我们在以往的文章中讨论过很多关于人工智能教育的话题，比如机器人教育、少儿编程、人工智能替代教师等。不可否认的是，在对提升儿童思维能力方面，如果使用得当，其确实能产生一点效果。而至于人工智能教师，则还差得很远。
也就是说，人工智能可以充当教具的角色，以便帮助儿童进行自我训练，或者帮助教师更好地教。但仔细观察我们就会发现，在这类教育当中，人工智能所面对的往往是正常的学生。换言之，人工智能的学生，被默认为具有正常的智力和活动行为。
对特殊儿童应对和能力提升方面，人工智能好像能做得还不多。或者说，缺乏成熟的市场产品甚至研发。
这也并不奇怪。毕竟人工智能进军教育领域就是一个非常困难的过程，而儿童又是整个教育领域当中最棘手的一环，特殊儿童则更是堪称棘手之罪。这样困难级别层层加大，也难怪在特殊儿童教育领域，人工智能呈现出喑默的局面。
但终究是有人在做这件事的。比如我们今天要说的，剑桥大学医学研究委员会认知和脑科学部门的研究人员最近发表了一项研究成果，他们试图利用人工智能算法来重新对学习困难儿童进行预测和诊断。
学习困难症儿童的福音真的来了吗？
孩子只有阅读障碍？这家人工智能告诉你可能不止这些
我们或许有必要了解一下何为“学习困难症”。
一般认为，学习困难症（learningdisabilities，简称LD）是美国教育心理学家科克于年提出的一种学习障碍概念，主要在发生在儿童身上。此后不同国家的不同教育从业研究者对其展开了多方面的研究。由于研究的领域、目的的不同，研究者们对学习困难症的定义也并不完全相同，有人认为其轻微的智力障碍是导致其发生的原因，有人则认为智力与学习困难症的发生并不呈绝对的反比，因为在一些存在症状的儿童身上，并未发现其智力存在任何缺陷。更多的人则倾向于认为其发生原因是由于神经中枢系统的异常，导致儿童在听说读写以及推理或数学等方面的能力存在障碍。
而世卫组织则认为，学习困难症的发生并非由于生理因素的作用，而是后天儿童认识机制出了问题。
众说纷纭的现状表明，学习困难症是一个非常复杂的问题。而学界如此重视，也从侧面说明了学习困难症对儿童的学习和成长可能会产生非常消极的作用。
自然而然，如何应对学习困难症也便成为了家长们比较焦虑的一个问题。传统的治疗一般遵循这样一个逻辑：发现孩子学习情况不太对，于是开始投医；诊断孩子的疾病诱因，比如多动症、自闭症；从病症的诱因入手，试图改善之。
但这就存在两个问题：第一，即便是同一诱因的病症，也会有不同的表现形式，比如多动症并不仅仅表现为冲动、坐不住、东张西望，也可能是沉默地坐在位置上，但上课的时候小动作很多导致注意力无法集中；第二，学习困难症的表现形式有很多种，而多动症之类的因素往往只能影响一个或几个方面，无法全面解释儿童学习困难的原因。但在治疗的过程中，这种并非一对一的因果关系往往被忽略了。
也就是说，以往对学习困难症儿童的研究，往往都是集中在既有的诊断疾病的范畴里。这也会导致另外一种结果：有既有病症如多动症、自闭症的儿童会被重点