韓駿 劉菁 周迎迎

首都師范大學 北京 100048

0 引言

兒童自閉癥譜系障礙（ASD）簡稱自閉癥或孤獨癥，屬于廣泛發(fā)育障礙的一種，一般在兒童早期就開始表現(xiàn)出社會關系異常、社交障礙、重復刻板行為以及智力發(fā)育的不平衡等癥狀[1]。據(jù)美國疾病控制和預防中心公布的最新數(shù)據(jù)顯示，目前美國兒童中自閉癥發(fā)病率高達到1/54[2]。

當前對自閉癥最為有效的治療方式是教育干預。研究表明，特殊教育教師進行的行為干預措施可以幫助兒童適應一系列的教育環(huán)境，然而，傳統(tǒng)的干預措施需要大量的師資和重復性高且煩瑣的工作，且教學的過程缺乏生動性。近年來隨著現(xiàn)代信息技術的快速發(fā)展，技術輔助教學干預已經(jīng)成為該領域的研究熱點，逐步呈現(xiàn)出數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化等特點。

信息技術輔助的自閉癥教學干預是指利用信息技術手段（如語音生成設備、智能電話、計算機輔助教學程序、移動設備、智能機器等）幫助學生完成學習目標，改善自閉癥兒童的日常生活能力，有效地干預社交溝通、提高學業(yè)認知和職業(yè)技能。為了進一步了解國際特殊教育領域在信息技術輔助自閉癥干預研究的最新進展和研究現(xiàn)狀，為我國特殊教育的信息技術應用提供參考和借鑒，本研究以Web of Science 為基礎數(shù)據(jù)來源，采用可視化知識圖譜分析的方法，對近15 年的相關研究文獻進行了系統(tǒng)的分析和梳理。

1 研究設計

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究以Web of Science(WOS)核心數(shù)據(jù)合集SCI 數(shù)據(jù)庫作為基礎數(shù)據(jù)源，采用主題詞精確檢索，檢索式為：TS=(( autism OR “autism spectrum disorder” OR ASD) AND (computer OR technology OR iPad OR CAI) AND(intervention))，共檢索到457 篇文獻，進一步分析篩除重復文獻和與研究內(nèi)容相關度不高的文獻，最終獲得261 篇作為本研究的樣本。

1.2 研究方法

本研究采取定量和定性分析相結合的方法，運用文獻共被引的聚類圖譜和時間線圖譜分析等方法對文獻進行定量研究，并在可視化分析基礎上進行定性分析。主要采用文獻計量學中的引文分析法，運用可視化分析軟件CiteSpace，分析和探索信息技術在自閉癥干預領域中研究熱點的變化趨勢以及知識基礎之間的相互關系。

2 數(shù)據(jù)分析

2.1 研究動態(tài)分析

2.1.1 發(fā)文趨勢

以年度為單位的論文數(shù)量分布一定程度上反映出該主題的研究與發(fā)展水平。從論文數(shù)量年份分布來看，2008 年之前信息技術在自閉癥干預中的研究極少，呈現(xiàn)出明顯的“初始期”的態(tài)勢。2008—2012 年期間，研究論文數(shù)量較之前呈現(xiàn)增長趨勢，但增長速度相對緩慢。2012 年之后，信息技術在自閉癥干預中的研究進入了相對快速增長期，論文發(fā)文量在2016 年開始出現(xiàn)了爆發(fā)式的增長，最高達到了50 篇。而促成這一變化的根本原因來自于以網(wǎng)絡技術、移動技術、虛擬現(xiàn)實技術、可穿戴設備、人工智能技術等現(xiàn)代信息技術的迅猛發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的崛起，世界各國對信息技術的發(fā)展與應用，特別是對教育信息化的重視達到了前所未有的高度，加速了教育信息化從“整合期”進入“深度融合”的轉變，這一重要的變化趨勢也毫無意外地反映在特殊教育研究領域。

