近年来，人工智能受到了全社会的普遍关注，并被提升到了国家计策的高度。
2016年，AI在中国的创投市场正式爆发，如何让AI技能“落地”与行业结合是成本和创业者都在寻求的答案。

教诲被称为永久的朝阳行业，教诲市场也从来不缺风口和机遇，互联网技能的进步不断对传统的教诲模式进行颠覆。
数据是AI运用的根本，近年来接连呈现的在线教诲行业由于海量用户数据的积累而成为AI技能落地的温床。
教诲行业一贯存在严惩事，人力本钱高的难题，而AI+教诲在降落本钱、提升效率方面供应了很大想象空间，AI教诲企业和AI教诲产品应运而生，机器演习、自适应学习、个性化推举试题、人工智能语音培训……一系列全新的观点让“AI+教诲”成为行业热门赛道。

根据艾瑞咨询数据，目前AI在教诲中的已有运用可分为两个类型。
一是工具类AI(或识别类AI)，例如作业帮的拍照识别功能，猿题库的智能题库，科大讯飞的主不雅观题自动识别批改，云知声的语音识别功能，海风教诲的“好望角”表情识别系统，起到帮助老师识别学生情形的赞助工具浸染，传授教化本身仍旧由老师人工完成;

二是传授教化类AI(或策略类AI)，外洋叫做自适应学习(Adaptive Learning)，可仿照特级西席的传授教化方法和传授教化策略，全体传授教化练测过程完备闭环由AI完成，老师在个中只起监督、赞助浸染，例如英语流利说、松鼠AI和论答。

美国作家卢克·多梅尔在《人工智能》一书中提出了“奇点”观点，奇点指的是机器在智能方面超过人类的那个点。
奇点大学创始人库兹韦尔说道，“奇点是指一项技能在成熟之前，都在缓慢潜伏发展，一旦技能水平、市场环境成熟，发展速率将急速变成一条指数级增长上扬的曲线，而这个迁移转变便是奇点时候”如今AI教诲处于潜伏期，要想彻底颠覆传统教诲迎来奇点时候，必须把握以下三个精确的方向：

首先，教诲的核心理念是育人而非应试，AI作为机器只能传授给学生知识点，无法代替老师作为真人给予学生关心与爱。
对西席来说，AI更换掉的是部分大略重复的劳动，如教室管理、作业批改等，题库类产品也提高了练习的效率，但对付核心的传授教化环节仍须要发挥西席的主不雅观能动性。
在这一过程中，AI跟真人老师的关系更多是合营而非取代，终极教诲本身还是关于人际关系的建立，是师生之间怎么样建立互信，怎么样建立一个高质量的相互的关联。

其次，AI的浸染是帮助西席更好地从教，与此同时西席事情形态也须要转型，机器可以帮助西席节省重复性事情的韶光，此时西席的浸染便在于将更多的韶光和精力用于帮助学生培养创新力、创造力，以及培养学生的本色和情商，帮助学生形成代价不雅观和思想体系等事情上。
人工智能时期，西席能力和西席军队培训事情都须要加强。

二、人才储备是当务之急

AI教诲在很大程度上办理了教诲本钱高和资源分配不均的问题，但目前大众对AI教诲的期待程度已远超AI的能力，项目同质化严重，传授教化效果无法准确评估，噱头和盲目追风口占很大比例是当下面临的一系列问题，在海内，AI智适应教诲是一个新兴的领域，由于对这个行业之前闻所未闻，导致无论高校还是企业界，可以说人才储备和履历为零。
目前，既懂教诲，又懂AI的人才还是匮乏状态。

实际上在过去十多年的韶光里，AI的根本理论基本没有实质变革和打破性的进展。
桃李成本合资人姚玉飞曾开门见山地批评，现在市情上的“AI+教诲”很多可能并不是真的“AI+教诲”：现在的“AI+教诲”产品很多都还不成熟，但一些公司，产品只要有涉及一些类似于测评或者识别的功能，就敢直接号称自己是一家人工智能公司。

因而想要真正实现行业的转型和持久发展，人才储备和技能赋能仍是竞争的核心，AI教诲企业的比拼，是AI人才，教诲专家、工程师团队等全方位的人才竞争。

AI技能创新在教诲行业里不是为了技能而技能，把内容、场景、数据结合在一起，三位一体，才能真正有可交付的效果。

首先数据缺失落和数据评估失落效是绝大多数教诲公司面临的最大问题。
人工智能须要海量精准的数据，但现在无论是从线下转到线上，还是从题库、1对1教诲方向切入的教诲企业，都在数据方面存在不同程度的缺失落。
且教诲行业的学习数据还未形成闭环，某些主要环节仍旧缺失落，比如学习过程数据，知识点节制情形数据等，以是现阶段利用AI无法形成有效评估来推动学习改进。

其次是落地教诲场景的操作难度。
学生的大部分学习韶光在学校，而学校还保持传统的学习模式。
因此如何实现内容，数据和场景的三位一体才是AI教诲本色性探索的方向。

AI在教诲领域还有很多不成熟的地方，很多布局人工智能的教诲企业也没法推出像样的产品，但这一新技能的必要性是毋庸置疑的，业内人士预测，真正大规模、系统化、标准化地利用人工智能技能，至少要在三年后，AI仍旧未来可期。