综述：人工智能在大学生心理健康教育中的应用：机遇、挑战及策略应对

《Frontiers in Psychology》：Artificial intelligence in college students’ mental health education: opportunities, challenges, and strategic responses

　　摘要
大学生的心理健康问题已成为全球日益关注的问题，这给高等教育系统带来了巨大压力，要求他们在提供有效的、可扩展的、公平的心理健康教育和支持方面做出努力。本文通过叙述性综述，探讨了将人工智能（AI）整合到大学生心理健康教育中的机会、挑战及战略响应。为了提高概念清晰度，文章将面向教育的AI应用与相关领域进行了区分，包括预防性支持、早期检测和筛查以及支持性的准临床干预。综述确定了三个主要的机会领域：个性化支持以促进自我调节和心理健康学习、AI辅助的早期意识和预防，以及扩大可及性和机构覆盖范围。同时，也指出了与伦理治理和隐私、准确性和可靠性、数字鸿沟及包容性相关的主要挑战。作为回应，文章强调了加强伦理框架、提高系统可靠性和文化响应性以及在高等教育中推广数字和AI素养的必要性。总体而言，现有证据表明，AI可以成为专业服务和以人为中心的教育实践的宝贵补充。然而，相关证据基础仍主要基于短期研究且受具体情境影响，因此需要开展纵向研究、加强机构治理并制定更具包容性的实施策略。因此，负责任地整合AI需要采取一种平衡的方法，该方法应注重公平性、学生福祉和机构责任。

1 引言
大学生的心理健康问题已成为全球范围内的重大公共卫生和教育问题。大规模流行病学研究（包括世界卫生组织的《世界大学生心理健康国际调查》）显示，大约三分之一的新生至少符合某种终身精神障碍的标准，12个月内出现精神障碍的比例也相当高，最常见的症状包括抑郁、焦虑和物质使用障碍（Auerbach等人，2018年；Bruffaerts等人，2018年）。在美国，过去十年中诊断和寻求帮助的情况持续增加，给本就紧张的校园咨询服务带来了更大压力（Oswalt等人，2020年；Lipson等人，2022年）。这些负担并不均匀分布——第一代大学生以及来自边缘种族和族裔群体的学生报告的心理困扰程度更高，获得适当支持的机会也更少，这反映了高等教育体系中的结构性不平等（Liu等人，2019年）。大学期间出现的心理健康问题还与学业表现较差、持续率降低和幸福感下降有关，这使得学生的心理健康成为教育成功和机构成果的核心（Kalkbrenner等人，2021年）。学生生活的数字化带来了额外的风险，例如问题性的互联网使用和互联网成瘾与大学生的情感失调和自杀念头有关（Kang等人，2023年）。与此同时，随着人工智能（AI）的迅速发展，高等教育正在发生变革，这种技术正在改变教学、学习及机构实践，并为数字媒介环境下的心理健康教育开辟了新的可能性（Kamalov等人，2023年；Frank和Goodman，2025年）。现有研究证据表明，AI不仅可能影响学习过程，还可能影响学生福祉的多个方面，其中潜在的好处包括个性化和支持，但也存在技术压力、数字疲劳、孤独感和面对面互动减少等风险（Klimova和Pikhart，2025年）。在这种背景下，传统心理健康服务模式的局限性变得越来越明显。培训有素的专业人员短缺、对寻求帮助的刻板印象以及面对面干预的扩展难度促使人们越来越关注将AI作为现有支持系统的补充。早期关于AI辅助在线治疗和对话式代理（如Woebot和Wysa）的研究证明了低门槛数字支持形式的可行性和可接受性（D’Alfonso等人，2017年；Fitzpatrick等人，2017年；Inkster等人，2018年）。然而，这些研究更多属于概念验证或短期支持证据，而非高等教育中持续心理健康教育效果的直接证据。虽然也有少量研究探讨了如何将AI融入课程设计和更广泛的教育环境中，但这些研究仍处于探索阶段且具有特定情境性，尚不足以构成强有力的教育效果证据（Shan和Liu，2021年；Cai和Tang，2022年）。因此，最近的综合研究倾向于将AI视为高等教育心理健康生态系统的支持性组成部分，尤其是在预防性教育和早期意识方面（Zhai S.等人，2025年）。

AI在大学生心理健康教育中的整合可以从三个相互关联的维度来考察：机会、挑战和战略响应。在此，“大学生的心理健康教育”指的是旨在增强学生心理健康素养、情绪自我调节能力、应对能力、早期发现问题意识和寻求帮助准备度的教育活动、资源及机构实践。这一定义比更广泛的学生心理健康护理领域更为具体。相应地，综述区分了四个相关但不同的领域：（1）严格意义上的心理健康教育；（2）促进韧性和早期意识的预防性支持；（3）识别潜在风险的筛查和早期检测工具；（4）基于聊天机器人的自助系统等准临床或支持性干预。只有当这些相关领域的研究能够说明AI如何影响学生心理健康教育的整体生态系统时才会被纳入讨论，它们不能与传统教育效果直接证据等同看待。

