AI進軍特殊教育領域：效率提升背後的個人化難題

美國特殊教育面臨人力短缺，AI工具被視為解方，但真正的個別化教育能否實現？探討技術與倫理的平衡點。

在美國，超過700萬名兒童接受聯邦法律保障的特殊教育服務。然而，面對長期存在的資金短缺和人力不足問題，許多學區開始將目光投向人工智慧工具，希望填補現有缺口並降低人力成本。

人力荒催生的AI解方

身心障礙者教育法（IDEA）保障學生獲得符合其獨特身心需求的客製化教學，以及讓家庭參與協商支援服務的法律程序。特殊教育涉及復健專家、語言病理學家、課堂教學助理等多種專業人員，但這些專家嚴重短缺。

身為特殊教育副教授兼AI研究者的專家指出，AI系統可能有助於減少行政負擔、提供專業指導，並協助應付過重工作量的專業人員管理案例。但同時也帶來倫理挑戰，從機器偏見到對自動化系統信任的更廣泛議題，甚至可能擴大特殊教育服務現有問題。

儘管如此，該領域的一些從業者選擇測試AI工具，而非等待完美解決方案。

個別化教育計畫（IEP）是指導兒童接受哪些服務的主要工具。IEP需要綜合各種評估和數據來描述兒童優勢、確定需求並設定可測量目標，過程的每個環節都仰賴訓練有素的專業人員。

但持續的人力短缺意味著學區經常難以完成評估、更新計畫並整合家長意見。大多數學區使用要求從業者從通用標準化回應或選項中選擇的軟體開發IEP，導致標準化程度可能無法滿足兒童真正的個別需求。

初步研究顯示，ChatGPT等大型語言模型善於透過整合學生和家庭等多個數據來源來生成IEP等關鍵特殊教育文件。能快速制定IEP的聊天機器人可能有助於特殊教育從業者更好地滿足個別兒童及其家庭的需求。

AI系統在支援專業培訓和發展方面也具有潛力。結合虛擬實境的多種AI應用程式，讓從業者能在直接與兒童合作前先練習教學常規。

在評估方面，結合自動語音辨識和語言處理的AI應用程式現已用於電腦媒介口語閱讀評估，為學生閱讀能力測試評分。

從業者經常難以理解學校收集的大量數據。AI驅動的機器學習工具也能在此提供協助，識別教育者在評估或教學決策時可能無法立即察覺的模式。這種支援在診斷自閉症或學習障礙等疾病時可能特別有用，因為症狀掩飾、表現變異和病史不完整可能使解釋變得困難。

這些AI支援干預措施存在嚴重的倫理和實務問題，從學生隱私風險到機器偏見，以及與家庭信任相關的更深層議題。其中一些問題的核心是AI系統是否能提供真正符合現行法律的服務。

身心障礙者教育法要求使用非歧視性方法評估障礙，以避免不當識別學生接受服務或忽視符合資格者。家庭教育權利和隱私法明確保護學生數據隱私以及家長取得和掌控子女數據的權利。

如果AI系統使用有偏見的數據或方法為兒童生成建議會怎樣？如果兒童數據被AI系統濫用或洩露會怎樣？使用AI系統執行上述功能讓家庭不僅要信任學區及其特殊教育人員，還要信任內部運作基本上不透明的商業AI系統。

在華人社會，特殊教育同樣面臨資源分配和專業人力不足的挑戰。台灣的特殊教育法強調「適性教育」，香港注重「融合教育」，而這些理念與AI輔助教育的結合，將是未來必須面對的課題。

值得注意的是，華人文化中對「因材施教」的重視，與AI技術追求效率和標準化之間可能存在張力。如何在保持教育溫度的同時善用科技優勢，將是關鍵考驗。

中國大陸在教育科技領域投資龐大，但在特殊教育AI應用方面仍相對謹慎。這種審慎態度或許值得其他華人地區參考。

乍看之下，機器學習模型似乎能改善傳統臨床決策。然而，AI模型必須基於現有數據進行訓練，意味著其決策可能持續反映在障礙識別方面長期存在的偏見。

研究確實顯示，AI系統經常受到訓練數據和系統設計中偏見的阻礙。AI模型也可能引入新偏見，要麼遺漏面對面評估中揭示的微妙資訊，要麼過度代表訓練數據中包含群體的特徵。