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近年来，AI 受到了全社会的普遍关注，并被提升到了国家战略的高度。AI 在中国的创投市场正式爆发，如何让 AI 技术“落地”与行业结合是资本和创业者都在寻求的答案。
随着教育改革和 AI 的普及，校园智能化建设也已从数字校园向智能校园迈进。AI 技术的进步不断对传统的教育模式进行颠覆。教育行业一直存在重服务，人力成本高的难题，而 AI+教育在降低成本、提升效率方面提供了很大想象空间，AI 教育企业和 AI 教育产品应运而生……一系列全新的概念让“AI+教育”成为行业热门赛道。
在教育领域里探索新的手段、新的技术以及新的模式，是为了寻找有效的方式去大规模地满足中国学生普遍的教育需求。
但教育行业如何通过与 AI 技术的结合提高效率，找到新的教育形态和模式？
“AI+教育”现状
上海交通大学计算机系教授兼博士生导师＆ACM 班创始人俞勇指出，AI 落地教育的主要可以分为两类：一类是外围工具类的 AI，还有一类核心教学类的 AI，外围工具类的方式包括拍照搜题、自动批改、口语测评、表情识别等；核心教学类的则包括可以依据学生特性做到学习路径规划、教学效果评价等。
目前，“教育＋AI”正处在第一个阶段，即“教育＋AI”正在把现在线下成熟的培训方式和内容进行数字化，从而提高管理效率和某种程度上的学习效率。而第二阶段才是真正进入“AI＋教育”的阶段，用大数据分析学生的习惯、技能和成长路径，真正有针对性地来制定个人成长的教育方案。
“AI+教育”能带来哪些提升？
教育作为一个纵深长的行业，已经不局限于传统教育的模式，传统机构和学校正在寻找 AI 赋能，将其运用到多种教育场景下，帮助解决传统教育模式下的困扰，使教学更加个性化、决策更加科学化。
- 解决传统教学场景下效率低问题
在传统课堂教学的班级授课中，学校完全按照“工厂化”的教学模式，老师教学信息容量大、授课内容多，学生掌握不了难点与重点，在这种整齐划一的场面下，导致课堂教学缺少活力，无法提高学生的效率。
随着 AI 技术的加入，利用多种硬件设备以及数字化教学手段，调动学生的积极性与参与度，改善传统教育中存在的不平等，帮助学校的老师和学生减少压力，提升课堂教学质量与效率。
- 提高课堂趣味性
学校和教育机构上课都是采用传统教学模式，老师“讲”，学生“听”，这样会导致老师讲课缺乏生动性以及缺少学生主动参与过程的主动性。
借助 AI 技术，使 VR 融入学校实验室中，将 VR 技术与教学课程深度结合，用“沉浸式+体验式”的教学方式，趣味性且可视化的展示课程内容，提高学生在课堂上的参与度。
- 加强学校和家庭沟通
在传统教育模式下，老师和家长之间得不到有效配合，导致家长和学校不能实时了解学生的情况。
利用 AI 连接家庭和学校之间的沟通，学校可以借助云服务平台，打通教学中各个场景，通过开发多种功能来帮助家校建立全方位互动平台，加强家校沟通，推动家长参与到学生各方面。
将有助于打破了老师和学生之间的壁垒，连接起学校和家长之间的沟通，更快推动 AI 在传统教育下的发展。
- 增加用户学习数据
目前，用户学习数据的来源渠道有两个，一是源于数字化的教学环境，二是从传统教学中收集教育信息，并将之转化为数据。“AI+教育的主要障碍是教育行业的学习数据还未形成闭环，一些重要环节仍然缺失。
在新的人工智能环境下，更加注重 AI 技术，收集用户学习数据，从而提供见解和建议，老师实时跟进每位学生的学习进度，培养学生的分析思辨能力、创新能力、沟通能力等等，实现“因材施教”。
- 节省老师精力以及提高工作准确率
可利用 AI 技术减轻老师批改作业和试卷压力，使得规模化的自动批改和个性化反馈走向现实，提高效率，加快学校和教育机构在传统教育模式下的转变。
在考试过程中，AI 技术能够快速识别出考生人脸,为监考老师节省工作量，利用 AI 技术监督学生，帮助学生在素质方面得到提升。
“AI+教育”存在哪些挑战？
- 人才不足
在国内，AI 赋能教育是一个新兴的领域，由于对这个行业之前了解不多，导致无论高校还是企业界，可以说人才储备和经验都很薄弱。目前，既懂教育，又懂 AI 的人才还是匮乏状态。
因而想要真正实现行业的转型和持久发展，人才储备和技术赋能仍是竞争的核心，AI 教育企业的比拼，是 AI 人才，教育专家、工程师团队等全方位的人才竞争。
- 同质化严重
AI 教育在很大程度上解决了教育成本高和资源分配不均的问题，但目前大众对 AI 教育的期待程度已远超 AI 的能力，项目同质化严重，教学效果无法准确评估，噱头和盲目追风口占很大比例是当下面临的一系列问题。
- 数据缺失
数据是 AI 应用的基础，AI 教育的关键瓶颈在数据，不同教育系统、平台间的数据没有开放和共享，信息孤岛现象严重，难以采集学生学习全过程的数据，没有数据就没有智能。
AI 需要把内容、场景、数据结合在一起，才能真正有可交付的效果。目前，数据缺失和数据评估失效是绝大多数教育公司面临的最大问题。人工智能需要海量精准的数据，但现在无论是从线下转到线上，还是从题库、1 对 1 教育方向切入的教育企业，都在数据方面存在不同程度的缺失。且教育行业的学习数据还未形成闭环，某些重要环节仍然缺失，所以现阶段利用 AI 无法形成有效评估来推动学习改进。
- 数据安全问题
数据安全问题对于教育科技行业来说非常重要。同时，教育的接受者很多时候都是未成年人，他们没有能力对于自己的哪些数据应该被搜集和分析做出决策，因此，目前真正问题是数据的获取和运用没有透明性，根本不知道身边这些 AI 到底都在做什么。
容易导致因为透明度、数据现金化等可能存在并引发道德问题的现象出现，而且，当前社会还没有专门机构会对教育数据的收集进行监管，其中，围绕面部识别等搜集的学生数据可能存在的泄露和监管问题，当前最主要的还是《消费者权益保护法》、《未成年人保护法》以及《网络安全法》等通用型的法律在监管，并没有专门法律。
此外，我国当前尚未形成足够的公众意识，即自己有权利来保护自己的数据的意识。所以，教育者对此也需要思考，因为当教育者需要使用某些技术时，就应该思考为什么要设计这个工具，到底真正想要学生从中学到什么，避免设计出来的产品被用在错误的地方。
与非按
任何一个新兴领域的发展都是挑战与机遇同在，教育市场从来不缺风口和机遇，AI 与教育的结合也很有可能将呈现出一个大有潜力的行业未来。
但是无论技术如何赋能我们的生活，都要始终明白，科技只是一个工具。就像 AI 教育行业，无论 AI 有多好，它也只是为行业服务的，更多的关注学习内容、教育方法的进步，而不仅仅是 AI 技术的进步，才是教育的根本。
文章参考：
DoNews：《AI 赋能教育，正确的出路在哪里？》
首席发言者：《AI 赋能传统教育机构，带来何种不同？》
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