阿爾法狗打敗人類，人工智慧火了起來。人工智慧在為人類帶來便利的同時，也帶來了挑戰。“人工智慧可能會代替人力嗎？”能力較弱的人會產生恐慌。然而，未來人工智慧究竟會發展成什麼水平，對人類來說都不足為懼，機器畢竟只是機器，它的強大是永遠無法超越人的潛力的。

人工智慧不管如何發展都不會取代老師職業，最多是一個助手。因為不管人工智慧如何發展，即使和《終結者》中機器人一樣也不能。雖然機器人能擁有大量的知識資訊。能做到教書的作用。不能做到對於一個學生道德和情感的培養。因為人與人之間和人與機器人之間產生的感情是不一樣的。如果都用機器人老師教育學生，這樣學生只會算經濟帳，不會算感情帳。

我們日前編譯的文章有提到相關問題，希望可以給你以啟思。全文如下：

在過去的幾年裡，從“the Apple IIe”到線上學習，在教育領域發生了很多數字化的“下一件大事”。最新發生的大事是人工智慧教育技術(AI Ed)，但只有時間才能證明它最終會產生什麼樣的影響。不過，對於像教育這樣重要的事情，現在是時候開始討論人工智慧的個性化學習系統走進教室所帶來的好處和挑戰了。

對人工智慧教育技術來說，短期機會是透過花費時間、完成簡單的任務來支援教師，比如評分和記錄。但是，已經有成熟的人工智慧教學系統正在開發中，這些系統對人工智慧在學校可以扮演的角色提出了長期的疑問。

為了幫助你形成自己的觀點，以下是在教育中使用AI所帶來的14項前所未有的選擇和挑戰:

1.教師可能會發現自己有更多的時間

人工智慧系統負責記錄和評分，這將為教師騰出更多的時間為學生服務。

2. 大規模個性化定製服務將改善兒童的健康

如果人工智慧允許大規模個性化定製服務和分散教育，那麼孩子們的日程安排可以做到更好地滿足他們的睡眠需求。這將解決長期存在的問題，即學校的孩子們沒有得到足夠的睡眠。

3.父母對子女的教育將承擔更大的責任

人工智慧教育技術意味著父母可能需要承擔更多的角色，如教練、管理者和監護人，因為他們的孩子掌握了新的工具和平臺。這一轉變也將極大地影響310萬名公立和40萬名私立K-12教師，更不用說340萬名學校管理人員和支援人員。

4. 教師的直覺可能會與感測器資料相沖突

人工智慧面部識別可以為學習系統提供情感資料，進一步定製個性化機器教學系統。

5. AI轉移教育費用的支付

由於集中的學校和教師更少，教育成本將會大幅下降。但是，如果父母更多地參與孩子的教育，家庭可能會面臨新的直接成本，以及增加時間所付出的機會成本。

6. 學生可能會錯過老師們寶貴的非學術成果

除了學術之外，教師還引領著關鍵的“二十一世紀技能”的發展，比如問題解決和批判性思維。

7. 個性化學習可能加速自然不平等

今天的教育制度著重於標準化，以減少學生之間的成就差異。 AI輔導系統可以根據不同孩子的需要量身定製課程，這樣可以消除這種標準化，一些學生的進步速度就會比其他人快。

