在上一部分，我们梳理了大量关于阅读障碍的认知神经科学研究，这些研究为我们理解阅读障碍的神经生物学基础提供了丰富的信息。然而直至目前，阅读障碍的诊断、干预以及预测模式仍然主要是基于认知行为的。那么认知神经科学研究所提供的信息能否帮助我们更好地对阅读障碍进行诊断、干预和预测呢？还是只是在行为层面的基础上，增加了另外一个层面的信息而已？下面我们将梳理近年来研究者就阅读障碍的诊断、干预以及预测开展的探索性的认知神经科学研究。一方面，我们关注认知神经科学的研究对阅读障碍的诊断、干预以及预测带来的新的启示；另一方面，我们关注基于认知神经科学的阅读障碍的诊断、干预以及预测的有效性、稳定性以及可操作性。这关系到认知神经科学的研究是否能够真正地与教育结合，不仅具有非常重要的理论意义，而且对于提高国民的阅读素养具有非常重要的现实意义。
阅读障碍诊断的认知神经科学研究
传统的基于认知行为的诊断模式
目前国际上普遍认可的阅读障碍诊断模式为“智力—阅读成绩差异”模式，该模式的核心标准是：个体实际的阅读成绩低于其智力预期的阅读成绩（美国《精神障碍诊断与统计手册（第四版）》，D**-Ⅳ）。该标准和模式被广泛用于阅读障碍的诊断（Frankenberger & Harper，1987），但实际上这一标准的前提和有效性还有待重新考证。多项研究（Siegel，1988；Shaywitz，Holford et al.，1995；Shaywitz，Shaywitz et al.，1998）反复证实：智力并非阅读成绩的关键影响因素，智商与阅读技能存在一定程度上的分离。另外，很多研究（Siegel，1988；Fletcher，Shaywitz et al.，1994；Stanovich & Siegel，1994）都发现，符合差异标准的和不符合差异标准的阅读困难儿童，在阅读的认知加工和发展轨迹上均无显著差异，这说明智力—阅读成绩差异标准和模式对于阅读困难的鉴别缺乏有效性。
认知神经科学的研究成果对这一诊断模式的合理性进一步提出了挑战。田中等人（Tanaka et al.，2011）考察了智商—阅读成绩有差异的阅读障碍儿童和智商—阅读成绩无差异的阅读障碍儿童在语音加工中的脑激活情况。研究发现，两类儿童跟正常阅读水平的儿童相比，在左侧颞顶联合区、颞枕联合区都表现出相同的激活减退模式。他们认为，来自脑成像的研究与来自行为的研究共同说明，虽然智商水平不同，但是阅读上共同出现障碍的两类儿童在语音加工中表现出相似的神经机制。所以，在智力—阅读差异模式中，用智力预测阅读成绩的做法有失偏颇。
在智力—阅读成绩差异诊断模式后，核心技能缺陷模式被提出。该模式通过对阅读成就低的个体进行进一步的诊断，来鉴别最能代表阅读障碍特异性的核心缺陷。该模式的关键在于找到有效的诊断指标，如果在这些指标所代表的技能上存在缺陷，便预示着日后有较高的罹患阅读障碍的风险。这种模式的优点在于，可以在阅读障碍出现之前进行预测，有助于尽早预防；可以对阅读障碍进行异质性诊断，详细地诊断出阅读障碍的孩子到底存在什么样的困难和问题。
在核心技能缺陷模式的基础上，干预—应答模式（responsiveness to intervention，RTI）被提出。该模式要求在提供有质量保证的短期干预训练的基础上，通过观察个体对干预的反应性来鉴别不同的阅读障碍，并进一步提出教育干预的建议（Fuchs，Mock et al.，2003）。该模式的特点在于：力求将诊断与干预相结合，尽早实现诊断和干预。在“智力—阅读成就差异”模式下，儿童只有在阅读方面表现出明显的困难或障碍后，才会接受专业的诊断和干预。而在干预—应答的诊断模式下，儿童在入学前就会接受系统的筛查，可以及早鉴别出阅读障碍的高危个体并及时介入。核心技能缺陷模式主要强调，个体自身的认知技能缺陷可能是导致阅读障碍的原因，干预—应答模式强调除此之外也要考虑不良的教育环境或者与个体不相匹配的教育条件的影响。
