全球人工智能+特殊教育发展报告：同一个世界，同一种爱

全球人工智能+特殊教育发展报告：同一个世界，同一种爱

核心观点： 人工智能正在为特殊教育提供新的信息访问、表达、教学与组织工具，但技术进步尚未自动转化为平等的学习机会。本报告强调，技术应服务于学习者本人，帮助他们克服学习障碍，实现有意义的参与和表达，并最终获得平等的教育机会。

关键数据：

• 全球约13亿人经历显著残障，约占人口16%；0-17岁残障儿童约2.36亿。
• 中国2025年各种形式特殊教育在校生为92.70万人，其中在特殊教育学校就读34.99万人。
• 全球超过25亿人需要至少一种辅助产品，近10亿人无法获得。

研究结论：

• 权利决定目标： 人工智能+特殊教育的首要目标是扩大有意义的学习、表达、参与与自主，而不是增加设备、数据和自动化程度。
• 口径保障比较： 残障人口、功能困难儿童与特殊教育服务人数必须使用不同口径，不能直接相加或替代。
• 政策连接服务： 国际组织和多个国家正在把AI、包容、可及、教师能力和儿童权利联系起来，但法律、指导、计划和试点公告具有不同效力。
• 多种路径促进公平： 不同学习者需要不同的感知、语言、操作与表达方式，同一学生也会随任务和状态改变选择。
• 理论赋予技术意义： 通用学习设计、认知与教学理论、自我决定、沟通和生态实施视角具有互补作用，应指导技术设计。
• 证据分层验证： 不同来源的重复报道不被当作独立研究，产品功能与项目规模不被直接解释为学习收益。
• 教师共同生产价值： 教师的专业判断、学生的学习体验和家庭的支持对技术有效性的发挥至关重要。
• 治理成为质量： 数据治理、算法公平、采购合同和利益关联等治理因素直接影响技术能否转化为公共保障。
• 公共基础设施保障持续： 可访问教材、术语库、测试任务、数据规范和培训资源具有公共基础设施性质，应优先建设。

未来发展方向： 面向2030与2035，发展方向应是让多模态能力与公共服务能力同步增长，构建一个更加包容、公平和可持续的特殊教育体系。