[摘要]人工智能（AI）技术在儿童学习障碍领域的应用日趋丰富。但相关文献内容显示，目前国内外仍缺少对该领域的系统性综合研究。通过概述人工智能技术的发展、学习障碍的含义、成因和分类，分析人工智能技术在儿童学习障碍教育中最有代表性的应用研究，包括诊断、干预、评估和服务四个方面。研究发现：人工智能技术能够改善患有阅读障碍、书写困难、数学障碍、自闭症等儿童的病症，能够作为克服学习障碍的技术手段，服务于学习障碍儿童的教育。通过总结人工智能技术应用于儿童学习障碍教育的研究现状及其趋势，可以为相关研究提供有益的借鉴和参考。
[关键词]人工智能；AI；学习障碍；诊断；干预；评估;服务
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是涉及众多领域的一门交叉学科，其目的是使机器能够拥有像人类一样的思考能力。进入21世纪以来，人工智能技术逐步成熟，应用领域越来越广泛，教育领域就是其中之一。在教育领域，国内外众多研究者积极开展人工智能技术在儿童学习障碍领域的研究，并取得了突破性的进展。Hilles和Naser的研究表明，人工智能技术能够为学习者探索学习任务提供有效的指导，使学习过程更加适合学习者的学习特点。目前，学习障碍儿童的数量越来越多，儿童学习障碍成为教育学、心理学和临床医学共同关注的一个科学难题，已严重影响了学习障碍儿童的学业成绩和核心素养发展。可喜的是，在过去十年中，国内外很多学者和研究机构开始探索人工智能技术应用于儿童学习障碍研究，并取得了丰富的理论和应用研究成果。但是，笔者查阅国内外的文献数据库发现，到目前为止，国内外学术界尚缺少人工智能在儿童学习障碍教育中的系统性研究综述，这将影响人工智能技术在儿童学习障碍领域的深入研究。
二、国内外相关理论框架
（一）人工智能技术
自1956年人工智能被提出以来，其技术的发展，经历了最初发展的热潮，到20世纪70-80年代进入发展的低谷期，再到90年代的缓慢发展等几个阶段，近几年又重新引起了人们的关注。特别是，2016年基于深度学习的AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石，再一次激起了人们对人工智能的兴趣。现在，人工智能已经被视为推动社会快速稳定发展的主要核心技术力量之一[。目前，人工智能在某种程度上为人类的生活与工作带来了极大的便利，并占据越来越重要的地位。人工智能研究的领域广泛，涉及如机器视觉、人脸识别、指纹识别、虹膜识别、视网膜识别、智能搜索、专家系统等内容。这些人工智能都具有较低的智能化程度，由于不具备人类随机应变的能力，只能按照事先编译好的指定程序对机器下达命令。但随着科学技术的快速发展，未来的人工智能技术将会达到一个新的高度。但其具体发展方向并不是人为所能控制的，而是根据时代发展的需要必然会出现的。
（二）学习障碍的含义
“学习障碍（LearningDisability，LD）”一词是指广泛的困难所导致的学习问题。学习障碍通常由未知的因素造成，这些未知因素影响大脑接收和处理信息的能力，导致学习障碍儿童无法像正常发展儿童一样快速学习。Julie和Balakrishnan认为，学习障碍是一种影响儿童大脑的神经系统疾病，削弱了儿童执行一项或多项特定任务的能力。学习障碍与阅读或写作能力不足有关，是精神发育迟滞的一种精神疾病。Jordan等人认为，受学习障碍影响的儿童在行动不迟钝、智力也不迟钝的情况下，他们可以有正常或高于平均水平的智力。虽然他们可能在阅读、识字或数学方面存在障碍，但这并不意味着学习障碍儿童不聪明。在现实中，个别的学习障碍儿童比普通儿童更具智慧。学习障碍因个体而异，不同学习障碍儿童表现出不同的学习问题，目前，学习障碍仍无法治愈，但在正确的帮助下，学习障碍儿童能成功的学习。
“学习障碍”一词最早由美国Samual·Kirk在1963年知觉障碍儿童基金会的研讨会中提出，由于得到众多学者的认同，“学习障碍”一词就统一了过去对这类障碍的各种名称。1975年，“学习障碍”一词得到美国《所有残疾儿童教育法》（94-142公法）的认可，该部法律强调学习障碍是指与注意、记忆、理解和运用语言有关的一种或几种基本心理过程的异常，导致儿童在听、说、读、写、思考或数学运算方面有显著的学习困难。这些异常包括书写障碍、轻微脑功能失调、阅读障碍和语言障碍等情形。但是，学习障碍不包括因动作障碍、视觉、听觉、智能不足或社会文化、环境、经济等不利因素所造成的学习问题。此后，“学习障碍”一词得到社会的广泛认可并成为教育学、心理学和儿童精神病学等领域共同研究的课题。