“智力—阅读成绩差异”模式、核心技能缺陷模式以及“干预—应答”模式，都是基于认知和行为的诊断模式。认知与行为层面的研究能够揭示阅读障碍的行为症状和认知缺陷，但无法揭示潜在的神经层面的缺陷，而后者可能是导致阅读障碍的最根本原因。表面上不相关的认知或行为表现可能根源于相同的神经基础，同样，相同或相似的行为表现也可能源自不同的神经基础（彭聃龄，刘丽，等，2009）。这启发了研究者基于脑功能和结构的特征对阅读障碍进行诊断。
基于认知神经科学的诊断模式
基于认知神经科学的阅读障碍的诊断是指利用阅读障碍者和正常读者之间脑活动模式以及脑结构的差异，开展对阅读障碍和正常读者的甄别与诊断。阅读障碍与正常读者的脑功能和脑结构是否存在明显的差异以及这些差异是否较为稳定，是从脑层面甄别阅读障碍者与正常人群的前提。汉语阅读障碍的认知神经机制的研究还相对较少，尚难以评价目前研究所发现的阅读障碍者与正常读者的脑功能和脑结构的差异是否较为稳定和一致，但是拼音文字阅读障碍的脑机制研究开展得较早。在前一部分，我们系统总结了拼音文字阅读障碍的神经机制，可以说到目前为止，已经发现拼音文字阅读障碍者与正常读者在脑功能和脑结构方面存在明显的差异，这些差异在多项研究中得到反复验证，目前已经有了比较一致的结论（见第一部分元分析文献）。这为基于认知神经科学手段开展拼音文字阅读障碍的诊断提供了理论上的可行性。
近年来方法学的进步也使得利用阅读障碍与正常读者在脑功能和结构上的差异对其进行诊断成为可能。这一目标主要通过建立合适的判别模型来实现。判别就是从训练样本中学习抽取出判断类别的规则，再将规则运用于判别新的案例。建立判别模型最关键的两个步骤是特征选取和设计分类器。特征选取即选取能够区别两类被试的特征。在基于功能磁共振数据进行判别的研究中，特征选取的方式主要包括特定认知任务的激活（Zhang，Samaras et al.，2005）、时间序列的相似性（Shinkareva，Ombao et al.，2006）等。基于结构磁共振数据建立判别模型的特征选取也存在多种方式，主要包括感兴趣脑区的结构形状（Golland，Fischl et al.，2002）、灰质体积（Kawasaki，Suzuki et al.，2007）以及皮层厚度（Yoon，Lee et al.，2007）等。每种模态的数据都有多种方式进行特征选择，最好的特征选择方式应该是根据特定数据样本的特点，选取不同类别间最具显著差异的特征（彭聃龄，刘丽，等，2009）。完成特征选择后，就要进行分类器设计。当前有多种分类器设计的方法，较为常用的方法有费舍（Fisher） 线性判别法和机器学习中的支撑向量机（support vector machine，SVM）。Fisher 线性判别法的思想是在高维的样本空间中寻找到某个最优方向ω，使得样本在这个方向上的投影能够最好地区分开。 Fisher 线性判别强调训练误差最小化，需要较大的样本。而支撑向量机的理论基础是统计学习理论，该理论研究有限样本下的机器学习问题。支撑向量机方法是试图在样本空间中构造最优分类面，该分类面不但能将两类无误地分开，而且要使两类的分类空隙最大。支持向量机以训练误差作为优化问题的约束条件，以置信范围值最小化作为优化目标，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势（彭聃龄，刘丽，等，2009）。
