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北极星ai认为：智能教育真的是一个趋势。
智能教育即人工智能与教育相结合。和传统教育相比，智能教育更快速便捷，更细致精准，对老师而言，能增效减负，对学生家长而言，提高了成绩，两全其美，何乐不为？
智能教育也可以理解为人工智能与传统教育的融合，智能教育的出现是为了改良，提升教育质量。
人工智能对教育有哪些影响？
AI智能+共享教育是指人工智能多层次教育体系的全民智能教育，涵盖在中小学阶段设置人工智能相关课程。
2019年3月19日，“智能教育战略研究”研讨会在京召开，会议重点围绕智能教育基本科学问题、关键核心技术、重要应用示范等展开讨论。
开展智能教育战略研究是落实《新一代人工智能发展规划》、《中国教育现代化2035》、《高等学校人工智能创新行动计划》，推进智能教育发展的具体行动，旨在探讨智能教育基本科学问题、关键核心技术、重要应用示范等，提出智能教育发展建议，加快推进人工智能与教育的深度融合和创新发展。
扩展资料
发展人工智能是一项事关全局的复杂系统工程，要按照“构建一个体系、把握双重属性、坚持三位一体、强化四大支撑”进行布局，形成人工智能健康持续发展的战略路径。
构建开放协同的人工智能科技创新体系。针对原创性理论基础薄弱、重大产品和系统缺失等重点难点问题，建立新一代人工智能基础理论和关键共性技术体系，布局建设重大科技创新基地，壮大人工智能高端人才队伍，促进创新主体协同互动，形成人工智能持续创新能力。
把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征。既要加大人工智能研发和应用力度，最大程度发挥人工智能潜力；又要预判人工智能的挑战，协调产业政策、创新政策与社会政策，实现激励发展与合理规制的协调，最大限度防范风险。
坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”推进。适应人工智能发展特点和趋势，强化创新链和产业链深度融合、技术供给和市场需求互动演进，以技术突破推动领域应用和产业升级，以应用示范推动技术和系统优化。
在当前大规模推动技术应用和产业发展的同时，加强面向中长期的研发布局和攻关，实现滚动发展和持续提升，确保理论上走在前面、技术上占领制高点、应用上安全可控。
百度百科-人工智能教育
AI+教育存在哪些误区？如何更好地融合？
当前，人工智能的发展跟教育的融合更加紧密，人工智能在教育中的应用也越来越广泛、越来越深入。人工智能对教育的影响，体现在如下几个方面：
首先，人工智能取代了简单重复的教学工作。在教育领域，教学过程中诸如作业和考试设置及批改等重复性工作，都可以由人工智能取代。现今出现的很多智能教学系统或线上评测系统，就将老师们从这些简单而重复的大量作业评测中解放出来。此外，利用线上系统进行评测，不但可以实现对学生学习情况的评测，还能基于所积累的评测数据精准分析学生对知识的掌握情况。
其次，人工智能提升了教学组织的效率。人工智能的兴起，改变了教育过程中对学生的评价方式，使得评价的自动化、及时化成为可能。相比于传统教学通常需要教师设置作业和考试来评价学生一段时间的学习情况，人工智能系统可以提供更加及时有效的反馈机制。比如，应用面部表情识别及语音情绪识别等技术感知学习者上课时的情感变化，判断学习者对当前学习内容的掌握情况，以及判断学习者对教师授课风格的喜好程度，并将这些信息及时反馈给教师，为教师及时调整教学活动、教学进度和教学方法提供可靠依据，从而可以极大地提高教学组织效率。此外，在“人工智能+教育”时代，教师可以通过人机协作来辅助课堂组织，从而进一步实现高效教学。
