近日，2026年度国家自然科学基金评审结果公布，我单位副研究员付心仪申报的《基于多模态学习行为分析的青少年心理健康风险预测机制研究》获批青年科学基金项目（C类）。该项目运用多模态数据分析技术，旨在通过对青少年日常学习行为分析，构建其心理健康风险的早期预警模型。

申请人

付心仪博士

清华大学未来实验 副研究员

智慧人居感知与计算实验室 负责人

主要研究方向是智能空间中的多模态感知、计算与交互，服务于智能家居、老龄健康、智慧教育、智能座舱、数字健康、具身智能等领域。付心仪博士是CCF普适计算专业委员会执行委员、CCF人机交互专业委员会执行委员、CSIG情感计算与理解专业委员会会员、ICACHI世界华人华侨人机交互协会理事，主持国家自然科学基金、北京市自然科学基金、教育部人文社科基金等项目，担任ACM CHI/ IEEE ISMAR /Siggraph Asia 等国际会议的组织委员会委员或程序委员会委员、以及领域内多个重要期刊和会议审稿人。带领团队在人机交互、人工智能领域会议和期刊上发表论文50余篇，申请发明专利20余项，研究成果被CCTV等媒体广泛报道。

     青少年心理健康是国家与社会的重大紧迫需求，我国青少年学业压力与心理韧性的失衡问题较为突出。青少年的心理具有内隐多变的特性，现有研究难以实现跨情境、长周期的动态监测与早期风险预测。本项目立足教育技术与心理学的交叉前沿，探索基于多模态学习行为分析实现青少年心理健康风险预测的新路径。围绕多模态学习行为对心理健康状态难表征、复杂教育情境下的心理风险动态演化难建模、风险预测模型的心理归因难解释这三个挑战，重点开展青少年多模态学习行为-心理多元表征体系构建、基于复杂情境感知的心理健康风险动态预测模型构建、基于心理归因的模型可解释性分析与心理健康分级范式设计三方面研究，最终实现在真实教育情境下对青少年心理健康风险的科学预测与分级治理。本项目将在校园环境中开展长周期效能验证，研究成果不仅能为青少年心理健康风险的早期预测提供科学依据，也将为我国青少年心理健康教育服务体系的数智化转型提供理论与技术支撑。