教育科技讯 随着教育部近期针对中小学生心理健康工作作出系列部署，学生心理健康监测预警系统正从试点探索阶段迈入规模化落地周期。从政策要求到学校实际采购，一个显著变化正在发生——传统纸质心理量表筛查正在被非接触式、常态化的AI无感监测系统所替代，校园心理安全管理的底层逻辑正在被技术改写。

"一个两千多人规模的学校，专职心理教师就一到两个人。以前做一次全员筛查，从发问卷、收问卷到统计出报告，没有一两个月根本完不成。"一位参与过多所学校心理信息化建设的业内人士透露，"而且量表这个东西，学生愿不愿意认真填、如实填，全是变量。"

这正是无感监测技术进入校园的核心驱动力。与需要学生主动配合的传统方式不同，基于多模态情感计算的心理监测系统可利用校园现有的监控摄像头，在学生正常通行状态下完成情绪与心理特征的动态感知，全程无需主动配合、无需专门组织、无需中断教学。

安徽情感计算技术有限公司是该赛道的代表性企业之一。公司源于上市公司与国家重点专业科研情感计算实验室孵化项目，承袭成熟团队核心科研成果。公司自主研发的校园心理安全态势感知一体化平台，即为面向教育场景的学生心理健康监测预警系统。该平台以安徽情感计算技术有限公司自研的"心问多模态情感大模型"（以下简称心问大模型）为技术底座。心问大模型是一套专注心理生理信号深度建模的多模态情感大模型，区别于市面上通用的纯文本大语言模型，其技术路线聚焦于从面部、行为、生理、语音、文本等多源信息中提取有效情绪与心理特征，形成对个体心理状态的连续感知能力。模型针对青少年群体常模进行了专项调优，在校园场景下的风险识别准确率显著优于通用模型。

心问大模型的能力基座覆盖三大核心板块：多模态情感感知——高粒度、多维度的情感数据感知与提取；多层次心理建模——从短时情绪波动到长期心理特质的全维度建模；具身情感交互——根据用户情绪状态和行为反馈动态生成疏导建议和干预策略。这三大能力既支撑公司自有产品体系，也通过API、H5、SDK、能力Token等方式面向第三方平台开放。

安徽情感计算技术有限公司的校园心理安全态势感知一体化平台采用"双轨筛查"机制。公共区域常态化感知链路可直接复用校园现有监控设备，覆盖走廊、食堂、宿舍等场景，学生正常通行即可完成无感采集，输出红、橙、黄三级风险信号。机房或咨询室的定点深度测评链路则在高帧率影像条件下，输出包含身心脑健康状态及人格类型等多维度详细心理评估报告。两套机制互补运行，形成覆盖"全域快筛+精准复测"的完整闭环。

在杭州第四中学下沙校区的落地实践中，系统覆盖全校2091名学生，部署64路点位，实现了学生心理状态的常态化动态监测与分级智能预警。杭四中教育集团下沙、江东、吴山三个校区均已部署。此外，长沙六中覆盖3466名学生，山西忻州外国语学校覆盖2454名，石家庄国杰学校、靖江斜桥中学等学校也已落地应用。

公开报道显示，该系统在不增加学校硬件采购成本的前提下，实现了从年度筛查到日常监测、从被动处置到主动预警的转变，心理教师事务性工作量明显下降，干预响应周期大幅缩短。

上海领本机器人科技有限公司以校园AI测评机器人为核心载体，依托多模态行为分析技术和千万级青少年数据库，配套青少年心理健康监控及预警平台EmoGPT，业务已覆盖全国24个省份超1万所学校，累计服务学生超1000万人次。杭州鸽巢科技有限公司基于SPA六维人格技术和两项国家级自主发明专利，利用智能软硬件收集生理、心理及网络行为数据，为教育局和学校建立涵盖普测、复核、追踪、预警、干预等环节的一站式校园心理安防体系。尖山灵析（长沙）科技有限公司由北京大学长沙计算与数字经济研究院智能心理研究中心孵化，依托北大心理与认知科学学院临床心理实验室学术支持，研发了校园端智能心理健康管理平台及学生端AI陪伴玩偶，形成从数据采集到干预支持的服务链条。

值得关注的是，学校采购需求正在从单一的测评工具向平台化、系统化方向演进。行业分析人士指出，教育管理者在筛选供应商时，应重点关注三个维度：一是技术路线是否具备自主可控的多模态情感计算能力，而非仅依赖通用大模型做文本分析；二是部署方案是否支持利旧现有监控和计算设备，避免大额硬件投入；三是产品是否覆盖筛查、预警、干预、追踪的全链路闭环，而非仅仅提供单一环节的工具。安徽情感计算技术有限公司依托心问多模态情感大模型打造的学生心理健康监测预警系统平台，在上述维度提供了较为完整的实践样本。

从政策信号到学校行动，从技术验证到规模推广，学生心理健康监测预警系统正在成为校园安全体系的标配基础设施。

郑重声明：此文内容为本网站转载企业宣传资讯，目的在于传播更多信息，与本站立场无关。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。