为了进行这项分析，通过Web of Science、PubMed、Scopus和Google Scholar检索了相关文献，重点关注2019至2026年间发表的研究。搜索词组结合了AI、心理健康、高等教育人群、预防和数字素养等相关术语，并通过参考文献筛选确定其他相关来源。由于本文是一篇叙述性批判性综述而非正式的系统性综述或元分析，因此不追求全面收集所有数据，而是注重范围定义和证据的透明解释。只有那些针对大学生群体、探究与心理健康教育、预防、早期意识或高等教育环境中的实施相关的AI方法的研究才会被纳入。排除的对象包括仅针对非学生群体的研究、与教育无关的技术开发、纯粹的技术算法开发（无明确教育或心理健康意义的研究）以及非学术性的评论。为了提高分析严谨性，分析区分了实验研究和纵向研究、试点和可行性研究、观察性研究、预测建模研究以及概念性或综述性论文。最终共有93个来源被纳入综合分析。本综述的撰写还参考了SANRA强调的原则，特别是范围透明性、搜索描述和科学推理（Baethge等人，2019年）。

基于机制的教育心理学视角进一步解释了这一分析。该视角认为，AI工具并不能直接改善学生福祉或教育成果，而只有当它创造出支持需求的条件（如增强自主性、能力和关联性）时才具有教育意义。在这种条件下，AI的相关功能（如个性化、适应性反馈、反思提示和低门槛访问）可能促进更直接的效果，包括情绪自我效能、心理健康素养、寻求帮助的准备度和持续参与度。这些过程在人类支持的高等教育环境中嵌入后，可能支持预防性学习、应对行为和学生福祉。因此，这一框架更像是一种解释性模型，而非完全经过证实的因果理论。与这种间接解释一致，最近的高等教育研究表明，技术和教师支持主要通过增强自主性和满足能力需求来促进AI素养（Shen和Cui，2024年）。在整个综述中，关于学生体验、采用情况、素养和教育相关性的结论尽可能基于高等教育背景下的具体证据。相比之下，来自医疗保健AI、数字不平等研究和一般AI伦理学等相邻领域的证据则较为谨慎地用于解释、预测风险和治理建议，而非直接证明其对大学生的影响。图1展示了AI在大学生心理健康教育中的主要机会、挑战和战略响应。

2 AI在大学生心理健康教育中的机会
本节回顾的文献在方法上具有多样性，不应被视为提供统一水平的支持。随机对照试验为短期效果提供了最有力的直接证据，而试点和可行性研究则更侧重于可用性、可接受性和参与度。横断面和相关性研究有助于识别关联性和可能的机制相关变量，但不能建立因果教育效应。预测建模研究主要用于风险分层和机构决策支持，而概念性和综述性论文则提供解释性、理论性和实施导向的观点，而非直接效果证据。因此，下文将区分短期症状相关效果、用户参与度和感知有用性、机制相关变量以及高等教育环境中的真正教育效果。这里讨论的三个机会领域是不可互换的：有些直接关联到教育过程（如素养、自我调节和参与度），而另一些则通过预防、早期意识、筛查或支持性干预途径间接产生影响。

2.1 个性化心理健康支持
在与心理健康教育最直接相关的机会领域中，AI驱动的工具可能支持个性化自我调节、反思以及在高等教育中低门槛获取应对资源。然而，这些文献大多属于支持性自助干预，而非严格意义上的教育。关键的区别在于教育相关功能（如加强自我管理和以学习为导向的参与）和准临床功能（如以症状为导向的聊天机器人辅助）。大量证据关注通过自然语言处理和认知行为原理调整内容的对话式代理。最强的直接证据来自短期干预研究。一项为期16周的随机对照试验发现，聊天机器人提供的自助干预比图书疗法更能减少抑郁和焦虑症状，并且与更强的治疗联盟感相关，尽管约有四分之一的参与者退出（Liu等人，2022年）。试点和可行性研究也指向类似方向，但在支持范围上有所局限。例如，Tess试验报告了较高的可用性和可接受性以及大量的信息交流，但症状改善程度有限，退出率超过50%，这更多地反映了可行性和参与限制（Klos等人，2021年）。这一模式与最近的综述级研究结果一致。一项涉及1,082名参与者的快速系统评价研究表明，-chatbot干预对大学生具有潜力，但在方法上存在不平衡，异质性较大，退出率较高，且严重依赖自我报告的结果（Nyakhar和Wang，2025年）。关于数字心理健康干预的元分析证据同样显示，这些干预对抑郁和焦虑症状有短期有益效果，但这些证据更多反映了症状相关结果，而非高等教育环境中的教育效果（Madrid-Cagigal等人，2025年）。另一类证据关注感知价值和潜在采用情况，而非实际效果。调查数据显示，许多大学生认为聊天机器人和心理健康应用程序易于使用、不带有评判性质，可能是面对面服务的有效补充或替代方案，尤其是在他们不愿接受传统咨询时（Gbollie等人，2023年）。个性化不仅限于症状导向的工具，还可以扩展到更广泛的发展和预防性格式。例如，AI增强型生活规划干预结合了目标设定、价值澄清和个人化反馈，旨在增强目标感、自我调节和幸福感，但不将参与视为治疗（Dekker等人，2020年）。

