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近年來，人工智能受到了全社會的普遍關注，並被提升到了國家戰略的高度。2016年，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。
教育被稱為永遠的朝陽行業，教育市場也從來不缺風口和機遇，互聯網技術的進步不斷對傳統的教育模式進行顛覆。數據是AI應用的基礎，近年來接連湧現的在線教育行業由於海量用戶數據的積累而成為AI技術落地的溫床。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像空間，AI教育企業和AI教育產品應運而生，機器訓練、自適應學習、個性化推薦試題、人工智能語音培訓……一系列全新的概念讓「AI+教育」成為行業熱門賽道。
根據艾瑞咨詢數據，目前AI在教育中的已有應用可分為兩個類型。一是工具類AI(或識別類AI)，例如作業幫的拍照識別功能，猿題庫的智能題庫，科大訊飛的主觀題自動識別批改，雲知聲的語音識別功能，海風教育的「好望角」表情識別系統，起到幫助老師識別學生情況的輔助工具作用，教學本身仍舊由老師人工完成;
二是教學類AI(或策略類AI)，海外叫做自適應學習(Adaptive Learning)，可模擬特級教師的教學方法和教學策略，整個教學練測過程完全閉環由AI完成，老師在其中只起監督、輔助作用，例如英語流利說、松鼠AI和論答。
美國作家盧克·多梅爾在《人工智能》一書中提出了「奇點」概念，奇點指的是機器在智能方面超過人類的那個點。奇點大學創始人庫茲韋爾說道，「奇點是指一項技術在成熟之前，都在緩慢潛伏發展，一旦技術水平、市場環境成熟，發展速度將立刻變成一條指數級增長上揚的曲線，而這個轉折就是奇點時刻」如今AI教育處於潛伏期，要想徹底顛覆傳統教育迎來奇點時刻，必須把握以下三個正確的方向：一.、AI不能取代真人，教師工作形態需轉型
首先，教育的核心理念是育人而非應試，AI作為機器只能傳授給學生知識點，無法代替老師作為真人給予學生關心與愛。對教師來說，AI替換掉的是部分簡單重復的勞力，如課堂管理、作業批改等，題庫類產品也提高了練習的效率，但對於核心的教學環節仍需要發揮教師的主觀能動性。在這一過程中，AI跟真人老師的關係更多是配合而非取代，最終教育本身還是關於人際關係的建立，是師生之間怎麼樣建立互信，怎麼樣建立一個高質量的互相的關聯。
其次，AI的作用是幫助教師更好地從教，與此同時教師工作形態也需要轉型，機器可以幫助教師節省重復性工作的時間，此時教師的作用便在於將更多的時間和精力用於幫助學生培養創新力、創造力，以及培養學生的素質和情商，幫助學生形成價值觀和思想體系等工作上。人工智能時代，教師能力和教師隊伍培訓工作都需要加強。
二、人才儲備是當務之急
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，在國內，AI智適應教育是一個新興的領域，由於對這個行業之前聞所未聞，導致無論高校還是企業界，可以說人才儲備和經驗為零。目前，既懂教育，又懂AI的人才還是匱乏狀態。
實際上在過去十多年的時間里，AI的基礎理論基本沒有本質變化和突破性的進展。桃李資本合夥人姚玉飛曾直言不諱地批評，現在市面上的「AI+教育」很多可能並不是真的「AI+教育」：現在的「AI+教育」產品很多都還不成熟，但一些公司，產品只要有涉及一些類似於測評或者識別的功能，就敢直接號稱自己是一家人工智能公司。
因而想要真正做到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。三、內容，場景，數據的三位一體
AI技術創新在教育行業里不是為了技術而技術，把內容、場景、數據結合在一起，三位一體，才能真正有可交付的效果。
首先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，比如學習過程數據，知識點掌握情況數據等，所以現階段利用AI無法形成有效評估來推動學習改進。
其次是落地教育場景的操作難度。學生的大部分學習時間在學校，而學校還保持傳統的學習模式。因此如何做到內容，數據和場景的三位一體才是AI教育實質性探索的方向。
AI在教育領域還有很多不成熟的地方，很多布局人工智能的教育企業也沒法推出像樣的產品，但這一新技術的必要性是毋庸置疑的，業內人士預測，真正大規模、系統化、標準化地使用人工智能技術，至少要在三年後，AI仍然未來可期。
