执行摘要
本白皮书探讨了人工智能（AI）在学习差异领域的应用，重点关注如何利用AI为所有学习者创造无界限的未来。斯坦福学习加速器于2024年12月举办了“AI+学习差异”研讨会和黑客马拉松，汇集了学生、教育工作者、研究人员、创新者、政策制定者等，共同探讨AI如何扩展学习机会。
核心观点：
- 协同设计： 强调让有学习差异的个人参与AI工具的开发，确保工具真正满足他们的需求。
- 为边缘设计学习： 关注如何利用AI为边缘学习者创造灵活、个性化的学习环境。
- 特殊教育和IEP： 探讨AI如何通过实时反馈、脚手架和自适应工具增强个性化教育，并简化IEP流程。
- AI在需求识别和中介设计中的运用： 研究AI在早期筛查、识别学习差异中的作用，并设计响应性策略。
- AI下的社会与情感福祉： 考虑如何设计技术来识别和响应学生的情感和社会发展。
- 人工智能作为辅助技术： 探讨AI如何增强或扩展现有的辅助工具，赋能更大的自主权和独立性。
- 人工智能，相互依存与生活满意度： 将对话从学校和工作中扩展出来，专注于如何编程AI来培养终身自主、社区和整体福祉。
关键数据和研究结论：
- 全球约15-20%的人口表现出阅读障碍的症状。
- 美国约30%的学习障碍人士面临心理健康问题。
- 到2030年，全球需要4400万名教师来服务于中小学生。
- 人工智能工具可以帮助教育者节省时间，并提供个性化反馈。
行动建议：
- 研究人员应专注于以公平性、可及性和真实的学习者体验为中心的长期研究。
- 政策制定者应考虑跨部门合作，制定促进包容性创新战略投资的条件。
- 教育工作者需要强有力的专业学习，将AI系统有效地融入教学和领导实践中。
- 开发者应与拥有生活经验并能提供关键专业知识的人员进行持续的、有偿的协同设计。
结论：
通过协同设计、以学习者为中心的方法和持续的专业学习，人工智能系统可以塑造一个所有学习者都可以不受限制地茁壮成长的未来。
