23、人工智能助力特殊神经发育障碍儿童教育

人工智能助力特殊神经发育障碍儿童教育

1. 引言

1.1 精神障碍概述

在婴幼儿或青少年时期发病的精神障碍包含神经发育障碍（NDDs），如智力缺陷，以及特定的学习障碍，像阅读障碍、注意力缺陷多动障碍（ADHD）和自闭症谱系障碍（ASD）。全球范围内，婴幼儿期起病的精神疾病发病率在10 - 20%，且愈发普遍。此外，上述行为、精神病、压力、抑郁和焦虑相关障碍可能引发自杀念头。NDDs和其他精神障碍（MHDs）常常重叠，这种共病会加重儿童的学习障碍，降低生活质量，还会使长期预后变差。儿童精神障碍的发展受遗传和环境因素共同影响，家庭经济状况、父母的健康和心理问题等都会对孩子的神经发育和心理健康产生影响。因此，了解识别和治疗早期精神障碍，特别是NDDs的有效方法至关重要。

1.2 研究目标

本研究有两个目标：一是概述人工智能（AI）技术在帮助严重NDDs儿童方面的应用；二是指出当前可用AI工具的不足，为AI发展的未来路径提供建议，进一步实现针对这些学生的个性化教学。

2. 常见神经发育障碍

2.1 ADHD

ADHD的发病率在9% - 40%之间，病因多样，环境和遗传因素共同作用导致其发病和症状表现。非遗传风险因素包括脑损伤、早产、孕期父母饮酒以及接触特定环境因素等。符合ADHD诊断标准的儿童常伴有其他共病和特定学习困难，他们难以长时间集中注意力，可能表现出多动、不安和无法等待的症状。早期研究表明，ADHD儿童的大脑大小与正常儿童不同，额叶和顶叶皮质受影响尤为明显。

2.2 阅读障碍

阅读障碍是一种常见的NDDs，影响3 - 15%的学龄儿童。患者难以发展高级阅读能力，表现为拼写和译码能力差、缺乏单词识别能力等。与非阅读障碍者相比，阅读障碍患者的大脑图像有明显变化，维持学习动力的神经变化减少。患有阅读障碍的儿童可能还会有其他学习障碍，以及自卑、焦虑和悲伤等情绪问题。

2.3 自闭症谱系障碍

自闭症谱系障碍通常在儿童生命的前三年出现，在富裕国家的发病率约为2%。其特征包括社交互动困难、语言障碍、语言发育迟缓、避免眼神接触、无法适应环境变化、重复行为和学习能力差异等。自闭症患者，无论儿童还是成人，都普遍存在焦虑和抑郁情绪。研究表明，自闭症儿童和正常发育儿童的神经生物学特征不同，大脑发育过程中错误神经连接的“修剪”减少被认为是导致过多连接的主要原因。

3. 人工智能个性化辅助工具的需求

NDDs如ASD、ADHD和阅读障碍非常普遍，与知识学习成果降低和精神障碍高发相关。近期研究表明，需要更多支持技术，让患有这些障碍的学生能够在普通教室学习。个性化辅助教育技术可以提高教育成果，帮助受影响的人重新融入社会，解决可能引发自杀企图的压力情况。

4. 当前NDD儿童的管理

4.1 ADHD儿童的个性化教育策略

建议采用融合教育方法，让NDD学生必要时能进入普通学校。但传统学校环境可能会加重ADHD儿童的症状，尤其是要求他们静坐、安静和保持专注时。因此，主流教育若没有额外帮助，会损害儿童的自尊，对他们与教师和同伴的互动产生不利影响。建议教师在课堂上采用个性化学习方法，满足这些孩子的个体需求。

4.2 阅读障碍儿童的个性化教育策略

在学校教授阅读障碍学生时，多感官教学法被认为是首选。这种方法通过多种渠道同时展示信息。以下是一些在学校环境中成功应用于阅读障碍儿童的策略：
|年份|人工智能工具|训练模型|使用技能|解决的学习领域|效率|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|2013|阅读障碍AI系统|机器学习模型|辅助技术|帮助儿童获取字母和字母表知识|提高读写能力|
|2014|自适应阅读系统|机器学习模型|辅助技术|帮助学生阅读希腊语|提高阅读技能|
|2015|基于计算机的学习模型|机器学习模型|-|使用机器学习方法辅助学习过程|-|
|2017|阅读障碍探索游戏|音频数据，深度学习模型|数字应用|读写技能|有声读物有助于学习|
|2018|DIMMAND，CapturaTalk应用|聊天机器人|数字应用|用于提高读写能力|-|