再其次，人工智能改变了师生的互动模式。人工智能技术的应用，使得课堂变得更加智慧，通过在原始课堂中加入教师、学生、教学内容、教学媒体之间的多维互动，实现了从传统灌输模式到即时交互模式的转换，完全改变了师生的互动模式。比如，依赖于体感交互、3D、AR增强现实等技术的“沉浸式体验”教育，可以将传统教育方式无法直接感知、体验、实践的课程知识，通过接近真实的三维场景呈现出来，真正实现了“玩中学，学中玩”，从而充分激发学习兴趣。
最后，人工智能促成了个性化教育。传统教学模式存在很大的同一性，所以很难针对学生的个体特征开展个性化指导。而人工智能和教育的融合实现了课堂的翻转，将教学中心重新转移至学生，也就使得课堂逐渐走向多样化。借助人工智能，教育可望摆脱同样的教材、同样的教学步骤、同样的学习内容、同样的考试和学生们齐步走的不合理现实，真正促成个性化教育。
自2017年以来，在政策鼓励、人工智能技术爆发、资本加持的大背景下，AI+教育创业热潮开始兴起，人工智能技术在教育行业的落地应用逐渐增多。
截至目前，人工智能技术在教育领域的落地场景主要包括：语言类学习和测试；数据化课堂过程辅助教学；智能阅卷、个性化自动排课系统；自适应学习、虚拟学习助手和专家系统；软硬件结合的教育机器人；智慧校园一体化解决方案，已经基本覆盖“教、学、 考、评、管”全产业链条。
但是，AI赋能教育的同时也存在很多误区和错误使用，很多些项目都是从AI出发在教育中找应用场景，而不是从教育的实际问题出发找AI的赋能。
不可否认的是，人工智能与教育的结合尚处于起步阶段，还远没有达到人们的预期，当下，AI+教育存在哪些误区、又有哪些新的机会？AI+教育如何真正落地？AI+教育如何更好地融合？
近日，在蓝象资本主办的主题为“人工智能在教育相关领域的技术应用及发展趋势”分享会上，来自AI教育产业界、学术界、行业服务界的一线从业者，发表了他们的看法。
蓝象资本执行合伙人周爽认为，尽管人工智能在教育领域的应用，目前还存在处在 探索 阶段，但从教育的本质来说，也许未来对于不同教育目的的不同需求，可以分化出不同的分级，在每个分级里面，都会存在新的机会；好未来 AI Lab 算法科学家杨非认为，随着人工智能技术的发展和完善，想要实现全面应用到教育中大致需要经历三个阶段：教学辅助、价值创造、因材施教；优学天下副总裁欧阳明则分享了他对于AI+教育融合的思考。
以下是三位嘉宾的演讲全文，雷锋网做了不改变原意的编辑整理：
蓝象资本执行合伙人周爽：AI+教育的困局与机会
教育行业与互联网行业或者其他传统行业相比，它的发展轨迹和决策机制是不一样的。当人工智能与教育结合，我也从投资人的角度看到了一些担忧和机会：
1、大数据+教育，什么样的数据才算“大数据”？
目前大数据在教育领域的应用有智能批改、校车、校餐、自适应推题、高考志愿填报等。教育本身是个重服务的行业，具有很强的针对性、专业性和适用性，在大数据的应用上也就存在一定的难点。
底层数据的筛选决定了最终的判断结果，真正的大数据应该是具备以下几个特点（by IBM）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性） 。
比如用大数据分析做高考志愿填报咨询这类项目，从我看到的BP而言，很多项目都是用自己采集的部分数据样本来推演全体。我对这样的项目的科学性是存在质疑的。
2、人工智能+教育，教育本质中挖掘新机遇
历史 上，人工智能经历了三波风口：第一波，1956年-1974年，美国，感知神经网络软件和聊天软件；第二波，1980-1987，英国和日本，语音识别、语音翻译；第三波，2006，全球，深度学习、图像识别，但最终都“挂了”。
