人工智能技术赋能阅读障碍儿童的多元路径

2022年1月，《“十四五”特殊教育发展提升行动计划》中明确提出，鼓励有条件的地方充分应用人工智能等新技术，积极推进新兴技术与特殊教育的深度融合。2024年3月，教育部启动人工智能赋能教育行动，旨在用人工智能推动教与学融合应用。2025年1月，《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》强调，“实施国家教育数字化战略，促进人工智能助力教育变革”。以上政策行动共同昭示了，如何有效利用AI技术推动我国特殊教育的高质量发展已成为当前特殊教育研究与实践亟待解决的关键问题。鉴于此，本文以“基础—技术—应用”为分析架构，系统梳理AI技术在阅读障碍儿童筛查诊断、精准干预和阅读支持等场景的应用模式，深入呈现人工智能技术赋能阅读障碍儿童的多元路径，为人工智能与特殊教育的深度融合提供兼具理论深度与实践价值的参考。

01.AI技术赋能阅读障碍儿童的“基础—技术—应用”分析框架

阅读障碍作为一种常见的学习障碍，表现为儿童在精确或流利认读单词方面存在困难，同时伴有明显的解码与拼写能力缺陷，严重影响其学业发展与学习信心。近年来，AI技术在阅读障碍儿童教育干预中的应用研究逐渐兴起。已有研究借助机器学习（Machine Learning，ML）技术对阅读障碍儿童阅读行为等数据进行深度挖掘，成功实现阅读障碍儿童的早期筛查与精准诊断，诊断准确率较传统方法有所提升；运用自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术开发的AI系统，通过实时语音识别与语义分析等方式，有效改善了阅读障碍儿童阅读材料的适配性；运用会话式AI实现语音交互辅助阅读障碍儿童阅读解码过程并给予信息提示，显著提升儿童阅读水平。上述研究充分展现了AI技术在数据处理、模式识别和个性化干预方面的独特优势。然而，当前针对AI技术在阅读障碍领域的综述研究仍存在局限性，多数综述仅聚焦于单一技术应用，如仅探讨机器学习在诊断环节的作用，或只分析自然语言处理在阅读训练中的效果，未能从基础层、技术层、应用层三个层级进行系统性整合与全面阐述。

人工智能是涉及多层次的模拟人类智能行为和思维模式的技术和理论。依据《人工智能标准化白皮书（2021版）》的框架理念，人工智能技术可分为基础层、技术层（即连接基础层和应用层的中间层）与应用层，三者在特殊教育领域形成逐级支撑的纵向跃迁赋能体系。其中，基础层以ML为核心，特别是其关键技术深度学习（Deep Learning，DL），主要依托算力基础设施与海量教育数据，通过各类算法构建通用模型框架，为阅读障碍儿童全方位的数据分析提供底层支持。技术层指衔接基础层与应用层的核心算法层，聚焦AI领域的通用技术组件与任务型模型，解决阅读障碍儿童教育及干预场景中的关键技术问题，为应用层提供技术中台支撑。应用层则聚焦于垂直场景创新，其中，会话式AI技术已成为应用最广泛、最常用的技术之一。通过Transformer架构等方式实现个性化对话、阅读交互，辅助阅读障碍儿童进行阅读能力训练。在阅读障碍儿童的教育及干预等领域，上述三级技术由下至上、层层递进，从基础的数据处理建模，到中间的技术功能实现，再到上层的具体场景应用，完整呈现出AI技术从理论到实践、精准赋能阅读障碍儿童的技术链条。

02.基于机器学习的AI技术赋能阅读障碍儿童的基础层解析

机器学习是基于数据驱动的技术，通过对系统训练数据集进行分析，构建参数化模型，进而实现精准预测和科学决策。深度学习作为机器学习中至关重要的分支，依托表示学习和分层网络模型，利用深度非线性模型来模拟复杂自然关系。其本质是模仿人脑信息处理的神经结构，对外部输入数据进行从低级到高级的特征提取，让机器能够学习数据并给出分层特征表示。在阅读障碍儿童的教育与干预中，机器学习发挥着重要作用，如通过分析学生历史数据，可提高阅读障碍儿童筛查及诊断的效率，实现精准预测，并为其提供精准的干预支持。