机制导向的证据提供了另一层解释。一项针对3,859名中国大学生的横断面调查显示，使用基于AI的心理健康工具与心理福祉呈正相关，情绪自我效能和心理管理中的感知自主性起了中介作用（Sun等人，2025年）。由于该研究是横断面的，这些发现应被视为关联性而非因果关系。在类似的高等教育AI素养研究中，动机承诺与AI素养呈正相关，自我效能起到了显著中介作用（Kong等人，2025年）。尽管这项研究并非专门针对心理健康教育，但它强调了基于效能的学习路径在学生使用人工智能支持的学习环境时的教育相关性。关于个性化人工智能支持的证据是令人鼓舞的，但结果并不一致。最有力的直接证据表明，在某些聊天机器人支持的自助干预中，短期内可以缓解症状相关的问题，不过这些发现受到样本流失和随访时间较短的限制。第二层证据支持了这些工具的可用性、可接受性和易用性，表明学生可能认为它们是低门槛且无评判性的资源。第三层证据涉及机制相关变量，包括情绪自我效能、感知到的自主性和自我调节能力，但大多数此类研究仍处于观察阶段，无法单独证明其教育效果。关于高等教育中持续教育成果的直接证据仍然有限。

2.2 早期检测与预防
基于人工智能的早期检测和预防方法在理论上与狭义上的心理健康教育相关，但在分析上有所不同。将它们纳入讨论的原因不是因为筛查和预测分析本身就是教育形式，而是因为它们可能影响学生在高等教育环境中发展早期危机意识、接触预防资源以及参与支持途径的条件。最近的学生聚焦模型研究表明，人工智能可以通过整合人口统计、生活方式和行为指标来帮助进行早期风险分层。在多机构学生样本上进行的外部验证模型在预测严重焦虑或抑郁方面表现出很强的区分能力（Zhang等人，2024年）。针对新生的应用研究也表明，机器学习可能有助于识别在大学生活中面临心理风险的新生，尽管特定机构的模型的普遍性仍不确定（Ma等人，2026年）。其他研究指出，多维学生数据可用于识别抑郁症状风险，这增强了人工智能辅助分层的潜力，同时也强调了特征选择和情境敏感解读的重要性（Yu等人，2025年）。这一趋势得到了更广泛文献的支持。一项针对本科生的系统评价发现，机器学习越来越多地被用于检测焦虑、抑郁和压力，但也指出了数据质量的差异性和验证方法的不一致性（Schaab等人，2024年）。这些研究支持了人工智能辅助早期检测的预防意义，但仍缺乏关于长期教育成果的直接证据。除了单一模型的展示之外，基于机器学习的预测还可以用于大规模分配预防和教育资源。大型国家数据集基于社会经济和校园相关变量开发出的模型在识别具有可诊断焦虑和抑郁障碍风险的学生方面具有中等但显著的准确性，从而支持了有针对性的宣传和咨询服务（Zhai Y等人，2025年）。这些模型主要依赖常规收集的非临床数据，这在自我求助行为有限的教育环境中具有吸引力。同时，可解释性AI研究指出，在学生心理健康场景中，仅仅是预测准确性是不够的；模型还必须具有足够的可解释性，以支持合乎伦理的筛查、沟通和干预计划（Tariq等人，2025年）。人工智能支持的早期检测不仅限于预测建模，还扩展到了数字自我监控和反思工具。一项针对多个心理健康领域中AI应用的系统评价强调了基于自然语言处理的日记记录、行为追踪和数字自我评估工具在促进早期症状意识和自我反思方面的作用，尤其是在年轻人中（Dehbozorgi等人，2025年）。这些工具可能有助于及时识别困难情况并促使学生利用教育或支持资源，尽管相关证据在方法学上仍存在差异。概念性和应用性研究还提出了将人工智能支持的早期检测与行为导向框架相结合，以指导在症状恶化前增强应对能力和韧性的低强度预防干预（Zafar，2024年）。这方面的工作对于解释结果很有帮助，但不应被视为直接的经验证据。

总体而言，人工智能似乎有能力促进早期意识和预防，但其具体贡献方式需要仔细界定。预测建模研究主要支持风险分层和机构决策支持，而不是严格意义上的教育成果。数字自我监控和反思工具可能更直接地与预防学习和自我意识相关，但证据基础仍然多样且长期随访往往不足。概念性工作支持将早期识别与低强度预防支持联系起来的合理性，但这种合理性并不等同于实际效果。因此，这一领域支持人工智能辅助早期意识的预防意义，但对于长期教育或心理健康成果的结论则不够有力。

