AI+教育並不是一個新鮮的話題了，主要是看現在的教育行業，有哪些已經將理論應用到實際場景下了。來看看國內外具體應用案例，探究AI到底是怎麼改變教育行業的。看現在，致未來。

AI+教育的六大應用

一、個性化學習，因材施教

因材施教教育方法在中國已有2000多年曆史，但在中國應試教育大環境下，根據學生不同的認知水平、學習能力以及自身素質來制定個性化學習方案真是說易行難。當傳統思想與尖端科技相結合，因材施教的可行性有了大幅提高。AI介入後，個性化學習有兩條實現途徑：

分析內容，構建知識圖譜

構建和最佳化內容模型，建立知識圖譜，讓使用者可以更容易地、更準確地發現適合自己的內容。國外這方面的典型應用是分級閱讀平臺，推薦給使用者適宜的閱讀材料，並將閱讀與教學聯絡在一起，文後帶有小測驗，並生成相關閱讀資料報告，老師得以隨時掌握學生閱讀情況。

Newsela將新聞與英語學習融為一體。透過科學演算法衡量讀者英語水平，抓取來自《彭博社》、《華盛頓郵報》等主流媒體的內容，由專人改寫成不同難度係數（詞彙量多少）的版本。

LightSail也是相同應用，不過它的閱讀材料是出版書籍，它收集了適合K12學生閱讀的來自400多個出版商的8萬多本圖書。

Bibblio有較大不同，它是B2B業務，它主要客戶是出版商、Edutech公司等，其中一個主打產品是提供更便捷、更契合使用者所需內容的知識搜尋Saas。一般的內容搜尋靜止且碎片化，搜尋巨頭Google的資訊未經過過濾、雜亂且外行，而Bibblio則填補了這個缺陷。

2015年底Newsela使用者量超過400萬，LightSail和紐約市教育局、芝加哥公立學校、丹佛公立學校等機構達成了合作，而目前中國沒有如此規模、與官方達成合作的個性化閱讀學習平臺。

自適應學習，實現智慧化推薦

個性化學習是自適應重要的特點，也是其相較於 MOOC最大的區別。自適應學習（Adaptive learning）的運作過程是這樣的：蒐集學生學習資料，預測學生未來表現，智慧化推薦最適合學生的內容，最終高效、顯著地提升學習效果。

那麼自適應學習是否會超越人類教師的重要性？Knewton核心團隊成員表示，自適應平臺不能代替老師。推廣自適應學習的意義在於不是所有學生都能遇到好老師，自適應平臺能讓沒有好老師的學生也獲得優質的教育資源。尤其在中國更有存在發展的必要性，這能改善地區、群體間教育資源分配失衡情況。

提到自適應平臺，首當要說其中佼佼者Knewton。它為發行商、學校及全球的求學者提供預測性分析及個性化推薦，其覆蓋的學生範圍包括 K12、高等教育及職業發展教育等。據Knewton核心團隊成員介紹，它有三個重要功能：首先是推薦課程內容功能。系統抓取學生的學習資料，並分析下一階段應該學什麼，這與亞馬遜、淘寶的推薦並無不同；第二，預測性的學習資料分析。這或許是knewton和出版商最大的差別，出版商讓學生知道做題的對錯。而knewton是預測你未來的學習程度，你現在做的怎麼樣，未來能做怎麼樣。比如說一個學生測試得了60分，還有系統基於學生資料分析和對內容的瞭解，系統可能會顯示學生水平要高於60分；第三，內容資料分析。評估課程的內容質量，對學生學習有什麼影響。

Smart Sparrow是澳洲一個線上適應性教育平臺，與其他適應性教育平臺相比，Smart Sparrow更突出老師的地位，“把老師作為學習過程的中心，讓老師設計適應性課程”，公司的創始人兼CEO德羅爾?本-納伊姆博士（Dr. Dror Ben-Naim）對外媒表示，“我們本身沒有內容，互動中得到的反饋引導老師把課程設計得更好。下一階段學習都是在學生學習行為的基礎上動態生成的。”

DreamBox Learning是一個針對K8學生的線上數學自適應學習平臺。最大特點在於課程形式靈活多樣，有500多個線上數學課程、謎語、遊戲等形式。老師、家長也可以檢視學習進展。

此外，還有近兩年被稱為“學生的救星，作業的剋星”等各類搜題APP，其中國內以猿題庫為代表。美國學生也有著他們的搜題神器——Volley 。Volley 使用過程是這樣的：學生們用手機拍攝教材內容或作業題目，Volley 會分析照片和文字，並顯示要點、難點、先修知識。隨後，應用會提供線上課堂、百科連結、甚至是教師上傳的參考 PDF 檔案。這個過程中運用了機器學習和自然語言處理技術來自動收集。該公司獲得扎克伯格教育風投公司、好未來等投資。扎克伯格教育風投公司在 Facebook 上寫道：“Volley 吸引我們的是，它引導學生們自行安排學習計劃和提高自學能力。”

