课题开题报告：基于人工智能的发展性阅读障碍儿童个体判定标准建立及干预研究.docxVIP

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证

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《基于人工智能的发展性阅读障碍儿童个体判定标准建立及干预研究》

一、课题基本信息

课题名称：基于人工智能的发展性阅读障碍儿童个体判定标准建立及干预研究

课题来源：教育部

课题类型：教育科研课题

课题负责人及主要成员：张华、李明、王丽、赵强、刘洋

课题申报时间：2023年3月1日

预计完成时间：2025年12月31日

二、课题研究背景与意义

随着科技的飞速发展，人工智能技术逐渐渗透到各个领域，教育领域也不例外。发展性阅读障碍（Dyslexia）是一种常见的特殊学习困难，主要表现为儿童在阅读、拼写、写作等方面存在困难。据统计，全球范围内约有10%的儿童患有发展性阅读障碍。我国对发展性阅读障碍的研究相对较晚，目前尚未建立完善的个体判定标准及干预体系。

本课题旨在基于人工智能技术，建立一套科学、客观、可操作的发展性阅读障碍儿童个体判定标准，并针对不同类型的发展性阅读障碍儿童，提出相应的干预策略。这对于提高我国发展性阅读障碍儿童的诊断准确性、促进其教育公平具有重要意义。

三、国内外研究现状与发展趋势

国外关于发展性阅读障碍的研究起步较早，已经形成了较为完善的理论体系。美国、英国、澳大利亚等国家在发展性阅读障碍的判定标准、干预策略等方面进行了大量研究，并取得了显著成果。近年来，随着人工智能技术的快速发展，国外研究者开始尝试将人工智能技术应用于发展性阅读障碍的判定和干预中。

我国关于发展性阅读障碍的研究相对较晚，目前主要集中在基础理论研究和个案分析方面。在判定标准方面，我国尚未形成统一、客观的个体判定标准；在干预策略方面，主要借鉴国外经验，缺乏针对我国儿童特点的个性化干预方案。

四、课题研究目标与内容

研究目标：本课题旨在基于人工智能技术，建立一套科学、客观、可操作的发展性阅读障碍儿童个体判定标准，并针对不同类型的发展性阅读障碍儿童，提出相应的干预策略。

研究内容：

收集和分析国内外发展性阅读障碍的研究成果，梳理出个体判定标准的关键指标。

利用人工智能技术，构建发展性阅读障碍儿童个体判定模型。

通过实证研究，验证判定模型的准确性和可靠性。

根据判定结果，针对不同类型的发展性阅读障碍儿童，提出相应的干预策略。

通过实证研究，验证干预策略的有效性。

五、课题研究方法与路径

研究方法：本课题采用文献研究法、实证研究法、比较研究法等方法。

研究路径：

第一阶段：收集和分析国内外发展性阅读障碍的研究成果，梳理出个体判定标准的关键指标。

第二阶段：利用人工智能技术，构建发展性阅读障碍儿童个体判定模型。

第三阶段：通过实证研究，验证判定模型的准确性和可靠性。

第四阶段：根据判定结果，针对不同类型的发展性阅读障碍儿童，提出相应的干预策略。

第五阶段：通过实证研究，验证干预策略的有效性。

六、课题研究的预期成果与形式

预期成果：

建立一套科学、客观、可操作的发展性阅读障碍儿童个体判定标准。

构建一套基于人工智能的发展性阅读障碍儿童个体判定模型。

形成一套针对不同类型的发展性阅读障碍儿童的干预策略。

发表高水平学术论文，提升我国在发展性阅读障碍研究领域的国际影响力。

成果形式：

学术论文：在国内外高水平学术期刊上发表研究成果。

研究报告：形成详细的研究报告，为我国发展性阅读障碍研究提供参考。

专利：申请相关发明专利，保护研究成果。

七、课题研究的进度安排与人员分工

进度安排：

2023年3月-2023年6月：收集和分析国内外发展性阅读障碍的研究成果，梳理出个体判定标准的关键指标。

2023年7月-2023年12月：利用人工智能技术，构建发展性阅读障碍儿童个体判定模型。

2024年1月-2024年6月：通过实证研究，验证判定模型的准确性和可靠性。

2024年7月-2024年12月：根据判定结果，针对不同类型的发展性阅读障碍儿童，提出相应的干预策略。

2025年1月-2025年12月：通过实证研究，验证干预策略的有效性。

人员分工：

张华：课题负责人，负责整体研究工作的规划、组织和协调。

李明：负责收集和分析国内外发展性阅读障碍的研究成果，梳理出个体判定标准的关键指标。

王丽：负责利用人工智能技术，构建发展性阅读障碍儿童个体判定模型。

赵强：负责通过实证研究，验证判定模型的准确性和可靠性。

刘洋：负责根据判定结果，针对不同类型的发展性阅读障碍儿童，提出相应的干预策略，并通过实证研究，验证干预策略的有效性。

八、课题研究的经费预算与设备需求

经费预算：

研究资料费：10万元

设备购置费：20万元

差旅费：5万元

实验材料费：5万元

其他费用：5万元

总计：45万元

设备需求：

高性能计算机：用于人工智能模型的构建和训练。

数据采集设备：用于收集实验数据。

实验室装修：提供安静、舒