概况

一、建设目标

特殊儿童智能康复与教育重庆市哲学社会科学重点实验室建设，着眼于解决特殊儿童教育康复中的前瞻性、综合性、复杂性问题，以深入开展特殊儿童教育康复前沿交叉研究为目的，推动大数据、云计算、人工智能等前沿技术在特殊儿童教育康复领域的研究应用，促进特殊教育与脑科学、认知神经科学、人工智能等学科的交叉渗透和融合创新。

实验室以特殊儿童教育康复重大理论和现实问题为主攻方向，打造具有较强科研实力，在特殊儿童教育康复领域处于国内领先地位的重点实验室，形成具有重庆辨识度的标志性成果。

二、研究方向

1.特殊儿童发展的认知—神经—生物机制

（1）特殊儿童的认知行为机制

从横断研究视角研究特殊儿童（如自闭症、注意缺陷多动障碍（ADHD）、学习障碍等、视听障碍）在包括感知、注意、学习、记忆、言语理解、执行功能、社会认知等诸多领域内的行为规律及机制，及其与普通儿童的差异；从个体发生发展视角研究特殊儿童在上述领域功能的发展顺序、发展方向、发展速度、发展水平上的差异；从纵向跟踪视角，探讨在个体康复训练过程中相关认知功能的变化过程、相互关系及作用机制。

（2）特殊儿童认知发展的神经机制

聚焦于特殊儿童在脑功能、脑结构和认知过程上的差异，以及这些差异如何影响他们的认知发展。包含从静态横断研究、个体发生发展视角、康复训练跟踪研究等视角探讨特殊儿童脑结构及其连接模式的差异，研究特殊儿童在大脑结构、连接模式、ASL等上的差异，特别是大脑皮层、海马体、前额叶等关键脑区的结构特征。研究特殊儿童的认知功能的神经基础，探究特殊儿童在基本认知活动如感觉、知觉、注意、记忆与学习，言语加工、决策、计划、抑制冲动、任务切换等，以及情绪识别、情绪调节、情感理解、情绪及情感障碍；以及社交互动中局部脑激活、脑区间功能连接、脑网络功能整合与分化机制。探讨特殊儿童的神经可塑性及教育康复、神经干预对其的影响机制，研究特殊儿童的大脑如何响应环境和干预的刺激，探索大脑如何在学习和训练过程中适应和改变。

（3）特殊儿童发展中生理生化-基因影响机制

探索神经递质、激素、微生物群、基因等与特殊儿童大脑功能之间的联系。研究基因与认知功能、大脑活动模式的关系；研究基因如何影响大脑发育，特别是与认知功能相关的脑区和神经传递系统；通过结合遗传学和神经影像学技术，研究特殊儿童的大脑发育与遗传因素之间的关系。

2.特殊儿童类脑认知计算与学习

（1）受特殊儿童脑认知启发的多粒度知识表示学习模型

借鉴特殊儿童脑认知机制研究成果以及现有的脑认知理论，研究粗粒度、多粒度的知识表示方法，建立可解释的知识表示模型；将多粒度知识表示模型作为现有人工智能计算模型的输入，建立新型的多粒度知识学习模型，实现低功耗的、可解释的以及鲁棒的计算性能。

（2）受脑认知启发的新型可信通用神经网络模型

借鉴人脑概念产生、记忆、泛化与持续学习的神经基础与认知机理，研究具备正确概念持续学习与泛化能力的新型可信通用神经网络模型。研究并借鉴人脑概念认知过程中的归纳推理与抽象能力，提取目标的本质概念表征，建立更具普适性和鲁棒性的计算模型；发展具备高效知识整合与概念学习能力的新型神经网络模型，模拟人脑的长期记忆存储与检索能力，构建神经网络概念记忆能力；针对现有模型对不同任务、数据的泛化能力较差等问题，设计高层次抽象概念学习方法，构建新型通用神经网络学习范式。

（3）多模态特殊教育大数据的多粒度跨域智能推荐系统研究

研究在特殊教育数据中音视频、文本、图像、脑电、心电等多模态信息深度融合与跨域认知计算，根据特殊儿童受教特点，构建跨域的个性化多粒度认知模型，开发个性化特殊教育方案的智能推荐系统。

3.特殊儿童教育康复评估与干预

（1）基于循证的精准评估研究

基于特殊儿童“认知—行为—脑—基因—生物”的多模态数据，结合机器学习等人工智能算法对各类特殊儿童障碍进行精细的亚型分类和症状的精准评估；在传统康复干预方式（儿童游戏治疗、家长课堂、心理咨询、团体辅导）的基础上，结合一些先进的技术，为特殊儿童设计个性化、智能化、精准化、综合性、高效性的康复干预方案。结合大数据、人工智能以及脑科学与特殊儿童交叉研究取得突破性新技术和成果，创新特殊儿童功能评估、教育康复等相关领域的行业标准。

（2）康复课程与案例资源库建设研究

研发建设特殊教育和康复课程、教材资源。研发和建设特殊教育和康复课程、教材资源是提升特殊教育质量和效果的关键因素。当前针对特殊人群的教育、康复课程、教材资源陈旧落后，尤其是针对不同类型特殊人群的个性化、数字化的教育资源建设仍然缺乏；建立数字化课程资源、优秀教学和干预案例资源，为提高特殊教育质量服务培养特殊教育和康复领域的专业人才，以填补特殊群体巨大的康复需求。

三、研究团队