课题申报书：人工智能赋能孤独症儿童社会性发展的机制研究

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。人工智能赋能孤独症儿童社会性发展的机制研究课题设计论证研究现状：目前国内外对人工智能发展环境下自闭症儿童教育干预技术的研究取得显著进展。例如，华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心研究团队开发的“星未来”创新型学习系统，通过人机交互游戏和多模态感知技术实现自闭症儿童个性化与自适应学习，可有效筛查自闭症儿童，为诊断和早期干预节省时间，并能根据儿童需求定制学习计划和营造智能学习环境。此外，国内外还有很多关于人工智能在自闭症领域应用的研究。如美国北卡罗莱纳大学教堂山分校等高校的研究者用机器学习算法分析婴儿大脑功能磁共振成像预测自闭症；巴西和美国研究者利用深度学习算法识别自闭症患者；美国食品药品监督管理局批准的用于自闭症筛查的人工智能系统；中国中山大学和昆山杜克大学团队合作开展的项目，通过影像、声音等数据分析儿童行为表现辅助医生进行筛查和诊断等。然而，我国自闭症康复工作起步较晚，现有康复机构和人员专业化水平不足，教育干预技术处于初级阶段。与发达国家相比，我国在自闭症的筛查、康复机构数量和人员专业化水平等方面仍存在差距。目前国内对于自闭症的筛查通常来自家长和老师的行为观察，由于他们缺乏对自闭症的了解，往往会耽误自闭症儿童康复的最佳时机。选题意义：人工智能为特殊儿童教育提供新希望，对于孤独症儿童来说更是如此。孤独症儿童缺乏正常的社会互动能力、语言交流能力和兴趣行为模式，无法像普通儿童那样接受常规教育。而人工智能有望打破教育资源障碍，为他们提供平等教育，帮助他们走出黑暗、融入社会。例如，人工智能可以通过系统算法筛选，为自闭症学生提供适合自己学习风格的个性化内容，帮助学校以更低的成本满足更多学生的学习需求，为所有自闭症儿童提供融合教育的机会。同时，人工智能系统可以无限重复教学内容、不厌其烦，在技能学习和知识传授方面发挥巨大作用。还可以实时掌握学生的学习过程，帮助教师了解学生在哪一步出现问题，及时调整教学风格，改善教育效果。研究价值：通过人工智能赋能孤独症儿童社会性发展，具有多方面的价值。首先，可以有效筛查自闭症儿童，为确诊和早期干预节省宝贵时间。其次，能够根据每个自闭症儿童的需求和特点定制个性化学习计划，满足他们的特殊需求。最后，根据儿童的认知发展状况营造智能化、个性化、自适应的学习环境，提高他们的学习效果和社会适应能力。二、研究目标、研究内容、重要观点研究目标：探索人工智能赋能孤独症儿童社会性发展的机制，为孤独症儿童提供更好的智能教育干预。通过对人工智能在孤独症儿童教育中的应用研究，寻找能够有效提升孤独症儿童社会性发展的方法和途径，为他们创造更有利的学习和成长环境。研究内容：分析孤独症儿童社会性发展现状，了解目前孤独症儿童在社会交往、语言沟通、兴趣和行为模式等方面存在的问题。由于孤独症儿童缺乏正常的社会互动能力、语言交流能力和兴趣行为模式，他们往往难以融入社会，接受常规教育。目前我国国内对自闭症的筛查通常来源于学生家长和老师的行为进行观察，这往往会耽误孤独症儿童康复的最佳时间。研究人工智能在孤独症儿童教育中的应用形式及模式，如合作同伴模式和认知重塑模式。在合作同伴模式中，人工智能机器可作为儿童友好型伴侣特定任务环境中的玩具，或在游戏中与外部世界交流，吸引患儿注意力，促进其加入交往互动，改善认知功能及社会行为。在认知重塑模式中，人工智能技术可直接补偿或改善儿童的认知缺陷，如通过佩戴Procom系统等人工智能技术，帮助孩子感知、理解和恰当处理社交距离，减少异常行为，改善社交障碍。重要观点：人工智能是对自闭症儿童教育的有利手段，可根据儿童需求和特点定制学习计划，创造智能、个性化和适应性的学习环境。