4.3 ASD儿童的个性化教育策略

声学处理、动机、模拟和组织能力的差异会阻碍ASD儿童的学习成功。他们的思考、学习和表现方式与正常儿童不同，因此需要采用个性化教育方法来满足他们的各种需求。

4.4 学校实施个性化学习方法的困难

尽管有证据表明个性化课程有助于儿童克服学习问题，但教师在实现个性化学习目标时仍面临诸多困难。给予差异化指导、确保孩子理解并实现每个学生的目标需要教师花费大量时间。许多学校的学习资源供应不足。因此，一种能够根据每个孩子的独特需求和学习障碍进行定制的学习辅助工具，对教师和学生实现各自目标都非常有帮助。虽然掌握新工具并教会孩子使用可能需要一些努力，但利用这些技术促进个性化教育和提高整体医疗及教育效果具有明显优势。

4.5 AI在精神障碍儿童治疗和教学中的应用

4.5.1 AI与机器学习模型

人工智能包括机器学习（ML），模型可以在无需人工干预的情况下完成任务。传统机器学习模型通过输入数据进行训练，能够非常准确地预测结果。深度学习作为机器学习的一个分支，利用大量数据训练模型，同样能够实现高精度的结果预测。这两种模型在诊断某些神经系统疾病时都具有较高的准确性，可通过输入脑电图（EEG）信号或图像进行诊断。以下是开发用于诊断疾病的机器学习模型的流程：

graph LR
    A[输入图像] --> B[图像预处理]
    B --> C[特征提取]
    C --> D[特征选择]
    D --> E[分类]

4.5.2 基于AI的深度学习方法

常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、长短期记忆模型（LSTM）和自编码器。在CNN模型中，卷积层接收输入数据，后续每层生成新的特征图，用于预测的更可靠特征从中提取，最后在全连接层进行数据集分类。LSTM由输入门、遗忘门和输出门三个主要的记忆单元块组成，负责管理信息的读写和存储，主要通过保留早期状态的关键数据并在此基础上进行构建。自编码器通过对未标记数据进行加密，然后准确重建数据来工作。

4.5.3 AI在治疗和教学中的作用

人工智能帮助自闭症儿童识别和响应社交线索。有研究利用机器学习技术检查自闭症行为和参与阶段以进行治疗，结果显示该模型在预测影响和参与度方面比非个性化机器学习解决方案更准确，准确率约为60%。在另一项训练中，利用人工智能和语音识别创建了一个语音激活的交互式教育机器人用于体育教育，该机器人能够以超过90%的准确率回答学习者的问题。这些结果证实了AI是增强心理问题儿童社交接触和教学的潜在途径。