田中等人（Tanaka et al.，2011）使用线性的支持向量机技术，结合功能磁共振数据，开展了对英语阅读障碍者与正常读者的判别分析。进入判别函数的脑区包括左侧顶下小叶（inferior parietal lobule）、梭状回（fusiform gyrus）、额下回（inferior frontal gyrus）、尾状核（caudate）、脑岛（insula）和颞中回（middle temporal gyrus）。结果表明：正确判别来自卡耐基·梅隆大学样本的阅读障碍组和正常组的准确度可以达到78.9%（判别的灵敏度达到 83.9%，判别的特异性达到 73.1%）。在来自斯坦福大学的样本中，判别的正确率达到79.7%（判别的灵敏度达到 76.3%，判别的特异性达到 83.3%）。研究还将阅读障碍者进一步分为智力—阅读成绩无差异组和智力—阅读成绩有差异组，在卡耐基梅隆大学的样本中使用智力—阅读成绩无差异组阅读障碍者与正常读者的判别函数去判别智力—阅读成绩有差异组阅读障碍者与正常读者，结果发现判别正确率可以达到81.3%，反之，判别正确率可以达到86.7%。在斯坦福大学样本中，使用智力—阅读成绩无差异组阅读障碍者与正常读者的判别函数去判别智力—阅读成绩有差异组阅读障碍者与正常读者，结果发现判别正确率可以达到98%，反之，判别正确率可以达到71.8%。这个研究说明了使用功能脑成像数据可以较为准确地甄别阅读障碍者和正常读者，甄别的灵敏度和特异性都达到较好的水平。这个研究还说明，智力—阅读成绩无差异组阅读障碍和智力—阅读成绩有差异组阅读障碍与正常组之间可以通过同样的判别函数进行判别，进一步说明了阅读障碍诊断的智力—阅读成就差异模式的前提假设可能是不正确的。
虽然在理论和方法上都存在可行性，研究者也开始了初步的尝试，但不可否认的是，基于认知神经科学的阅读障碍的诊断依然存在很多问题。例如，建立一个好的阅读障碍的诊断模型需要进行大量的前期研究，需要大样本的常模，需要得到比行为研究更多的经费支持，并且脑数据的分析操作复杂，不易实现较大的普及率，无形中又给这种方法的推广应用增添了阻力。另外，不同语言、文化下的阅读障碍由于可能存在不同的神经基础，可能需要不同的判别模型。对于发展时间较短的汉语阅读障碍的研究而言，建立一个基于认知神经科学的诊断模型还有很长的路要走。但毫无疑问的是，这条路值得我们进行不断的探索。
阅读障碍干预的认知神经科学研究
在第一部分，我们分析了阅读障碍与正常读者在脑功能和脑结构方面的差异。那么，阅读障碍的脑功能和脑结构异常可以通过干预发生改变吗？干预会引起阅读障碍者的脑发生什么样的改变？哪些干预可以起到这样的效果？干预引起的脑活动的变化是否可以在干预结束之后长期保持？近年来，研究者开始围绕以上问题开展阅读障碍的干预与脑可塑性的研究。
坦普尔等学者（Temple et al.，2003）认为，发展性阅读障碍患者主要在语音加工中存在缺陷，他们使用了一套针对阅读障碍的行为训练程序，人为地增加语音持续时间，增大语音之间的时间间隔，对儿童的口语和听觉进行干预，他们想知道这种行为训练能否真正提高阅读障碍者对语音的加工能力，以及行为上产生的变化是否伴随相应的神经活动的变化。20名8～12岁的儿童参加了该实验。行为结果显示，训练提高了他们的口语产生和阅读成绩；脑成像结果显示，训练后的儿童在多个脑区的激活值明显提高，这些脑区主要分布在左脑的颞顶联合区、左脑额下回、右脑额叶皮层、右脑颞叶皮层和前扣带回，训练后阅读障碍的脑激活模式与正常儿童的激活模式趋于相似。这个研究表明，语音干预可以引起阅读障碍儿童的脑激活模式发生正常化的改变。
