AI+教育”正从功能组件的1.0时代，进入整体解决方案的2.0时代。
在教育的三大角色（老师，学生，家长）之外，人工智能的崛起将成为教育的第四极。
过去乃至现在，我们所了解的AI技术在教育行业的应用，多以功能组件形式存在，体现的是AI能力和组件层输出的单维能力，例如拍照判题、语音评测、人脸签到等。
国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将人工智能写入国策，后续发布的《中国教育现代化2035》，进一步强化了人工智能在教育现代化中的重要意义。且中国计算机和AI人才正处于爆发期。这样的时代背景，都有助于AI+教育的快速发展。
人工智能和教育的融合，其本质还是要回归到教学质量
好未来某CTO曾说过：我们所有的技术探索，根本目标还是要回归到教育本身，在人工智能领域的探索实践中，好未来始终谨记两个教育理念：宏观而言，坚持助力“更加公平而有质量的教育”，微观考虑，坚守教育立德树人根本，为每个孩子提供最适合的教育。
我觉得说的很好，也是我一直推崇的理念。
宏观来说，融入科技的教学能够将更多的优质的课程通过线上的方式传播给更多人，消除贫富差距，地点限制，让孩子们能接受到同等同质的教育机会。微观的说，每个孩子都有自己的个性化问题，传统的题海战术让孩子负担过重，通过AI实现个性化教学，真正为教育减负！
基于以上的时代背景和理念，我大胆地在教学全流程种应用AI教育，具体如图所示：
具体的场景应用：
1. 教研场景-助力教师
传统的教研场景存在的痛点有：
无系统教研资料，教研过多依赖教学经验，给新人的成长带来过高门槛
教材难以人为的达到真正的分层教学，教师备课消耗精力过大
现实中的磨课能难做到磨一整节课，因为听课教师精力有限，但磨十分钟或者磨译者知识点又难以得到真正的成长。
针对以上存在的痛点，提出的解决方案有：
利用基于班级或个体的学情，通过计算机视觉，自然语言处理，数据挖掘等人工智能技术，为教师生成个性化的教案，包括教学计划，对应课件，并且能根据学生学习过程中产生的新的学情，再次做出调整。
通过语音识别，计算机视觉，自然语言处理等技术为教师提供虚拟化的课堂场景，根据老师试讲的过程提出建议，如肢体动作和谐，语言逻辑性等等。
2. 教学场景-助力教师、学生、家长
传统的教学场景存在的痛点有：
课程人数众多，无法兼顾到所有学生的学习状态，如是否开小差，是否听不懂等。
学生想记笔记，但是有的时候不知道重点在哪里，最后什么都没记。
老师想检查学生笔记，无奈没有太多的时间去认真检查和纠正。
家长很想了解学生上课的状态，是否专心，是否听懂了等等细节，但是依赖教师下课做反馈，导致教师可能有反馈不及时的情况发生，或者反馈千篇一律的情况。
针对以上存在的痛点，提出的解决方案有：
利用人脸检测，表情识别，姿态识别等分析学生上课的专注度，动态调整学习内容。
利用图像识别，文字识别等技术根据授课内容自动生成笔记，将学生所做笔记与智能生成的笔记进行对比，帮学生笔记查漏补缺。
利用图像识别，姿态识别来动态抓取学生上课的情况，并进行分析自动发送给家长。
3. 作业场景-助力教师、学生
传统的作业场景存在的痛点有：
学生作业本来就多，压力本来就大，学生不愿意再去写培训机构布置的作业了。
老师布置了作业很难有时间一个个的仔细检查，一对一的讲解错题，讲解完了以后也不能及时找到同类型的题进行验证，而老师布置了作业不及时检查，不及时讲解，学生久而久之就不会再做这个作业。
针对以上存在的痛点，提出的解决方案有：
根据学生之前产生的学习数据，利用知识图谱，深度学习的算法，精准定位每一位学生知识点的掌握程度、认知等级与薄弱点，构建学生“学情数据画像”档案， 用数据指导学生“定向学习，精准作业（作业减负）”，帮助学生“减负增效”，告别“题海战 术”。“学生不是不愿意做题，而是不愿做无效习题！”
利用图像识别技术自动识别学生上传的题目并检索答案，及时反馈学生的错题，为学生高效答题。同时基于学生错题分析，智能生成同类型的习题进行验证，有效节约老师为学生定制个性化习题所花费的时间。
4. 考试场景-助力教师、学生
传统的考试场景存在的痛点有：
每一次考试，任课老师需要精确定位学生薄弱知识点并一一分析，学员众多，工作量非常大，导致偷工减料，没有非常细致的分析，很难做到真正的因材施教。
学员众多，每一次考试阅卷问题也耽误老师很多的时间。
每一次考试都要到处去找合适的题，不仅要针对学生的薄弱知识点，还要邹忌大量的本土化试卷进行分析，才能出一份比较专业的事情，耗时耗力。
