毫不奇怪，人工智能也會(huì)改變?nèi)藗兊膶W(xué)習(xí)方式。教育最大的挑戰(zhàn)之一是每個(gè)人的學(xué)習(xí)方式不同，人工智能系統(tǒng)可以為每個(gè)學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)方式，使每個(gè)學(xué)生能夠以最適合自己的方式學(xué)習(xí)。

人工智能已經(jīng)存在了50多年，但它一直是一種邊緣技術(shù)，直到近幾年，由于數(shù)據(jù)的豐富（大數(shù)據(jù)）、可負(fù)擔(dān)的計(jì)算能力和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步，它才開(kāi)始變得有意義。

在學(xué)習(xí)環(huán)境中，機(jī)器會(huì)收集學(xué)習(xí)者的大量數(shù)據(jù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)創(chuàng)建學(xué)習(xí)者的有意義的見(jiàn)解（智能化），然后采取行動(dòng)使學(xué)習(xí)者更好地學(xué)習(xí)。人工智能驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)技術(shù)與過(guò)去的學(xué)習(xí)技術(shù)有著根本上的不同，因?yàn)樗粩嗟亓私鈱W(xué)習(xí)者并做出明智的決定。

學(xué)校和家長(zhǎng)的重點(diǎn)是確保學(xué)生完成課程。無(wú)論是科學(xué)、數(shù)學(xué)還是其他學(xué)科，取得優(yōu)異成績(jī)的方法都是通過(guò)不斷查漏補(bǔ)缺來(lái)修正你的知識(shí)。你修正得越多，學(xué)生在學(xué)校獲得好成績(jī)的機(jī)會(huì)就越大。家長(zhǎng)在家長(zhǎng)會(huì)上得到的唯一洞察是學(xué)生在考試中的分?jǐn)?shù)。通常，老師和家長(zhǎng)都不知道如何讓孩子提升至更高的一個(gè)層次。

當(dāng)前的系統(tǒng)在以下三個(gè)方面不夠完善：

1.沒(méi)有正確的數(shù)據(jù)

2.沒(méi)有從數(shù)據(jù)中獲取洞察力（可操作的智能）的工具

3.沒(méi)有辦法在洞察的基礎(chǔ)上采取個(gè)性化的學(xué)習(xí)方式

教育的未來(lái)在于用AI促進(jìn)每個(gè)學(xué)習(xí)者的個(gè)性化和更好的學(xué)習(xí)成果。在以AI為動(dòng)力的認(rèn)知學(xué)習(xí)環(huán)境中，系統(tǒng)首先通過(guò)參數(shù)（例如，學(xué)習(xí)者的最佳學(xué)習(xí)方式，對(duì)某一主題的熟練程度，對(duì)該主題的興趣程度）來(lái)了解學(xué)習(xí)者?；趯?duì)學(xué)習(xí)者的洞察力，會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一條個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑，以確保學(xué)習(xí)者能夠以盡可能好的方式學(xué)習(xí)并取得成功。

例如，對(duì)于同一主題的視頻，視覺(jué)學(xué)習(xí)者只看到它是一個(gè)視覺(jué)插圖，而對(duì)于動(dòng)覺(jué)學(xué)習(xí)者，則更將其看作“讓我們一起來(lái)做”的視頻。

同樣，學(xué)生所做的所有作業(yè)和測(cè)評(píng)都有助于系統(tǒng)不斷了解學(xué)習(xí)者。如果一個(gè)學(xué)生在數(shù)學(xué)中遇到單詞問(wèn)題，系統(tǒng)將能夠判斷出問(wèn)題是否與學(xué)生可視化問(wèn)題、簡(jiǎn)化問(wèn)題或使用正確的數(shù)學(xué)公式來(lái)解決問(wèn)題的能力有關(guān)。

同時(shí)，學(xué)習(xí)過(guò)程本身也可能存在差距，迫使孩子通過(guò)“死記硬背”而不是正確的學(xué)習(xí)方式來(lái)學(xué)習(xí)，學(xué)生可能無(wú)法做出阻止孩子超越所寫(xiě)內(nèi)容的推理意義。另一個(gè)孩子可能找不到模式和關(guān)系，因此可能難以與先前學(xué)過(guò)的內(nèi)容建立聯(lián)系。而如今，一個(gè)人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)便可以捕捉到這些數(shù)據(jù)并為有效的學(xué)習(xí)提供補(bǔ)救措施。