施威茨等人（Shaywitz et al.，2004）在他们的实验中，除了设置接受实验训练的阅读障碍儿童这一组被试外，又增设了不接受实验训练的阅读障碍儿童以及阅读正常儿童两组被试作为控制组。他们使用了另外一套语音训练程序，对阅读障碍儿童进行了长达八个月的干预。他们对训练组的阅读障碍儿童共进行了三次扫描：第一次是在干预前进行；第二次是在干预后马上进行；第三次则是在实验结束的一年后进行。第二次扫描结果发现，与控制组的阅读障碍儿童相比，接受训练的阅读障碍儿童组的阅读流畅性水平显著提高，他们的左脑颞中回、额下回脑区激活水平也有了显著提高。第三次扫描结果发现，该组儿童在干预一年后的脑活动与未干预前的脑活动仍然表现出显著的差异，训练后双侧的额下回、左侧的颞上回以及颞枕联合区的激活水平都有显著的提升。该研究与坦普尔等人（Temple et al.，2003）的研究结果一致，共同说明：对阅读障碍儿童进行语音训练可以提高他们的阅读流畅性，促进在阅读过程中起到重要作用的大脑前部区域（额上回）和后部区域（颞枕联合区）的工作，干预效果也具有一定的持久性。
成人脑的可塑性较儿童稍差，那么患有发展性阅读障碍的成人的阅读成绩是否也可以通过语音干预训练得到提高，并带来相应的阅读脑区活动模式的正常化呢？伊登等研究者（Eden et al.，2004）同样从语音入手，将研究视角转向成人，对成人阅读障碍者进行了八周的语音训练，并对他们进行了训练前和训练后的扫描。结果发现：与非训练组相比，训练组成人在阅读准确性、阅读速度、阅读理解的行为成绩显著提高，并且正常阅读者经常使用的左脑阅读脑区（顶叶）的激活水平在训练组的第二次扫描中明显增强，同时，右脑外侧裂周区的激活也增强，起到补偿作用。该研究与坦普尔等人（Temple et al.，2003）和施威茨等人（Shaywitz et al.，2004）的研究一样，都发现了左侧顶叶脑区在干预后的激活增强，说明语音训练同样可以促进阅读障碍成人在左侧阅读脑区的激活正常化。
除了来自fMRI的证据外，研究者还利用MEG开展了阅读障碍的干预训练研究。MEG具有高度的时间灵敏度，可以考察干预前后脑区神经活动的潜伏期的变化。西莫斯等人（Simos et al.，2007）对15名7～9岁的阅读障碍儿童进行了系统的训练。前8周，儿童接受每天1小时的阅读流畅性技能训练，该阶段完成后，再接受针对语音加工和语音解码的训练，每天2小时，同样历时8周。训练前和训练后都会进行MEG扫描，同时要求他们在扫描中进行口语、视觉词汇的阅读任务。训练后的MEG结果显示，颞中回后部（BA21）的神经生理信号强度增加、潜伏期缩短，右脑颞枕联合区外侧（BA19/BA37）神经活动的潜伏期缩短。BA21区的神经活动增加，说明训练后该区在由词汇向语义的转换加工中发挥着更重要的作用；潜伏期的缩短，说明训练后的脑区对相应阅读任务的反应更加灵敏。这些变化使阅读障碍儿童的脑更加类似于阅读正常群体在阅读任务中经常表现出来的反应模式。来自MEG的数据也说明，训练可以使阅读障碍儿童阅读的神经活动更趋正常化。
