人工智能赋能孤独症谱系障碍儿童能力评价：核心问题与实践框架——以模仿能力为例

张如静; 周苹

doi:10.3969/j.issn.1672-4933.2026.02.005

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

人工智能赋能孤独症谱系障碍儿童能力评价：核心问题与实践框架——以模仿能力为例

人工智能赋能孤独症康复教育专题 | 更新时间：2026-07-30

- 人工智能赋能孤独症谱系障碍儿童能力评价：核心问题与实践框架——以模仿能力为例
- Empowering the Evaluation of Abilities of Children with Autism Spectrum Disorder through Artificial Intelligence: Core Issues and Practical Frameworks——Take imitation ability as an example
- 中国听力语言康复科学杂志 2026年24卷第2期页码：133-137
- 作者机构：
  
  聊城大学传媒技术学院山东 252059
- 作者简介：
  
  张如静博士副教授；研究方向：人工智能教育应用
  周苹，E-mail： 1526132242@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金青年项目“孤独症儿童模仿能力的智能化评价与个性化干预”(62307022)
- DOI：10.3969/j.issn.1672-4933.2026.02.005
  中图分类号： R494
- 收稿：2025-11-07，
  
  网络首发：2026-03-17，
  
  纸质出版：2026-03-15
- 稿件说明：
移动端阅览
张如静,周苹.人工智能赋能孤独症谱系障碍儿童能力评价：核心问题与实践框架[J].中国听力语言康复科学杂志,2026,24(02):133-137.

ZHANG Ru-jing,ZHOU Ping.Empowering the Evaluation of Abilities of Children with Autism Spectrum Disorder through Artificial Intelligence: Core Issues and Practical Frameworks[J].Chinese Scientific Journal of Hearing and Speech Rehabilitation,2026,24(02):133-137.
张如静,周苹.人工智能赋能孤独症谱系障碍儿童能力评价：核心问题与实践框架[J].中国听力语言康复科学杂志,2026,24(02):133-137. DOI： 10.3969/j.issn.1672-4933.2026.02.005.

ZHANG Ru-jing,ZHOU Ping.Empowering the Evaluation of Abilities of Children with Autism Spectrum Disorder through Artificial Intelligence: Core Issues and Practical Frameworks[J].Chinese Scientific Journal of Hearing and Speech Rehabilitation,2026,24(02):133-137. DOI： 10.3969/j.issn.1672-4933.2026.02.005.

摘要

人工智能赋能的能力评价属于能力水平预测模型，忽略了数据特征与能力水平的映射关系。本研究从能力评价研究现状出发，以能力水平可辨识、能力异常可归因和干预决策可理解为目标，提出人工智能赋能孤独症谱系障碍（autism spectrum disorder， ASD）儿童能力评价需解决明确测量范畴，解释能力水平和理解决策结果3个核心问题，并以能力建模-精细评价-可视化反馈提出实践框架。本研究以ASD儿童模仿能力为例开展初步实验，为模仿能力干预精准化提供客观依据，以期为人工智能赋能ASD儿童能力评价提供新思路，为人工智能赋能能力评价技术探索提供参考。

Abstract

The evaluation empowered by artificial intelligence (AI) currently yields a predictive model for capability levels

while the mapping relationship between data features and capability levels was ignored. Firstly

this study summarized the related research on capability evaluation. Secondly

three core issues were proposed: clear measurement categories

interpretable capability levels

and understandable decision results aimed at identifying capability levels could be identified

capability anomalies could be attributed

and how intervention decisions were formulated could be understood. Correspondingly

a practical framework for AI-empowered capability evaluation was proposed through "capability modeling -- fine evaluation -- visual feedback". Based on this

a preliminary experiment was conducted using the imitation ability of children with autism spectrum disorder(ASD) as an example. Lastly

this evaluation method could achieve refinement of imitation ability evaluation and provide an objective basis for precision intervention. This study proposed new ideas for how AI-empowered capability is evaluated

providing useful references for further technological exploration of AI-empowered capability evaluation.

关键词

Keywords

references

曹培杰 , 王阿习 . 新一代数字技术何以赋能教育评价改革 [J ] . 人民教育 , 2023 ,( 20 ): 30 - 32 .

陈丽 . 智能技术支撑学生综合素质评价:改革与创新 [J ] . 现代教育技术 , 2023 , 33 ( 12 ): 5 - 13 .

陈靓影 , 张凯 , 杨宗凯 . 人机交互式孤独症儿童语言能力动态评估研究 [J ] . 电化教育研究 , 2023 , 44 ( 10 ): 48 - 53,86 .

刘三女牙 , 李卿 , 孙建文 , 等 . 量化学习:数字化学习发展前瞻 [J ] . 教育研究 , 2016 , 37 ( 7 ): 119 - 126 .

杨丽萍 , 辛涛 . 人工智能辅助能力测量:写作自动化评分研究的核心问题 [J ] . 现代远程教育研究 , 2021 , 33 ( 4 ): 51 - 62 .