5. 相关研究工作

5.1 使用AI工具的文章总结

关于使用机器学习技术和AI工具来教导有学习困难的儿童的文章总结如下表所示：
|学生群体|年份|人工智能工具|训练模型|使用技能|解决的学习领域|效率|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|ADHD|2014|KAR机器人|-|辅助技术|通过讲故事提高社交能力，增强儿童智力| - |
|ADHD|2015|儿童动作感应和训练工具|机器学习模型|可穿戴技术|帮助学生保持注意力，辅助易分心的ADHD儿童| - |
|ADHD|2018|WatchMinder振动手表|使用传感器和定制算法|辅助工具|提醒学习者专注任务，有听觉或振动警报功能时是基本记忆辅助工具| - |
|ADHD|2018|语音识别软件|音频数据，深度学习模型|辅助技术|用语音替代书写，帮助ADHD学生提高读写和拼写能力| - |
|ADHD|2018|语音计算器|内置语音识别|辅助技术|帮助听力和做数学，使学生更快完成作业| - |
|阅读障碍|2013|阅读障碍AI系统|机器学习模型|辅助技术|帮助儿童获取字母和字母表知识|提高读写能力|
|阅读障碍|2014|自适应阅读系统|机器学习模型|辅助技术|帮助学生阅读希腊语|提高阅读技能|
|阅读障碍|2015|基于计算机的学习模型|机器学习模型|-|使用机器学习方法辅助学习过程|-|
|阅读障碍|2017|阅读障碍探索游戏|音频数据，深度学习模型|数字应用|读写技能|有声读物有助于学习|
|阅读障碍|2018|DIMMAND，CapturaTalk应用|聊天机器人|数字应用|用于提高读写能力|-|
|自闭症|2011|LifeisGame|从网络摄像头捕获面部特征|数字应用|帮助学生识别面部情绪| - |
|自闭症|2017|ENABLE Me应用|情感识别，谷歌智能眼镜|可穿戴技术|增强学生与教师的社交沟通|学生可提高沟通能力|
|自闭症|2018|Kasper自动机|传感器信息，强化学习|辅助技术|增强学生与教师的社交沟通|学生可提高沟通能力|
|自闭症|2018|闪卡、自闭症情绪等|深度学习/机器学习|数字应用|增强学生与教师的社交沟通|学生可提高沟通能力|
|自闭症|2019|Emotify游戏|音频数据，随机森林分类器|数字应用|帮助小学生采用精确方法|使学生更投入和参与|

6. 研究方法

6.1 资料收集

在本次有组织的综述中，分析了使用机器学习算法来解决教育障碍的辅助工具的相关研究。搜索时间范围为2011年至2021年，使用了电气和电子工程师协会、谷歌学术、PubMed、科学直连和Springer Link等科学数据库来搜索相关期刊文章。基于PRISMA标准的三种主要方法，从多个数据库中选择了相关出版物进行分析，最终选定了26篇最相关的文章。下面是利用PRISMA标准检索相关文章的流程图：

graph LR
    A[开始] --> B[确定研究问题]
    B --> C[搜索数据库]
    C --> D[筛选文献]
    D --> E[评估质量]
    E --> F[提取数据]
    F --> G[分析数据]
    G --> H[得出结论]
    H --> I[结束]

6.2 AI在个性化教育中的有效性

大多数AI学习技术都取得了成功的结果。例如，人工智能工具可以帮助难以专注工作的ADHD学生，提高他们的参与度和行为意向。在一项研究中，FaceSay游戏帮助自闭症儿童提高了社交互动、情绪检测和面部识别能力。为ADHD儿童开发的软件游戏对改善他们的情绪和增强与他人的沟通有积极影响。使用机器人和其他通信工具可以帮助自闭症儿童学习数学、社交技能和提高专注力。这些结果证明了AI工具在个性化学习中的实用性。

7. 个性化教育AI工具的局限性

目前，关于特定NDD儿童的社区数据库较少，因为很难从患有这些疾病且难以保持静止的儿童那里获取信息，从家长那里收集相关信息也很困难。此外，许多儿童有复杂的共病，这使得为他们构建个性化AI工具变得困难。

8. 未来AI工具的建议

建议使用深度学习技术创建一个特殊的基于云的模型或应用程序工具，该工具可以实现个性化，并为帮助学生学习的导师提供支持。创建个性化模型时，将使用大量包含输入特征的数据，如面部外观、图片、语音信号、医疗信息、年龄、性别、遗传病史等。存储在云服务器上的训练好的深度学习模型将接收每个用户收集的数据，然后能够准确估计个人的教育需求，并提供定制化培训以满足个人目标。此外，该工具还将集成区域化和客户保密技术。

9. 结论

尽管目前针对常见NDDs如ADHD、阅读障碍和ASD儿童的支持工具还处于起步阶段，但已有一些工具被提出。之前的研究中讨论的流行工具主要以自闭症为中心。显然，需要付出更多努力来为各种NDD儿童创建和评估辅助设备。研究表明，AI辅助工具对学生的学习有积极影响，适用于教育工作者、家长、特殊教育教师和心理分析师，并且可以在这些环境中轻松使用。AI技术帮助有学习挑战的儿童借助AI工具实现他们的独特学习目标。然而，当前的AI支持工具存在一些局限性，例如这里描述的AI技术不是基于云的，这限制了它们为个性化学习提供实时建议的能力。基于AI技术的数字应用程序可能是为受NDD影响的人提供个性化专家指导和实时学习的重大突破。