干预训练不仅能引起脑区激活的变化，还会引起脑区之间功能连接的改变。在理查兹和伯宁格（Richards & Berninger，2008）的实验中，18名阅读障碍儿童和21名阅读正常儿童在接受核磁扫描的同时进行任务，判断某字母在各非词中的发音是否相同。他们根据以往研究提取了几个脑区作为种子点：额下回、额中回、枕叶皮层和小脑。训练之前的扫描结果显示，左脑额下回与左右脑额中回、左右脑补充运动区、左脑中央前回和右脑额上回之间的功能连接，在阅读障碍儿童和阅读正常儿童中表现出显著的差异。之后，阅读障碍组儿童接受了3周的干预，专业人员对他们的言语意识、拼音规则理解、解码和拼读能力进行了系统的训练，训练后的结果显示，在之前两组儿童表现出差异的脑区功能连接上，阅读障碍儿童更加趋于正常儿童的脑区连接模式。
另一项研究也考察了干预引起的阅读障碍儿童脑区功能连接的改变。研究者对4组儿童（7～15岁）进行了实验，分别是：没有接受过任何行为矫正、有阅读障碍患病历史的儿童；接受过阅读矫正、有阅读障碍患病历史的儿童；接受过阅读和拼写矫正、有阅读障碍患病历史的儿童；没有接受过行为矫正、阅读正常的儿童（Koyama et al.，2013）。同时，每组儿童在年龄、智商等方面进行了匹配。他们分析了4组儿童在静息状态下脑区内在功能连接（intrinsic functional connectivity）的情况。该研究有如下发现：①与阅读正常儿童相比，左脑顶内沟和左脑额中回之间的功能连接在所有阅读障碍儿童中都表现较弱。左脑额顶皮层是注意网络的主要脑区，阅读障碍儿童在该网络中的功能连接较弱，暗示了左脑额顶皮层的注意网络可能是阅读障碍的缺陷机制，同时也反映了注意在对阅读障碍进行干预的过程中可能起到的关键作用。②左脑梭状回可能是在补偿机制中起到连接作用的关键部位。因为结果发现：接受过矫正组儿童的左脑梭状回和右脑枕中回之间的功能连接强度更大；在阅读和拼写两方面都接受过全面矫正的儿童，他们的左脑梭状回和右脑前额叶皮层内侧之间的功能连接强度比正常组更负，并且两个脑区间的功能连接强度越负，阅读障碍儿童的阅读成绩越好。右脑前额叶皮层的内侧是默认网络的核心脑区，而左脑梭状回是在阅读网络的核心脑区。负相关说明了全面矫正组的儿童在干预后，默认网络与阅读网络之间出现更大的分离。以往研究发现这种模式同样出现在正常的成年人身上（Kelly et al.，2008），可能代表了干预后阅读障碍组认知活动效率的提升。这种提升可能是有效的训练所带来的补偿效应。这篇研究说明：干预训练可以触发阅读障碍脑的补偿机制，并且这一机制与阅读障碍者阅读成绩的提升紧密相关。
干预除了可以引起脑功能方面的改变外，阅读障碍患者的脑结构也会在干预下发生变化。凯勒和贾斯特（Keller & Just，2009）使用弥散张量成像来考察100小时的干预指导是否会影响8～10岁阅读障碍儿童大脑白质的完整性。实验将被试分为3组：接受干预的阅读障碍组；不接受干预的阅读障碍组；阅读正常组。干预的主要内容是对该组被试词汇水平的语音解码技能进行训练。结果发现，在训练之前，阅读障碍组在左脑的半卵圆中心前部（left anterior centrum semiovale）白质的部分各向异性分数（FA）显著低于正常组儿童，但是通过训练，在相同脑区发现了阅读障碍组FA值的显著增加，并且这种增加与语音解码能力的提高呈显著的正相关，即FA值越高，儿童的语音解码能力越强。该实验说明，科学的干预和训练可以促进阅读障碍者大脑白质完整性的提升，使个体在阅读时有更好的表现。