2.3 可访问性和可扩展性
可访问性和可扩展性最好理解为心理健康教育和预防支持的促成条件，而不仅仅是教育成果本身。人工智能支持的数字干预在这方面具有重要意义，因为它们可以扩大覆盖范围，降低参与障碍，并扩展心理健康学习和支持资源的机构可用性。移动应用、基于Web的平台和文本工具可以减少与成本、污名、时间限制和地理距离相关的障碍，使它们在及时支持有限且心理健康专业人员不足的情况下特别有用（Lattie等人，2022年）。人工智能还通过支持异步交付和无需持续临床人员参与的适应性支持来进一步提高可扩展性。人机协作系统说明了这种潜力。在一项大型非临床随机试验中，一个包含AI的同伴支持系统提供了即时反馈，使表达出的同理心增加了19.6%，表明人工智能可以增强人类的支持能力，而不是取代人际支持（Sharma等人，2023年）。然而，可访问性和可扩展性本身并不能保证持续的参与或实质性的益处。样本流失仍然是数字心理健康干预中的一个持续问题，而且参与度的证据仍然受到不一致的衡量标准和参与度与结果之间薄弱联系的限制（Smith等人，2025年）。更广泛的综合研究表明，智能手机应用程序、生成式AI系统和其他异步工具的价值很大程度上取决于实施质量、与人类支持的整合以及对公平性和情境适应性的关注（Torous等人，2025年）。当人工智能支持的工具嵌入到交互式教学法和分层反馈结构中时，效果更佳（Long等人，2026年）。现有证据表明，人工智能支持的数字工具可以扩大覆盖范围并降低获取障碍，这是高等教育中心理健康教育和早期支持的重要前提条件。然而，可访问性和可扩展性不应与有效性混淆。关于广泛覆盖的证据比关于持续参与的证据更强，而关于持续参与的证据又比关于持久教育或福祉成果的证据更强。因此，文献支持人工智能在扩大可访问性方面的机构价值，但只能对其长期影响提出更为谨慎的结论。

文献表明，人工智能在大学生心理健康教育中的作用是多样的，而非单一的。最有力的直接证据涉及在聊天机器人支持或数字交付的自助环境中的一些短期症状相关效果。虽然研究方法多样，但总体上支持人工智能在提高可访问性、可接受性和感知有用性方面的潜力。关于机制相关变量（包括自主性、情绪自我效能、参与度和心理健康素养）的证据是有希望的，但仍不够成熟且多为观察性研究。相比之下，关于高等教育环境中持续教育成果的直接证据仍然有限。因此，本综述中提出的机会应理解为在不同成果领域内支持程度不一，而不是普遍适用的好处。除了可访问性和可扩展性之外，还可以通过基于机制的教育心理学框架更清晰地理解人工智能支持工具的教育价值。从这个角度来看，自我决定理论提供了一个有用的解释视角，因为它解释了为什么当教育环境支持自主性、能力和关联性时，学生更有可能有意义地参与。这一观点与更广泛的教育研究表明一致，即基于自我决定理论的干预可以增强自主动机和基本心理需求（Wang等人，2024年），也与特定于人工智能的高等教育研究一致，这些研究表明支持性的大学环境能够促进学习动机，进而提高在人工智能辅助学习中的参与度（Li等人，2025年）。从这个角度来看，人工智能在教育上的重要性不仅仅在于其个性化、可扩展性或数据驱动性，而在于这些特征可能以支持需求的方式发挥作用。在人工智能支持的心理健康教育中，个性化和适应性反馈可能增强感知到的自主性和能力，而反思工具和可访问的支持可能有助于提高心理健康素养、寻求帮助的意愿以及持续的参与度。特别是寻求帮助的意愿不应被视为理所当然。来自葡萄牙、德国和瑞典的4,960名大学生的跨国证据表明，对寻求帮助地点的不确定性很普遍，使用基于互联网的干预措施的意愿仍然较低（Pinho等人，2025年）。如图2所示，这些过程最好理解为AI使用的合理中介机制，而非必然结果。

图2：基于机制的教育心理学模型，展示了人工智能如何通过支持自主性、能力和关联性间接促进教育和预防价值，进而影响情绪自我效能、心理健康素养、寻求帮助的意愿和参与度等近端机制。该模型还强调了这些路径受到人类支持、机构治理和情境包容性的影响。

3 将人工智能整合到心理健康教育中的挑战
以下回顾的挑战文献包括来自高等教育心理健康领域的具体证据以及来自医疗保健AI、数字不平等研究和一般AI伦理学等相关领域的证据。这些形式的证据并不被视为等同的。具体领域的研究用于支持有关学生体验、采用情况、信任和高等教育实施的主张，而相关领域的文献则更谨慎地用于识别可能对大学心理健康教育有影响的风险、解释性问题和治理含义，但这些研究本身并不能证明对学生群体的实际效果。

