学习障碍（Learning disabilities，LD）源于神经发育异常，是一种由生物、心理、环境等因素共同作用，具有高度异质性的临床综合征，表现为智力正常的儿童在获取与使用听、说、读、写或数学能力上有明显困难。

     据美国精神疾病诊断与统计手册研究显示，5%—17%的学龄儿童符合学习障碍的标准。临床与调查研究发现，学习障碍儿童普遍存在焦虑、抑郁、退缩等内化问题行为，以及攻击、违纪、偷窃等外化问题行为。与学习障碍有关的问题作为一种社会现象，给儿童、家庭及社会带来的影响不容忽视，它会导致儿童产生违纪，甚至严重的违法行为，影响儿童学业与人际交往，妨碍家庭正常生活、危害社会安全。

      随着学习障碍研究的发展与新技术的涌现，学习障碍的鉴别与干预研究也发生动态变化。研究发现，人工智能技术在学习障碍儿童诊断与干预方面发挥了突破性作用。

　　提高学习障碍儿童诊断精准性

　　研究发现，人工智能技术在学习障碍儿童诊断方面发挥了巨大的运用价值。人工智能可视化、丰富生动的呈现方式不仅能引起学习障碍儿童的好奇，促使学习障碍儿童积极配合研究，同时，其高度仿真的机器人模型与超高的性能，有助于提高学习障碍鉴别的科学性与精准性。

　　1.通过儿童情绪和行为反应进行鉴别。欧亨荣（Nihal Ouherrou）等人的研究发现，通过在虚拟学习环境（Virtual Learning Environments）中使用信息交流技术（Information and Communication Technology，ICT），识别不同学生在学习过程中的面部表情，可以鉴别个体是否为学习障碍儿童。研究对42名学生（其中，实验组14人，对照组28人）在玩课堂游戏时的七种基本面部表情分析（愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性），发现虚拟教学环境中存在情绪差异，与正常儿童相比，学习障碍儿童表现出更多的负面情绪。

    苏鲁尔（Amany Sobhy Sorour）等学者发现，有学习障碍的儿童和没有学习障碍的儿童在课堂行为表现上存在显著差异。此外，穆斯塔法（Hassan M. H. Mustafa）通过人工智能技术识别学习障碍儿童的情绪、行为等反应，发现学习障碍儿童存在如注意力不集中、缺乏自信、较少参与课堂互动等现象。可见，通过虚拟教学环境，可以从学生的面部表情和行为反应来鉴别个体是否为学习障碍患者。

　　2.通过模拟人类思维的智能系统进行鉴别。赛义德（Khaled Nasser Elsayed）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，我们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（Julie M. 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（Principal Component Analysis，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，将不确定或模糊性信息，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。

　　提升学习障碍儿童干预有效性

　　如今，人工智能技术已成为推动社会快速稳定发展的主要技术力量之一。人工智能特别是机器学习技术已应用于特殊教育研究，如智能辅导系统，在一定程度上提高诊断学习障碍科学性的同时，通过有效干预，能够帮助学习障碍儿童克服困难，提升家庭和社会应对学习障碍的能力。

　　1.使用信息与通信技术进行学业干预。亚当斯（Adams）等人使用该技术发现，ICT可通过学习障碍儿童的学习动机与学业有效性进行干预。在学习动机方面，欧亨荣等人研究发现，ICT可以通过强化完成学业任务的独立性、确保高质量的自主学习、参与课堂讨论、与同伴一起学习、获得同伴和老师的认可等途径，提高学习障碍儿童的学习动机。

    此外，卡菲（Jamal El Kafi）等人提出了新的适应性学习方法（Adaptative learning approach），如根据障碍者的学习风格和认知能力，为个体提供自适应智能对话系统，让儿童参与互动对话，以更好地进行学习体验。实质上，智能对话系统或“聊天机器人”是一个程序，其目的是通过模仿人类老师，尽可能使用接近人类自然语言与学习障碍儿童保持互动与沟通，交谈时间为几分钟或更长。通过给学习障碍者一种与人交谈的印象，提升儿童的自信心，进而提高学习效率。

　　2.对虚拟教学环境中学生情绪与行为反应进行干预。越来越多的研究者关注情绪反应对学习障碍干预研究的重要性。赛斯卡（Mohamed Sathik）和乔纳森（Sofia G.Jonathan）认为，虚拟教学环境中的消极与积极情绪，有助于了解学生对学习任务的理解。

    此外，有学者提出情绪在学习过程中的反应过程，即理解学生情绪的情感辅导系统（Affective Tutoring System，ATS），使用ATS进行面部表情识别不需要教师等的参与，便可以了解学生的真实情绪反应。这表明，情绪可能在学习过程中扮演着非常重要的角色，依赖学习障碍儿童的情绪反应，在虚拟课堂环境互动过程中进行干预，有助于根据学习障碍儿童的情感状态调整环境，提高学业任务表现。此外，布德罗（Kyle Boudreaux）通过人工智能语音命令进行行为干预取得了一定进展。

　　综上所述，人工智能的发展为特殊教育研究提供了创新型与前瞻性的研究思路、方法与工具；对学习障碍儿童心理与行为的研究成果运用于人工智能领域，同时推动了人工智能对特殊教育对象研究的进步。通过对人工智能、特殊教育及心理学三大学科领域的新近研究成果的交叉研究，可以更好解决现实中特殊教育儿童存在的心理与行为问题，逐步推进三个学科领域面临的问题。同时，这种结合也将推动彼此的发展，提升各自社会应用价值，解决儿童现存问题，提升家庭幸福感，减少社会安全隐患。