你家孩子學(xué)習(xí)困難嗎？人工智能或許幫得上忙

原標(biāo)題：你家孩子學(xué)習(xí)困難嗎？人工智能或許幫得上忙

我們?cè)谝酝奈恼轮杏懻撨^(guò)很多關(guān)于人工智能教育的話題，比如機(jī)器人教育、少兒編程、人工智能替代教師等。不可否認(rèn)的是，在對(duì)提升兒童思維能力方面，如果使用得當(dāng)，其確實(shí)能產(chǎn)生一點(diǎn)效果。而至于人工智能教師，則還差得很遠(yuǎn)。

也就是說(shuō)，人工智能可以充當(dāng)教具的角色，以便幫助兒童進(jìn)行自我訓(xùn)練，或者幫助教師更好地教。但仔細(xì)觀察我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)，在這類教育當(dāng)中，人工智能所面對(duì)的往往是正常的學(xué)生。換言之，人工智能的學(xué)生，被默認(rèn)為具有正常的智力和活動(dòng)行為。

對(duì)特殊兒童應(yīng)對(duì)和能力提升方面，人工智能好像能做得還不多?；蛘哒f(shuō)，缺乏成熟的市場(chǎng)產(chǎn)品甚至研發(fā)。

這也并不奇怪。畢竟人工智能進(jìn)軍教育領(lǐng)域就是一個(gè)非常困難的過(guò)程，而兒童又是整個(gè)教育領(lǐng)域當(dāng)中最棘手的一環(huán)，特殊兒童則更是堪稱棘手之罪。這樣困難級(jí)別層層加大，也難怪在特殊兒童教育領(lǐng)域，人工智能呈現(xiàn)出喑默的局面。

但終究是有人在做這件事的。比如我們今天要說(shuō)的，劍橋大學(xué)醫(yī)學(xué)研究委員會(huì)認(rèn)知和腦科學(xué)部門的研究人員最近發(fā)表了一項(xiàng)研究成果，他們?cè)噲D利用人工智能算法來(lái)重新對(duì)學(xué)習(xí)困難兒童進(jìn)行預(yù)測(cè)和診斷。

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我們或許有必要了解一下何為“學(xué)習(xí)困難癥”。

一般認(rèn)為，學(xué)習(xí)困難癥（learning disabilities，簡(jiǎn)稱LD）是美國(guó)教育心理學(xué)家科克于1963年提出的一種學(xué)習(xí)障礙概念，主要在發(fā)生在兒童身上。此后不同國(guó)家的不同教育從業(yè)研究者對(duì)其展開了多方面的研究。由于研究的領(lǐng)域、目的的不同，研究者們對(duì)學(xué)習(xí)困難癥的定義也并不完全相同，有人認(rèn)為其輕微的智力障礙是導(dǎo)致其發(fā)生的原因，有人則認(rèn)為智力與學(xué)習(xí)困難癥的發(fā)生并不呈絕對(duì)的反比，因?yàn)樵谝恍┐嬖诎Y狀的兒童身上，并未發(fā)現(xiàn)其智力存在任何缺陷。更多的人則傾向于認(rèn)為其發(fā)生原因是由于神經(jīng)中樞系統(tǒng)的異常，導(dǎo)致兒童在聽說(shuō)讀寫以及推理或數(shù)學(xué)等方面的能力存在障礙。

而世衛(wèi)組織則認(rèn)為，學(xué)習(xí)困難癥的發(fā)生并非由于生理因素的作用，而是后天兒童認(rèn)識(shí)機(jī)制出了問(wèn)題。

眾說(shuō)紛紜的現(xiàn)狀表明，學(xué)習(xí)困難癥是一個(gè)非常復(fù)雜的問(wèn)題。而學(xué)界如此重視，也從側(cè)面說(shuō)明了學(xué)習(xí)困難癥對(duì)兒童的學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)可能會(huì)產(chǎn)生非常消極的作用。

自然而然，如何應(yīng)對(duì)學(xué)習(xí)困難癥也便成為了家長(zhǎng)們比較焦慮的一個(gè)問(wèn)題。傳統(tǒng)的治療一般遵循這樣一個(gè)邏輯：發(fā)現(xiàn)孩子學(xué)習(xí)情況不太對(duì)，于是開始投醫(yī)；診斷孩子的疾病誘因，比如多動(dòng)癥、自閉癥；從病癥的誘因入手，試圖改善之。

但這就存在兩個(gè)問(wèn)題：第一，即便是同一誘因的病癥，也會(huì)有不同的表現(xiàn)形式，比如多動(dòng)癥并不僅僅表現(xiàn)為沖動(dòng)、坐不住、東張西望，也可能是沉默地坐在位置上，但上課的時(shí)候小動(dòng)作很多導(dǎo)致注意力無(wú)法集中；第二，學(xué)習(xí)困難癥的表現(xiàn)形式有很多種，而多動(dòng)癥之類的因素往往只能影響一個(gè)或幾個(gè)方面，無(wú)法全面解釋兒童學(xué)習(xí)困難的原因。但在治療的過(guò)程中，這種并非一對(duì)一的因果關(guān)系往往被忽略了。

也就是說(shuō)，以往對(duì)學(xué)習(xí)困難癥兒童的研究，往往都是集中在既有的診斷疾病的范疇里。這也會(huì)導(dǎo)致另外一種結(jié)果：有既有病癥如多動(dòng)癥、自閉癥的兒童會(huì)被重點(diǎn)關(guān)注，而那些無(wú)此類病癥兒童的學(xué)習(xí)困難行為則會(huì)被輕視甚至排除在外。