汉语阅读障碍的干预训练研究也已经开始起步。有研究者使用纹理辨别任务（texture discrimination task，TDT），要求儿童判断屏幕呈现的字母是T还是L以及3条斜线是水平排列的还是竖直排列的，来对儿童的视知觉加工进行训练（Meng et al.，2014）。18名阅读障碍儿童与18名年龄和智商匹配的阅读正常儿童参加了实验。9名阅读障碍儿童和9名阅读正常儿童参加了TDT训练，剩下的儿童作为控制组不参加训练。结果发现，接受过训练的阅读障碍儿童的阅读流畅性有了显著的提高，并且这种提高在未接受过训练的阅读障碍儿童身上是没有体现的。后来的追踪研究发现，训练给阅读障碍儿童带来的效果在2个月后的测验中依然得到较好的保持。这项研究的结果说明，视知觉训练可以显著提高汉语阅读障碍儿童的阅读流畅性，基本视知觉加工和汉语阅读过程可能在某种程度上依赖于相同的视觉加工机制。
尤文平（2010）首次利用fMRI技术，考察了汉语阅读障碍的干预训练引起的脑的可塑性变化。该研究使用了两种干预方案：形—音映射和形—义映射训练。形音映射训练针对儿童的正字法—语音通路，形—义映射训练针对儿童的正字法—语义通路。根据训练成绩，将汉语阅读障碍儿童划分为对不同干预方案敏感的两组，并在训练前后采用同音判断和语义相关判断任务对阅读障碍儿童进行脑成像扫描，考察两组阅读障碍儿童与正常儿童的脑激活差异，以及干预前后两组阅读障碍儿童的脑激活变化。结果发现，对形—音映射训练更敏感和对形—义映射训练更敏感的两组阅读障碍儿童的神经基础及干预前后的脑可塑性变化不同。具体来说，干预前，形—音训练敏感组在同音判断任务中字形和语音加工脑区激活下降，而在语义相关判断任务中没有发现与正常儿童有激活差异的脑区，而形—义训练敏感组在同音判断任务中与正常儿童没有激活差异，在语义相关判断任务中语义加工脑区激活下降；干预后，形—音组在同音判断任务中语音加工区右侧对应脑区代偿性激活增加，在语义相关判断任务中左侧字形加工区激活增加，反映了干预训练引起形—音组阅读障碍的形—音联结的加强，而形—义组在两个任务中都没有发现干预前后激活变化的脑区。结果表明，对两种训练方案敏感程度不同的汉语阅读障碍儿童具有不同的神经基础，在干预前后表现为不同的脑可塑性的变化。尤文平等人的研究为阅读障碍诊断的干预—应答机制提供了脑科学方面的证据。
综上所述，不论是拼音文字阅读障碍还是中文阅读障碍干预训练的研究都表明，恰当的干预训练可以提高阅读障碍者的阅读成绩，这个过程伴随着脑的可塑性变化，这些可塑性变化反映了干预训练促进阅读成绩提高的两种机制，一种是正常化机制，一种是代偿性机制。值得注意的是，不同类型的阅读障碍也许需要不同的干预方案，反过来阅读障碍的脑对不同干预的敏感度不同，也许可以作为区分不同类型阅读障碍的一个指标（尤文平，2010）。
阅读障碍预测的认知神经科学研究
对阅读障碍进行预测可以在阅读障碍的症状明显表现出来之前筛选出那些高风险的儿童，尽早实施干预以降低阅读障碍的发生率，而不是在儿童已经明显表现出症状后再亡羊补牢。所以，找到对阅读障碍进行早期预测的指标显得尤为重要。早期的研究致力于寻找对阅读障碍进行预测的行为指标，近年来寻找对阅读障碍进行预测的神经生物学标记（neural biological marker）成为研究的热点。
行为预测指标
