很多老师都会有类似的感受：某个学生平时有点“丢丢问题”，但还在正常上课；突然有一天家长打来电话，说孩子想休学；再过一段时间，就听说干脆不打算返校了。
从专业视角看，休学/辍学几乎从来不是一个“突然的决定”，而是一个慢慢积累、逐步远离学校的过程——上课迟到、作业拖延、人际退缩、情绪波动、对未来失去兴趣，往往都早早出现，只是没有被系统地捕捉到。
越来越多学校开始关注能否用更专业的心理测评、心理测试工具，把这些“早期信号”变成可以量化、可追踪的数据，让老师、班主任、心理老师更早介入，而不是等到学生已经决定离开校园才意识到问题很严重。
用心理测评把“感觉不对劲”变成可以量化的信号
传统经验里，老师多靠“直觉”和日常观察来判断学生状态：谁最近不爱说话了，谁总是请假，谁和同学关系紧张……这些观察非常重要，但也有天然限制——老师精力有限，很难持续关注每一个学生的细节变化。
科学的心理测评能发挥作用。常用量表包括抑郁相关（PHQ-9、SDS）、焦虑相关（GAD-7、SAS）、压力与情绪（PSS、DASS）、自杀意念与风险评估量表，以及青少年心理健康、人格与气质相关量表（如EPQ、16PF、MBTI、学业拖延量表、校园适应量表等）。
通过定期测评，学校可以了解情绪、压力、人际、学业动机等维度的变化趋势。例如：PHQ-9、GAD-7连续升高提示情绪和焦虑加重；学业拖延分数偏高可能与自我效能低有关；校园适应量表中“同伴关系”“课堂参与”下降可能意味着学生在远离集体。
当这些数据被整合到持续监测系统时，“老师感觉不太对劲”就能转化为明确的预警信息，从而有依据地开展谈话、家校沟通或心理辅导。
测评不只是“打一份卷子”，更重要的是持续追踪
一次性入学普查固然重要，但要监测休学/辍学倾向需要周期性设计：
- 有节奏地重复测评：针对核心维度做简版周期性测评，观察趋势而非单点结果。
- 把心理测试结果和行为数据结合：如出勤、迟到、课堂表现、作业完成、处分记录、选课/退课等，交叠数据更能标记高风险学生。
- 构建预警等级而不是贴标签：设置“关注”“重点关注”“紧急干预”等等级，并对应不同支持方式（班主任谈话、心理老师约谈、家校沟通、转介专业机构等）。
像橙星云这样的测评平台可以将多份量表结果、行为数据和时间线整合，生成动态心理健康档案，而不是静态测试报告。截至2025年8月，橙星云已为超过900万用户生成了四千多万份心理测评报告，在学校安全和心理健康管理方面积累了实践经验。
从“早发现”到“早支持” 学校可以怎么做
识别风险只是第一步，减少休学/辍学需把测评结果转化为可执行支持，让学生在还没走到边缘时感到被看见与帮助。实践中的做法包括：
- 建立班主任+心理老师+年级组的协同机制：班主任敏感于学生情况，心理老师负责筛选与干预，协同制定支持计划。
- 把谈话变成“合作解决问题”而非指责：以支持性语言引导学生表达，降低其对测评的紧张感。
- 让家长加入同一套理解体系：当测评报告清晰呈现压力来源与情绪状态，家长更容易从责备转为理解与配合。
测评结果应以通俗语言呈现重点维度（如“学习倦怠高”“自我否定明显”“同伴关系满意度低”），并给出可操作的支持建议，便于老师和家长共同协作。
让测评真正“落地” 学校搭建系统时可以注意什么
常见问题包括学生配合度低、老师看不懂报告、测完后不知道做什么。可参考的要点：
- 题目要适龄、易懂、不过长：青少年注意力有限，测评应拆分并控制时长以保证数据质量。
- 报告呈现要有重点：强调可视化与预警提示，帮助班主任快速识别需要跟进的学生与班级整体特点。
- 数据安全与隐私要有清晰边界：明确谁能看什么、如何存储与授权，心理老师和校方管理者可查看完整报告，班主任与家长看到与支持相关的部分，保障尊重与透明。
橙星云的测评项目覆盖职业发展、性格气质、智力情商、焦虑抑郁、亲子关系、人际关系、青少年心理、成瘾性行为等领域，这种跨场景积累有助于在学校、家庭与医疗场景中形成统一理解。
越早看见 越有机会留住一个孩子的学习生命
休学/辍学背后常是对未来的迷茫、自我怀疑、难以承受的压力与复杂的人际困惑。心理测评与专业量表不是用来给学生贴标签，而是帮助学校更早看见被压力压垮的孩子。只要学校建立系统化的测评与预警体系，并有一群真诚对待结果的老师与家长，很多看似“要离开”的学生仍有机会被留下。
在这个过程中，测评平台只是工具，关键始终在人。如果学校愿意用系统去看见、倾听与陪伴，那么每一次早期信号的出现，都可能成为改变孩子轨迹的转折点。