每个人心里对人工智能都有浪漫主义幻想，但理想与现实是存在差距的，理想比现实发展的更缓慢。在2019年的今天，卷积神经网络席卷全球，再一次燃起了人们对于超级智能的无限向往。那么，教育该如何分享这次人工智能浪潮中的 科技 红利呢？
对于教育领域来说，优质教育资源的稀缺、优质老师劳动力的解放等都是亟待解决的问题，蓝象作为 科技 主义者，一直坚信 科技 是推动教育发展，是解决教育公平、实现因材施教的唯一有效路径。
但目前在国内，对于教育的好坏并没有一个可以统一衡量的标准。比如，让孩子学习钢琴，目的是为了让孩子考级？还是为了让孩子开心？这件事情是没有标准答案的，这也就导致，人工智能在教育的应用中，无法准确的衡量到底什么是好的教育，什么是真正适合孩子的教育，也就无法判断应该收集什么样的数据，这些数据是否是真实、全面的。
尽管人工智能在教育领域的应用，目前还存在处在 探索 阶段，但从教育的本质来说，也许未来对于不同教育目的的不同需求，可以分化出不同的分级，在每个分级里面，都会存在新的机会。
好未来 AILab 算法科学家杨非：AI+教育如何落地？
我国作为发展中国家，尽管近年来整体教育水平有了飞速的提升，但目前的教育行业仍然存在很多问题，比如，优质教育资源稀缺，不同地区、不同学校师资力量不均衡；教师工作负担重，课堂教学效率有待提高；我们还远远做不到因材施教，对每个孩子的个性化需求难以满足等。
随着人工智能技术的发展和完善，想要实现全面应用到教育中大致需要经历三个阶段：
第一阶段：教学辅助。即将一些相对较零散的技术应用到教学场景中，但还涉及不到教学的核心流程，仅能借助一些工具提升教学过程中的效率和优化教学体验，帮助老师减轻工作负担，比如：智能测评、智能批改、拍照搜题等；
第二阶段：价值创造。开始承担教育过程中的一些核心环节，通过系统化、智能化教学过程评价与分析，帮助学生提升学业表现，以及帮助老师提升能力价值，比如：学习过程评价、全流程学情分析与管理等；
第三阶段：因材施教。开始逐步实现高效的个性化和人性化的互动教学，需要具备强交互能力。具体应用比如AI老师、自适应学习等。
目前，人工智能在教育各场景中的全面落地，还存在一定的挑战，但毋庸置疑的是，随着技术的完善，人工智能在教育领域的应用场景会越来越广泛、越来越深入，最终实现教学以老师为中心转变为以学生为中心。
优学天下副总裁欧阳明：AI+教育融合的思考
我们从使用人工智能的层面，做了一些AI+教育融合的思考：
第一，研究场景，找到刚需。
研究产品的前提是深刻理解产品的使用场景，找到真的刚需。比如，人工智能类产品应该往哪个方向发展的问题，哪个地方需求最大或者说哪个地方市场最大，就是人工智能产品发展的最好的方向。
以我们今天看到的在线课程来说，这可能是目前最大的市场机会。因为现在这个时代，流量已经变得非常昂贵，如何使用人工智能去解决流量的问题就是一个机会。
再者，在线类的课程想要做好教育服务，就需要大量的人工助教，助教的人数几乎可以占到企业总人数的50%甚至更多，他们的工作中，批改作业、跟家长沟通、做数据分析等这些效率较低的问题都是可以借助人工智能来实现效率的提升。
第二，人+AI，要有温度。
在我们自身 探索 AI课程业务的过程中，我发现如果只做纯粹的AI课程，其实最后产品在使用效果上依然是存在问题的。好的人工智能+教育，应该合理有效的将人和AI的优势进行融合，人擅长的事情还是由人来完成，而AI擅长的事情由AI来完成。
第三，少点鸡汤，深度融合。
每一波浪潮的到来都会掀起市场的狂热，这也导致现在大家对人工智能+教育产生了比较大的预期。在我看来，当市场还没有真正大规模的发展之前，应该选择一个单点把他打透，做一些深度的融合，会存在一些不错的机会。
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