大量实证结果表明，人工智能可以有效筛查自闭症儿童，为自闭症诊断和早期干预节省宝贵的时间。例如，华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心研究团队开发的“星未来”创新型学习系统，集精细化测评与精准教育干预为一体，通过人机交互游戏和多模态感知技术实现自闭症儿童个性化与自适应学习。此外，大米和小米与昆山杜克大学合作成立的联合研究实验室，共同推动大数据、人工智能等技术在孤独症干预领域内的应用。人工智能为特殊儿童获得“包容性”与“公平性”的教育提供了可靠的技术手段，有望彻底打破限制特殊儿童有效获取教育资源的有形无形的障碍。三、研究思路、研究方法、创新之处1.研究思路以孤独症儿童社会性发展为核心，深入研究人工智能赋能的机制，通过实证研究不断完善和优化干预方案。具体而言，首先深入了解孤独症儿童社会性发展的现状和问题，包括他们在社会交往、语言沟通、兴趣和行为模式等方面的障碍。然后，探索人工智能在孤独症儿童教育中的应用形式及模式，如合作同伴模式和认知重塑模式，以提高他们的认知功能和社会行为。同时，结合国内外先进的研究成果和实践经验，开发创新型学习系统，为孤独症儿童提供个性化与自适应学习的环境。通过对孤独症儿童的精细化测评，了解他们的需求和特点，精准制定教育干预方案，促进他们的社会性发展。2.研究方法采用文献研究法、实证研究法、案例分析法等多种研究方法。通过文献研究，了解国内外人工智能在孤独症儿童教育中的应用现状和发展趋势，为研究提供理论支持。实证研究法主要通过对孤独症儿童进行实际干预，收集数据并分析人工智能赋能的效果，不断优化干预方案。案例分析法选取成功的人工智能赋能孤独症儿童教育的案例进行深入分析，总结经验教训，为研究提供实践参考。3.创新之处开发创新型学习系统，集精细化测评与精准教育干预为一体，实现孤独症儿童个性化与自适应学习。具体创新点如下：个性化学习计划：根据每个孤独症儿童的需求和特点定制学习计划，满足他们的特殊需求。例如，华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心研究团队开发的“星未来”创新型学习系统，能够根据儿童的认知发展状况营造智能化、个性化、自适应的学习环境。合作同伴模式：当人工智能机器应用于患有自闭症谱系障碍的儿童时，它们被用作儿童友好型伴侣特定任务环境中的玩具，或者在游戏中与外部世界交流。在物理治疗、运动干预、思想教育技术教学、课堂知识学习以及网络游戏等活动中，利用人工智能机器可以吸引患儿注意力，促进其加入交往互动，在智能机器的指导下改善提高学生认知功能及社会环境问题研究行为。认知重塑模式：人工智能技术的使用可以直接补偿或改善儿童的认知缺陷。此模式可以研发一系列人工智能信息技术设备，大多为机械工程设计装置、动设备或可穿戴系统。在人工耳蜗技术中，人工耳蜗是根据耳蜗的生理原理发展起来的，本质上是一种电子仿生装置。在治疗重度耳聋的认知重塑模式中，自闭症谱系障碍儿童可以通过佩戴Procom系统等人工智能技术，直接改善自身状态，帮助孩子感知、理解和恰当处理社交距离，减少异常行为，改善社交障碍。多模态感知技术：通过人机交互游戏和多模态感知技术，实现孤独症儿童个性化与自适应学习。例如，浙江大学滨江研究院智能医疗技术与装备研究中心博士后于佳辉针对“面向孤独症儿童早期筛查与干预的关键人工智能技术研究与病理机制探究”开展深入探索，融合情感计算、视线追踪、姿态估计、语音识别、以及映射建模等人工智能技术，开发基于人机交互关系的机器辅助诊疗系统并探索孤独症发病机理。学科交叉融合：如杭州师范大学经亨颐教育学院王永固教授做客太炎教育讲堂，为经亨颐教育学院教育技术系学生做了题为“AI赋能孤独症儿童康复教育的关键技术研发与应用”的讲座。