对拼音文字而言，学会阅读的关键就在于学习把耳朵听到的声音信息（语音）与眼睛所看到的视觉信息（正字法）联系起来。因此，语音意识（phonological awareness）和词汇解码（decoding）可能是能够有效预测儿童在未来时间内阅读障碍的患病风险的指标。语音意识是指儿童对构成词汇的语音进行识别、分解和拼读的能力；词汇解码是指通过识别字母、音节来正确拼读单词的能力。来自拼音文字阅读障碍的追踪研究基本证实了以上推断。来自荷兰于韦斯屈莱大学的研究（Lyytinen，Ahonen et al.，2001；Lyytinen，Aro et al.，2004；Lyytinen，Erskine et al.，2006），试图探讨哪些行为指标能够预测阅读障碍儿童在小学二年级时的阅读能力。他们对106名有阅读障碍家族历史的儿童以及92名没有阅读障碍家族历史的儿童进行了一项跟踪研究，测量了他们3.5岁、4.5岁和5.5岁时在语音意识、短时工作记忆、快速命名、词汇表达、假词重复和字母命名等系列测验上的表现。结果发现，包含家族风险（familiar risk）、字母知识（letter knowledge）、语音意识以及快速命名（rapid serial naming，RSN）4个变量的回归模型，对阅读障碍儿童5年后阅读成绩进行有效预测的准确率在80%以上。凯茨等研究者（Catts et al.，2001）也发现，那些阅读障碍儿童5岁时就在字母知识、仿造句子、音位删除、音节删除、快速命名以及母亲的教育程度几个方面与正常儿童表现出差异，这几个变量对这些儿童二年级时的阅读困难也起到了显著的预测作用。
中国的研究者试图找到那些能够对汉语儿童的阅读困难起到预测作用的指标。有研究者对261名中国儿童进行了6年的追踪研究，测查了儿童以下几个方面的技能：复合词构词意识、语法能力、非词重复、音节删除、词素构建、快速命名、词汇理解、非言语智商、母亲教育程度、汉字识别以及阅读流畅性（Lei et al.，2011）。根据2次测验的成绩将儿童分为4组：阅读正常组、阅读进步组、读写相关的认知技能落后组、语言发展落后组。阅读进步组和读写技能落后组最开始在语音意识和词素意识上都表现较差，但是，两组的不同在于，快速命名成绩在阅读进步组处于平均水平，在读写相关的认知技能落后组中则处于落后水平。所以，研究者认为，只有当语音意识、词素意识以及快速命名都表现出缺陷时，未来才有可能患有阅读障碍。之后，又有研究人员在该项研究的基础上继续对该批儿童进行追踪研究，还测查了儿童（4～10岁）的词汇发展能力，根据被试所掌握的词汇量的增长变化情况，将其分为3组：高—高组（最初词汇量大，后测增长幅度大）、低—高组（最初词汇量小，后测增长幅度大）以及低—低组（最初词汇量小，后测增长幅度小）（Song et al.，2014）。结果发现，入学前高—高组儿童的词汇和其他认知能力都明显好于低—高组和低—低组，这可能是由于不同组儿童的母亲的教育水平不同；儿童最初的词汇量和词汇增长速度可以预测儿童在五年级时的阅读水平，说明词汇知识可以预测未来汉字识别、阅读流畅性和阅读理解这些与阅读相关的技能的发展程度。同时，研究者还发现，低—高组比低—低组词汇量增长速度更快的关键在于，低—高组儿童在5岁时的语音意识就明显强于低—低组儿童，并且这种优势在6岁时变得更大，带给低—高组儿童词汇量更迅速的增长。
神经预测指标
行为指标经常受到施测人主观判断以及受测人经验的影响，不够客观和稳定。神经生物学指标特别是脑结构的指标相对客观、稳定。那么神经生物学指标可以像行为指标一样，较为准确地预测儿童阅读能力的发展吗？神经生物学指标可以在行为指标之外，解释额外的阅读成绩的变异吗？
