最近几年，随着科技、AI技术的发展，教育行业也开始追着“AI+教育”跑。
在“AI+教育”赛道上，各类教育机构一边争先恐后地开发出自己的人工智能教育产品，从语言类口语考试、智能阅卷到自适应学习、虚拟学习助手再到专家系统等，覆盖“学、练、改、测、评”全产业链条。
各大企业、学习平台也在进行着“AI实力大比拼”，如Makeblock发布全球首款普及型编程机器人“程小奔”和编程软件mBlock 5；OKAY智慧教育发布OKAY智慧平台、“全球首款AI智能学习机”OKAY学习机、OKAY教学机；作业帮、学霸君等通过语音或者图像识别技术，解放学生和家长；新东方先后推出口语智能写作平台、智能学习产品Realskill等。
有业内人士表示，90%以上的公司都是“伪”人工智能，教育行业的“AI+”也有很大的水分。“AI+教育”之所以会冰火两重天，最根本的原因还是AI到底是否能为教育行业赋能。
AI赋能教育主要表现在这几方面：
一、大数据加持的个性化教育，到底什么才是真正的“千人千面”。
德国社会学家克里斯托夫·库克里克在其著作《微粒社会》中指出，身处数字化社会，我们将会生活在一个更加精细、准确、透彻的环境中，高度数字化解析，让每个人成为独一无二的数字化个体。从关注平均值到关注个体，很多传统的制度与模式将会解体。
对应到教育行业，以满足学习者个体需求为中心的教育必将取代以传授知识为中心的教育，学习者主权时代已经到来，个性化教育势在必行。
那教育机构真正了解“学生自己想要学什么”，以及学生“应该学什么”、“渴望学什么”吗？
OKAY智慧课堂基于互联网与人工智能技术采集并分析学生的学习数据，提供基于数据的教学与学习决策，通过大数据、手写识别、用户画像及视觉体验的不断整合和优化，来让学习因人而异，更有效。
乂学教育的“松鼠AI”是一个以高级算法为核心的人工智能自适应学习引擎，简称“智适应学习引擎”，就如AlphaGo模拟围棋大师，乂学AI系统模拟特级教师给孩子一对一量身定做教育方案并且一对一实施教育过程。
掌门1对1正在研发的ICPE智能个性化测评提分系统，是希望从智能师生匹配系统、智能课堂系统和智能测评系统三个版块发力，结合学生学习个性化的特点，全力攻破学生知识点薄弱环节，来提升学习的智能化水平。
然而这些只是深度个性化教育的初级阶段，数据量的样本规模、学生的情绪、学习状态等都将影响学习效果。
二、赛道这么多，AI到底该去哪个地方发光发热？
如今AI+教育已经细分成K12、素质教育、职业教育、出国留学等多领域，但并不是所有教育场景都是笔好生意，AI+教育正迈入商业模式成熟期。
首先是K12教育，中国有2亿学生，他们都在竞争更好的学校，家长们舍得为此投入。
其次英语培训，包括幼儿、青少年、大学生、职业人士等，英语既是考试项目，又是职业技能。
还有素质教育，比如音乐、美术、体育等，以及新兴的编程、机器人等科技领域。
AI技术能落地，互联网+教育的模式是将优质的教学资源输送到三四线城市，但并没有完成实现“千人千面”，AI+教育就需要在此下功夫。所以我们看到图像识别、语音识别、人机交互等AI应用技术被广泛应用在教育领域。比如通过图像识别技术，AI可以让教师从繁重的批改作业和阅卷工作中解放出来；人机交互技术被用来协助教师为学生在线答疑解惑；语音识别和语义分析技术被应用在辅助教师进行英语口试测评。
三、比育人更重要的是懂学生，AI能否帮上忙？
一直以来，教育，尤其是基础教育领域的教育，需要更多的情感交流。所以和学生打交道时，除了教授知识、技能，更重要的是懂学生的情绪。
课堂容量越大，孩子越不喜欢，教学效果越不好，没有适时对学生的情绪做出反馈并调整教授策略。行业和用户最大痛点在于：上课的时候，经过大量备课与准备的教师滔滔不绝地讲课，但学生却因没心情、没兴趣等因素，无法将这些知识完全接受。
目前的AI教育技术很难复制教师的行为模型，现实中的教师可以通过自己的课堂行动适应挑战，并在情感上做出适当的回复，而这一点很难由人工智能体系重新创建。
分析“AI+教育”的问题并不是要全盘否定，而是希望通过对现有项目的考察来讨论“AI+教育”到底该往哪走。目前“AI+教育”群雄逐鹿，并没有出现垄断性的巨无霸，说明大家都还有机会，但这场机会恐怕只会留给两类项目。
第一类：结构化的数据让AI真正使上力
和大多数AI+行业一样，教育AI的核心是数据与算法模型，算法模型上，大家基本处于同一水平线，于是数据成了行业竞争的赛点。
数据是很大的壁垒，因为对绝大多数AI+教育企业来说，在数据方面都是“羸弱”的。首先表现在数据不足，教育数据的来源渠道有两个，一来源于数字化的教学环境，二是从传统教学行为中收集教育信息，并将之转化为数据。但现在教育机构的教育数据来源多依靠后者，可能因为大家都各自为战，自己的数据量虽然不少，但仍然有限。
所以未来教育数据不足仍是瓶颈，而谁拥有更庞大优质的数据，谁就可能胜出。
其次是数据无法进行有效评估，AI+教育的主要障碍是教育行业的学习数据还未形成闭环，某些重要环节仍然缺失，比如学习过程数据，知识点掌握情况数据等，所以现阶段利用AI无法形成有效评估来推动学习改进。
第二类：比起运用AI，更理解教育的项目
西方有句谚语是说“教育的本质，不是把篮子装满，而是把灯点亮”。所以从业者如果不能够真正理解教育，就无法创造出符合教育规律的有效产品。尤其是教学属于非标品，教育机构本身无法控制服务流程和质量，老师是否认真备课、讲课，无法一一鉴别。多数时候，教育机构提供的产品和服务都处于失控状态，学生和家长不会认为是老师的问题，而是平台（或平台设备）的问题。
AI+教育项目要成功，首先是真正懂教育，其次才是会运营AI技术。
人工智能在教书的方式方法和效率上会带来一场革命，老师将变为一个知识整合者，而不再是知识传授者，将帮助学生从互联网纷繁复杂的文字、图片、音频、虚拟等信息中筛选出优质内容。
只有AI+教育回归教育内容本身，靠教育的内容取胜，才是正确AI+疗法，而这也是真正大规模、系统化、标准化地使用人工智能技术的开始。
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