案库，完整记录学生的心理发展轨迹，为终身心理健康管理奠定了基础。
教育资源的数字化改造推动了服务公平化的发展。慕课平台与智能终端相结合，让优质的心理课程打破校际界限；基于算法推荐的个性化学习内容，使偏远地区的学生也能同等享受前沿的教育资源。这种以技术为驱动力的教育革新，正在构建全员覆盖、全程跟踪、全域联动的心理健康教育新模式，为人才培养积累持久的心理资本。
3. 新时代大学生心理健康教育现状
3.1. 教育内容不断丰富
当前，大学生心理健康教育内容涵盖了多个方面，除了传统的心理健康基础知识，如常见心理问题的识别与应对等，还增加了适应能力培养、生涯规划、情绪管理、人际交往技巧等内容。一些高校还结合时代特点，将网络心理健康与压力应对纳入教学内容，以满足学生多元化的需求。
3.2. 教育方式多样化
学校通常开设心理健康教育课程，通过课堂讲授向学生传授系统的心理健康知识。同时，开展心理健康讲座，邀请专家学者就热点心理健康问题进行专题讲解。个别心理咨询为学生提供一对一的个性化心理支持，团体辅导则通过组织各种主题活动，促进学生之间的互动与交流，培养其团队合作精神和社会适应能力。此外，还利用网络平台，如心理健康教育网站、在线咨询平台等，为学生提供便捷的心理健康服务。
3.3. 心理健康教育机构逐步完善
多数高校设立了专门的心理健康教育中心，配备了相应的办公场地、咨询室、心理测评室等设施。心理健康教育中心负责统筹全校的心理健康教育工作，包括教学、咨询、宣传、危机干预等。
3.4. 师资队伍建设有所加强
高校心理健康教育师资队伍不断壮大，专业背景逐渐多元化，涵盖了心理学、教育学、社会学等相关领域。许多教师参加了各类专业培训和学术交流活动，专业素养和业务能力得到了一定程度的提升。
4. 新时代大学生心理健康教育面临的挑战
4.1. 学生心理问题日益复杂多样
随着社会的快速发展和信息传播的加速，大学生面临的环境更加复杂，心理问题呈现出多样化和复杂化的趋势。除了常见的抑郁、焦虑、自卑等心理问题外，网络成瘾、学习倦怠、职业迷茫、情感困惑等问题也日益突出。一些学生还受到社会不良思潮的影响，价值观出现偏差，导致心理失衡。
4.2. 心理健康教育重视程度仍需提高
尽管大部分高校已经认识到心理健康教育的重要性，但在实际工作中，仍存在重视程度不够的情况。一些高校并没有给予心理健康教育足够的独立地位和资源投入。部分教师和管理人员对心理健康教育的认识存在误区，认为心理问题只是个别学生的问题，对整体学生的心理健康教育工作缺乏积极性和主动性。这种观念导致心理健康教育在学校教育体系中的边缘化，影响了教育效果的发挥。
4.3. 教育内容和方式针对性不足
目前，大学生心理健康课程单一地采取理论讲授的教学方式已经远远不能满足学生的需求。当代大学生身处于复杂的高压的社会，更多的时候他们需要独立去面对和处理这些问题带给自己心理上的困扰(汪杨桢，周明慧，2024)。在教育方式上，虽然形式多样，但往往缺乏针对性。例如，课堂教学采用大班授课模式，难以满足学生个性化的学习需求；心理咨询服务存在等待时间长、咨询效果参差不齐等问题；团体辅导活动的设计有时未能充分考虑学生的特点和兴趣，参与度不高。
4.4. 师资队伍专业水平有待提升
虽然高校心理健康教育师资队伍在数量和专业背景上有了一定改善，但整体专业水平仍有待提高。部分教师缺乏系统的心理学专业训练，在心理评估、心理咨询技术等方面存在不足，难以准确把握学生的心理问题并提供有效的帮助。
4.5. 心理健康教育资源整合困难
大学生心理健康教育需要整合学校、家庭、社会等多方面的资源。然而，在实际工作中，资源整合存在困难。学校与家庭之间缺乏有效的沟通与合作机制，家长对学生心理健康问题的重视程度不够，不能及时配合学校开展心理健康教育工作。此外，心理健康教育所需的经费、场地、设备等资源也相对有限，制约了心理健康教育工作的深入开展。
