在国家积极推动教育公平与人力资源优化的战略背景下，科技创新日益成为破解儿童早期发展难题的核心驱动力。尤其是在资源匮乏环境中，儿童发展问题关乎千万家庭的幸福。香港中文大学黄俊文教授团队，融合神经科学前沿研究、人工智能技术与教育干预方法，成功构建出一套高效、低成本、可规模化推广的儿童早期发展干预体系，为全球该领域的实践提供了具有代表性的“中国方案”。

针对传统干预方案普遍存在的教师依赖度高、成本昂贵、难以大规模推广等问题，黄俊文教授团队提出“神经科学+人工智能”双轮驱动的创新干预模式。

低成本脑电图 (EEG) 神经测试工具 (6 x 6 平方厘米, 145克)

团队自主研发的低成本脑电测试工具仅6x6平方厘米大小，重145克，极大降低了神经认知评估的门坎。团队建立的人工智能预测系统能够精准识别需要高强度干预的儿童群体，为超千名儿童提供了便捷的神经发育脑电图测试。通过机器学习算法分析儿童神经认知数据和家庭环境因素，系统可提前预测儿童发展结果，为资源优化配置提供科学依据。此外，团队开发了基于微信小程序的低成本在线家长干预课程，通过数字化手段向照顾者提供专业指导。这种模式突破了传统一对一干预的成本限制，使优质早期发展服务能够大规模推广。

黄俊文教授（左）及其团队到贵州地扪侗族村考察及研究（受访者提供）

黄俊文团队与多家公益组织合作，在全国范围内开展大规模应用示范。项目涵盖香港低收入家庭、内地农村留守儿童等多类群体。在广西、云南、新疆阿克苏、四川达州等地开展评估交流，并为模型优化积累关键数据，并成功建立实践基地，为教育资源稀缺地区补充宝贵的学习空间，为家长提供专业教育支持。

通过构建大型儿童发展数据库与“数字孪生”脑模型，团队深入揭示干预措施引发神经可塑性的内在机制，为儿童早期发展的科学干预提供理论基石，不断推动干预策略的系统性优化。研究表明，对资源匮乏环境中的儿童实施早期干预，不仅能够提升其个人发展潜力，还有助于培育技术和专业型人力资本。

团队核心成员包括黄俊文教授、陈思教授及数十位来自语言学、教育学、神经科学、生物信息学、儿科学等领域的资深学者，将实证研究成果转化为政策建议，影响范围已覆盖湖南、云南、四川、贵州、新疆、青海等多地弱势儿童群体。团队将继续拓展研究边界，扩大应用覆盖范围，使科技成果惠及更多儿童与家庭，“投资于人”，推动社会进步与共同发展。（供稿人：张青）