2.1.2 研究國家或地區(qū)分布

從論文發(fā)表的國家來源可以看出，相關研究主要集中在美國等幾個經(jīng)濟發(fā)達國家。從文獻數(shù)量上來看美國的發(fā)文量最多，同時時間上美國也是最早將信息技術應用到自閉癥干預研究的國家之一，這與美國對特殊教育的重視和投入程度具有極大的相關性。美國特殊教育的經(jīng)費大部分來自州和地方財政，而聯(lián)邦政府通過法令和財政撥款從宏觀上管理特殊教育，同時也為各州和地方政府的投入提供了政策的導向和側重點[3]。尤其是在專業(yè)人員培養(yǎng)與發(fā)展、技術支持和推廣、教育技術、媒體和材料等方面的經(jīng)費投入大大促進了美國學者在信息化環(huán)境下對于技術干預障礙兒童的研究。同時，發(fā)文國家中心性越大，其影響力就越大，美國的中心性也位居第一，這表明美國在自閉癥干預研究的貢獻中處于中心地位。中國的發(fā)文量位列第五，中心性位列第三，其在國際自閉癥技術干預研究領域的地位也越來越重要。

2.2 研究熱點分析

2.2.1 共被引文獻分析

信息技術在自閉癥干預領域的高共被引文獻可以顯示該領域的研究熱點、主流觀點以及研究方向。筆者通過CiteSpace 對上文確定的文獻數(shù)據(jù)進行可視化分析，研究選取時間間隔為1 年，得到信息技術在自閉癥干預中應用的研究文獻共被引網(wǎng)絡圖譜（見圖1）。文獻261 篇、共被引文獻10 757 篇，圖1 包括522 節(jié)點，1 847 條連線，每個節(jié)點代表被引用的文章，節(jié)點由一圈圈不同顏色的年輪構成，半徑越大，表明其被引用頻次越高，節(jié)點間的連線表示共引關系，粗細表明共引的強弱。

圖1 文獻共被引網(wǎng)絡

如圖1 所示，最大的節(jié)點是美國精神病學會于2013 年發(fā)行的《精神障礙診斷與統(tǒng)計手冊》[4]，其中詳細介紹了自閉癥譜系障礙（ASD）的診斷標準、行為缺陷、社交困難等，大部分學者在自閉癥干預的研究都以此權威闡釋為參考，包括信息技術干預領域，其在自閉癥干預領域意義重大。在CiteSpace 知識圖譜中，文獻的中介中心性是評價文獻價值的重要指數(shù)，將圖1 中中心性排名前十的文獻分析后可知，除了前文介紹的高共被引文獻以外，電子產(chǎn)品和機器人的干預使用在自閉癥譜系障礙中的研究最為廣泛。以上高中心性文獻中，“Robot”出現(xiàn)頻率最高,技術干預自閉癥的研究正朝著人工智能的方向延伸。2008 年，Duquette A 等學者[5]通過對四名低功能自閉癥兒童的研究發(fā)現(xiàn)，由于移動機器人表現(xiàn)得比人類更可預測和更具吸引力，這些兒童在與機器人為伴時能夠表現(xiàn)出更多的注意力和面部表情模仿，一定程度上能夠減少因社會互動的不可預測性和復雜性給自閉癥兒童帶來的挑戰(zhàn)。2014 年，Bekele E 等學者[6]研究評估了一種新型自適應機器人在患有自閉癥譜系障礙的學齡前兒童進行共同注意管理和調(diào)整時所發(fā)揮的作用，期望投入臨床應用，解決與ASD 相關的缺陷。

2.2.2 關鍵詞共現(xiàn)分析

關鍵詞共現(xiàn)知識圖譜也是了解具身認知研究前沿和熱點的必不可少的方式。為了考查文獻的研究主題情況，本文通過CiteSpace 繪制出近15 年有關信息技術干預自閉癥研究的關鍵詞共現(xiàn)圖譜，并統(tǒng)計了相關主題關鍵詞在文獻中出現(xiàn)的頻次和中介中心性情況，如表1 所示。

表1 關鍵詞引用頻率和中介中心性統(tǒng)計表

根據(jù)關鍵詞引用頻率、中介中心度，結合對文獻的閱讀得出結論，從信息技術在自閉癥中的干預來看，研究熱點主要涉及四個領域：早期鑒別、語言與言語領域的干預、認知領域的干預、社會性能力的干預。

1）早期鑒別領域。研究表明，自閉癥兒童的早期診斷和治療對其后期發(fā)展有極其重要的影響，能夠為康復訓練提供最佳時機，與此同時良好的教育訓練能幫助他們具備社會適應能力、生活自理能力。在2010 年前后自閉癥領域的研究強調(diào)了早期干預（即4 歲前的治療）的重要性。早期鑒別領域的相關文獻主要集中在自閉癥的早期診斷和干預上，自閉癥篩查工具（STAT）是一種專門用于識別自閉癥的早期行為特征的診斷工具，基于網(wǎng)絡的STAT 培訓形式可以有效地普及有關各種教育和經(jīng)驗的早期自閉癥篩查知識。研究結果表明，基于網(wǎng)絡的培訓可作為促進早期識別自閉癥的方法，有助于解決自閉癥早期診斷專業(yè)人員缺少的問題。隨著信息技術的發(fā)展，機器學習（Machine Learning）也成為了一種日益普及的技術，這一技術基于磁共振成像，可以應用于自閉癥的早期診斷。

