본 논문은 특수 교육 환경과 같이 민감한 환경에서 학생의 우울증을 평가하는 데 어려움이 있음을 지적하고, 표준화된 설문이나 자동화된 방법이 학생들의 진정한 상황을 완전히 반영하지 못하는 한계를 제시한다. 특히, 교사의 공감적 연결에서 비롯되는 개별화된 통찰력을 간과하는 점을 비판하며, 교사의 공감 능력을 AI에 통합하는 새로운 프레임워크인 Human Empathy as Encoder (HEAE)를 제안한다. HEAE는 학생의 서술 텍스트와 교사가 PHQ-9 프레임워크를 기반으로 도출한 9차원 "공감 벡터" (EV)를 통합하여, 인간의 판단을 대체하지 않고 강화하는 방식으로 AI 입력에 구조화된 공감적 통찰력을 반영한다. 실험 결과, 7단계 심각도 분류에서 82.74%의 정확도를 달성하며, 책임감 있고 윤리적인 정서 컴퓨팅의 방향성을 제시한다.
