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。 　　（本文系内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划（NJYT-19-B20）阶段性成果） 　　（作者：王彦姣 姜永志 单位：西北师范大学心理学院；内蒙古师范大学心理学院）