2）語言與言語領域的干預。在語言與言語領域，自閉癥的語言障礙主要表現(xiàn)為言語發(fā)展遲緩。信息技術對自閉癥早期干預的成效主要表現(xiàn)在兒童語言和言語技能的發(fā)展變化，語言環(huán)境分析（LENA）是這一領域的重要方法之一，具體表現(xiàn)為研究者使用一個小型數(shù)字錄音機，插入自閉癥患者佩戴的特殊設計的衣服中，并連續(xù)記錄長達16 小時，然后自動處理和分析錄音，隨后再使用語言轉錄本的系統(tǒng)分析（SALT）轉錄和分析選擇的片段。該方法既利用LENA數(shù)據(jù)評估學校和家庭語言環(huán)境的數(shù)量特征，還利用SALT數(shù)據(jù)評估語言環(huán)境的定量和定性特征。LENA 系統(tǒng)的設計和驗證是為了提供關于0 至4 歲兒童語言環(huán)境的信息，它的使用已經(jīng)擴展到具有多種交流特征的人群[7]。另外研究人員利用LENA 錄音機和攝像機錄制自閉癥兒童之間的互動，為了分析錄像，他們使用了Noldus Observer 軟件，該軟件分別協(xié)助編碼口頭和非言語交際行為，如自我中心言語。類似的方法和技術可用于調(diào)查自閉癥患者的言語和非言語行為。

3）認知領域的干預。20 世紀中后期，有關自閉癥的研究重點轉移到自閉癥的認知發(fā)展上。認知能力主要包括言語認知、情感認知和執(zhí)行功能認知。在言語認知上，與上文語言與言語領域重合，這里不做闡述；情感認知上，自閉癥患者的缺陷表現(xiàn)為分享情緒的減少和理解他人情緒的難度增加，最終導致社會交流的更多障礙。Vidakis Nikolas 等學者[8]使用教育游戲向?qū)W齡前自閉癥兒童教授情緒識別技能，通過創(chuàng)建提供與自然用戶界面（NUI）的物理交互，允許用戶使用手勢進行導航和交互，支持早期干預并增強情緒識別技能。然而，大多數(shù)情緒處理培訓項目適用于高功能患者（即患者雖有自閉癥的癥狀，但仍具有一定的社會功能），而不包括低功能患者。為了突破這一限制，Sylvie Serret 等學者[9]開發(fā)了JeStiMulE 計算機游戲，它基于邏輯技能來傳授自閉癥患者情緒識別技能，而不受他們的年齡、智力、語言和學術水平的影響，是一個個性化、互動式和多感官的計算機游戲。執(zhí)行功能認知上，執(zhí)行功能是負責控制高水平活動的過程,包括計劃、抑制、控制轉換、工作記憶等,是個體對思想和行動進行有意識控制的心理過程。此外還有一種認知療法，將基于計算機的神經(jīng)認知訓練與基于群體的社會認知訓練相結合，或者是豐富的支持療法比較側重于心理教育和病情管理。

