学生心理健康监测预警系统，通常是在学生心理测评系统基础上，融合信息化与智能化技术，对学生心理状态进行持续监测、风险识别与分级预警，并将测评结果转化为可跟踪、可干预、可管理的工作依据。

在早期实践中，心理测评更多承担的是阶段性筛查与统计职能，但随着学生心理问题逐步呈现出低龄化、隐蔽化、反复化和群体化特征，单次测评的局限性愈发明显。学校在实际工作中面临的挑战，已从问题的发现，转向能否更早发现、准确判断，并有效解决和管理。

这一转向也在政策层面得到明确指引。在2025年10月发布的教育部办公厅关于印发《进一步加强中小学生心理健康工作十条措施》教基厅〔2025〕2号的通知中提出，要建立学生心理健康监测预警和干预机制，并鼓励利用人工智能等现代信息技术，为学生提供心理问题初步识别与即时心理支持。

在这样的背景下，学生心理健康监测预警系统的选型，已不再是简单的软件采购问题，而成为学校构建长期心理健康工作机制的重要决策。在此背景下，本文将围绕学生心理健康监测预警系统的核心能力，对当前具有代表性的解决方案进行分析与盘点，为2026年校园心理健康体系建设提供选型参考。

1、星云星空心理健康云平台

星云星空心理健康云平台是深圳健成星云科技有限公司研发的一款专为学校、企事业单位、医疗机构及个人用户量身打造的综合性心理健康服务平台。它主要依托健成星云自研的临床心理模型PsyLLM，融合了AI多模态精准情绪识别、数字人真实互动和强大的数据加密技术，构建了“预防—筛查—预警—干预—追踪”的全流程闭环。

在当前学生心理健康工作逐步走向常态化、体系化的背景下，系统是否能够覆盖从筛查到干预的完整流程，已成为选型的重要考量。星云星空心理健康云平台，正是围绕这一现实需求构建的一体化解决方案。

核心功能和亮点：

① 心理测评

量表测评包括150+取自SCI、SSCI、CSSCI、北大核心、南大核心等顶级期刊的国际标准心理量表，涵盖情绪、人格、认知功能、适应力等，支持数万人同步在线测评，即时生成团体与个人报告，快速建立全校心理档案，实现早期风险识别。

② AI深度评估

AI深度评估作为量表初筛后的“二次关口”，基于面部情绪识别、DSM-5诊断框架与生物-心理-社会评估理论、结合临床大语言模型，通过数字人互动，进行全面、深入的的心理健康评估。经广东省精神卫生中心验证，这个系统的评估准确率高达92%，能有效区分真性风险与假阳性，可以大幅提升筛查精准度。

③ 分层干预体系

系统会根据结果自动生成一到四级预警，并按照不同风险等级匹配轻中重度的个性化干预任务。其中的星云课堂、心灵百宝箱和专享心理干预包能显著降低抑郁与焦虑、改善情绪管理能力、快速缓解压力，提升学生的心理韧性和整体幸福感。

④ AI心理聊愈：

AI心理咨询融合了人本主义、动机式访谈、认知行为疗法等多个心理学理论体系，熟练运用300+咨询技巧，通过自研的垂直领域心理大模型星云星空大模型PsyLLM（在国际领先的PsyEval3 心理咨询能力评估体系下，该模型的综合得分为 89.9，在全球榜单中位居第一）和多模态技术，为学生提供真正专业、有效的心理咨询服务，缓解专业人力不足的痛点。

⑤ 教学赋能

为了支持校园心理健康教育的普及与深化，该系统为心理教师和班主任提供系统化心理教育课程资源，涵盖情绪管理、人际交往、升学择业等主题的上百节教案、PPT及视频微课，能够有效推动心理教育从补救性干预走向发展性提升。

2、GoGuardian Beacon

GoGuardian Beacon是美国GoGuardian公司面向K12学校推出的一款学生安全与心理风险预警系统，主要通过AI技术对学生在校内设备和账号上的在线行为与文本内容进行分析，识别自伤、自杀、抑郁、暴力等高风险信号，并向学校相关人员发出实时预警。

它提供了一种从学生日常数字行为中捕捉心理风险线索的技术路径，并不以心理测评或临床评估为核心，而是作为学校心理健康与校园安全体系中的“前置预警工具”，帮助学校尽早发现潜在高危个体。

核心功能和亮点：

① 在线行为风险监测

通过对学生搜索记录、文档内容、聊天文本等进行语义分析，识别与自伤、自杀、抑郁、攻击性行为相关的高风险关键词和表达模式。

② 实时预警机制

当系统识别到高风险内容时，可向学校管理人员或指定责任人发送即时告警，缩短风险发现与处置之间的时间差。

③ 校园IT体系集成

可与学校设备管理、账号管理系统协同运行，适用于高度数字化的教学与管理环境。

3、Securly Aware（Student Wellness Monitoring）

Securly Aware是Securly公司推出的学生健康与安全监测模块，聚焦于通过AI分析学生在线活动中的语言和行为模式，辅助学校识别心理健康风险、网络欺凌和安全隐患。

它将学生心理风险与校园安全、网络行为管理放在同一监测框架下，适合将学生支持与校园治理高度一体化的学校体系，但并不直接承担心理评估与干预职能。

核心功能和亮点：

① 心理风险语义识别

通过自然语言处理技术，对学生在线搜索、聊天和内容输入进行分析，识别焦虑、抑郁、自伤等潜在风险信号。

② 风险事件分级提示

对识别到的风险内容进行等级划分，辅助学校管理人员判断响应优先级。

③ 校园安全与健康联动

与内容过滤、设备管理系统联动，形成以安全为导向的学生监测体系。

4、Gaggle

Gaggle是北美地区广泛应用的一款学生内容监测与风险预警平台，通过AI技术结合人工审核，对学生的邮件、文档和在线交流内容进行分析，以识别潜在的心理危机和安全风险。

它通过人工团队对高风险内容进行复核，降低误报概率，适合资源相对充足、对线上内容治理要求较高的学校体系，但其核心仍集中在风险发现而非心理服务本身。

核心功能和亮点：

① 学生内容风险扫描

对学生邮件、作业文档、聊天内容进行持续扫描，识别自伤、自杀、暴力和极端情绪表达。

② 人工审核机制

当系统检测到高风险内容时，由人工审核团队进行二次判断，减少误判带来的管理压力。

③ 紧急事件支持流程

在识别到严重风险时，协助学校启动紧急响应流程。

面对2026年校园心理健康体系建设的需求，学校在选型时需回归本质问题：是希望建立覆盖全流程的服务闭环，还是聚焦于风险信号的早期捕捉？是注重与现有教学、管理系统的深度融合，还是优先构建独立专业的心理工作平台？ 此外，系统的精准度、数据安全、是否贴合本土化政策要求以及能否真正减轻教师负担、提升干预实效，都应成为关键的评估维度。

未来，学生心理健康监测预警系统将更加强调精准化、人性化、协同化。人工智能与专业心理模型的深度结合，不仅能够提升风险识别的准确性，也将助力学校实现从“普遍筛查”到“个性支持”的跨越。选择适合的系统，意味着选择了一种工作理念与实施路径，其最终目的始终如一：让每一个学生被看见、被支持，在成长的道路上拥有更坚实的心理根基。