随着高校大学生心理健康问题日益凸显，传统人工心理检测模式存在效率低、个性化不足、数据管理分散等问题，难以满足规模化、精准化的心理健康服务需求，因此研发一套智能化的大学生心理 AI 检测系统具有重要的现实意义。

本系统采用 Java 语言开发，基于 SpringBoot、Vue、MySQL 构建前后端分离架构，并集成百度智能云千帆大模型核心能力，针对管理员、用户、心理专家、教师四类角色设计差异化功能模块，涵盖注册登录、个性化检测方案生成、AI 辅助检测、心理咨询预约、数据可视化、回访跟踪等核心功能，实现了从心理检测、咨询预约到干预回访的全流程管理。

该系统的研发与应用，有效突破了传统心理健康服务的时空限制，通过 AI 技术提升心理检测与建议的精准性和效率，同时借助多角色协同管理模式，完善了高校心理健康服务体系，为大学生提供个性化、即时性的心理支持，也为高校心理健康管理工作提供了数据化、智能化的决策依据。

管理员作为系统超级权限端，核心职责是统筹管控与基础运维。通过登录与个人中心管理自身信息，依托基础设置配置系统参数。具体执行用户管理、心理专家管理、教师管理三大维度的人员权限配置；统筹心理知识管理与分类管理，发布公告与通知；利用多人聊天搭建沟通桥梁，通过数据可视化全景监控运营状态，并实现对心理咨询预约、个性化检测方案生成及回访全流程的跟踪与回访，保障系统稳定运行。

用户端面向在校学生，提供便捷化与个性化心理服务。学生可完成注册登录与个人中心管理，查看公告、心理知识及专家信息。核心功能涵盖 AI 辅助检测与个性化检测方案生成，系统基于大模型输出个性化建议。支持在线心理咨询预约、多人聊天互动及通知接收，并建立回访跟踪机制，形成从自我检测、专业咨询到后续关怀的闭环服务体验。

心理专家端聚焦专业咨询服务落地，具备完整的工作流管理能力。通过注册登录与个人中心维护档案，负责基础设置与消息中心沟通。核心执行咨询服务管理、预约处理与建议评估，为用户制定个性化检测方案。通过数据中心分析业务数据，实施回访跟踪与动态干预，利用专业能力实现 AI 辅助与人工干预的深度结合，提升服务质量。

教师端承担学生心理观测与管理职责，兼顾个性化服务与教学管理。通过注册登录与个人中心管理信息，进行基础设置与消息沟通。核心功能集中于心理管理，实时掌握学生心理动态，依托数据中心进行统计分析，及时发现潜在风险并反馈。配合系统的通知与回访机制，协同管理员与专家落实心理健康教育，构建全方位的学生心理关爱网络。用户端支持注册登录与个人中心管理，可浏览酒店推荐及详情、查看房间信息，实现酒店预订与退订操作，完成订单支付。同时配备在线客服与AI咨询服务，全方位覆盖用户从查询、预订到售后咨询的全流程需求，保障预订体验便捷顺畅。用户端用例图如图所示。

本系统基于百度智能云千帆大模型，采用分层架构设计，围绕管理员、用户、心理专家、教师四大角色构建功能体系，实现多角色协同的大学生心理AI检测与管理。管理员负责系统全局管控，涵盖人员、内容、预约等全模块管理及数据可视化；用户可完成注册登录、AI辅助检测、个性化方案获取及咨询预约等核心服务；心理专家聚焦咨询服务、预约处理与回访评估；教师负责学生心理动态管理与数据查看，各角色功能衔接顺畅，形成从检测、咨询到管理、回访的闭环，保障系统高效运转。系统结构功能图如图所示。

在系统开发过程中，E-R图是数据库设计的一个重要步骤，其重要性是多方面的。该方法将数据实体、属性以及它们之间的相互关系以可视的形式展现出来，便于开发人员迅速了解系统数据结构，便于交流和合作。在此基础上，提出了一种基于E-R关系的概念，即：1-1,1对多，多对多等，从而实现了精确的数据逻辑建模，消除了数据的冗余与不一致。在需求分析与设计阶段，利用E-R图表，可以帮助使用者找出资料模型中的缺点与缺点，并藉此预先进行规划，以降低日后修正的代价。另外，标准的E-R图表也是该系统文件中不可缺少的一部分，对于以后的系统维护与更新具有明确的指导意义。