2018年，人工智能如何赋能教育产业？

“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，“人工智能”的概念也随之扩展。它自从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，在2012年开始，人工智能也开始赋能于教育领域，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，也可能将会成为人类智慧的“容器”。

原来“人工智能+教育”是这个样子的！

“人工智能+教育”（Artificial intelligence in education），简称AIED。目前，行业内仅有一个模糊的概念，内涵和外延界定范围不清晰。其属于教育科技，是人工智能技术对教育产业的赋能现象，本质上是人工智能对教育工作的替代和辅助，将教师和 学生从低效重复的工作中解放出来，进而提升教学与学习效率，解决了传统教育中以教师为核心的成本高、效率低、不公平的问题。

就目前技术发展而言，人工智能以机器学习、数据挖掘为两大技术核心，两者技术范畴上有所交叉。机器学习又包含对抗学习等诸多种类，实现了目前市场上最常见的三大技术应用，即计算机视觉、智能语音技术和自然语言处理。另外，人工智能技术的实现，还要依托硬件的支持（处理器/芯片、传感器元件等）以及云平台提供的存储与计算服务。

是什么驱动AIED的发展？

政策驱动

据国家统计局数据显示，财政性教育经费占GDP的比例自2012年以来连续５年保持在４％以上。2016年，中国财政性教育经费已达31396.3亿元。不仅如此，2015年到2017年，国家连续出台三项政策，加速发展中国教育科技.从政策方面可以看出国家在教育财政投入与教育科技政策方面都双管齐下，给AIED的发展打下了良好的基础。

消费升级驱动

目前，我国居民整体生活水平不断提高，消费能力上升，家长和学生日益重视教育方面的支出以及学校教学质量。家庭对教育的投入增加、对师资要求提高、对自适应学习需求加大。

自适应学习是指通过教育科技的辅助，根据个体学习情况、接受程度等因素的差异，使每个学生接受个性化教学。消费升级使家庭对教育科技辅助下的自适应学习的接受度和需求越来越高。

技术驱动

中国在线教育/手机在线教育课程用户规模和网民使用率均呈快速上升趋势，截至2017年6月，我国在线教育用户和手机在线教育用户规模达2.6亿元。

而在人工智能技术方面，2012年，深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破，AIED的浪潮逐渐开始，从基于语音识别的英语语音测评到基于图像识别的智能情绪分析，人工智能在教育领域已经实现十余种产品类型。由此看来，互联网基础与人工智能技术的进步也同样驱动着AIED发展。

AI对教育工作中三大主体工作的替代和辅助

AIED的应用，趋势＞挑战？

趋势一：AIED项目投资热度高涨，深受资本市场青睐

目前学生任务、教育机器人、智能批改+习题推荐、语音测评类公司融资总额相对较高。其中，由于大多数机器人公司是为各个行业提供机器人解决方案，教育类型的机器人只是其中一项业务，所以教育机器人类公司实际融资额并未达到24.84亿元。2012-2017年，我国AIED融资额总体呈现快速增长的趋势，其中学生任务类的To C产品增长最为迅速。

与医疗、金融领域横向对比分析，截至2017年8月，国内医疗人工智能公司累计融资额180.2亿元，国内智能金融公司累计融资额250.9亿元；截至2017年12月，国内AIED公司累计融资额110.3亿元。

趋势二：将有更多教育培训机构布局AIED产品研发

目前，众多教育培训机构通过收购、战略合作、建立专门的技术研发部门等方式纷纷布局AIED产品，以争取先入优势，占领AIED的市场份额。

据统计，现阶段教育培训机构所布局的AIED产品主要集中在自适应学习部分，如分级阅读、习题推荐、智能学情分析。由于教育培训机构拥有大量学生学习数据，相比技术研发公司和提供解决方案的公司，困难和挑战更少。亿欧智库预计，未来将会有更多教育培训机构布局AIED领域的产品研发。

趋势三：教师需要具备与人工智能配合教学的能力

目前，教育系统的各个方面、各个维度关系复杂，目前的AIED产品更多地是一种辅助、替代部分教育工作的手段和工具，还不足以改变整个系统。然而，作为学校和教育培训机构的管理者，不仅要改进和完善现有教育体系、满足学生需求，更要能够预见来自新技术的威胁并及时采取相应的应对措施。

未来教师的重复性工作将会被逐渐替代掉，教师的工作内容也会逐渐改变，管理者要及时改变教师的培训方式。对于教师来说，能够与人工智能系统配合、分析智能系统的数据报告、找到适合孩子的学习路径的技能显得愈发重要。同时，学生的学习心理方面的辅导需求也会越来越多。

挑战：数据积累不足、市场认知不够、人才问题

教育与金融、医疗等领域不同，其过程本身就是十分复杂的，每个学生的接受程度、学习速度、擅长学科和领域都不同，人工智能要解决的是“千人千面”的问题。在这样的高要求下，人工智能需要大量的数据积累和高精尖的复合型人才，同时，目前AIED领域产品的市场认知   度不足，这些都是AIED目前亟待解决的挑战和问题。

本文选自亿欧智库

《2018 人工智能赋能教育产业报告》

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。而不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。所以相信在未来，人工智能与教育产业技术的驱动发展会更强大，AIED的应用也会更加的广泛。