ECNU-ICALK 焦虑事件等级建构
协同来访者将引发考试焦虑的具体情境按主观不适程度排序，形成可操作的暴露梯度表；用于后续系统脱敏或行为实验设计。
Prompt
引导来访者回忆与考试相关的具体情境，逐一命名并区分差异；使用SUDs（主观不适单位）0–100分量表对每个情境进行标定；协助其按分值升序排列，确保条目具象、可辨、无重叠；共同确认等级表的逻辑连贯性与个体适配性。
Objective
生成个体化、可量化的焦虑刺激层级
Applicable Signals
- 来访者能描述至少3种不同考试相关场景
- 能初步区分‘紧张’‘害怕’‘失控’等情绪强度差异
- 表达出对‘哪些时候最难受’的好奇或探索意愿
Contraindications
- 焦虑主因是认知灾难化而无具体情境线索
- 来访者无法区分不同考试场景的差异
- 存在严重注意力障碍影响排序一致性
Intervention Moves
- 开放式提问（‘当时你正在做什么？周围有什么？身体什么感觉？’）
- 具象锚定（‘和‘进考场前系鞋带’比，哪个更让你手心出汗？’）
- 标度共构（示范0/50/100锚点，邀请来访者调整直至贴合自身体验）
Workflow Steps
- 引导回忆：请来访者列举近半年内所有与考试有关的真实经历，不限正负结果；
- 情境具象化：对每项经历提取唯一可观察行为节点（例：‘考前1小时独自看数学错题本’而非‘考前复习’）；
- SUDs标定：用0（完全放松）–100（无法承受）量表，逐条询问当前想象该情境时的即时不适感；
- 排序校验：按SUDs值升序排列，检查相邻条目差值是否合理（建议≥10分），对跳跃过大者回溯细化；
- 书面固化：共同誊写最终等级表，注明日期与双方签名，作为后续暴露作业基准。
Constraints
- 必须在建立基本咨询联盟后开展
- 需前置完成行为放松训练基础教学
- 单次建构条目数严格控制在5–10项内，避免过载
Cautions
- 避免代入咨询师主观判断替代来访者感受
- 不接受模糊表述（如‘考试时’），须追问具体时间/动作/环境细节
- 若SUDs标定跨度异常（如全为80+或全为20–40），需暂停并核查情绪觉察准确性
Output Contract
- 产出包含5–10项条目、按SUDs 0–100分标定的书面等级表，且每项具象可辨（如‘考前1小时看复习资料’），由来访者确认签字。
Example Therapist Responses
Example 1
- Client/Input: 来访者说：‘一想到考试就慌，都差不多。’
- Therapist/Output: 咨询师回应：‘我们先不急着比谁更慌——你愿意试试回想：上一次考完觉得‘居然没那么糟’是什么时候？那时你在做什么？’
- Notes: 启动具象回忆，规避笼统情绪标签
Example 2
- Client/Input: 来访者标定‘进考场’为90分，‘发卷子’为85分，但无法说明差异。
- Therapist/Output: 咨询师回应：‘好，那我们暂停一下——从进考场到发卷子之间，你身体哪里最先有变化？是呼吸变快？还是肩膀突然发紧？’
- Notes: 用躯体信号锚定情境微差，支持精细化区分
子技能目录
- 系统脱敏等级表构建 ｜ 适用：指导来访者系统列出、标定、排序并具象化考试相关焦虑刺激情境，形成由弱到强、梯度平缓、可操作的5–10项书面等级表，为后续想象暴露与放松配对奠定结构化基础。
选用规则（微技能目录）
- 当目标、阶段或方法更接近
系统脱敏等级表构建时，优先调用它。 线索：来访者主诉明确聚焦于具体考试情境的焦虑反应, 已完成肌肉放松训练并能自主调用放松状态, SCL-90或HAMA显示焦虑维度显著，无突出抑郁/精神病性症状, 行为主义, 系统脱敏
Files
references/children_manifest.jsonreferences/children_map.mdreferences/evidence.mdreferences/evidence_manifest.json
Triggers
- 已确认焦虑以条件性恐惧反应为主
- 来访者具备基本情绪识别能力
- 目标行为明确指向考试相关刺激
Examples
Example 1
Input:
来访者说：‘一想到考试就慌，都差不多。’
Output:
咨询师回应：‘我们先不急着比谁更慌——你愿意试试回想：上一次考完觉得‘居然没那么糟’是什么时候？那时你在做什么？’
Notes:
启动具象回忆，规避笼统情绪标签
Example 2
Input:
来访者标定‘进考场’为90分，‘发卷子’为85分，但无法说明差异。
Output:
咨询师回应：‘好，那我们暂停一下——从进考场到发卷子之间，你身体哪里最先有变化？是呼吸变快？还是肩膀突然发紧？’
Notes:
用躯体信号锚定情境微差，支持精细化区分