3.1 伦理问题和隐私
在大学生心理健康教育中使用人工智能引发了伦理问题，因为它结合了敏感的心理信息与机构决策以及学生、平台和服务提供者之间的不平等权力关系。人工智能支持的系统可能依赖于大量数据收集，包括行为痕迹和推断出的情绪状态，这可能与保密性、自主性和知情同意相冲突。在信任至关重要的教育环境中，不透明的算法过程和对数据使用的有限控制可能会降低学生使用人工智能支持的心理健康资源的意愿（K?bis和Mehner，2021年）。高等教育领域的证据还表明，学生和教职员工已经认为数据隐私、算法偏见和无法平等获取人工智能支持的资源是重要问题（Marín等人，2025年；Schmidt等人，2025年）。在心理健康相关应用中，隐私尤为重要，因为意外的数据泄露、二次使用或薄弱的保护措施可能导致污名、不信任或心理伤害。对心理健康领域中人工智能应用的评估表明，能够实现个性化和早期识别的系统也可能增加数据滥用和匿名化不足的风险，尤其是在不受监管的临床环境之外（Poudel等人，2025年）。对于高等教育而言，这意味着隐私设计和数据最小化是负责任实施的核心要素。偏见是另一个相关挑战。在不平衡或文化狭隘的数据集上训练的模型可能会误解情绪表达，导致边缘化学生群体的表现系统性地较弱。AI与教育领域的研究表明，这些问题不仅仅是技术错误，还受到更广泛的社会和制度条件的影响，这意味着公平性、问责制和透明度必须被视为设计和治理问题（Akgun和Greenhow，2022年）。关于大学生心理健康教育中AI伦理的直接实证证据仍然有限。因此，AI伦理学、道德心理学和教育治理方面的相关工作作为解释性和治理导向的资源更为有用，而不是作为学生结果的直接证据。国际和以教育为重点的框架都强调了人类监督、参与式治理和将学生视为利益相关者的必要性（Nguyen等人，2023年）。道德心理学的研究还表明，生成式AI可能会鼓励不必要的信任或道德 delegation，在用户可能处于脆弱状态且支持相关决策具有情感意义的情况下这一点尤为突出（Bonnefon等人，2024年；Salah等人，2024年）。伦理挑战不仅在于防止伤害，还在于确保人工智能支持的心理健康教育保持透明、负责和值得学生的信任。

3.2 AI系统的准确性和可靠性
尽管基于人工智能的工具承诺为大学生心理健康教育提供可扩展和实时的支持，但它们的准确性和可靠性仍然是一个核心问题。性能不仅取决于模型设计，还取决于构建和评估系统所使用的数据的质量、多样性和背景相关性。最近来自教育领域的综述证据进一步证实了这一点：围绕教育中人工智能的伦理问题经常集中在偏见、隐私、透明度和实证验证不足等方面，这表明在教育环境中不能将可靠性仅仅视为一个纯粹的技术问题（Yan等人，2025年）。来自心理健康领域的综述也指向了类似的方向。例如，关于数字表型学的研究表明，通过智能手机和连接设备收集的行为信号本质上是动态的、不完整的，并且对背景敏感，因此没有强大的分析和验证框架，就难以进行稳定解读（Torous等人，2017年）。因此，人工智能支持的心理健康教育的可靠性应该被视为一个持续的评估、背景和治理问题，而不仅仅是一次性的模型性能基准。另一个难点是，表面上的预测准确性可能掩盖了不同学生群体的表现差异。来自异质人群的证据表明，抑郁或痛苦的指标在不同的人口和社会经济亚群体中的表现并不一致，导致某些群体的模型性能更弱，可靠性也更低（Adler等人，2024年）。医学人工智能领域的相关研究表明，偏见可能在整个人工智能生命周期中累积，包括特征构建、标记、模型开发、评估、部署和发布实践（Cross等人，2024年）。这些研究表明，在高等教育应用中，考虑亚群体特征的验证是必不可少的，而且表面上较高的整体准确性不应被视为公平性或稳健性的充分证据。

在机构部署的系统中也出现了可靠性挑战。将人工智能应用于大型教育数据集表明，快速的大规模心理健康评估在技术上是可行的，但输出仍然受数据质量、模型配置和校准选择的影响（Wang，2023年）。实际上，这意味着系统可能看起来很精确，但在不同群体或机构之间的有效性仍然存在差异。更广泛地说，来自应用人工智能和机器学习的综述证据强调，可信的性能不能简化为孤立的基准分数；它取决于从开发到部署的评估流程，并包括在实际使用环境中的人机互动（Hanna等人，2025年）。对于高等教育而言，这使得透明报告、持续校准和人类监督成为负责任实施的核心。当人工智能系统依赖于在线行为和社交媒体的代理信号时，也会出现额外的限制。一项关于从社交媒体中推断心理健康的预测技术的关键综述指出了构念有效性、标签不一致性和地面真实验证薄弱等反复出现的问题，所有这些都会降低对模型输出的信心（Chancellor和De Choudhury，2020年）。用户体验引入了另一层不确定性。定性证据表明，学生对重复的、泛化的或不合背景的人工智能响应很敏感，这会迅速侵蚀对人工智能支持的心理健康资源的信任（Chan，2025年）。现有文献表明，人工智能支持的心理健康教育的准确性和可靠性最好被视为对背景敏感的，并且需要不断调整，而不是固定不变的技术属性。关于高等教育中人工智能的直接证据正在增加，但仍然不如关于数字心理健康预测和人工智能可靠性的广泛文献那么丰富。