劍橋大學(xué)的研究者們則對(duì)這種情況進(jìn)行了革新。

為了獲得數(shù)據(jù)，研究人員招募了550名被認(rèn)為有學(xué)習(xí)困難癥的兒童。通過(guò)對(duì)兒童的聽力技能、空間推理、問(wèn)題解決、詞匯和記憶等方面的測(cè)量，再加上其父母關(guān)于兒童學(xué)習(xí)困難情況的描述說(shuō)明、在校期間閱讀和數(shù)學(xué)的表現(xiàn)數(shù)據(jù)等，最終確定了兒童學(xué)習(xí)困難癥的四種情況：①有廣泛的認(rèn)知障礙和嚴(yán)重的閱讀、拼寫及數(shù)學(xué)問(wèn)題；②有典型認(rèn)知能力和學(xué)習(xí)概況；③有記憶問(wèn)題；④有語(yǔ)音障礙。

研究人員利用已有的數(shù)據(jù)對(duì)兒童的學(xué)習(xí)困難癥判斷的最大成果在于，其發(fā)現(xiàn)孩子既往的診斷結(jié)果往往存在很多缺陷，也就是說(shuō)既往的診斷結(jié)果并不能全面反映孩子的學(xué)習(xí)困難類型。比如過(guò)去認(rèn)為閱讀能力差的兒童在處理閱讀和聲音之間會(huì)存在問(wèn)題；但通過(guò)該算法的推斷，如果閱讀能力差，兒童往往還會(huì)在聲音之外的數(shù)學(xué)上也存在問(wèn)題。

也就是說(shuō)，全面預(yù)測(cè)兒童的學(xué)習(xí)困難癥是劍橋大學(xué)研究人員開發(fā)的算法的最重要作用。由此產(chǎn)生的積極影響也是顯而易見的：學(xué)習(xí)困難兒童能夠得到全面的癥狀診斷，而這也將倒逼更全面的治療對(duì)策。

想要走出實(shí)驗(yàn)室面向兒童，它還得繼續(xù)練級(jí)

利用人工智能來(lái)預(yù)測(cè)更全面的學(xué)習(xí)困難癥，一旦被認(rèn)為是切實(shí)可行的，最大的受益群體自然是兒童。

根據(jù)歐美的醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)，大概有六分之一左右的人會(huì)或多或少在兒童時(shí)期受到學(xué)習(xí)困難癥的影響。換算成數(shù)字的話，60億人中大概有10億人，這是非常龐大的。如果人工智能能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)、分類，讓人們能夠得到及時(shí)而全面的針對(duì)性治療，其對(duì)個(gè)人成長(zhǎng)帶來(lái)的時(shí)間成本的節(jié)省、智力發(fā)育、知識(shí)能力的提升等方面的益處自然無(wú)法計(jì)算，而背后則會(huì)節(jié)省大量的社會(huì)教育資源。

當(dāng)然，由于兒童無(wú)法離開父母，也必須謹(jǐn)防一些商家趁機(jī)而上，打著人工智能預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)困難癥的幌子賣狗皮膏藥。畢竟按照劍橋大學(xué)的研究成果來(lái)看，目前人工智能的作用僅限于能夠更全面地識(shí)別學(xué)習(xí)困難癥的表現(xiàn)類型，至于作何種干預(yù)并沒(méi)有明確的對(duì)策。

更何況，即便是實(shí)驗(yàn)本身也還有一些問(wèn)題尚待解決。

第一，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)量的問(wèn)題。研究者招募了550名兒童進(jìn)行數(shù)據(jù)積累，這僅僅只能達(dá)到一個(gè)實(shí)驗(yàn)室的效果；如果想要應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)當(dāng)中，550名兒童所帶來(lái)的數(shù)據(jù)積累顯然遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法滿足預(yù)測(cè)診斷學(xué)習(xí)困難癥類型的精度。因?yàn)閷?duì)象是兒童，關(guān)系到的又是可能影響終生的幼年教育，因此追求極致的精準(zhǔn)度并不為過(guò)。而且研究人員采用的一部分?jǐn)?shù)據(jù)是家長(zhǎng)的描述和平時(shí)在校的課業(yè)，與直接觀察的數(shù)據(jù)相比，這些二手資料的混入很可能會(huì)降低預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。

第二，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)類型并不完善。比如關(guān)于兒童的年齡數(shù)據(jù)，一些肢體上的行為動(dòng)作等，并沒(méi)有被納入到開發(fā)算法的因素當(dāng)中。只對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)困難表現(xiàn)做觀察是不夠的，將所有有可能影響到困難表現(xiàn)的因素都考慮進(jìn)去，才會(huì)使算法更加完善。

雖然從現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的要求去苛責(zé)一個(gè)實(shí)驗(yàn)室技術(shù)顯得并不那么厚道，但畢竟所有的技術(shù)如果要產(chǎn)生社會(huì)或經(jīng)濟(jì)價(jià)值，最終都是要走向應(yīng)用的。更何況這項(xiàng)技術(shù)面向的是兒童群體，我們沒(méi)有理由不對(duì)它抱有強(qiáng)烈的希望，同時(shí)又愿其在面向?qū)嶋H的時(shí)候表現(xiàn)得更加完美。

或許有朝一日，應(yīng)對(duì)孩子的學(xué)習(xí)困難，將不再成為家長(zhǎng)心頭的一件困難之事。

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