知識點(diǎn)的關(guān)聯(lián)性，從點(diǎn)到面，把所有信息收集在一起，建立起個性化的知識圖譜。幫助學(xué)員提高學(xué)習(xí)效率、可規(guī)模化的個性化教育是AI+教育的核心目標(biāo)，“搜集大數(shù)據(jù)——構(gòu)建學(xué)習(xí)模型——輸出學(xué)習(xí)建議”則是實(shí)現(xiàn)人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)的基本步驟。

人工智能這些年是如何與教育相伴相生

第一人工智能與教育的結(jié)合首先大量的數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)，需要有多維度、大量級的數(shù)據(jù)采集，包括語音、圖像、運(yùn)動、肌肉電，讓我們獲得更多的信息。

第二是有智能的數(shù)據(jù)處理方式，讓這些數(shù)據(jù)解讀出來。

第三是有自然人機(jī)界面，包括VR/AR，數(shù)據(jù)可視化，機(jī)器人和3D打印等，有了這些技術(shù)基礎(chǔ)，還需要應(yīng)用場景。

目前的人工智能教育的應(yīng)用場景有：

1.個性化學(xué)習(xí)：包括自適應(yīng)練習(xí)，分級閱讀等細(xì)分應(yīng)用。

2.虛擬學(xué)習(xí)助手：包括拍照搜題和對話機(jī)器人等場景。

3.商業(yè)智能化：把原來商業(yè)里面的智能技術(shù)應(yīng)用到教育里面來，幫助學(xué)校和機(jī)構(gòu)更好地解決教學(xué)效率和運(yùn)營效率的問題。

4.專家系統(tǒng)：像高考的升學(xué)規(guī)劃還有職業(yè)規(guī)劃、留學(xué)咨詢等復(fù)雜決策的系統(tǒng)。

現(xiàn)在基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)背后依賴于更多的數(shù)據(jù)、更好的性能和更優(yōu)秀的算法，背后的原因來自計算能力的提高和成本的下降。全球的數(shù)據(jù)也在不斷上升，所以更多的數(shù)據(jù)、更低的成本和更快的性能會帶來更強(qiáng)的人工智能教育。