教育數(shù)據(jù)對AI的作用

在教育行業(yè)，人工智能不僅被用來節(jié)省教師人力、提高教學效率，而且可以驅動教學方式的變革。以人工智能驅動個性化教育為例，收集學生作業(yè)、課堂行為、考試等數(shù)據(jù)，對不同學生的學情進行個性化診斷，并進一步為每個學生制定有針對性的輔導和練習，從而實現(xiàn)因材施教。

AI老師的基因是數(shù)據(jù)。充分了解孩子之后，AI老師就能夠因材施教地給孩子配置學習內(nèi)容、學習進度，實現(xiàn)千人千面的學校教育。這樣，AI老師就可以讓孩子在學習中，用更短的時間達到更大的學習成果。它可以為每個孩子的千人千面學生畫像去配置數(shù)千上萬種學習計劃。學習計劃包括學習目標、學習路徑、學習內(nèi)容，從而讓孩子達到一個更高的學習效率，讓問題的解決達到最好的效果。

AI助力技術和教育跨界

①行業(yè)的跨界一定是未來世界的趨勢，只是我國現(xiàn)在還處在摸索階段，特別是把技術和教育能完美結合起來。

現(xiàn)在大多滿足的是知識領域的需求，當知識產(chǎn)生的那一刻已經(jīng)是過去式，我們現(xiàn)在大多的教學中知識學習的占比非常大，但這不是教育真正的意義，教育是在培養(yǎng)能適應未來創(chuàng)造未來的人才，需要的是具有創(chuàng)造力的人才，跨界的人才，我們的教育不能僅停留在每天學習被淘汰的知識層面，這一點需要太多的教育者反思。

②技術和教育本身都是一個非常復雜系統(tǒng)的東西，而且內(nèi)核不同，這就好比如何用物理角度表達人文學科的理論，到底是應該從教育的角度出發(fā)，匹配相應的智能技術；還是從一個智能技術出發(fā)，設計滿足相應的教育需求。雙方會本能地傾向于自己的專業(yè)領域，這是人的局限性。所以需要雙方多去了解對方的內(nèi)核，這需要時間去好好做功課。畢竟只有真正了解精髓才能讓呈現(xiàn)的作品體現(xiàn)出技術和教育結合后的核聚變效應。

情感的課堂 VS AI的機器

一直以來，教育，尤其是基礎教育領域的教育，需要更多的情感交流。所以和學生打交道時，除了教授知識、技能，更重要的是懂學生的情緒。

課堂容量越大，孩子越不喜歡，教學效果越不好。這個效果不好就是沒有適時對學生的情緒做出反饋并調(diào)整教授策略。上課的時候，經(jīng)過大量備課與準備的教師滔滔不絕地講課，但學生卻因沒心情、沒興趣等因素，無法將這些知識完全接受。

AI發(fā)展的過程中，機器如何實現(xiàn)跟人進行一些情感上的交流就是問題之一。目前的AI教育技術很難復制教師的行為模型，現(xiàn)實中的教師可以通過自己的課堂行動適應挑戰(zhàn)，并在情感上做出適當?shù)幕貜�，而這一點很難由人工智能體系重新創(chuàng)建。但顯然，情感化和社會化問題仍是目前AI教育存在的普遍問題，如何做到AI的情感化溝通依然仍重而道遠。

總結

技術發(fā)展的愿景和初衷是好的，人工智能也一樣，它的研發(fā)初衷是為了把人從簡單、機械、繁瑣的工作中解放出來，然后從事更具創(chuàng)造性的工作。教育人工智能的使命應該是讓教師騰出更多地時間和精力，創(chuàng)新教育內(nèi)容、改革教學方法，讓教育這件事變得更好。

人工智能在教書的方式方法和效率上會帶來一場革命，老師將變?yōu)橐粋�知識整合者，而不再是知識傳授者，將幫助學生從互聯(lián)網(wǎng)紛繁復雜的文字、圖片、音頻、虛擬等信息中篩選出優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。只有AI＋教育回歸教育內(nèi)容本身，靠教育的內(nèi)容取勝，而這也是真正大規(guī)模、系統(tǒng)化、標準化地使用人工智能技術的開始。