王教授以孤独症儿童早期JESC社交障碍综合干预训练模式为框架，以孤独症儿童社交技能干预训练为研究范式，以学科交叉探索阶段、AI赋能研究深化阶段和学科交叉融合阶段为研究进展开展了相关研究。总之，通过这些创新之处，为孤独症儿童提供更加有效的教育干预，促进他们的社会性发展，帮助他们更好地融入社会。四、研究基础、条件保障、研究步骤研究基础：国内外相关研究成果为课题提供了坚实的理论支持。目前，国内外对人工智能在孤独症儿童教育中的应用研究取得了显著进展，如华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心开发的“星未来”创新型学习系统、美国北卡罗莱纳大学教堂山分校等高校的研究者用机器学习算法分析婴儿大脑功能磁共振成像预测自闭症、巴西和美国研究者利用深度学习算法识别自闭症患者、美国食品药品监督管理局批准的用于自闭症筛查的人工智能系统、中国中山大学和昆山杜克大学团队合作开展的项目等。这些研究成果为我们探索人工智能赋能孤独症儿童社会性发展的机制提供了宝贵的经验和借鉴。研究团队具备相关专业知识和研究经验。课题负责人向松柏博士及其团队成员在特殊教育、人工智能等领域有着丰富的研究经验和专业知识。团队成员涵盖了教育学、心理学、计算机科学等多个学科领域，具备跨学科研究的能力和优势。条件保障：学校和科研机构提供资金、设备和技术支持，确保课题顺利进行。杭州师范大学经亨颐教育学院、特殊教育学院等为课题研究提供了良好的研究环境和条件。学校拥有先进的实验室设备、丰富的图书资料和专业的技术支持团队，为课题研究提供了有力的保障。此外，全国教育科学规划领导小组公布的《2023年度全国教育科学规划立项名单》中，特殊教育语言智能重点实验室向松柏博士主持的项目“人工智能赋能孤独症儿童社会性发展的机制研究”获批立项，这也为课题研究提供了资金和政策支持。研究步骤：分为准备阶段、实施阶段和总结阶段，明确各阶段的任务和时间节点。准备阶段（[具体时间区间1]）：收集国内外相关研究文献，了解人工智能在孤独症儿童教育中的应用现状和发展趋势。制定课题研究方案，明确研究目标、内容、方法和步骤。组建研究团队，明确成员分工和职责。实施阶段（[具体时间区间2]）：开展实证研究，对孤独症儿童进行实际干预，收集数据并分析人工智能赋能的效果。深入研究人工智能在孤独症儿童教育中的应用形式及模式，如合作同伴模式和认知重塑模式。开发创新型学习系统，集精细化测评与精准教育干预为一体，实现孤独症儿童个性化与自适应学习。总结阶段（[具体时间区间3]）：整理和分析研究数据，撰写研究报告和学术论文。总结课题研究成果，提出人工智能赋能孤独症儿童社会性发展的机制和建议。组织课题验收和成果推广，为孤独症儿童教育提供有益的参考和借鉴。（全文共4288字）课题评审意见：本课题针对教育领域的重要问题进行了深入探索，展现出了较高的研究价值和实际意义。研究目标明确且具体，研究方法科学严谨，数据采集和分析过程规范，确保了研究成果的可靠性和有效性。通过本课题的研究，不仅丰富了相关领域的理论知识，还为教育实践提供了有益的参考和指导。课题组成员在研究中展现出了扎实的专业素养和严谨的研究态度，对问题的剖析深入透彻，提出的解决方案和创新点具有较强的可操作性和实用性。此外，本课题在研究方法、数据分析等方面也具有一定的创新性，为相关领域的研究提供了新的思路和视角。总之，这是一项具有较高水平和质量的教科研课题，对于推动教育事业的发展和进步具有重要意义。课题评审标准：1、研究价值与创新性评审关注课题是否针对教育领域的重要或前沿问题进行研究，是否具有理论或实践上的创新点，能否为相关领域带来新的见解或解决方案。2、研究设计与科学性课题的研究设计是否合理，研究方法是否科学严谨，数据收集与分