學(xué)習(xí)障礙（Learning disabilities，LD）源于神經(jīng)發(fā)育異常，是一種由生物、心理、環(huán)境等因素共同作用，具有高度異質(zhì)性的臨床綜合征，表現(xiàn)為智力正常的兒童在獲取與使用聽、說、讀、寫或數(shù)學(xué)能力上有明顯困難。據(jù)美國精神疾病診斷與統(tǒng)計手冊研究顯示，5%—17%的學(xué)齡兒童符合學(xué)習(xí)障礙的標(biāo)準(zhǔn)。臨床與調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)障礙兒童普遍存在焦慮、抑郁、退縮等內(nèi)化問題行為，以及攻擊、違紀(jì)、偷竊等外化問題行為。與學(xué)習(xí)障礙有關(guān)的問題作為一種社會現(xiàn)象，給兒童、家庭及社會帶來的影響不容忽視，它會導(dǎo)致兒童產(chǎn)生違紀(jì)，甚至嚴(yán)重的違法行為，影響兒童學(xué)業(yè)與人際交往，妨礙家庭正常生活、危害社會安全。隨著學(xué)習(xí)障礙研究的發(fā)展與新技術(shù)的涌現(xiàn)，學(xué)習(xí)障礙的鑒別與干預(yù)研究也發(fā)生動態(tài)變化。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)在學(xué)習(xí)障礙兒童診斷與干預(yù)方面發(fā)揮了突破性作用。

提高學(xué)習(xí)障礙兒童診斷精準(zhǔn)性

研究發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)在學(xué)習(xí)障礙兒童診斷方面發(fā)揮了巨大的運用價值。人工智能可視化、豐富生動的呈現(xiàn)方式不僅能引起學(xué)習(xí)障礙兒童的好奇，促使學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)障礙鑒別的科學(xué)性與精準(zhǔn)性。

1.通過兒童情緒和行為反應(yīng)進(jìn)行鑒別。歐亨榮（Nihal Ouherrou）等人的研究發(fā)現(xiàn)，通過在虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境（Virtual Learning Environments）中使用信息交流技術(shù)（Information and Communication Technology，ICT），識別不同學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的面部表情，可以鑒別個體是否為學(xué)習(xí)障礙兒童。研究對42名學(xué)生（其中，實驗組14人，對照組28人）在玩課堂游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(fā)現(xiàn)虛擬教學(xué)環(huán)境中存在情緒差異，與正常兒童相比，學(xué)習(xí)障礙兒童表現(xiàn)出更多的負(fù)面情緒。蘇魯爾（Amany Sobhy Sorour）等學(xué)者發(fā)現(xiàn)，有學(xué)習(xí)障礙的兒童和沒有學(xué)習(xí)障礙的兒童在課堂行為表現(xiàn)上存在顯著差異。此外，穆斯塔法（Hassan M. H. Mustafa）通過人工智能技術(shù)識別學(xué)習(xí)障礙兒童的情緒、行為等反應(yīng)，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)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(xiàn)象。可見，通過虛擬教學(xué)環(huán)境，可以從學(xué)生的面部表情和行為反應(yīng)來鑒別個體是否為學(xué)習(xí)障礙患者。

2.通過模擬人類思維的智能系統(tǒng)進(jìn)行鑒別。賽義德（Khaled Nasser Elsayed）認(rèn)為，在課堂教學(xué)中，教師需要花費大量精力在學(xué)業(yè)成績靠后的學(xué)生身上，包括課堂反應(yīng)、作業(yè)完成情況等，而這些均可以通過“專家系統(tǒng)”來解決。同時，我們也可以將學(xué)習(xí)障礙兒童通過“專家系統(tǒng)”進(jìn)行診斷。診斷方式為：系統(tǒng)將識別該案例（即學(xué)生）的知識結(jié)構(gòu)等形成框架，然后從知識庫中檢索與該框架匹配的案例，并使用它作為與新案例匹配的模型，再利用“專家系統(tǒng)”逐項診斷。當(dāng)學(xué)生被診斷為障礙兒童且明確障礙類型時，則由“專家系統(tǒng)”解釋障礙原因，并提出解決辦法。解決辦法如：由“專家系統(tǒng)”通過人機互動的方式，參與學(xué)習(xí)障礙兒童問題解決過程，并提供有針對性的幫助（如專家參與兒童獲取和使用新知識的過程，幫助學(xué)習(xí)障礙兒童進(jìn)行實例訓(xùn)練并及時歸納總結(jié)）。當(dāng)匹配失敗時，則系統(tǒng)將繼續(xù)在其余列表中進(jìn)行檢索，直至成功。可見，“專家系統(tǒng)”可以采用分類技術(shù)，逐步對學(xué)習(xí)障礙兒童進(jìn)行診斷。此外，戴維（Julie M. David）等人的研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)障礙受一種或多種未知因素的影響，因此，鑒別個體是否是學(xué)習(xí)障礙者是一項復(fù)雜的任務(wù)。而調(diào)查法等傳統(tǒng)方式鑒別會因數(shù)據(jù)缺失、施測過程難以控制等因素，導(dǎo)致鑒別缺乏真實性。因此，可以通過模糊邏輯或神經(jīng)模糊系統(tǒng)，將有關(guān)聯(lián)的缺失值納入新的算法和主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），利用PCA計算缺失值，進(jìn)行降維處理，以提升鑒別的準(zhǔn)確性。模糊邏輯是一個概念系統(tǒng)，其原理和方法是模仿人腦的推理思維，將不確定或模糊性信息，利用分類器、模糊模型和神經(jīng)模糊模型，對數(shù)據(jù)的一致性進(jìn)行評價，進(jìn)而提高學(xué)習(xí)障礙鑒別的精準(zhǔn)性。不難看出，隨著人工智能的不斷發(fā)展，其新型技術(shù)已在學(xué)習(xí)障礙兒童診斷中發(fā)揮創(chuàng)新型和前瞻性作用。