5. 基于新质生产力的心理健康教育模式创新路径
5.1. 教育模式转型：从“普适教育”到“精准干预”
基于新质生产力可以实现高校心理健康教育模式从规模化转向精准化干预。通过构建“数据采集–智能分析–动态适配–主动干预”的技术框架重构“课程设置–教学资源–教学活动–课后反馈”的课堂体系(袁开国，李灵慧，李小勇，2024)，实现教育服务的精准触达。
5.1.1. 多模态数据监测技术路线
① 建立数据来源体系。如图1所示，主要包括基础数据、学习行为数据、心理测评数据、校园行为数据、可选生理数据和社交互动数据六大类。
Figure 1. Multimodal data monitoring technical roadmap
图1. 多模态数据监测技术路线
基础数据：学籍信息、年级专业、生源地等。学习行为数据：学习平台(超星、雨课堂等)的登录频率、学习时长、作业完成情况、互动讨论文本等。心理测评数据：SCL-90、SAS、SDS等标准化量表测评结果。校园行为数据：门禁刷卡记录(作息规律分析)、校园消费数据(生活状态判断)、图书馆借阅记录(兴趣偏好挖掘)。可选生理数据：自愿佩戴智能手环采集的心率、睡眠质量数据等。社交互动数据：匿名化处理的班级群、社团群互动频率。
② 数据采集与处理流程。如图1所示，采集层通过API接口对接现有校园系统，心理测评数据通过加密问卷平台采集，生理数据经学生自愿授权后匿名传输。预处理层使用Python的Pandas库进行数据清洗，采用LabelEncoder对分类数据编码，通过Anonymizer等脱敏工具去除身份证号、手机号等标识信息。融合分析利用TensorFlow构建多模态数据融合模型，整合文本、数值、分类数据，输出心理状态评分与风险等级。
5.1.2. 课程与教学的精准化设计
课程设计方面采用大数据分析技术，建立学生动态发展模型。针对不同年级且面临不同时期如：新生适应期、考试焦虑期、就业抉择期的大学生定制动态课程模块。通过AI算法解析各专业学生认知特征，相关专业适配课程以增强学生对专业的认同感。
教学资源方面可构建智能资源推荐系统，依托学习行为数据库实现个性化资源推送。针对考研群体自动匹配历年真题解析视频，为求职学生精准推送行业大咖讲座，通过心理资源包的个性化组合提升干预效能，不仅能够缓解学生的心理压力，更能够帮助学生解决实际问题。
教学活动方面可结合大数据算法设置相对应的教学情景，如临床医患沟通实验室或建筑工程安全管理沙盘等教学情境。引入AI情感计算技术，在模拟面试、答辩演练中实时监测学生生理指标，生成压力应对策略分析报告，帮助学生增强心理调适能力。
课后反馈方面可搭建多模态数据监测平台，整合课堂表现、在线学习、心理测评(SCL-90等)数据流。通过机器学习建立早期预警模型，对抑郁倾向、学业倦怠等风险进行分级预警，形成“学生–导师/辅导员–咨询师”三方联动的24小时响应机制。
5.1.3. 资源有限高校的低成本实现方案
Figure 2. Gantt chart for phased implementation planning of the precision intervention model
图2. 精准干预模式分阶段落地规划甘特图
资源有限的高校可借力现有平台，依托学习通、钉钉等已部署校园平台，开通心理健康模块，对接中科院心理所开放的免费量表。采用开源技术，可以使用Docker容器化部署基于Flask框架的简易预警系统，替代商业软件，降低版权费用。如图2所示，可分步实施策略：第一阶段(1~2年)实现基础功能(心理测评、简单预警)，第二阶段(3~4年)逐步引入多模态数据融合分析。或者跨校资源共享，与同区域高校成立心理健康教育联盟，共享优质课程资源、开源工具与专家资源，分摊技术维护成本。
