赋能学龄特需儿童教育：RICE AI学龄版大模型在深发布

5月30日，在国家“人工智能+”行动与教育数字化战略深入推进的背景下，一场聚焦特需儿童教育的大模型发布会在深圳举行。国内特需儿童康复领域头部企业大米和小米联合岭南师范学院广东省特殊儿童发展与教育重点实验室，发布RICE AI学龄版大模型，旨在以AI技术填补学龄特需儿童教育领域的巨大供需缺口。来自高校、特教学校、科研机构及教育康复行业的专家、从业者们共同探讨学龄特需儿童教育大模型的发展方向，以及数智化赋能教育教学的新路径。

直面学龄特需儿童教育困境

提供“手脑一体”解决方案

当前，许多小龄特需儿童在进入小学后，早期干预的效果面临新的挑战：家长反馈孩子难以适应班级规则、社交互动困难、学业表现不佳，焦虑却无从下手。与此同时，带班老师、影子老师和融合教育支持师等一线教师也承受着巨大压力：如何帮助特需儿童融入集体、解决社交与学业问题？如何与家长进行专业而有效的沟通？

曾松添博士介绍RICE AI学龄特需儿童教育大模型。

入学适应困境，正是我国学龄特需儿童教育供需失衡的一个缩影。美国华盛顿大学特殊教育博士、博士级认证行为分析师（BCBA-D）、大米和小米儿童及青少年发展研究所执行院长曾松添介绍，我国“特殊教育需要”的学龄儿童约有2000万。教育部发布的数据显示，2024年全国特殊教育在校生91.59万人，全国共有特殊教育专任教师8.13万人，师资力量严重不足。孤独症谱系障碍、学习障碍、语言发育迟缓等多元障碍类型，进一步加剧了供需矛盾。为此，大米和小米在原有RICE AI基础上，专门研发了聚焦学龄场景的RICE AI学龄版。

在功能上，RICE AI学龄版延续了原有RICE AI成熟的评估、教案生成、个别化干预方案（IEP）制定及智能督导等能力，同时针对学龄阶段需求新增多项技术模块。基于11年近 46000 多个案 2 亿个数据的积累，此次大模型利用生成式AI 技术，帮助特教老师在学龄个案的入学评估、IEP 计划生成、个案管理、教案课件生成等场景提升工作效率；此外， RICE AI 学龄版能个性化生成针对注意力干预，读写训练等数字化游戏，极大缩短开发应用的周期和成本；而学龄版大模型最大的特色功能，还在于多模态的视频分析技术，它能就家长或特教老师提供的干预视频，通过声纹技术等对声音、图像，以及动作等进行评估和分析推理，由此生成个性化的干预反馈和建议。

RICE AI多模态视频分析应用界面。

“三年前我们就设想过利用视频来客观记录老师的操作和反馈，但只能耗时手工进行标记。而这个模型能一键生成客观的观察分析报告，对一线特教老师的实操能力和课题效果验证有极大的帮助作用。”参会的中山特教学校党委书记卢超文感叹道。

曾松添强调，从技术逻辑看，学龄版RICE AI与通用AI大模型的根本差异在于：它并非依赖一次性提示词生成宽泛建议，而是将大米和小米多年积累的干预数据与真实个案经验融入大模型，围绕孩子的能力短板与阶段性目标，生成可直接用于教学场景的应对策略，帮助一线老师更有效地支持学龄特需儿童融入校园生活。

RICE AI学龄特需儿童教育大模型正式发布。

大米和小米研发副总裁王占伟表示，希望和多方共建数据标准和安全边界；共建真实应用场景——让模型进入评估、备课、个别化教学、训练建议、过程记录、家校沟通等具体环节，在真实使用中不断完善；共建验证体系——不能只看演示效果，而要看孩子是否获得更合适的支持，老师负担是否下降，家长理解是否改善，风险是否被有效控制，持续为学龄特需儿童创造更加科学、有效、公平、有温度的教育支持环境。

多方专家共议AI赋能特教

工具不能替代人，温度始终是核心

会上，多位专家学者从不同维度分享了人工智能赋能特殊教育的思考与实践。

岭南师范学院广东省特殊儿童发展与教育重点实验室常务副主任郑剑虹教授认为，AI无疑会重新定义教育工作者的工作方式，但不必担心特教老师会被取代。从教育本质看，特需儿童需要老师建立信任关系、给予价值引导，这些真实而深刻的人际互动，人工智能目前尚无法触及。“一线融合教育教师的职责远不止于帮助特需儿童弥补能力短板。在学校，一些家长因担心特需孩子影响教学秩序而产生排斥，这种态度也会传递给孩子。教师的工作还在于教育普通儿童如何理解、接纳和善待与自己不一样的同伴，营造包容开放的班级氛围。这既是在帮特需儿童融入集体，也是在引导所有孩子学会尊重多元与差异。这种价值引导也是AI无法替代的。”

岭南师范学院广东省特殊儿童发展与教育重点实验室李清华教授作了题为“人工智能赋能特殊儿童个别化普惠教育教学”的主题演讲。他认为教育数字化转型已成为必然趋势，但特殊教育数字化仍面临四大挑战：数据孤岛导致协作低效、资源结构性缺失、教学质量依赖个体经验、技术迭代快但应用难升级。为此，李清华提出“师-生-机”三元协同教学智能体平台方案，该平台基于亿级干预数据与百万评估数据，可实现AI生成教案、IEP目标、语音测评等功能，同时通过数据大脑实时督导个案干预。目前已在特校“生活适应”、普校“语文”等特殊儿童课程本位评估数字教材中落地。李清华强调，特殊教育数字化应坚持“以人为本、智能向善”，AI工具不能取代教师的情感关怀和深度对话价值。

香港大学佟秀丽教授分享了阅读障碍的智能评估与干预训练方法；西南大学赵斌教授则从“从个体干预到环境赋能：ASD教育质量提升的双重路径”出发，阐述了在人工智能支持下兼顾个体能力提升与环境支持构建的重要性。

与会专家普遍认为，AI能够提升效率、降低专业门槛，但特需儿童最需要的，始终是专业的人和有温度的陪伴。

采写：南都N视频记者谢萌