到目前为止，虽然关于学习障碍的定义有很多，但它们并无实质的不同。其中影响较大、运用范围较广的是学习障碍委员会1981年的定义，它将学习障碍定义为：“一组由内外因素综合作用导致的异常，表现在听、说、读、写、思考、推理或计算能力的获取和使用上存在问题”。在学术界未对学习障碍进行统一明确的界定前，常把“学习障碍”与“学习困难”两个词混用，然而两者在范围上不完全相同，后者较前者范围更加广泛，还包括由于智力不足、文化、环境、经济等不利因素所造成的学业不良。
目前我国学术界对学习障碍尚未有统一的定义。在前人文献的基础上，本研究将学习障碍（LD）概念界定为：（1）学习障碍儿童在听、说、读、写、思考、数学运算等方面存在显著的学习困难；（2）学习障碍儿童基本不存在智能不足现象，有些甚至比正常儿童聪明；（3）其原因是个体内在的脑伤、轻微脑功能失调所致；（4）大多数学习障碍儿童在社交技能方面有明显缺陷；（5）需要排除由于智能不足、听觉障碍、视觉障碍、动作障碍等或由于受文化、环境、经济等不利因素的影响，未能接受正规教育的原因所造成的学习方面的障碍。
（三）学习障碍的成因
在内部因素方面，儿童学习障碍的成因包含学习动机、意志力薄弱和归因等三个方面：50%的学习障碍儿童对学习不感兴趣，缺乏正向的学习动机；学习障碍儿童难以克服学习过程中出现的困难，遇到问题容易退缩，缺乏正面应对的勇气；在归因方面，学习障碍儿童常把成功归因于难度低或运气等外部不可控因素，而把失败归因于能力或智力等内部不可控因素，这使其将困难看作是对自身能力的威胁，常常采用逃避的方式处理。
在外部因素方面，儿童学习障碍的成因包含家庭环境、外部态度和社会文化环境等三个方面：一是家庭环境影响，良好的家庭环境和民主的教养方式为儿童提供更多的互动和学习支持，儿童更容易对学习产生浓厚的兴趣，没有厌学情绪，不易出现学习障碍；二是学校教师教学态度和期望的影响，学校环境对儿童产生一定的影响，教师的言行、教学方法对儿童有重要的影响，若教学方法不当，儿童容易丧失学习乐趣；三是社会文化环境，发达地区的学习障碍儿童的数量明显低于文化落后地区儿童的人数，社会文化环境影响儿童的发展。
（四）学习障碍的分类
儿童学习障碍的表现因人而异，不同的儿童表现出不同的学习问题，因此给儿童学习障碍的分类带来一定的困难。到目前为止，学术界尚没有形成一
致的分类标准。其中，学术界主要采纳美国学者Kirk在1989年提出的学习障碍的分类。发展性学习障碍是指儿童在正常发育过程中在知觉、视觉、听觉和语言功能等方面出现异常，多与大脑信息处理过程的问题有关。
三、人工智能在儿童学习障碍教育中的应用
学习障碍儿童常常表现为在听、说、读、写、理解、社交等方面存在缺陷，身心处于低能、失能和不能的状态，这不利于他们的学业成绩和核心素养发展。从需求和适配度层面来看，学习障碍儿童在听觉能力、语言理解能力和社交能力等方面的发展，更需要人工智能技术的介入、辅助和支持。认知科学家和人工智能先驱Minsky指出，人工智能可以根据个体特定的情境及其需求开发出个性化的教学机器。这通过与学习障碍儿童进行对话，帮助学习障碍儿童理解问题或达到某个目标。
近年来，人工智能开始应用于儿童学习障碍教育领域中，作为优化和提升学习障碍的诊断、干预、评估和服务四种关键应用的方法和技术，可以促进学习障碍儿童学业成绩的提高，帮助学习障碍儿童核心素养的改善。
（一）诊断
全国健康访问调查（2004年）数据显示，我国约有8%的儿童和青少年存在学习障碍。目前，由于对儿童学习障碍尚没有明确的诊断标准，所以对其的诊断仍是一个难题。美国的心理、教育和医疗领域的工作者主要基于儿童的知识和学业成绩的差异,来评断其是否患有学习障碍。已有研究证明，人工智能技术可以用于儿童学习障碍的诊断，且具有良好的效果。基于国内外相关研究文献分析，本研究发现，儿童学习障碍诊断可采用人工智能技术的算法、应用模型和系统平台进行。
1. 提出儿童学习障碍诊断的AI算法，可以提高儿童学习障碍的诊断精度
目前，学术界提出两种儿童学习障碍诊断的AI算法，分别是深度学习算法和支持向量机SVM算法。2008年，Wu和Huang等人提出使用人工神经网络分类器诊断学习障碍，通过实验研究证明，人工神经网络分类器能诊断出超过50%的学习障碍儿童，优于基于统计技术的传统诊断方法。随后，Anuradha等人使用“SVM”人工智能算法开发出更准确、更省时的注意力缺陷多动障碍（ADHD）诊断平台。该平台的SVM模块提供医生用来诊断病症的问卷调查，通过使用SVM算法来诊断儿童是否患有注意力缺陷多动障碍（ADHD）。由此可见，AI算法能够提高学习障碍儿童诊断的精度。