5.2. 帮助模式转型：“被动求助”转向“主动预防”
新质生产力的发展能够有效地搭建朋辈互助平台，朋辈互助能够有效降低学生对解决心理问题的抵抗程度，从而提高学生对心理问题解决的积极性。具体可通过智能算法匹配心理状态相近的学生组建互助小组，利用匿名社交平台降低求助压力，结合AI分析实时推荐朋辈支持策略，VR培训提升互助技能，实现早期识别与精准干预，减少因适应失败导致的自我否定。通过短视频、互动社区，借助社交媒体和算法推荐，传播更契合学生价值观的内容，营造包容的校园氛围。例如北京理工大学心理健康教育与咨询中心主任李旭珊在第62届中国高等教育博览会“第三届高校心理健康创新发展论坛”分享其校园一站式“学生社区，“逐渐铺开‘智慧心灵互动驿站’，构筑全息化育心空间”。
整合校内外资源构建协同网络，联合医院、家庭与社会机构开发线上协同干预机制，推动心理健康服务从“危机管控”转向“全周期支持”。不仅如此，在权力关系层面，可通过区块链技术建立去中心化的心理健康档案系统，赋予学生更多知情权与数据自主权，重构平等的校生互动模式(闫紫菱，张广利，2025)。通过技术赋能、文化重塑与制度创新，新质生产力可在降低排斥感的同时，激发学生主动参与心理健康的积极性，实现从“被动应对”到“主动预防”的范式转型。
5.3. 流程模式转型：从“孤立干预”转向“全流程管理”
新质生产力的实现与大学生心理健康教育向“全流程管理”转型，需依托数据驱动与教育创新：通过整合学业、行为及心理咨询等多源数据构建智能预警系统，利用机器学习动态识别心理风险并推荐个性化干预方案(刘亚平，2024)。
5.3.1. 全流程管理的闭环操作细则
预防阶段：新生入学时通过微信小程序完成10分钟内的基础心理测评，系统自动生成个性化心理健康指南并推送；
监测阶段：每学期2次定期测评 + 实时行为数据监测，当学生出现连续2周登录学习平台时长骤降、消费金额异常、测评得分超标等情况时，系统自动标记为低风险预警；
干预阶段：低风险预警由辅导员通过线上沟通干预，中风险由朋辈互助小组 + 辅导员联合干预，高风险转介至学校心理咨询中心或合作医院，干预过程记录在加密档案中；
反馈阶段：干预后1个月、3个月进行跟踪测评，系统自动对比干预前后数据，生成效果评估报告，优化后续干预方案。
5.3.2. 不同资源条件高校的落地策略
资源充足的高校，例如北京大学构建“三维一体”大数据系统实现心理建档全覆盖；中央财经大学用“AI + 心理测评”提升预警精准度。优化校园文化，减少学业竞争压力，增设心理减压活动，并通过隐私保护机制增强信任(郑威，2024)如重庆师范大学携手科大讯飞以主题携AI技术亮相，展现在心理健康领域创新应用。全流程管理覆盖“预防–监测–干预–反馈”闭环，从入学建档、实时数据跟踪到分级干预与效果评估，实现心理健康教育从被动干预转向主动预防、从孤立应对转向系统协同，最终提升学生心理韧性与教育效能。
而资源有限高校可通过：① 师资培训：组织教师参加教育部、省教育厅的免费线上培训，邀请本地高校心理学教授开展线下讲座。② 经费配置：将有限经费优先用于核心设备，减少非必要开支。③ 校企合作：与本地科技企业共建，企业免费提供轻量化心理测评小程序，高校提供脱敏后的数据用于算法优化，实现互利共赢。
6. 伦理与隐私保护：技术赋能下的边界坚守
新质生产力在提升心理健康教育效能的同时，也带来了数据伦理与隐私保护的风险。心理健康数据属于高度敏感的个人信息，其采集、分析与使用必须坚守伦理底线，防范算法偏见与隐私泄露。
6.1. 数据伦理的核心原则与规范遵循
