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(tīng)、說(shuō)、讀、寫(xiě)或數(shù)學(xué)能力上有明顯困難。據(jù)美國(guó)精神疾病診斷與統(tǒng)計(jì)手冊(cè)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(wèn)題行為，以及攻擊、違紀(jì)、偷竊等外化問(wèn)題行為。與學(xué)習(xí)障礙有關(guān)的問(wèn)題作為一種社會(huì)現(xiàn)象，給兒童、家庭及社會(huì)帶來(lái)的影響不容忽視，它會(huì)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(huì)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(dòng)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(yùn)用價(jià)值。人工智能可視化、豐富生動(dòng)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(shí)，其高度仿真的機(jī)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(guò)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(guò)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(shí)別不同學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中的面部表情，可以鑒別個(gè)體是否為學(xué)習(xí)障礙兒童。研究對(duì)42名學(xué)生（其中，實(shí)驗(yàn)組14人，對(duì)照組28人）在玩課堂游戲時(shí)的七種基本面部表情分析（憤怒、厭惡、恐懼、快樂(lè)、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(méi)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(guò)人工智能技術(shù)識(shí)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(dòng)等現(xiàn)象。可見(jiàn)，通過(guò)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(lái)鑒別個(gè)體是否為學(xué)習(xí)障礙患者。

2.通過(guò)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(fèi)大量精力在學(xué)業(yè)成績(jī)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(guò)“專家系統(tǒng)”來(lái)解決。同時(shí)，我們也可以將學(xué)習(xí)障礙兒童通過(guò)“專家系統(tǒng)”進(jìn)行診斷。診斷方式為：系統(tǒng)將識(shí)別該案例（即學(xué)生）的知識(shí)結(jié)構(gòu)等形成框架，然后從知識(shí)庫(kù)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(xiàng)診斷。當(dāng)學(xué)生被診斷為障礙兒童且明確障礙類型時(shí)，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(guò)人機(jī)互動(dòng)的方式，參與學(xué)習(xí)障礙兒童問(wèn)題解決過(guò)程，并提供有針對(duì)性的幫助（如專家參與兒童獲取和使用新知識(shí)的過(guò)程，幫助學(xué)習(xí)障礙兒童進(jìn)行實(shí)例訓(xùn)練并及時(shí)歸納總結(jié)）。當(dāng)匹配失敗時(shí)，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(jiàn)，“專家系統(tǒng)”可以采用分類技術(shù)，逐步對(duì)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(gè)體是否是學(xué)習(xí)障礙者是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)。而調(diào)查法等傳統(tǒng)方式鑒別會(huì)因數(shù)據(jù)缺失、施測(cè)過(guò)程難以控制等因素，導(dǎo)致鑒別缺乏真實(shí)性。因此，可以通過(guò)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(jì)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(gè)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(duì)數(shù)據(jù)的一致性進(jìn)行評(píng)價(jià)，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(dòng)社會(huì)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(jī)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(shí)，通過(guò)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(huì)應(yīng)對(duì)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(guò)學(xué)習(xí)障礙兒童的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)與學(xué)業(yè)有效性進(jìn)行干預(yù)。在學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)方面，歐亨榮等人研究發(fā)現(xiàn)，ICT可以通過(guò)強(qiáng)化完成學(xué)業(yè)任務(wù)的獨(dú)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(dòng)機(jī)。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(gè)體提供自適應(yīng)智能對(duì)話系統(tǒng)，讓兒童參與互動(dòng)對(duì)話，以更好地進(jìn)行學(xué)習(xí)體驗(yàn)。實(shí)質(zhì)上，智能對(duì)話系統(tǒng)或“聊天機(jī)器人”是一個(gè)程序，其目的是通過(guò)模仿人類老師，盡可能使用接近人類自然語(yǔ)言與學(xué)習(xí)障礙兒童保持互動(dòng)與溝通，交談時(shí)間為幾分鐘或更長(zhǎng)。通過(guò)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(duì)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(lái)越多的研究者關(guān)注情緒反應(yīng)對(duì)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(duì)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(guò)程中的反應(yīng)過(guò)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(shí)別不需要教師等的參與，便可以了解學(xué)生的真實(shí)情緒反應(yīng)。這表明，情緒可能在學(xué)習(xí)過(guò)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(dòng)過(guò)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(guò)人工智能語(yǔ)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(duì)學(xué)習(xí)障礙兒童心理與行為的研究成果運(yùn)用于人工智能領(lǐng)域，同時(shí)推動(dòng)了人工智能對(duì)特殊教育對(duì)象研究的進(jìn)步。通過(guò)對(duì)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(shí)中特殊教育兒童存在的心理與行為問(wèn)題，逐步推進(jìn)三個(gè)學(xué)科領(lǐng)域面臨的問(wèn)題。同時(shí)，這種結(jié)合也將推動(dòng)彼此的發(fā)展，提升各自社會(huì)應(yīng)用價(jià)值，解決兒童現(xiàn)存問(wèn)題，提升家庭幸福感，減少社會(huì)安全隱患。

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