尽管人工智能支持的心理健康工具迅速扩展，但它们的好处不太可能在整个学生群体中均匀分布。关于大学生数字心理健康干预的综述证据表明，尽管许多项目看起来很有前景，但采用率、参与度和实施情况仍然不均衡，而且几乎没有证据表明这些好处能够在更大范围内得到公平实现（Lattie等人，2019年）。在这种情况下，仅仅是可获得性并不能保证包容性。重要的是学生是否能够访问、理解、信任并有意义地使用人工智能支持的心理健康资源。这些不平等现象越来越多地呈现出与人工智能相关的形式。最近的高等教育研究表明，学生在获取人工智能工具方面的能力不同，他们在知识、信心以及将人工智能使用转化为教育优势的能力上也存在差异。关于生成式人工智能使用的研究识别出不同的学生群体，从新手和谨慎的用户到更有信心和策略性的用户，表明高等教育中存在新的数字不平等（Beckman等人，2025年）。跨国证据同样表明，大多数大学生只具备基本的人工智能素养，在人工智能素养、自我效能和对人工智能的态度方面存在国家间的显著差异（Hornberger等人，2025年）。这些发现表明，除非机构解决学生在人工智能相关能力和准备程度上的差异，否则人工智能支持的心理健康教育可能会加剧不平等。更广泛的数字和健康素养形式也影响了参与度。第一代大学生的数字熟练度低于他们的同龄人，而数字熟练度与心理福祉呈正相关（Deng和Yang，2021年）。相关证据表明，更强的数字素养与更好的心理福祉和更低的自我隔离感有关（Tek和?zsari，2025年）。在健康相关环境中，具有更高电子健康素养的学生能够更好地评估数字健康信息，并倾向于认为人工智能工具更有用，尽管他们对风险和过度依赖表示担忧（Alam等人，2025年）。总的来说，这些发现表明，人工智能支持的心理健康教育部分取决于学生是否具备批判性地使用这些工具所需的数字、信息和评估技能。在实际采用中，包容性的挑战也同样明显。在一年级大学生中，对移动心理健康干预的态度往往比实际使用更为积极，而在那些已经接触过正式心理健康服务的人群中使用率更高（McCarthy和Horwitz，2025年）。报告的障碍包括对可信度、可用性、定制性和缺乏人类指导的担忧。这一差距很重要，因为它表明已经接近机构支持的学生可能受益最多，而那些问题识别能力较低或支持途径较弱的学生可能仍然得不到充分服务。关于教育和数字鸿沟中人工智能的相关工作进一步表明，即使名义上可以访问，排斥现象也可能持续存在，因为语言障碍、文化不匹配和算法偏见会降低边缘化群体的可用性和信任度（Matjie等人，2026年）。在讨论心理健康护理中的人工智能时，一个相关的观点是，只有当关系支持得到保持而不是被取代时，可访问性才有价值（Babu和Joseph，2024年）。对于大学生心理健康教育而言，这意味着包容性的实施不仅需要扩大访问范围，还需要培养素养、文化响应式的设计和持续的人类支持，以便人工智能作为支持性教育环境的补充，而不是替代品。

人工智能支持的心理健康教育中的数字鸿沟不仅仅是访问问题。它还反映了不同的素养水平、信心、信任和支持状况，所有这些都决定了学生能否从人工智能支持的资源中受益。解决这些障碍需要培养素养、文化响应式的设计和持续的人类支持。表1总结了这些挑战、可能的后果以及下一节中讨论的相应策略性应对措施。

表1 挑战 标题 可能的后果 战略性应对措施
伦理问题和隐私 数据所有权、缺乏透明度、算法偏见、误用风险 信任丧失、隐私泄露、不平等加剧
加强伦理框架：透明度、公平性、护理伦理、明确的责任制
准确性和可靠性 培训数据的代表性有限、数字表型噪声、来自社交媒体的代理信号 心理状态分类错误、不可靠的预测、在不同群体中的有效性降低
提高人工智能可靠性：严格的验证、偏见缓解、跨学科合作、持续监控
数字鸿沟和包容性 访问差距、数字素养、可用性和文化响应性 季节性群体的排斥、心理健康不平等加剧
促进数字素养和包容性：公平访问、技能培养计划、参与式设计、文化响应式系统

将人工智能整合到大学生心理健康教育中的关键挑战及相应的策略性应对措施总结自第3节和第4节回顾的文献；详细参考文献见正文。

为了负责任地将人工智能整合到大学生心理健康教育中，需要在多个层面协调行动。由于某些领域的具体干预证据仍然有限，这些建议借鉴了高等教育研究和来自相邻领域（特别是医疗保健人工智能、人工智能伦理学和数字不平等研究）的谨慎解读。因此，这些建议旨在提供适当的指导，而不是声称每项建议都已在大学生心理健康教育环境中得到直接验证。如图3所示，这一过程涉及机构治理和基础设施、系统级别的设计和持续验证，以及加强数字和人工智能素养的教育努力，其更广泛的目标是支持包容性和可持续的学生福祉。