阅读障碍儿童的筛查、诊断与预测。机器学习通过特征选择与聚类、图像提取、多模态数据融合与预测模型构建四个核心手段，显著提升阅读障碍儿童早期筛查、诊断与预测的准确性和效率。第一，ML利用支持向量机等传统算法以及卷积神经网络等深度学习算法构建多层神经网络，从海量阅读障碍儿童数据中挖掘模式和特征。在此基础上，通过特征选择从众多特征中筛选有价值的子集，运用聚类方法发现数据内在结构，并实现自动分组，从而优化数据特征，提高诊断准确性。有研究揭示机器学习利用磁共振成像特征，通过支持向量机分类器区分阅读障碍儿童，还通过聚类方法精准区分不同程度的阅读障碍儿童。第二，以卷积神经网络为代表的ML能够快速提取图像特征，推动了对阅读障碍儿童神经影像学数据的高效识别。例如，有研究将3D卷积神经网络和功能性磁共振成像结合使用，剖析阅读障碍儿童神经影像数据，为其筛查、诊断与预测提供新途径。第三，机器学习技术通过图建构、特征融合和混合融合策略，将视觉、文本、音频等多模态数据结合，在不同的隐藏层实现共享语义子空间的特征组合，为阅读障碍儿童的精准评估与干预提供更全面的信息。已有研究揭示出机器学习可以收集多维度数据，通过支持向量机等算法训练模型，有效区分出阅读障碍儿童与典型发展儿童。第四，机器学习能够通过构建线性和非线性预测模型来捕捉时序数据关系，构建阅读障碍儿童的预测模型。例如，Tamboer等人利用支持向量机构建基于脑成像的预测模型，发现位于特定脑区的体素是最可靠的分类特征，敏感性达到较高水平，该发现有助于挖掘阅读障碍的预测因素。

阅读障碍儿童的精准干预。ML技术主要通过面部识别、动作捕捉两个核心手段，为阅读障碍儿童的精准干预提供支持。第一，借助图形处理器强大的算力，可以运用机器学习中的面部识别技术构建多层神经网络模型，该模型能够有效提取和分析阅读障碍儿童复杂的面部数据特征，助力理解其阅读过程中的情绪与认知状态。例如，通过卷积神经网络模型对阅读障碍儿童阅读时的面部表情进行动态捕捉，可识别出因文字解码困难引发的焦虑、困惑等情绪特征。同时，分析阅读障碍儿童在处理不同文本难度时的眼动数据与面部肌肉变化，结合面部识别模型生成的特征图谱，能够为个性化阅读干预策略的制定提供依据。第二，机器学习通过动作捕捉技术自动提取时空特征并精准分类动作，为阅读障碍儿童的阅读行为干预提供支持。例如，基于计算机视觉的动作捕捉系统可实时监测儿童阅读时的肢体动作与姿态，识别因阅读困难导致的注意力分散行为，如频繁低头、肢体晃动等；结合虚拟现实与动作捕捉技术，设计交互式阅读场景，引导儿童通过肢体动作与文本内容互动，增强阅读参与感与理解能力；此外，通过动作捕捉技术分析儿童翻书、指读等阅读动作的协调性与流畅度，可评估阅读训练效果并优化干预方案。

03.基于自然语言处理的AI技术赋能阅读障碍儿童的技术层解析

自然语言处理技术以算法为核心驱动，通过构建语言理解与生成模型，模拟人类大脑处理语言的机制。其技术原理在于对复杂语言结构进行解析，通过专门的计算过程构建语义体系，实现精准的语义理解和高效的信息传递。基于上述技术特性，自然语言处理在阅读障碍领域展现出两大核心功能：辅助阅读学习及文本优化、实现情感识别及学习支持。