國內還有不少自適應平臺創業公司，但有一些線上教育網站不過是將“自適應”作為包裝手段。除了自研外，國內公司還熱衷於與國外公司展開合作。據雷鋒網瞭解，2016年初好未來宣佈戰略投資Knewton，2015年一起作業網宣佈與Knewton達成合作協議，把Knewton的個性化資料分析技術運用到旗下的英語教學產品。

二、自動化輔導與答疑

AI除了應用於個性化學習方案的制定外，還落地在自動化輔導和答疑子領域，這也成為了教師面授外的補充。好未來創始人張邦鑫曾對媒體表示：

下一代機構是智慧型，從大資料進化到人工智慧，語音識別、影象識別、手寫識別、語音分析等技術的發展，讓機器模擬人來答疑、做服務成為可能，這類應用會越來越多。最初機器是用來輔助人工教學的，未來的趨勢則是人輔助機器，而這個過程會一次次重塑未來的學習和教育。

AI在這方面的應用不是雷鋒網張口就來的。佐治亞理工學院某個課程整個學期結束後，學生才被老師告知此前一直互動的某個助教（吉爾·沃森）是聊天機器人，同學們都震驚了。其中人機互動（HCI）技術有著非常重要的作用。對馬里蘭大學的計算機科學教授Ben Shneiderman來說，HCI就是記憶所有人類所創造出來的事情。

三、智慧測評

在求學期間，老師長時間改作業甚至到深夜的場景深深印入眾人心中。隨著資訊化建設、人工智慧的發展，大資料、文字識別、語音識別、語義識別，使得規模化的自動批改和個性化反饋走向現實。如何利用人工智慧減輕批改壓力，實現規模化又個性化的作業反饋，是未來教育的重要攻克點，也是國內外眾多企業看中的市場。

先說說國內風頭正勁的科大訊飛。今年兩會期間，科大訊飛董事長劉慶峰提案中提到，科大訊飛的英語口語自動測評、手寫文字識別、機器翻譯、作文自動評閱技術等已透過教育部鑑定並應用於全國多個省市的高考、中考、學業水平的口語和作文自動閱卷。而基於國家“十二五”863“基於大資料的類人智慧關鍵技術與系統”階段性成果構建的“訊飛教育超腦”已在全國 70% 地市、1 萬多所學校應用。

國外也有多個智慧測評公司和實踐用例。GradeScope是起源於2012年在加州伯克利大學一個邊緣性的產品，它旨在簡化批改流程，使老師們更專注於教學反饋。目前有超過150家知名學校（OSU、MIT等）採用該產品。

MathodiX是美國實時數學學習效果評測網站，演算法會對每一步驟都進行檢查、反饋。

美國教育考試服務中心（ETS）是世界上最大的私營非盈利教育考試及評估機構，已經成功將AI引入SAT和GRE論文批改，同人類一起扮演評卷人角色。

四、模擬和遊戲化教學平臺

寓教於樂也是現代教育理念之一。GSV Capital聯合創始人Michael Moe曾對外媒表示：

未來教育要從娛樂業中學習如何大規模吸引使用者參與其中，同時提升質量與價值。他認為，未來知識獲取會有很多渠道，儘管舊的知識貨幣不會被取代，但它會因為一個人的知識組合包的形成而獲得最佳化，這個知識組合包中包含他學過的內容，上過的課程，經歷的事情，並且依賴於LinkedIn這樣的數字網路。

平臺應用的科技將會包括虛擬現實、計算機視覺、機器學習等。目前最成功的模擬模擬是飛行模擬器。據悉，模擬機和真機飛行的感覺沒有差別，而模擬機的訓練還更為便捷。例如美國紅雀模擬器公司推出的紅雀FMX型全動飛行訓練裝置經過了美國美國航空管理局（FAA）認證，價值幾千萬美金的模擬機。 中航國際曾採用這款飛行器訓練中國飛行員。

除了上述特殊應用外，還有科學學習模擬平臺。Catchment Simulation 是一款可以學習水文和水利的模擬軟體，研發目的是出於對環境的保護。

五、教育決策

中國學生教育決策失誤率很高，尤其體現在選擇大學學校以及專業時。有資料顯示，70%學生後悔自己當年所選專業。有句戲謔的話是“現在上課流的淚，都是當年選專業腦子進的水”。如果能夠蒐集海量資料提供決策基礎，AI 演算法就能幫助學生找到最優理論路徑，從而選擇更適合的學校、專業。

iPIN是一家商業智慧公司，創始人兼CEO楊洋曾參與雷鋒網線下分享會。在創業初期，iPIN選擇高考志願填報為切口，楊洋指出：

我們幫助高考生填報志願的方法是讓機器學習上億人的成長軌跡，學會人類職業成長的模式，然後用他們的軌跡去指導畢業生規劃人生，找到裡面的捷徑。其中涉及的資料有各省政策、招生計劃、錄取資料、職業測評體系、就業情況、男女比例等。做了三年之後，使用者質量口碑都做到了市場第一。

