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　　社會在進步，人類在發展，每一個人的成長與發展都影響著社會的發展，在以人爲本的今天，學習障礙兒童的發展更應該得到廣泛的關注。人工智能的發展讓學習障礙兒童看到了新的希望。

　　发布在中国社会科学网的一篇标题为“人工智能对学习障碍儿童具有积极作用”的文章让我們走进人工智能，走进人工智能對學習障礙兒童的積極作用。

　　原文如下：

　　學習障礙（Learningdisabilities，LD）源于神經發育異常，是一種由生物、心理、環境等因素共同作用，具有高度異質性的臨床綜合征，表現爲智力正常的兒童在獲取與使用聽、說、讀、寫或數學能力上有明顯困難。據美國精神疾病診斷與統計手冊研究顯示，5%—17%的學齡兒童符合學習障礙的標准。臨床與調查研究發現，學習障礙兒童普遍存在焦慮、抑郁、退縮等內化問題行爲，以及攻擊、違紀、偷竊等外化問題行爲。與學習障礙有關的問題作爲一種社會現象，給兒童、家庭及社會帶來的影響不容忽視，它會導致兒童産生違紀，甚至嚴重的違法行爲，影響兒童學業與人際交往，妨礙家庭正常生活、危害社會安全。隨著學習障礙研究的發展與新技術的湧現，學習障礙的鑒別與幹預研究也發生動態變化。研究發現，人工智能技術在學習障礙兒童診斷與幹預方面發揮了突破性作用。

　　提高學習障礙兒童診斷精准性

　　研究發現，人工智能技術在學習障礙兒童診斷方面發揮了巨大的運用價值。人工智能可視化、豐富生動的呈現方式不僅能引起學習障礙兒童的好奇，促使學習障礙兒童積極配合研究，同時，其高度仿真的機器人模型與超高的性能，有助于提高學習障礙鑒別的科學性與精准性。

　　1.通過兒童情緒和行爲反應進行鑒別。歐亨榮（NihalOuherrou）等人的研究發現，通過在虛擬學習環境（VirtualLearningEnvironments）中使用信息交流技術（InformationandCommunicationTechnology，ICT），識別不同學生在學習過程中的面部表情，可以鑒別個體是否爲學習障礙兒童。研究對42名學生（其中，實驗組14人，對照組28人）在玩課堂遊戲時的七種基本面部表情分析（憤怒、厭惡、恐懼、快樂、悲傷、驚訝和中性），發現虛擬教學環境中存在情緒差異，與正常兒童相比，學習障礙兒童表現出更多的負面情緒。蘇魯爾（AmanySobhySorour）等學者發現，有學習障礙的兒童和沒有學習障礙的兒童在課堂行爲表現上存在顯著差異。此外，穆斯塔法（HassanM.H.Mustafa）通過人工智能技術識別學習障礙兒童的情緒、行爲等反應，發現學習障礙兒童存在如注意力不集中、缺乏自信、較少參與課堂互動等現象。可見，通過虛擬教學環境，可以從學生的面部表情和行爲反應來鑒別個體是否爲學習障礙患者。

　　2.通过模拟人类思维的智能系统进行鉴别。赛义德（KhaledNasserElsayed）认为，在课堂教学中，教师需要花费大量精力在学业成绩靠后的学生身上，包括课堂反应、作业完成情况等，而这些均可以通过“专家系统”来解决。同时，我們也可以将学习障碍儿童通过“专家系统”进行诊断。诊断方式为：系统将识别该案例（即学生）的知识结构等形成框架，然后从知识库中检索与该框架匹配的案例，并使用它作为与新案例匹配的模型，再利用“专家系统”逐项诊断。当学生被诊断为障碍儿童且明确障碍类型时，则由“专家系统”解释障碍原因，并提出解决办法。解决办法如：由“专家系统”通过人机互动的方式，参与学习障碍儿童问题解决过程，并提供有针对性的帮助（如专家参与儿童获取和使用新知识的过程，帮助学习障碍儿童进行实例训练并及时归纳总结）。当匹配失败时，则系统将继续在其余列表中进行检索，直至成功。可见，“专家系统”可以采用分类技术，逐步对学习障碍儿童进行诊断。此外，戴维（JulieM.David）等人的研究发现，学习障碍受一种或多种未知因素的影响，因此，鉴别个体是否是学习障碍者是一项复杂的任务。而调查法等传统方式鉴别会因数据缺失、施测过程难以控制等因素，导致鉴别缺乏真实性。因此，可以通过模糊逻辑或神经模糊系统，将有关联的缺失值纳入新的算法和主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），利用PCA计算缺失值，进行降维处理，以提升鉴别的准确性。模糊逻辑是一个概念系统，其原理和方法是模仿人脑的推理思维，将不確定或模糊性信息，利用分类器、模糊模型和神经模糊模型，对数据的一致性进行评价，进而提高学习障碍鉴别的精准性。不难看出，随着人工智能的不断发展，其新型技术已在学习障碍儿童诊断中发挥创新型和前瞻性作用。