数据伦理需坚守四大核心原则并严格规范执行：一是知情同意原则，需明确告知学生数据采集的用途、范围、存储期限与使用方式，采用“明示同意”而非“默认同意”的授权模式，同时保障学生随时撤回授权的权利，且撤回授权后不影响其享受基础心理健康服务；二是数据最小化与目的限制原则，仅采集心理健康教育必需的数据，不得超出约定范围使用，严禁将心理数据用于商业推广、评优评先等无关用途；三是公平性原则，需扩大数据样本覆盖范围，全面涵盖不同年级、专业、生源地、家庭背景的学生，避免因样本单一导致算法对特定群体产生歧视；四是合规性原则，严格遵循《个人信息保护法》《数据安全法》对敏感个人信息的保护要求，明确心理测评原始数据、生理数据等属于“敏感个人信息”，并针对性采取额外保护措施，确保数据使用全程合法合规。
6.2. 隐私边界的界定与技术防护
隐私边界的界定需通过多重技术与制度手段筑牢防护屏障：一是实施数据分级分类保护，将心理健康数据明确划分为三级，其中一级(高敏感)包含心理测评原始分数、生理数据，二级(中敏感)涵盖行为轨迹数据、心理状态评分，三级(低敏感)为匿名化后的群体统计数据，针对不同级别数据精准设定访问权限；二是应用隐私增强技术(PETs)，通过差分隐私技术(发布数据时添加噪声以保护个体信息)、联邦学习(数据不离开本地，仅共享模型参数)等方式，从源头规避原始数据集中存储可能引发的泄露风险；三是严格管控访问权限，建立“三级授权”机制，仅心理咨询师可访问一级数据，辅导员权限限于二级数据，行政管理人员仅能查看三级统计数据，且所有数据访问、修改操作均全程留痕，确保可追溯；四是规范数据存储与销毁流程，采用AES加密技术保障数据存储安全，同时定期备份并异地存放以防范数据丢失，待学生毕业或授权到期后，需在1个月内完成包括备份数据在内的全量数据销毁，并出具正式销毁证明，形成完整的隐私保护闭环。
6.3. 算法偏见的防范与矫正
算法偏见的防范与矫正需构建全流程管控体系：一是优化数据样本，确保训练数据充分涵盖不同生源地、专业类型、家庭背景等多元化群体，避免因样本偏向城市生源、热门专业等特定群体而滋生算法偏见；二是保障算法透明度与可解释性，优先选择决策树、逻辑回归等可解释的机器学习模型，摒弃“黑箱模型”，同时向师生公开算法核心逻辑(如风险评估的关键指标)，表述上避开复杂技术细节，确保易懂可知；三是建立人工审核与干预机制，明确算法预警结果仅作为参考依据，必须经专业心理咨询师审核确认后，方可启动后续干预流程，严禁仅依赖算法直接作出决策；四是开展定期算法审计，每半年邀请心理学、计算机、伦理学跨学科团队，对算法模型进行系统性偏见检测，针对发现的问题及时修正参数，并公开发布审计报告，确保算法始终保持公平公正。
7. 结论
新质生产力通过技术赋能与生态重构，为大学生心理健康教育注入革新动力。智能技术显著提升了服务精准性，推动教育模式从“普适化”向“动态适配”转型；全流程管理机制通过数据整合与智能预警，实现了从“孤立干预”到“系统协同”的跨越；而伦理坚守与低成本适配方案则解决了技术落地的关键难题，让不同资源条件的高校都能借鉴应用。
研究表明，以新质生产力为核心构建的心理健康教育体系，不仅能够高效缓解学生心理问题，更为培养兼具心理素质与创新能力的时代新人提供了重要路径。未来研究可进一步优化技术与教育的融合模式，探索伦理保护的长期实践效果，开展低成本方案的实证研究，并加强心理健康教育的跨学科协作与资源整合，以更好地应对大学生心理健康问题的复杂性和多样性。本研究从理论与实践结合的角度提出了创新路径，但在实证数据支撑方面仍有不足，未来有待开展跨校对比实验与长期跟踪研究。
基金项目
2024年大学生创新创业训练计划项目——创新训练项目，项目编号：S202410488150。
NOTES
*通讯作者。