2. 构建儿童学习障碍的诊断模型，探索学习障碍儿童智能诊断的新方法
1990年，Geiman和Nolte提出了儿童学习障碍分类的专家系统模型。2008年，Arthi和Tamilarasi报道了一种基于人工神经网络（ANN）技术的自闭症诊断模型，该模型将原始的自闭症数据转换成合适的模糊值，并将这些数据作为神经网络的输入；该诊断模型采用了较为成熟的k-近邻算法，用于预测儿童自闭症的研究中。2013年，徐影、李怀龙和谢家奎等结合学习障碍诊断领域的知识特点、专家问题求解的思维过程和推理过程的特点，开发了适合于学习障碍诊断的推理模型。在该模型中，用户首先输入自己的病症，进入诊断推理程序，接着系统自动将输入的个人症状与专家系统中数据库进行初步匹配，然后向用户呈现诊断结果，包含学习障碍的相关信息，最后向用户推荐对应的干预治疗方法。
3. 开发儿童学习障碍诊断的专家系统，学习人类专家诊断学习障碍的思维与经验
2003年，Georgopoulos等人提出特定言语障碍诊断的模糊认知图（Fuzzy Cognitive Map，FCM）方法。模糊认知图是一种使用符号来描述和建模复杂系统的软计算方法，其目的是为专家医生提供一个特定言语障碍与阅读障碍和自闭症的鉴别诊断。因为在许多情况下，言语障碍具有与其他学习障碍相似的症状而难以辨别。
（二）干预
1. 发展性学习障碍干预系统解决儿童的视听觉、注意力、认知能力、记忆、言语等发展性障碍问题。
2. 学业性学习障碍干预系统解决阅读、拼写、书作、数学等学习活动的心理障碍。
（三）评估
学习障碍会导致儿童难以学习和使用某些技能。调查发现，学习障碍对入学儿童的影响率为15%，因此，对学龄前和学龄期儿童进行学习障碍评估是一项重要且急迫的工作。基于儿童学习障碍的成因和分类，学习障碍儿童的症状具有高度相似性，因此，学习障碍儿童评估需要选择合适的评估工具。文献分析发现，国内外已有学者将AI应用于学习障碍儿童的评估工具中。通过AI评估工具来帮助教师或家长观察孩子的学习水平，能提高教师或家长的评估能力，使学习取得良好的成效。本部分介绍人工智能中算法、模型、系统在学习障碍儿童评估中应用研究。
1. 应用人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）评估和预测学习障碍儿童
2. 基于人工智能构建应用模型开展儿童学习障碍评估
3. 基于人工智能系统收集的学习任务和社交活动数据开展儿童学习障碍评估
（四）服务
结合学习障碍儿童的学习支持需求，随着移动互联网、云计算和大数据等新技术的发展，人工智能技术应用将依托云计算和大数据向学习障碍儿童、教师和家长提供越来越个性化的学习支持服务。
1. 基于云计算的人工智能技术为学习障碍儿童提供更智慧的学习支持服务
2. 基于大数据的人工智能技术能为学习障碍儿童提供更精准的学习支持服务
四、结论与展望
本研究检索国内外人工智能技术在儿童学习障碍教育中的相关研究文献，分析人工智能技术在学习障碍儿童的诊断、干预、评估、服务四个方面的应用：（1）人工智能中的SVM算法、深度学习算法、诊断模型和专家系统已应用于学习障碍儿童的诊断中，以提高学习障碍儿童诊断的精度。（2）基于人工智能技术的发展性学习障碍干预系统和学业性学习障碍干预系统已得到较多的应用，用于提升学习障碍儿童干预教学的质量和效率。（3）人工神经网络算法、应用模型和智能系统作为儿童学习障碍评估的方法和工具，以增加学习障碍儿童评估的精度。（4）基于云计算和大数据的人工智能技术已被应用于学习障碍儿童学习支持服务中，以提升学习障碍儿童支持服务的智慧度和精准度。由此可见，人工智能技术有助于准确的诊断和预测儿童学习障碍，为学习障碍儿童干预与评估提供智能化和个性化的干预方法，提供更加智慧和精准的学习支持服务。目前，从人工智能技术在正常发展儿童教育中的应用来看，人工智能技术实现教育教学的自动化、网络化、智能化和个性化的研究越来越多。但是，人工智能技术在儿童学习障碍领域中的研究文献和研究成果相对偏少，研究问题和范围相对较小。鉴于此，未来的研究应将人工智能领域最新的研究方法和技术应用于特定学习障碍儿童中，结合学习障碍儿童的特征和学习需求，优化现有的人工智能算法，深化人工智能技术在特定学习障碍儿童的诊断、干预、评估和服务中的应用研究，优化现有的SVM、ANN和深度学习等算法，设计更有效的诊断、决策和评估模型。基于云计算和大数据研制智能系统，帮助学习障碍儿童克服发展性障碍，并在学业成绩和核心素养方面取得更有效的发展。
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