　　提升學習障礙兒童幹預有效性

　　如今，人工智能技術已成爲推動社會快速穩定發展的主要技術力量之一。人工智能特別是機器學習技術已應用于特殊教育研究，如智能輔導系統，在一定程度上提高診斷學習障礙科學性的同時，通過有效幹預，能夠幫助學習障礙兒童克服困難，提升家庭和社會應對學習障礙的能力。

　　1.使用信息與通信技術進行學業幹預。亞當斯（Adams）等人使用該技術發現，ICT可通過學習障礙兒童的學習動機與學業有效性進行幹預。在學習動機方面，歐亨榮等人研究發現，ICT可以通過強化完成學業任務的獨立性、確保高質量的自主學習、參與課堂討論、與同伴一起學習、獲得同伴和老師的認可等途徑，提高學習障礙兒童的學習動機。此外，卡菲（JamalElKafi）等人提出了新的適應性學習方法（Adaptativelearningapproach），如根據障礙者的學習風格和認知能力，爲個體提供自適應智能對話系統，讓兒童參與互動對話，以更好地進行學習體驗。實質上，智能對話系統或“聊天機器人”是一個程序，其目的是通過模仿人類老師，盡可能使用接近人類自然語言與學習障礙兒童保持互動與溝通，交談時間爲幾分鍾或更長。通過給學習障礙者一種與人交談的印象，提升兒童的自信心，進而提高學習效率。

　　2.對虛擬教學環境中學生情緒與行爲反應進行幹預。越來越多的研究者關注情緒反應對學習障礙幹預研究的重要性。賽斯卡（MohamedSathik）和喬納森（SofiaG.Jonathan）認爲，虛擬教學環境中的消極與積極情緒，有助于了解學生對學習任務的理解。此外，有學者提出情緒在學習過程中的反應過程，即理解學生情緒的情感輔導系統（AffectiveTutoringSystem，ATS），使用ATS進行面部表情識別不需要教師等的參與，便可以了解學生的真實情緒反應。這表明，情緒可能在學習過程中扮演著非常重要的角色，依賴學習障礙兒童的情緒反應，在虛擬課堂環境互動過程中進行幹預，有助于根據學習障礙兒童的情感狀態調整環境，提高學業任務表現。此外，布德羅（KyleBoudreaux）通過人工智能語音命令進行行爲幹預取得了一定進展。

　　綜上所述，人工智能的發展爲特殊教育研究提供了創新型與前瞻性的研究思路、方法與工具；對學習障礙兒童心理與行爲的研究成果運用于人工智能領域，同時推動了人工智能對特殊教育對象研究的進步。通過對人工智能、特殊教育及心理學三大學科領域的新近研究成果的交叉研究，可以更好解決現實中特殊教育兒童存在的心理與行爲問題，逐步推進三個學科領域面臨的問題。同時，這種結合也將推動彼此的發展，提升各自社會應用價值，解決兒童現存問題，提升家庭幸福感，減少社會安全隱患。（來源：中國社會科學網-中國社會科學報作者：王彥姣姜永志）

　　（本文系內蒙古自治區高等學校青年科技英才支持計劃（NJYT-19-B20）階段性成果）

　　（作者單位：西北師範大學心理學院；內蒙古師範大學心理學院）

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