阅读障碍儿童阅读文本优化及阅读能力提升。自然语言处理主要通过词向量技术、神经网络模型、预训练模型这三种核心手段达到语义分析、文本生成的目的，被广泛用于对阅读障碍儿童的阅读文本优化之中。第一，词向量技术将词汇映射为高维向量，捕捉语义和句法信息，推动阅读障碍等特殊儿童阅读特征分析与评估的发展。例如，有研究利用Word2Vec词向量模型，对阅读障碍儿童日常阅读和写作的文本进行分析，通过量化词汇间的语义关联，识别出其在词汇理解和运用上的薄弱环节。同时，借助词向量技术将阅读障碍儿童的阅读特征转化为可计算的向量数据，纵向追踪其阅读能力发展变化，为个性化干预方案制定提供数据支撑。第二，神经网络模型，尤其是深度学习中的递归神经网络、卷积神经网络及长短期记忆网络等，利用端到端的语义分析优势实现文本生成及处理大规模文本数据，为阅读障碍儿童阅读学习和文本优化提供支持。例如，基于递归神经网络和长短期记忆网络构建的语言模型，可以根据阅读障碍儿童的语言水平，生成难度适配的阅读材料，通过调整句子结构复杂度、控制词汇等级，帮助儿童逐步提升阅读能力。同时，利用卷积神经网络的文本特征提取能力，对现有阅读文本进行优化，自动识别并替换生僻词汇、拆分复杂句子，使文本更符合阅读障碍儿童的认知特点。第三，基于预训练模型的辅助技术构建程序系统，将语音转化为文本，识别阅读障碍儿童阅读学习的语言需求，实现有效交互。例如，基于预训练语言模型开发的Voice Dream Weaver等程序和Bookshare、Audible等阅读辅助程序，能够将文字内容转化为清晰流畅的语音，帮助阅读障碍儿童通过听书的方式获取知识，降低阅读压力。

阅读障碍儿童情感识别及支持。在自然语言处理技术中，预训练语言模型是实现阅读障碍儿童情感识别与支持的关键。基于Transformer架构的模型，尤其是以BERT为代表的模型，通过大规模语料库预训练构建语言表征能力，并针对阅读障碍干预场景微调优化情感分析性能，可以精准捕捉阅读障碍儿童语言文本中的隐含情感。其中，BERT凭借深度双向Transformer编码器动态解析文本上下文及其情感倾向，通过分析阅读障碍儿童的阅读笔记以及课堂发言文本，可较为高效地识别出其在文字解码过程中产生的焦虑、挫败或成就感等情绪，为阅读障碍儿童的个性化干预方案提供数据支撑，其双通道情感识别系统还可评估阅读障碍儿童在不同文本难度下的阅读情感反馈以优化教学内容的适配性。进一步来说，BERT改进的优化模型RoBERTa可以联合长短期记忆网络算法实现动态监测阅读障碍儿童在长期阅读训练中的情绪波动曲线，建立情绪稳定性与阅读流畅度的发展关联模型。此外，基于预训练模型的话题建模技术可从阅读障碍儿童的课堂互动记录、家庭阅读对话中提炼高频情感需求，生成的关键话题标签可直接辅助教育者设计情感支持活动，通过正向情感强化提升阅读动机。

04.基于会话式AI的AI技术赋能阅读障碍儿童的应用层解析

会话式AI通过融合自然语言处理和机器学习技术，利用数据来接收语音或输入文本，生成并输出相应的语音或文本。以会话式AI创设对话式阅读的形式实现对阅读障碍儿童阅读解码过程的辅助、为阅读障碍儿童提供信息提示的功能。

