人工智能赋能背景下心理健康识别和预警体系建构研究 ——以山东省高校学生为例
摘要
高校学生心理健康问题日益呈现多样化与隐蔽化趋势,传统心理识别与干预机制在时效性与覆盖面方面存在显著
不足。为有效应对“早识别、早干预、早响应”的管理需求,本文依托人工智能技术,设计构建了高校心理健康识别与预
警体系。该体系以多模态数据采集为基础,融合认知行为、社交情感与生理生活等维度,构建心理状态指数模型并设定分
级预警响应机制。通过典型应用场景模拟,验证了系统在轻度困扰与高度危机情境中的动态识别、资源配置与联动能力。
研究表明,该体系具备识别精度高、响应效率快、管理闭环完整等优势,能够有效弥补传统模式的不足,具有较强的可复
制性与实践推广价值。文章最后提出需从数据治理、伦理规范与组织支持等方面完善保障机制,以推动高校心理健康管理
智能化转型的持续深化。
不足。为有效应对“早识别、早干预、早响应”的管理需求,本文依托人工智能技术,设计构建了高校心理健康识别与预
警体系。该体系以多模态数据采集为基础,融合认知行为、社交情感与生理生活等维度,构建心理状态指数模型并设定分
级预警响应机制。通过典型应用场景模拟,验证了系统在轻度困扰与高度危机情境中的动态识别、资源配置与联动能力。
研究表明,该体系具备识别精度高、响应效率快、管理闭环完整等优势,能够有效弥补传统模式的不足,具有较强的可复
制性与实践推广价值。文章最后提出需从数据治理、伦理规范与组织支持等方面完善保障机制,以推动高校心理健康管理
智能化转型的持续深化。
关键词
人工智能;高校学生;心理健康识别;预警体系;数据融合;分级干预
全文:
PDF参考
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