闫志明 , 朱友良 , 刘方媛 . 新一代信息技术支撑的教育评价:价值诉求、现实问题与建设进路 [J ] . 现代教育技术 , 2022 , 32 ( 11 ): 34 - 41 .

黄荣怀 , 刘黄玲子 , 李向荣 . 计算机辅助评价的发展趋势 [J ] . 电化教育研究 , 2002 ,( 5 ): 15 - 21 .

胡小勇 , 许课雪 , 张缨斌 . 面向教师画像的能力精准测评和可视化呈现 [J ] . 中国电化教育 , 2024 ,( 1 ): 104 - 110 .

冷静 , 都洋岚 . 中小学生批判性思维测评游戏的设计与评价——以"星球历险记"游戏为例 [J ] . 现代教育技术 , 2022 , 32 ( 7 ): 40 - 47 .

Lee K , Junghans BM , Ryan M , et al . Development of a novel approach to the assessment of eye-hand coordination [J ] . Journal of Neuroscience Methods , 2014 , 228 : 50 - 56 .

Panzarella K , Walmsley A . Assessing our assessments: Paper vs. computer [J ] . Phi Delta Kappan , 2025 , 106 ( 7-8 ): 17 - 21 .

Zhao R , Zhuang Y , Zou D , et al . AI-assisted automated scoring of picture-cued writing tasks for language assessment [J ] . Education and Information Technologies , 2023 ,( 6 ): 7031 - 7063 .

Solera E , Menasalvas E , Martín M , et al . Evaluating Competency Development and Academic Outcomes: Insights from Six Semesters of Data-Driven Analysis [J ] . Education Sciences , 2025 , 15 ( 4 ): 513 - 513 .

刘耀辉 , 徐慧颖 , 陈琦鹏 , 等 . 基于过程数据的问题解决能力测量及数据分析方法 [J ] . 心理科学进展 , 2022 , 30 ( 3 ): 522 - 538 .

袁建林 , 刘红云 . 合作问题解决能力测量:真实性与过程性评价视角 [J ] . 电化教育研究 , 2022 , 43 ( 5 ): 100 - 108 .

吴斓 , 余胜泉 , 骈扬 , 等 . 面向学生过程表现的协作问题解决能力评估研究 [J ] . 中国电化教育 , 2022 ,( 7 ): 87 - 96 .

王一岩 , 郑永和 . 可解释学习者建模:价值意蕴与应用图景 [J ] . 现代远程教育研究 , 2023 , 35 ( 5 ): 96 - 103 .

王巍 , 闫寒冰 . 能力精准测评何以可为?——以研训者数据领导力测评实践为例 [J ] . 现代教育技术 , 2024 , 34 ( 8 ): 112 - 122 .

郑娅峰 . 智能技术赋能虚拟科学探究学习过程评价与适应性反馈研究 [J ] . 电化教育研究 , 2024 , 45 ( 3 ): 99 - 105 .

Cai Z , Gui Y , Mao P , et al . The effect of feedback on academic achievement in technology-rich learning environments (TREs): A meta-analytic review [J ] . Educational Research Review , 2023 , 39 : 100521 .

杨文阳 , 杨益慧 . 聚焦可解释性:知识追踪模型综述与展望 [J ] . 现代教育技术 , 2024 , 34 ( 5 ): 53 - 63 .

陈昂轩 , 贾积有 . 可解释性人工智能有助于提升自适应学习的学习效果吗?——基于29项实验与准实验的元分析 [J ] . 现代教育技术 , 2024 , 34 ( 10 ): 92 - 102 .

李刚 , 赵佳琦 , 郑泽琳 . 面向未来的下一代评估设计——基于OECD«创新评估以测量与支持复杂能力»报告的思考 [J ] . 开放教育研究 , 2023 , 29 ( 6 ): 34 - 41 .

王巍 , 闫寒冰 . 能力精准测评何以可为?——以研训者数据领导力测评实践为例 [J ] . 现代教育技术 , 2024 , 34 ( 8 ): 112 - 122 .

魏予昕 , 王志丹 , 周睿 , 等 . 自闭症儿童与普通儿童模仿能力的比较研究 [J ] . 中国特殊教育 , 2019 ,( 10 ): 26 - 33 .

陈靓影 , 罗珍珍 , 徐如意 . 课堂教学环境下学生学习兴趣智能化分析 [J ] . 电化教育研究 , 2018 , 39 ( 8 ): 91 - 96 .

陈曦 . 基于层次分析法和聚类分析法的高等教育自学考试多元评价模型探析 [J ] . 中国考试 , 2021 ,( 3 ): 15 - 21 .

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

迈向精准化与普惠化：人工智能赋能孤独症儿童康复教育的发展图景

小组训练对孤独症谱系障碍儿童语言技能缺陷干预效果研究

孤独症谱系障碍共患言语语言障碍诊治研究进展

医教结合背景下孤独症谱系障碍儿童集体活动模式探索与实践

孤独症谱系障碍儿童自我意识的发展特征及其机制探讨