加强伦理框架是负责任地使用人工智能于大学生心理健康教育的基本要求。关于人工智能伦理的全球讨论越来越集中在透明度、公平性、责任性和非有害性等原则上。然而，在原则层面的广泛共识并不自动转化为可行的实践。这一点在心理健康相关的教育环境中尤为重要，因为信任、脆弱性和自主性是核心。现有的人工智能伦理学和高等教育研究表明，存在一系列反复出现的问题，包括隐私和数据保护、算法公平性和偏见、透明度和可解释性、学生福祉，以及通过人类监督实现的责任制，同时也指出在各种教育背景下缺乏明确的操作指南（Jobin等人，2019年；Alfiras等人，2025年）。这些发现表明，高等教育机构需要既基于原则又实用且对背景敏感的伦理框架。对于大学来说，这意味着伦理治理不能简化为正式的政策声明。它需要明确决定如何收集和使用学生数据，如何解释算法输出，以及谁负责监督。关于高等教育治理的研究表明，大学对生成式人工智能的反应通常较为谨慎，特别是在伦理、隐私和系统限制方面，更强基于知识的机构策略与更清晰的治理实践和更好的学生法律和伦理意识相关（Oncioiu和Bularca，2025年；Tong等人，2025年）。从这个意义上说，治理不仅仅是一种合规机制。它还影响了学生对人工智能相关规范、风险和责任的理解。在心理健康教育的背景下，伦理框架应该嵌入到透明的机构文化、共同的理解和负责任的监督中。另一个问题是，伦理原则必须贯穿人工智能系统的整个生命周期，而不仅仅是在部署后添加。关于人工智能伦理工具、学生感知和教育技术采纳的研究指向了同一方向：有效的治理取决于将透明度、可解释性和人类监督整合到设计、实施和持续监控中，同时提供明确的指导、伦理培训和对误用的防护措施（Morley等人，2020年；Barus等人，2025年；Nazaretsky等人，2025年）。这些措施不仅对风险降低很重要，也对培养学生的信任、可理解性和负责任参与至关重要。从这个角度来看，人工智能的价值不仅应该通过技术性能来评判，还应该通过其与教育目标（如包容性、学生福祉和赋权）的契合度来评判。

增强人工智能系统的可靠性对于其在大学生心理健康教育中发挥负责任的作用至关重要。对心理健康领域的对话式代理的综述反复显示，研究设计、结果衡量和报告实践存在广泛差异，这使得难以一致地评估性能或在不同环境中推广发现（Vaidyam等人，2019年）。类似的担忧也出现在最近对大型语言模型在心理健康护理中应用的评估中，其中非标准化的评估方法、研究之间的可比性有限以及使用专有系统等因素，都使得对模型性能的评估难以可靠地解释（Hua等人，2025年）。这些局限性表明，可靠性的评估不应仅仅基于报告的准确性，而应着重于系统是否以透明、一致的方式，并且符合其实际使用场景来进行评估。对于高等教育而言，这意味着需要更明确的验证标准、透明的子组报告结果，以及基于实际应用情况而非仅仅基于初步研究的持续改进。

关于可靠性的问题与文化适应性密切相关，尤其是在基于语言的系统中。研究表明，在心理健康领域使用的自然语言处理工具可能会复制与种族、性别、宗教、国籍和年龄相关的系统性偏见，这反映了训练数据的偏差以及对病情表达方式的文化狭隘假设（Straw和Callison-Burch，2020年）。这一问题同样适用于基于大型语言模型的心理健康应用，除非对这些模型进行适应性调整和公平性评估，否则它们可能会产生不准确、有偏见的或带有污名的响应（Lawrence等人，2024年）。在文化和语言背景多样化的教育环境中，这些问题可能会扭曲学生的体验，并降低AI支持资源的相关性和可信度。

解决这些问题不仅仅需要在开发的某个阶段进行技术调整。心理学研究强调了定期评估偏见的重要性，需要在不同社会人口群体中检验模型性能，并在整个模型设计、评估和使用过程中采取缓解策略（Timmons等人，2022年）。来自医疗健康AI领域的类似审查证据也强调了代表性数据、透明决策过程和跨学科监督在减少偏见和提高公平性方面的关键作用（Chinta等人，2025年）。在这种情况下，心理学家、教育工作者、数据科学家和伦理学家需要共同努力，确保系统设计不仅基于技术性能，还要考虑学生的多样性和教育目标。

可靠性也不能被简单地视为在实施前一次性的确定结果。医疗健康AI领域的审查证据表明，偏见可能会随着时间的推移、用户群体的变化或应用环境的转变而出现，因此即使在系统上线后，持续监控、外部审查和定期更新仍然非常重要（Hasanzadeh等人，2025年）。最近关于心理健康大型语言模型的研究也提出了类似的观点，即可靠性取决于模型的代表性、可解释性、文化敏感性以及最终用户的支持体系，而不仅仅是模型本身的性能（Malgaroli等人，2025年）。尽管这些研究多来自临床环境，但其核心教训对高等教育中的心理健康教育具有很高的相关性。当机构将可靠性视为一个持续评估的过程，并将文化适应性视为负责任使用的基本条件时，系统更有可能获得信任并发挥实际作用。