4）社會性能力的干預。自閉癥的本質(zhì)是社會性發(fā)展缺陷，通過語言、情緒、認知等非正常發(fā)展表現(xiàn)出來，促進兒童的社會性發(fā)展是自閉癥康復訓練的核心目標。Sang-Seok Yun 等學者[10]提出了一種機器人輔助行為干預系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠通過人機交互（HRI）架構促進ASD 兒童的社會訓練?；谥挠糜贏SD 兒童治療的離散試驗教學（DTT）協(xié)議，該控制架構配置了四個模塊——人類感知、用戶輸入、交互管理器、機器人執(zhí)行器——這樣機器人系統(tǒng)就可以使用動機和Stroop 范式產(chǎn)生有區(qū)別的訓練刺激，并通過可靠的人類識別和交互技術自動應對兒童的反應。通過與治療師協(xié)商，在訓練場景中反映兩個訓練要素，即眼睛接觸和閱讀情緒，并且在所提出的系統(tǒng)中采用自動化相互作用技術，以針對給定場景有效地進行社會訓練。近年來，使用嚴肅游戲（Serious Game）為ASD 兒童提供技能干預的現(xiàn)象也有所增加，具體來說，是指那些以教授知識技巧、提供專業(yè)訓練和模擬為主要內(nèi)容的游戲。Ghanouni Parisa 等學者[11]認為使用電子游戲程序可以被視為教授ASD 兒童社會情感技能的補充輔助技術工具，而先前Charline Grossard[12]在回顧嚴肅游戲傳授社交互動和情緒的文獻時，發(fā)現(xiàn)嚴肅游戲表現(xiàn)出一定的局限性，大多數(shù)設計開發(fā)的游戲面對的對象是高功能人士，并且一般不描述游戲的設計。因此嚴肅游戲的開發(fā)應用在自閉癥干預領域仍然有足夠大的發(fā)展空間。

2.3 聚類視圖分析

利用CiteSpace 將關鍵詞進行聚類，其共現(xiàn)網(wǎng)絡聚成了一個個不規(guī)則區(qū)域，如圖2 所示。聚類視圖側重于不同研究領域的知識結構。圖2 共有節(jié)點340 個，連線1 843 條，從中可以看出聚類結構十分顯著，信息技術干預自閉癥領域的不同研究方向關聯(lián)度很強，形成了良性的網(wǎng)絡結構。

圖2 關鍵詞聚類視圖

圖2 顯示，近年來學者們在技術干預自閉癥中的研究和應用已經(jīng)進入了以信息化為基礎的智能干預技術階段。該階段以多媒體計算機和網(wǎng)絡通信技術、智能技術為基礎，不僅僅是輔助干預，還能促進干預。結合聚類視圖和對文獻的閱讀，從系統(tǒng)化智能干預技術的作用和目的來看，其演變經(jīng)歷了兩個階段：替代輔助階段和系統(tǒng)化階段，且與增強替代交流（Augmentative and alternative communication AAC）緊密相關。

在替代輔助階段有一種專門用于幫助自閉癥患者，以滿足他們交際需求的語音輸出生成設備?；谡Z音生成設備（based speech-generating device，SGD）可以產(chǎn)生數(shù)字化（預先錄制的語音）或者合成的聲學輸出。很多研究者使用平板設備（如iPod Touch 和iPad）作為增強替代交流具有特定應用的移動技術的SGD?！霸鰪姟敝傅氖茿AC 補充現(xiàn)有溝通技巧（如語音）的能力，而“替代”是指其作為一種完整的通信系統(tǒng)來取代語音的能力，如使用基于iPad 的通信設備來完成多步通信，借助圖片和聲音輸出，完成從簡單的單步請求交流功能到復雜得多步驟的通訊交換[13]。增強替代通信為那些不能有效使用口語交流的個人提供了另一種溝通方式，Baker Allison 等學者[14]對以SGD 為主要溝通方式的12 名學齡兒童進行了研究，發(fā)現(xiàn)兒童與設備的接近性與AAC 的促進之間有極大關聯(lián)。然而，這些設備不僅成本高，而且對于有嚴重學習困難的人來說往往過于復雜。隨著信息技術的發(fā)展，“輔助性和替代性交流”的技術越來越智能化、個性化，不僅僅停留在輔助和替代階段。

系統(tǒng)化階段考慮了干預系統(tǒng)中的反饋評價環(huán)節(jié)，對于提高干預效果具有重要作用。Gregory D.Abowd 等學者[15]針對智障兒童的心理數(shù)據(jù)建模和醫(yī)療輔助，提出和探討了自閉癥兒童的教育和治療干預措施有效性所涉及的社會和技術設計問題，發(fā)現(xiàn)自動捕獲可以幫助自閉癥教育和護理，同時還提供了一種手段保持這些活動的記錄。后來他們設計了一個自動捕獲應用程序Abaris 系統(tǒng)，該應用程序提供了離散試驗培訓的詳細信息，是一種應用于結構性自閉癥干預的自動捕獲。另外眼球跟蹤技術（eye tracking research）也是一種可以收集反饋評價數(shù)據(jù)的技術，Janice Light[16]將眼球追蹤技術應用到AAC 干預自閉癥視覺認知的研究中，它可以自動記錄視覺的潛伏期、持續(xù)時間和順序，提供一些關鍵信息數(shù)據(jù)，如吸引個人注意力的元素以及注意力的持續(xù)時間和順序等，從而科學化地調(diào)整自閉癥干預方案。除此之外，還可以使用運動、面部和生理跟蹤設備等來捕獲參與者的情緒狀態(tài)，即情緒識別，通過人工智能研究患者的面部表情、語音、心率和生理信號識別等方面，根據(jù)收集的數(shù)據(jù)改善技術。虛擬現(xiàn)實技術、眼球追蹤技術、移動技術等參與自閉癥干預過程的研究有很多，但是在評估自閉癥治療方案上的技術還不夠豐富。關于自適應干預技術，研究表明還需要進一步提升，大多數(shù)干預方案的制定仍然依賴于治療師。