2016年iPIN與新東方達成戰略合作協議，釋出了三款人工智慧機器人，其中之一就是高考志願機器人，三步走實現指導：測錄取率、自我測評、智慧機器人匹配方案。

此外，楊洋還認為由於資料收集難度低，運算資源極大豐富，AI 能做的遠遠不止大學專業選擇的分析決策，AI 幫助決策將越來越多地影響我們生活的方方面面，例如招聘、法律等。

六、幼兒早教機器人

教育可劃分為四類：幼兒早教、K12、高等教育、職業教育。後三者上述已有提及，這裡著重描述一下幼兒早教。從網際網路時代開始，早教創業者就面臨著一堆困惑，其中最大的莫過於變現。有業內人士表示：早教的未來在移動和智慧。國內早教智慧很多，許多創業公司、網際網路巨頭都一頭扎入這魚龍混雜之地。進入AI時代後，早教的研發門檻無疑又增高了。雷鋒網此前報道中指出，兒童機器人的門檻不在技術這塊，而在於內容、互動方式。

做過高階教育機器人的EZ Robotics創始人張濤表示：

“在技術上會具體涉及語音互動、機器人的動作和肢體語言互動等。拿語音互動為例，科大訊飛通用語意交流方案的場景往往是比較固定的，直接拿語音技術與小孩交流肯定不夠。比如說小孩喜歡聊小動物，科大訊飛肯定不會在小動物特定語義下做很深入的技術。創業公司只能把它的語音SDK拿過來再做二次深度開發，而肢體動作跟機器人的自動控制相關，這個目前只能創業公司自己做”

教育很“慢”，未來在哪兒？

著名教育家葉聖陶先生曾說過：“教育是農業，不是工業”。教育不是一蹴而就的事，這種“慢”屬性也不由得感染到了教育+領域。

此時不妨舉中國網際網路教育市場作個例子。不同於其他強商業驅動行業，如金融、遊戲、廣告傳媒等，教育始終是個持續投入的行業，變現難。K12是國內線上教育最有分量的子領域，根據網際網路教育研究的報告，中國線上教育機構8000家左右，有70%的K12線上教育企業處於虧損狀態，盈利的企業只佔5%。若想在教育行業撈快錢，還是趁早離場吧，耐得住寂寞方能成功。

教育雖“慢”，但如前文所提，教育是國之強盛根本，AI的進步對於教育革新推動力也是顯而易見，各國都開始將AI+教育提升到戰略高度。

2017.AI首次被寫入李克強總理的政府工作報告中，上升到國家戰略層面，劉慶峰在兩會上再次提及AI+教育應用；去年第四季度，英美兩國分別釋出了《美國國家AI研究與發展策略規劃》、《AI：未來決策制定的機遇與影響》，報告肯定AI將對教育行業產生積極作用，並將其寫入國家數字戰略。

自興動腦人工智慧學院Danny院長表示，他相信AI將惠及教育生態系統的所有利益相關者：

自興動腦人工智慧是具有超過30年正統人工智慧科研與教育經驗的自興人工智慧與全國知名線上教育企業 ，動腦學院合作成立的專注於人工智慧線上教育企業，我們的目標是為全中國培養優秀的人工智慧人才。

支援和提供教學--------------->促進/輔導

在資訊時代，只需點選滑鼠即可獲得內容，教師必須從“舞臺上的聖人”轉移到“邊上的導遊”。虛擬環境已經允許教師進行這種轉變。USC創新技術研究院 正在開發虛擬學習專案，將AI和3D動畫結合起來，引導學生學習內容和平臺。個性化角色充當指導員，並根據使用者的反應和輸入幫助個性化指導。

教練幫助學生設定目標，反思自己在環境中的成長，同時設立更長的開放式專案，以確保學生將內容應用於真實環境。這種混合的環境使教師，學生和機器能夠共生。

內容開發人員----------->開發人員的學習經驗

作為老師，我們最寶貴的財富就是時間。在人工智慧發生之前，老師的大部分時間都花在開發和提供內容上，而這些內容都是僵化的，不靈活的課程框架。當我第一次開始教學時，我花了幾乎所有的準備時間來創造課程，幾乎沒有時間與學生見面和發展。現在，AI能夠為我們做更多世俗的工作。像Khan Academy和Thinkster Math這樣的專案可以 幫助學生根據各自的能力水平透過一系列數學課程。

在這種環境下，教師和同伴導師可以將小組學生拉到一邊，以提供更人性化和個性化的方法。圍繞白板圍成半圓形，學生透過與同齡人的挑戰性問題進行工作，而老師則提供關於學生可能結束通話電話的軼事評論。然後，學生們可以在可寫桌子上解決問題，因為他們的同學可以幫助監控他們的進度。