辅助阅读障碍儿童阅读解码。会话式AI主要通过语音识别的核心手段在实现阅读障碍儿童自然语言交互的同时提升阅读解码能力。语音识别技术基于声学和语言模型，能够高精度地将语音信号转换为文本，提高交互自然度和效率。已有研究指出，基于DeepSpeech与语音识别技术开发的会话式朗读语音评价系统，能够对阅读障碍儿童朗读的语音流畅度和发音准确性进行评估。这种技术可以为儿童提供针对性的语音反馈和朗读训练建议，从而帮助其提升语言表达能力的同时提升阅读水平。此外，借助语音识别技术实时解析阅读障碍儿童在阅读过程中的语音提问，即便儿童因语言组织困难表述不佳，系统也能基于预训练的语言模型准确捕捉问题核心，并以简洁清晰的语言给予回应，帮助儿童理解阅读材料中的难点。还有研究揭示了结合情感识别算法的语音识别系统还能感知阅读障碍儿童在交流中因阅读困难产生的焦虑情绪，调整对话语气，用鼓励性语言激发儿童的阅读积极性，增强其与AI交互的信心。在日常学习场景中，语音识别技术还可以结合个性化学习框架，通过与阅读障碍儿童的对话，了解其学习进度和知识薄弱点，动态调整学习内容和交互策略，在提升自然语言交互能力的同时，逐步提高儿童的阅读水平。

阅读障碍儿童阅读信息提示。会话式AI在阅读障碍儿童干预过程中应用广泛，主要依靠查询重构和检索增强生成这两项核心技术，提升信息检索反馈的即时性与准确性，为阅读障碍儿童的阅读过程提供信息提示。第一，查询重构技术通过将查询与文档的语义空间进行对齐，把模糊文本转化为自然语言问题，显著提高了检索效果。例如，针对阅读障碍儿童在阅读时提出的模糊问题，会话式AI可利用查询重构技术，结合上下文将其转化为清晰的语言文本，并从教育资源库中检索出适配的解析内容，帮助阅读障碍儿童理解文本难点。同时，AI评估师运用查询重构技术，对阅读障碍儿童的阅读行为记录、阅读困难反馈等数据进行语义对齐处理，通过构建阅读能力分析模型，精准定位儿童在词汇、句法、理解等方面的薄弱环节，为制定个性化阅读干预方案提供依据。第二，检索增强生成技术则是通过整合外部知识库来扩展大语言模型的知识范围，减少因模型固有知识局限导致的事实性错误，从而输出更准确的结果。例如，当阅读障碍儿童在阅读历史、科普类文本遇到生僻概念时，会话式AI借助检索增强生成技术，从权威百科、儿童科普知识库中调取简化版解释，并结合儿童的阅读水平进行语言重构，以图文并茂、通俗易懂的方式呈现信息给儿童，帮助其克服学习障碍。

05.结语

AI技术通过基础层、技术层、应用层的三级架构，形成了赋能阅读障碍儿童的完整技术链条。基础层的ML通过卷积神经网络、多模态数据融合等技术，实现了阅读障碍儿童神经影像特征的挖掘与早期筛查诊断精度的提升，同时借助面部识别和动作捕捉技术动态分析阅读情绪与肢体行为，为精准干预提供数据支撑。技术层的NLP依托词向量模型、递归神经网络及预训练模型，完成阅读材料难度优化、语义理解辅助及情感识别，有效帮助阅读障碍儿童提升阅读学习能力以及提供情感支持。应用层的会话式AI通过语音识别、查询重构等技术，将生僻概念转化为适配性解释，为阅读障碍儿童提供实时解码辅助与个性化信息提示。尽管现有研究展现了AI技术在数据处理与模式识别中的优势，但在应用过程中仍可能存在技术跨层级整合不足、机制解析深度有限、数据隐私保护薄弱等挑战。因此，未来研究可聚焦三方面展开：其一，深化从基础层到技术层最终到应用层的多层级技术融合，构建从筛查诊断到干预支持的多层级、全流程智能AI系统；其二，加强跨学科协作，推动教育专家、技术开发者与临床医师等多方共同设计符合阅读障碍儿童认知特点的AI干预方案；其三，建立AI技术在特殊教育应用中的伦理治理框架，通过可解释AI算法等技术解决数据隐私与算法偏见问题，最终实现AI技术与阅读障碍干预的深度融合，推动特殊教育公平与质量的双重提升。

（作者李欢系西南大学特殊教育学院副院长、教授、博士生导师，吴雨珂系西南大学教育学部硕士研究生）

本文刊发于《新阅读》2025年8期

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