提升學(xué)習(xí)障礙兒童干預(yù)有效性

如今，人工智能技術(shù)已成為推動社會快速穩(wěn)定發(fā)展的主要技術(shù)力量之一。人工智能特別是機器學(xué)習(xí)技術(shù)已應(yīng)用于特殊教育研究，如智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，在一定程度上提高診斷學(xué)習(xí)障礙科學(xué)性的同時，通過有效干預(yù)，能夠幫助學(xué)習(xí)障礙兒童克服困難，提升家庭和社會應(yīng)對學(xué)習(xí)障礙的能力。

1.使用信息與通信技術(shù)進(jìn)行學(xué)業(yè)干預(yù)。亞當(dāng)斯（Adams）等人使用該技術(shù)發(fā)現(xiàn)，ICT可通過學(xué)習(xí)障礙兒童的學(xué)習(xí)動機與學(xué)業(yè)有效性進(jìn)行干預(yù)。在學(xué)習(xí)動機方面，歐亨榮等人研究發(fā)現(xiàn)，ICT可以通過強化完成學(xué)業(yè)任務(wù)的獨立性、確保高質(zhì)量的自主學(xué)習(xí)、參與課堂討論、與同伴一起學(xué)習(xí)、獲得同伴和老師的認(rèn)可等途徑，提高學(xué)習(xí)障礙兒童的學(xué)習(xí)動機。此外，卡菲（Jamal El Kafi）等人提出了新的適應(yīng)性學(xué)習(xí)方法（Adaptative learning approach），如根據(jù)障礙者的學(xué)習(xí)風(fēng)格和認(rèn)知能力，為個體提供自適應(yīng)智能對話系統(tǒng)，讓兒童參與互動對話，以更好地進(jìn)行學(xué)習(xí)體驗。實質(zhì)上，智能對話系統(tǒng)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(xué)習(xí)障礙兒童保持互動與溝通，交談時間為幾分鐘或更長。通過給學(xué)習(xí)障礙者一種與人交談的印象，提升兒童的自信心，進(jìn)而提高學(xué)習(xí)效率。

2.對虛擬教學(xué)環(huán)境中學(xué)生情緒與行為反應(yīng)進(jìn)行干預(yù)。越來越多的研究者關(guān)注情緒反應(yīng)對學(xué)習(xí)障礙干預(yù)研究的重要性。賽斯卡（Mohamed Sathik）和喬納森（Sofia G.Jonathan）認(rèn)為，虛擬教學(xué)環(huán)境中的消極與積極情緒，有助于了解學(xué)生對學(xué)習(xí)任務(wù)的理解。此外，有學(xué)者提出情緒在學(xué)習(xí)過程中的反應(yīng)過程，即理解學(xué)生情緒的情感輔導(dǎo)系統(tǒng)（Affective Tutoring System，ATS），使用ATS進(jìn)行面部表情識別不需要教師等的參與，便可以了解學(xué)生的真實情緒反應(yīng)。這表明，情緒可能在學(xué)習(xí)過程中扮演著非常重要的角色，依賴學(xué)習(xí)障礙兒童的情緒反應(yīng)，在虛擬課堂環(huán)境互動過程中進(jìn)行干預(yù)，有助于根據(jù)學(xué)習(xí)障礙兒童的情感狀態(tài)調(diào)整環(huán)境，提高學(xué)業(yè)任務(wù)表現(xiàn)。此外，布德羅（Kyle Boudreaux）通過人工智能語音命令進(jìn)行行為干預(yù)取得了一定進(jìn)展。

綜上所述，人工智能的發(fā)展為特殊教育研究提供了創(chuàng)新型與前瞻性的研究思路、方法與工具；對學(xué)習(xí)障礙兒童心理與行為的研究成果運用于人工智能領(lǐng)域，同時推動了人工智能對特殊教育對象研究的進(jìn)步。通過對人工智能、特殊教育及心理學(xué)三大學(xué)科領(lǐng)域的新近研究成果的交叉研究，可以更好解決現(xiàn)實中特殊教育兒童存在的心理與行為問題，逐步推進(jìn)三個學(xué)科領(lǐng)域面臨的問題。同時，這種結(jié)合也將推動彼此的發(fā)展，提升各自社會應(yīng)用價值，解決兒童現(xiàn)存問題，提升家庭幸福感，減少社會安全隱患。

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