赫夫特和麦坎德利斯（Hoeft，McCandliss et al.，2011）分别使用当前被广泛使用的标准化阅读行为测验［语音解码测验（phonemic decoding efficiency）和常见词汇阅读效率测验等（sight word efficiency）］、功能磁共振成像以及弥散张量成像，对25名阅读障碍儿童和20名阅读正常儿童进行了长达两年半的跟踪研究，结果发现，两年半前的行为测验对于儿童阅读能力的变化并没有起到显著有效的预测作用，但是，脑成像数据能够预测阅读障碍儿童两年半后阅读成绩的进步，具体表现为：功能磁共振成像数据显示，在一个需要语音意识的阅读任务中，右脑前额叶的激活与阅读障碍儿童阅读成绩的提高呈正相关；弥散张量成像数据显示，右脑上纵束的白质完整性与阅读障碍儿童阅读成绩的提高呈显著正相关。上纵束连接着前额叶的腹外侧、顶叶和颞叶（包括了布洛卡区和威尔尼克区），该纤维束包含阅读研究中经常提到的弓状束。两个指标相结合能够较为准确地预测一个特定的阅读障碍儿童两年半后阅读成绩能否提高，预测的准确度显著高于概率水平（72%的准确性），而利用行为指标进行预测的话，准确率只在概率水平。如果利用全脑的激活模式进行预测的话，预测的准确率可以达到90%。该研究证明，脑功能和脑结构指标可以对阅读障碍儿童的阅读成绩的提高做出较为准确的预测，在某些情况下预测未来的表现时可能要比行为指标更加准确。
麦克诺根等人（McNorgan et al.，2011）也对26名阅读障碍儿童（9～15岁）进行了跟踪研究。他们将9～11岁的儿童分为年幼组，将13～15岁的儿童分为年长组，发现在一项押韵判断任务中语音加工脑区（左脑额下回和基底神经节）的激活越强，年幼组儿童在6年后的阅读成绩进步越大，而进行字形加工的脑区（左脑梭状回）的激活可以解释年长组儿童6年后的阅读能力的变化，该区域的激活越强，年长组儿童6年后的阅读成绩进步越小。这可能是由于年幼组儿童的阅读发展更多受到语音敏感性的影响，年长组更多受到字形敏感性的影响，使用整字字形策略的年长儿童只能获得较小的进步。以上研究结果说明，脑神经活动指标可以在一定程度上预测儿童未来较长期（6年后）的阅读水平的变化，但是这种预测能力还会受到年龄的影响。
来自行为层面和神经层面的研究都找到了一些可以对阅读障碍进行有效预测的指标。那么，将行为预测和神经预测结合起来是否可以提高预测的准确性呢？有研究者使用标准化阅读行为测验、功能磁共振扫描和结构磁共振扫描，考察了一批儿童在学期初和学期末阅读中的词汇解码能力（Hoeft，Ueno et al.，2007）。结构磁共振数据显示，右脑梭状回的灰质密度、左侧颞上回和顶下回的白质密度对儿童第二次的阅读成绩起到显著的预测作用，左侧颞中回、右侧额中回、右侧梭状回后部等脑区的任务激活值也可以预测儿童未来的阅读发展。在此基础上，他们构建了一个综合预测模型，该模型控制了年龄、最初解码技能等变量可能会产生的影响，统计了来自行为和脑成像两方面的数据，结果发现：当行为指标首先进入预测模型时，除了行为指标在模型中发挥的预测作用外，脑成像指标额外提供了23%的解释贡献率；当脑成像指标先进入预测模型时，除了它在模型中的预测贡献外，行为指标也额外提供了15%的解释贡献率。这个结果说明：综合预测模型对阅读障碍患者词汇解码能力的预测效果最好，为儿童阅读能力的发展变化起到解释作用的贡献率显著大于行为、脑成像各自的独立模型，并且该模型的效度也经过了科学的检验。
综上所述，基于脑功能和结构的指标能够对阅读障碍进行较为准确的预测已经得到多个研究的检验，将来自行为和脑神经的指标结合，可能是对阅读障碍的患病风险、干预效果以及将来阅读成绩的发展变化进行预测的新趋势。