8. AI可以使今天的校舍過時

現代學校推行適合所有學生的標準課程，並以一定的速度學習。 AI學習系統允許定製課程，減少了對教室和講師的需求。傳統學校可能演變成較小的分散、專門的學習中心。

9. 如果更多的孩子遠端學習，點對點社會化將成為一個問題

澳洲航空學校遠端學習計劃規定強調了社會化的遠端教育模式：學校的學生透過線上課程學習，並與同學在不同的營地和社交活動中聯絡。

10. 個性定製化和分散化可能導致不同的標準

今天的公立學校是圍繞所有學生的共同標準而設計的。小型化、更個性化的人工智慧學校失去了孩子們在大型學校可以學到的共同行為，以及社會和文化規範。

11. 家長管理的教育將是一個新的和複雜的課題

我們的社會並沒有組織起來，讓父母更方便地扮演AI教育要求的角色，這就導致了父母要像管理者一樣做出複雜的新決策。

12. 人工智慧教育目前很難複製教師的行為模式

透過課堂上的一些實際行動，體現出的教師一些值得學習的行為，如應變能力，應對挑戰時調控情緒的能力，這些人工智慧系統還無法成功做到。

13. 教科書將呈現一種新的形式

AI系統使用教師的教學大綱，製作特定的課或學科領域的個性化教科書。

14. 輔導工作將面臨一個全新的局面

研究表明，成功輔導的一個關鍵因素是給學生提供即時反饋。人工智慧應用程式可以學會有效地向學生提供有針對性的個性化反饋。

人工智慧有可能改變教育的質量、方式和性質。它還將永遠改變父母、學生、教師和教育組織曾扮演的角色。

關於教育行業與人工智慧的結合我認為潛能是巨大的，未來會體現在方方面面。

在教學模式方面，以人工智慧為核心的新技術與教學融合，可以實現線上線下混合式教學，強化課堂互動體驗。

在線上測試方面，加入人工智慧的力量，或可將學生學習背景、學習特徵、心理狀況作為測評標準，透過測試答案深入考察學生短板，以提供更好的定位和選擇。

在學生服務方面，如果人工智慧嵌入線上學習過程，或許能夠透過學生階段性的學習表現，瞭解認知負荷，有針對性調整教學計劃。

但不管人工智慧怎樣改變和影響教育行業，都要以使用者體驗為中心，以優質產品和服務來滿足使用者多樣化需求，這也是我們作為教育從業者的責任和初衷。

人工智慧中學生學習輔助系統

現在的計算機輔助教學基本上還是在傳統教學模式下探索，對學生學習效率、學習過程研究不足。所以還不能改變目前教育模式。計算機輔助教學系統有些甚至想代替教師，有的成為學生課外補習班。正確的思路是，計算機輔助教學是學校、教師的助手，是學生的學習工具。目標是提高學生學習效率，充分發揮學生學習的主觀能動性。

初中開始要特別注意理解能力的訓練，不能再靠題海戰術重複性練習。

有句話說，如果你正在做的事情，是最被需要的事情，那麼你的“勤奮”才有意義，做習題也是這樣。

每個人的知識結構不同，邏輯思維習慣不同，導致對新知識理解記憶過程不同。進而導致每個人學習效率不同。

學習成績排名在前的學生，既不是靠天賦，也不是靠努力。真正決定性的因素是興趣與習慣，興趣是個人對某個知識領域的關注度，習慣基於個人對知識網路結構的熟悉度，形成各自的思維習慣。興趣和習慣最終造成理解記憶能力差別。

利用個人學習過程資料（習題完成時間），可以分析個人學習習慣，幫助制定個人知識結構圖譜（針對個人給出習題訓練），提高學生學習效率。真正做到對每個學生個性化輔助教學，因材施教，充分調動學生學習興趣和潛在能力。同時也是教師的有力工具和助手。

實現步驟是：首先建立知識結構圖和對應的試題庫，設計算法，開始簡單些，在使用過程中完善。選擇試點班級使用，根據學生習題完成情況，自動調整知識結構圖和試題庫引數。每個月與普通班級考試成績對比，評估模型和演算法，及時調整完善。

這個問題已經考慮了一年多，有了一個基礎的模型。

初步聯絡了一個學校可以作為試點，也初步聯絡了一個做教學軟體的公司。

現在全國各地教學資源不平衡，導致學生課外輔導班很盛行。提高學生學習效率，是提高教育質量的關鍵。人工智慧學習輔助，現在技術方面已經沒有多少障礙。

如果有興趣和精力，可以作為創業課題。我可以把這個系統的設想發給各位。如果能做好，是一個很好的事情。

人工智慧會顛覆傳統教育。

教育在過去一千多年來沒有什麼變化。像通訊方面，已經從過去的烽火臺變成現在的微信，交通方面，從過去的騎馬變成現在的高鐵和飛機，甚至可以坐著火箭上月球。但是教育始終沒有很大的改變。從1000年前的老師教學生，到現在還是老師在臺上教學生這樣一種非常辛苦的狀態。人工智慧的教育是把過去的教育業態的一種徹頭徹尾的顛覆。它給學生做一個使用者畫像，不再說你是好學生還是差學生，而是你對知識點的掌握程度，以及你對每個知識點掌握的速度和能力你，並且可以對你的未來做預測，比如說，中考或者高考分數。就是在這樣的過程中，透過對每個孩子的瞭解，為每一個孩子量身定做設計方案，分配不同的學習路徑。AI從真正意義上做到了“因材施教、有教無類、教無定法”。