针对以上存在的痛点，提出的解决方案有：
个性化组卷，针对以往学生学习知识点以及本土化的考纲考点，智能化出题。
基于图像识别、自然语言处理、 数据挖掘等人工智能技术，采集汇总学生考试结果，分析不同知识点弱项，进而形成学生学情报告，为老师个性化辅导提供了建议，且也为营销新生或做续班提供了有效的教学可视化数据。
基于手写识别，自然语言处理等技术，实现客观题及主观题的自动批改及赋分，大幅提升阅卷速度。
5. 管理场景-助力校长或教学主管
传统的校区教学管理场景存在的痛点有：
对校区整体的教学质量没有很好的把控，可视化的校区整体教学水平的数据较少。
学员众多，很难关注每个学生，没有学生成绩预警数据，总是等到学生流失，家长投诉，才知道学生在我们这里的情况。
评判教师的数据过于单一，不可量化，而建立班级对比数据，学科对比数据，可以很好的横向对比教师的综合能力。
针对以上存在的痛点，提出的解决方案有：
形成学校大数据：班级成绩对比分析，学生个体大数据分析
学生成绩预警：根据对学生个体成绩数据的沉淀和分析，对于成绩不好的学生提前进行预警，如根据该学生的表现，预测该学生可能会期末考试考不好，那么对于这类学生进行预警，同时对任课老师，家长采取行动，降低家长满意度，尽可能的提高分数！
在上述我所想到的应用场景，其实某些大公司已经在实施或者有部分已经成型，但随着人工智能技术的深入发展，覆盖“教研”–“教学”–“作业”–“考试”–“成绩管理”一整套的解决方案也终究会呈现出来。而其技术的实现的背后，需要依靠大量数据的积累以及AI人才的付出，单凭几个人是完全不够的。
而我之前研究的是：学生成长轨迹预测，主要是通过找到与学生成绩表现关联最大的几个因素，如考勤；作业完成情况；知识点遗漏情况，各类考试情况，设置最小支持度和最小置信度，判断哪几个因素和学期成绩表现是强关联，提取这些因子，也就是提取大量影响成绩的因素，然后获取大量学生的这些数据进行训练生成训练模型，然后对未知学生的成绩进行分类预测。
通俗的说，就是通过已知学生的成绩变化曲线去预测一个跟他成长轨迹很相似的学生的未来发展情况。
再通俗点说，就是你妈妈经常跟你说的一句话“你再这样下去，以后就只能和谁谁谁一样最后只能读大专啦！！！”，那妈妈其实是凭借着妈妈的经验来说的，妈妈对比了你过往的表现，然后和她脑袋里面所知晓的街坊邻居的孩子进行了对比，发现了一个和你成长情况最像的孩子，于是她告诉你，你以后也会成为这样的人。
那么利用人工智能的算法去做这件事。首先，我们评判的维度是量化的，而非感性的；其次，我们系统里，拥有大量的学生的各维数据，数据越多，能够找到的和你成长轨迹最接近的概率越大，那么对你以后的成长的预测也就越准确！
另外，个性化测评以及自适应学习，目前有很重要的一环是：对系统预设的知识点进行多维度的打标签，并形成知识图谱，以及她们之间的相互关系，这个图谱能让系统更好的决定哪个内容才是更适合学生的。
要做好这个数据沉淀，还是需要在教研界摸爬滚打纪念才能有这样打标签和形成数据沉淀的能力，或者跟大公司合作。
说白了，个性化测评的重要一环是对知识点进行尽可能小的力度的拆解，再利用计算机视觉和自然羽然处理等技术确定孩子的学习情况，而自适应学习是基于一定规则的学习路径动态规划，是否真正能做到自适应学习，取决于规则制定的简单还是复杂。目前在这条路上，所有的公司，所有的AI技术从业员都有很长的路要走。
整体来说，我认为AI+教育是一个极具前景也富有情怀的发展方向。通过AI技术，不仅能够实现“千班千面”甚至“千人千面”的教学方法，真正做到“因材施教，教育减负”，同时也能高效的帮助老师完成一部分的教学管理工作，让老师更多的精力放在辅导和育人上面。同时也能够一发部分程度的实现教育平等，让人人都有资格享受更好更优质的教育！
目前，参与AI+教育事业的有四类公司：
首当其冲的教育类公司，由于教学痛点的长期存在，所以未来也会进一步参与到AI+教育中来。
资源整合能力超强的互联网巨头，拥有技术，资源，入口，应该会比较容易通过2B的场景进入AI+教育场景。
人工智能技术提供商，教育痛点天然存在，而解决方案大同小异，所以突出重围的重点在于教育的根基加上AI技术的纵向深耕。
计算平台，AI技术的相关应用，需要大量数据作为支撑，必然需要技术平台为其计算，训练模型提供坚实的基础。
作者：Jolin 来源：人人都是产品经理，本文有所删减、
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