人工智能与传统教育

教学成本是制约在线教育规模化的主要原因，随着规模的扩大，教学的边际成本也水涨船高，格物斯坦认为一方面，优质师资有限，另一方面，机构在商业逐利和教育情怀之间需要达到一个平衡，AI在教育的过程中充当一个辅助的角色，帮助教师解决一些机械重复的工作。例如，AI助教可以不知疲倦地进行辅导、对话等模拟人类行为的操作。

在教育行业，人工智能不仅被用来节省教师人力、提高教学效率，而且可以驱动教学方式的变革。以人工智能驱动个性化教育为例，收集学生作业、课堂行为、考试等数据，对不同学生的学情进行个性化诊断，并进一步为每个学生制定有针对性的辅导和练习，从而实现因材施教，这已成为教育人工智能探索个性化教育的一个方向。但是实现人工智能引领个性化教学的一个关键点是数据的采集与分析。

关于数据与人工智能的关系，有一种说法认为数据是人工智能的某种“养料”。同样的，我们也可以说，教育数据是教育人工智能的“养料”。教育数据产生于各种教育活动和整个教学的全过程，人工智能要想更好地应用到教育中，首先面临的就是数据采集的问题。目前，教育数据的来源渠道有两个，一是来源于数字化的教学环境，教学和学习数据在这种数字化环境中自然而然的产生，二是从传统教学行为中收集教育信息，并将之转化为数据。

前者的优势是实时收集数据，效率高、节省人力，而现如今在互联网+教育的广度和深度有待进一步推进的情况下，教育数据的来源很大一部分要依靠后者，未来教育数据或将成为发展教育人工智能的一大制衡因素。在教育行业，人工智能不仅被用来节省教师人力、提高教学效率，而且可以驱动教学方式的变革。以人工智能驱动个性化教育为例，收集学生作业、课堂行为、考试等数据，对不同学生的学情进行个性化诊断，并进一步为每个学生制定有针对性的辅导和练，从而实现因材施教，这已成为教育人工智能探索个性化教育的一个方向。但是实现人工智能引领个性化教学的一个关键点是数据的采集与分析。关于数据与人工智能的关系，有一种说法认为数据是人工智能的某种“养料”。同样的，我们也可以说，教育数据是教育人工智能的“养料”。

一方面，“通过AI（人工智能）和BT（生物技术）的结合，能够全面了解学生的外显行为和内隐特征，实现学习场景的可感知、学习者的可理解、学习服务的可定制。”西安电子科技大学校长杨宗凯预测，未来可利用人工智能和大数据等技术，开展学习情况全过程的纵向评价和德智体美劳全要素的横向评价，极大提高学生评价的科学性和准确性。

综上所述，“教育发展的未来不再是工业体系大规模的流水线式的、大水漫灌式的，而是实现了千人千面的个性化的学习。现在传统学校严格要求同样年龄、同样进度、同样学习时间的方式不符合未来的发展方向。未来的教育应该更多以项目为中心，以学生的探索和学生之间的学习为中心，每个人可以自主安排、自主选择在什么时间学习，在哪里学习，向谁学习。