促进数字素养和包容性是确保AI在大学生心理健康教育中得到负责任和公平使用的重要前提。包容性不仅仅意味着能够名义上的访问互联网或AI工具。关于数字不平等的研究表明，访问权限还受到设备质量和多样性、维护成本以及有效使用所需的社会支持的影响（van Deursen和van Dijk，2018年）。因此，如果学生在利用这些工具的物质和社会条件上存在显著差异，仅仅提供AI工具是不足以减少不平等的。更广泛地说，最近关于高等教育中AI应用的审查证据表明，公平性、包容性和数字能力应被视为负责任实施的核心要素，而不仅仅是次要考虑因素（Figueroa de la Fuente和Farhadian，2025年）。实际操作中，大学应将数字素养视为一种多维度的教育能力，而不仅仅是基本的技术技能。数字能力还包括信息管理、沟通、协作、批判性思维、创造力和问题解决能力。这些能力的发展并不均衡，不仅受到背景特征的影响，还受到培训、自主学习、使用便利性的感知以及他人支持的影响（van Laar等人，2019年）。在心理健康教育中，这些能力至关重要，因为学生必须能够搜索信息、判断信息的可信度，并能够反思性地使用数字资源。

促进数字素养和包容性不仅需要技术层面的改进，还需要在高等教育中培养学生的各种能力。AI素养是一种相关的但不同的准备度体现。在高等教育中，AI的使用态度和普及程度存在差异，学生和教师都表示需要更明确的制度指导和负责任使用的支持（Brown等人，2025年）。审查证据进一步表明，较高的AI素养与更强的自我效能感、更积极的态度和更好的数字能力相关，而较低的AI素养则与较高的AI焦虑感相关（Bewersdorff等人，2025年）。学生反馈也表明，参与度可以通过减少焦虑感和增强自我效能感间接提升AI素养（Farmanesh等人，2025年）。在这种情况下，AI素养不仅仅是技术熟练度，更是基于理解基础上的适度使用AI的前提。

具体到心理健康教育，数字健康素养和数字心理健康素养同样需要特别关注。跨国研究表明，许多大学生能够在操作层面使用数字平台，但他们在评估健康信息可靠性方面的能力较弱。对信息来源的信任显得比单纯接触在线内容更为重要（Ishikawa等人，2025年）。相关研究还指出，数字心理健康素养和批判性思维有助于将机构的支持转化为更积极的心理健康行为，包括更明智的求助行为和自我管理（Younis，2025年）。当学生能够判断信息可信度、谨慎解读数据并能够将数字信息与适当行动联系起来时，他们能从数字工具中受益。在这一框架下，心理健康素养同样重要。最近的一项系统评价显示，大学生的心理健康素养存在显著差异，这些差异受到污名化、文化多样性、社会人口统计因素、精神病史和先前心理困扰经历的影响（Líbano等人，2024年）。因此，素养培养干预措施应针对不同群体的具体需求进行定制。

有效的应对措施需要多层次的制度建设。大学不应仅仅提供AI工具，而应通过课程、入门培训和咨询服务来增强学生的数字素养、AI素养和心理健康相关素养。同时，应提供关于AI合理使用的明确指导，并提高学生获取可靠且具有文化适应性的心理健康信息的途径。因此，包容性不仅取决于访问权限，还取决于学生是否具备公平利用AI所需的技能和支持。

AI为大学生的心理健康教育创造了新的可能性，特别是在个性化、早期意识和预防性支持的普及方面。然而，这些可能性也受到伦理、方法论和社会挑战的限制，包括隐私风险、可靠性不稳定、文化适应性的不足以及数字不平等问题。这一领域的进展不仅仅取决于技术创新，还取决于AI是否被融入负责任、以教育为中心并得到机构支持的实践中。

未来研究和实践有几项重点方向：需要在实际高等教育环境中进行更多纵向研究，特别是那些能够考察长期教育效果、行为改变和幸福感变化的研究。此外，还需要更明确地区分关于心理健康教育本身的证据与关于预防、早期识别、筛查和支持性干预的证据，因为这些领域虽然相关但不可互换。目前的研究证据更多支持AI在短期支持效果和机制方面的作用，而非在高等教育中的长期教育成果。核心的理论观点是，AI对大学生心理健康教育的影响主要体现在支持自主性、能力提升和情感关联性上，从而增强心理健康素养、情感自我效能感和求助意愿以及持续的参与度。这一视角有助于区分直接的教育效果和来自预防、筛查或支持性应用的间接效果，并解释了为什么现有的证据仍需谨慎解读。

对于高等学校而言，AI应被视为专业服务和支持性教育环境的补充，而不是替代品。任何强有力的声明都应基于高等教育环境中的实际情况，而相关领域的知识可以用于解释、风险意识和实施指导。因此，伦理监督、人类判断、参与式治理以及加强数字素养、AI素养和心理健康素养的努力应成为实施的核心。在这样的条件下，AI可以为大学生的心理健康教育做出有意义的贡献，但这取决于明确的概念边界、负责任的治理和包容性的实践。