人工智慧將教學變為大資料分析以及人工智慧輔助的以學生為中心的個性化學習，為每個學生提供個性化、定製化的學習內容、方法，從而激發學生深層次的學習慾望。而且，在教育資源的均衡化方面，人工智慧也可以發揮很大的作用，可以有效解決以前遠端教學中師生不能進行有效互動和教師不瞭解學情的問題。”科大訊飛輪值Quattroporte吳曉如說。

當前，影象識別、語音識別、人機互動等人工智慧應用技術在教育領域都有了應用。比如，透過影象識別技術，人工智慧可以將教師從繁重的批改作業和閱卷工作中解放出來；語音識別和語義分析技術，可以輔助教師進行英語口試測評，也可以糾正、改進學生的英語發音；而人機互動技術，可以協助教師為學生線上答疑解惑。除此之外，個性化學習、智慧學習反饋、機器人遠端支教等人工智慧的教育應用也被看好。

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。

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。

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。

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。

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，從而更適合的學校、專業。

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。