近年來，AI受到了全社會的普遍關注，并被提升到了國家戰略的高度。AI在中國的創投市場正式爆發，如何讓AI技術“落地”與行業結合是資本和創業者都在尋求的答案。

　　隨著教育改革和AI的普及，校園智能化建設也已從數字校園向智能校園邁進。AI技術的進步不斷對傳統的教育模式進行顛覆。教育行業一直存在重服務，人力成本高的難題，而AI+教育在降低成本、提升效率方面提供了很大想象空間，AI教育企業和AI教育產品應運而生……一系列全新的概念讓“AI+教育”成為行業熱門賽道。

　　在教育領域里探索新的手段、新的技術以及新的模式，是為了尋找有效的方式去大規模地滿足中國學生普遍的教育需求。

　　但教育行業如何通過與AI技術的結合提高效率，找到新的教育形態和模式？

　　上海交通大學計算機系教授兼博士生導師＆ACM班創始人俞勇指出，AI落地教育的主要可以分為兩類：一類是外圍工具類的AI，還有一類核心教學類的AI，外圍工具類的方式包括拍照搜題、自動批改、口語測評、表情識別等；核心教學類的則包括可以依據學生特性做到學習路徑規劃、教學效果評價等。

　　目前，“教育＋AI”正處在第一個階段，即“教育＋AI”正在把現在線下成熟的培訓方式和內容進行數字化，從而提高管理效率和某種程度上的學習效率。而第二階段才是真正進入“AI＋教育”的階段，用大數據分析學生的習慣、技能和成長路徑，真正有針對性地來制定個人成長的教育方案。

　　“AI+教育”能帶來哪些提升？

　　教育作為一個縱深長的行業，已經不局限于傳統教育的模式，傳統機構和學校正在尋找AI賦能，將其運用到多種教育場景下，幫助解決傳統教育模式下的困擾，使教學更加個性化、決策更加科學化。

　　解決傳統教學場景下效率低問題

　　在傳統課堂教學的班級授課中，學校完全按照“工廠化”的教學模式，老師教學信息容量大、授課內容多，學生掌握不了難點與重點，在這種整齊劃一的場面下，導致課堂教學缺少活力，無法提高學生的效率。

　　隨著AI技術的加入，利用多種硬件設備以及數字化教學手段，調動學生的積極性與參與度，改善傳統教育中存在的不平等，幫助學校的老師和學生減少壓力，提升課堂教學質量與效率。

　　提高課堂趣味性

　　學校和教育機構上課都是采用傳統教學模式，老師“講”，學生“聽”，這樣會導致老師講課缺乏生動性以及缺少學生主動參與過程的主動性。

　　借助AI技術，使VR融入學校實驗室中，將 VR 技術與教學課程深度結合，用“沉浸式+體驗式”的教學方式，趣味性且可視化的展示課程內容，提高學生在課堂上的參與度。

　　加強學校和家庭溝通

　　在傳統教育模式下，老師和家長之間得不到有效配合，導致家長和學校不能實時了解學生的情況。

　　利用AI連接家庭和學校之間的溝通，學校可以借助云服務平臺，打通教學中各個場景，通過開發多種功能來幫助家校建立全方位互動平臺，加強家校溝通，推動家長參與到學生各方面。

　　將有助于打破了老師和學生之間的壁壘，連接起學校和家長之間的溝通，更快推動AI在傳統教育下的發展。

　　增加用戶學習數據

　　目前，用戶學習數據的來源渠道有兩個，一是源于數字化的教學環境，二是從傳統教學中收集教育信息，并將之轉化為數據。“AI+教育的主要障礙是教育行業的學習數據還未形成閉環，一些重要環節仍然缺失。

　　在新的人工智能環境下，更加注重AI技術，收集用戶學習數據，從而提供見解和建議，老師實時跟進每位學生的學習進度，培養學生的分析思辨能力、創新能力、溝通能力等等，實現“因材施教”。

　　節省老師精力以及提高工作準確率

　　可利用AI技術減輕老師批改作業和試卷壓力，使得規模化的自動批改和個性化反饋走向現實，提高效率，加快學校和教育機構在傳統教育模式下的轉變。

　　在考試過程中，AI技術能夠快速識別出考生人臉,為監考老師節省工作量，利用AI技術監督學生，幫助學生在素質方面得到提升。

　　人才不足

　　在國內，AI賦能教育是一個新興的領域，由于對這個行業之前了解不多，導致無論高校還是企業界，可以說人才儲備和經驗都很薄弱。目前，既懂教育，又懂AI的人才還是匱乏狀態。

　　因而想要真正實現行業的轉型和持久發展，人才儲備和技術賦能仍是競爭的核心，AI教育企業的比拼，是AI人才，教育專家、工程師團隊等全方位的人才競爭。

　　同質化嚴重

　　AI教育在很大程度上解決了教育成本高和資源分配不均的問題，但目前大眾對AI教育的期待程度已遠超AI的能力，項目同質化嚴重，教學效果無法準確評估，噱頭和盲目追風口占很大比例是當下面臨的一系列問題。

　　數據缺失

　　數據是AI應用的基礎，AI教育的關鍵瓶頸在數據，不同教育系統、平臺間的數據沒有開放和共享，信息孤島現象嚴重，難以采集學生學習全過程的數據，沒有數據就沒有智能。

　　AI需要把內容、場景、數據結合在一起，才能真正有可交付的效果。目前，數據缺失和數據評估失效是絕大多數教育公司面臨的最大問題。人工智能需要海量精準的數據，但現在無論是從線下轉到線上，還是從題庫、1對1教育方向切入的教育企業，都在數據方面存在不同程度的缺失。且教育行業的學習數據還未形成閉環，某些重要環節仍然缺失，所以現階段利用AI無法形成有效評估來推動學習改進。

　　數據安全問題

　　數據安全問題對于教育科技行業來說非常重要。同時，教育的接受者很多時候都是未成年人，他們沒有能力對于自己的哪些數據應該被搜集和分析做出決策，因此，目前真正問題是數據的獲取和運用沒有透明性，根本不知道身邊這些 AI 到底都在做什么。

　　容易導致因為透明度、數據現金化等可能存在并引發道德問題的現象出現，而且，當前社會還沒有專門機構會對教育數據的收集進行監管，其中，圍繞面部識別等搜集的學生數據可能存在的泄露和監管問題，當前最主要的還是《消費者權益保護法》、《未成年人保護法》以及《網絡安全法》等通用型的法律在監管，并沒有專門法律。

　　此外，我國當前尚未形成足夠的公眾意識，即自己有權利來保護自己的數據的意識。所以，教育者對此也需要思考，因為當教育者需要使用某些技術時，就應該思考為什么要設計這個工具，到底真正想要學生從中學到什么，避免設計出來的產品被用在錯誤的地方。

　　與非按

　　任何一個新興領域的發展都是挑戰與機遇同在，教育市場從來不缺風口和機遇，AI與教育的結合也很有可能將呈現出一個大有潛力的行業未來。

　　但是無論技術如何賦能我們的生活，都要始終明白，科技只是一個工具。就像AI教育行業，無論AI有多好，它也只是為行業服務的，更多的關注學習內容、教育方法的進步，而不僅僅是 AI 技術的進步，才是教育的根本。