3 國內(nèi)研究現(xiàn)狀

我國研究者應用較多的干預方法有應用行為分析、感覺統(tǒng)合治療、游戲治療、音樂治療、輔助性溝通訓練、早期密集行為干預等。我國在自閉癥干預領域方面主要涉及言語語言能力、溝通技能、認知能力等，而在學業(yè)認知、早期鑒定等方面的研究較少。結合國內(nèi)外自閉癥教育干預研究可以發(fā)現(xiàn)，我國雖然研究自閉癥的時間較晚，但也取得了進展，一些研究較多的傳統(tǒng)干預方法，在實踐中已得到運用，并取得了很好的干預效果。如周宇航等學者[17]采用音樂療法對7 歲以下自閉癥兒童進行干預，結果表明語言訓練結合音樂療法可有效促進自閉癥患兒語言功能康復，提升他們的語言表達及語言理解能力。耿慧等學者[18]借助圖片交換溝通系統(tǒng)，采用單一被試法，對ASD 兒童進行干預訓練，探究圖片交換溝通系統(tǒng)對其溝通行為的干預效果。研究結果表明，干預后兒童的溝通行為明顯提升，需求表達行為有效增加，兒童運用恰當溝通行為解決問題的能力也有顯著提高。

自閉癥兒童的早期診斷和治療對其后期發(fā)展有極其重要的影響，能夠為康復訓練提供最佳時機，與此同時良好的教育訓練能幫助他們具備社會適應能力、生活自理能力。對比國內(nèi)外研究發(fā)現(xiàn)，我國在早期鑒別領域的研究還有待加強。究其原因：一是我國人口較多，患有自閉癥的人基數(shù)較大，但是特殊教育的研究人員較少，從事自閉癥康復的教師不足；二是從事自閉癥康復的教師缺少專業(yè)性知識；三是干預方法主要是感覺統(tǒng)合訓練、圖片交換溝通等，傳統(tǒng)教育干預的領域有限。為了解決這一問題，可以引進國外的干預方法，也可以借助信息技術開發(fā)本土的教育干預輔助材料。另外在認知領域的研究中，我國的研究主要采用傳統(tǒng)認知訓練方法和計算機輔助的認知訓練系統(tǒng)進行干預。傳統(tǒng)的認知訓練方法的優(yōu)點是針對性強，多采用一對一的專項訓練，但是也帶來了一些問題，如干預人員重復性的勞動、干預頻率較低等。

我國開展的技術輔助自閉癥干預的研究中，也使用了虛擬現(xiàn)實技術、人形機器人等技術，并取得了較好的干預效果。但這些設計和開發(fā)出來的干預技術，并沒有得到廣泛使用，這可能與自閉癥干預人員之間的交流有限，不能及時獲得這些資源，同時缺乏推廣有關。

4 結束語

結合國內(nèi)外研究可以看出信息技術在自閉癥干預中的研究逐漸成熟，使用信息技術對自閉癥患者進行干預被普遍看好，隨著技術的發(fā)展，信息技術應用于自閉癥干預訓練受到了越來越多研究領域的關注。從干預領域來看，社會性能力影響著自閉癥患者社會生活和生存，因此，受到了國內(nèi)外研究者的關注。認知能力的提高是培養(yǎng)社會性能力的關鍵，但相比國外我國研究者更重視社會認知，自然認知應用性研究相對較少。

此外，關于信息技術輔助自閉癥干預訓練，我國實踐應用的研究明顯落后于文獻研究的步伐，因此，未來需要繼續(xù)鼓勵技術在自閉癥干預中的應用，同時加強研究與實踐的緊密結合，提高自閉癥干預效果。