5月30日，在國家“人工智能+”行動與教育數字化戰略深入推進的背景下，一場聚焦特需兒童教育的大模型發布會在深圳舉行。國內特需兒童康復領域頭部企業大米和小米聯合嶺南師范學院廣東省特殊兒童發展與教育重點實驗室，發布RICE AI學齡版大模型，旨在以AI技術填補學齡特需兒童教育領域的巨大供需缺口。來自高校、特教學校、科研機構及教育康復行業的專家、從業者們共同探討學齡特需兒童教育大模型的發展方向，以及數智化賦能教育教學的新路徑。

直面學齡特需兒童教育困境

提供“手腦一體”解決方案

當前，許多小齡特需兒童在進入小學后，早期干預的效果面臨新的挑戰：家長反饋孩子難以適應班級規則、社交互動困難、學業表現不佳，焦慮卻無從下手。與此同時，帶班老師、影子老師和融合教育支持師等一線教師也承受著巨大壓力：如何幫助特需兒童融入集體、解決社交與學業問題？如何與家長進行專業而有效的溝通？

曾松添博士介紹RICE AI學齡特需兒童教育大模型。

入學適應困境，正是我國學齡特需兒童教育供需失衡的一個縮影。美國華盛頓大學特殊教育博士、博士級認證行為分析師（BCBA-D）、大米和小米兒童及青少年發展研究所執行院長曾松添介紹，我國“特殊教育需要”的學齡兒童約有2000萬。教育部發布的數據顯示，2024年全國特殊教育在校生91.59萬人，全國共有特殊教育專任教師8.13萬人，師資力量嚴重不足。孤獨癥譜系障礙、學習障礙、語言發育遲緩等多元障礙類型，進一步加劇了供需矛盾。為此，大米和小米在原有RICE AI基礎上，專門研發了聚焦學齡場景的RICE AI學齡版。

在功能上，RICE AI學齡版延續了原有RICE AI成熟的評估、教案生成、個別化干預方案（IEP）制定及智能督導等能力，同時針對學齡階段需求新增多項技術模塊。基于11年近 46000 多個案 2 億個數據的積累，此次大模型利用生成式AI 技術，幫助特教老師在學齡個案的入學評估、IEP 計劃生成、個案管理、教案課件生成等場景提升工作效率；此外， RICE AI 學齡版能個性化生成針對注意力干預，讀寫訓練等數字化游戲，極大縮短開發應用的周期和成本；而學齡版大模型最大的特色功能，還在于多模態的視頻分析技術，它能就家長或特教老師提供的干預視頻，通過聲紋技術等對聲音、圖像，以及動作等進行評估和分析推理，由此生成個性化的干預反饋和建議。

RICE AI多模態視頻分析應用界面。

“三年前我們就設想過利用視頻來客觀記錄老師的操作和反饋，但只能耗時手工進行標記。而這個模型能一鍵生成客觀的觀察分析報告，對一線特教老師的實操能力和課題效果驗證有極大的幫助作用。”參會的中山特教學校黨委書記盧超文感嘆道。

曾松添強調，從技術邏輯看，學齡版RICE AI與通用AI大模型的根本差異在于：它并非依賴一次性提示詞生成寬泛建議，而是將大米和小米多年積累的干預數據與真實個案經驗融入大模型，圍繞孩子的能力短板與階段性目標，生成可直接用于教學場景的應對策略，幫助一線老師更有效地支持學齡特需兒童融入校園生活。

RICE AI學齡特需兒童教育大模型正式發布。

大米和小米研發副總裁王占偉表示，希望和多方共建數據標準和安全邊界；共建真實應用場景——讓模型進入評估、備課、個別化教學、訓練建議、過程記錄、家校溝通等具體環節，在真實使用中不斷完善；共建驗證體系——不能只看演示效果，而要看孩子是否獲得更合適的支持，老師負擔是否下降，家長理解是否改善，風險是否被有效控制，持續為學齡特需兒童創造更加科學、有效、公平、有溫度的教育支持環境。

多方專家共議AI賦能特教

工具不能替代人，溫度始終是核心

會上，多位專家學者從不同維度分享了人工智能賦能特殊教育的思考與實踐。

嶺南師范學院廣東省特殊兒童發展與教育重點實驗室常務副主任鄭劍虹教授認為，AI無疑會重新定義教育工作者的工作方式，但不必擔心特教老師會被取代。從教育本質看，特需兒童需要老師建立信任關系、給予價值引導，這些真實而深刻的人際互動，人工智能目前尚無法觸及。“一線融合教育教師的職責遠不止于幫助特需兒童彌補能力短板。在學校，一些家長因擔心特需孩子影響教學秩序而產生排斥，這種態度也會傳遞給孩子。教師的工作還在于教育普通兒童如何理解、接納和善待與自己不一樣的同伴，營造包容開放的班級氛圍。這既是在幫特需兒童融入集體，也是在引導所有孩子學會尊重多元與差異。這種價值引導也是AI無法替代的。”

嶺南師范學院廣東省特殊兒童發展與教育重點實驗室李清華教授作了題為“人工智能賦能特殊兒童個別化普惠教育教學”的主題演講。他認為教育數字化轉型已成為必然趨勢，但特殊教育數字化仍面臨四大挑戰：數據孤島導致協作低效、資源結構性缺失、教學質量依賴個體經驗、技術迭代快但應用難升級。為此，李清華提出“師-生-機”三元協同教學智能體平臺方案，該平臺基于億級干預數據與百萬評估數據，可實現AI生成教案、IEP目標、語音測評等功能，同時通過數據大腦實時督導個案干預。目前已在特校“生活適應”、普校“語文”等特殊兒童課程本位評估數字教材中落地。李清華強調，特殊教育數字化應堅持“以人為本、智能向善”，AI工具不能取代教師的情感關懷和深度對話價值。

香港大學佟秀麗教授分享了閱讀障礙的智能評估與干預訓練方法；西南大學趙斌教授則從“從個體干預到環境賦能：ASD教育質量提升的雙重路徑”出發，闡述了在人工智能支持下兼顧個體能力提升與環境支持構建的重要性。

與會專家普遍認為，AI能夠提升效率、降低專業門檻，但特需兒童最需要的，始終是專業的人和有溫度的陪伴。

采寫：南都N視頻記者謝萌