AI赋能教育,究竟面临什么困难
人工智能在教育领域的挑战与解决方案
人工智能在教育领域的挑战与解决方案随着科学技术的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）在各个领域逐渐得到广泛应用，教育领域也不例外。
人工智能技术为教育带来了巨大的机遇和挑战。
本文将探讨人工智能在教育领域面临的挑战，并提出解决方案。
一、挑战1.人机交互：人工智能在教育领域的一个关键挑战是人机交互的问题。
传统的教育模式强调师生之间的面对面交流和互动，而人工智能技术在这方面还存在一定的局限性。
如何实现人与机器的有效交互成为了一个亟需解决的问题。
2.个性化教育：每个学生的学习特点和需求都不尽相同，如何利用人工智能技术实现个性化教育是一个重要的挑战。
传统的教育模式往往无法满足每个学生的个性化需求，而人工智能可以通过数据分析和学习算法来为学生提供个性化的学习服务。
3.隐私和安全：人工智能在教育领域的应用涉及到大量的个人信息和学生数据，而隐私和安全问题是一个不可忽视的挑战。
如何保护学生的个人隐私和数据安全，防止个人信息被滥用和泄露，是人工智能在教育领域发展的一个重要考量。
二、解决方案1.发展先进的人机交互技术：为了改善人工智能在教育领域的交互效果，可以发展更先进的人机交互技术，如自然语言处理、计算机视觉等技术，使得机器能够更好地理解和回应人类的需求。
2.智能化教学系统的建设：利用人工智能技术构建智能化教学系统，通过对学生数据的分析和学习算法的应用，实现个性化的教育服务。
这样每个学生都可以根据自己的需求，获得定制化的学习内容和教学资源。
3.加强隐私保护和数据安全：在推广和应用人工智能技术的过程中，要重视学生的隐私保护和数据安全问题。
制定相关法律法规，加强教育机构和技术企业的监管，确保学生的个人隐私和数据安全不受侵犯。
4.培养教育与人工智能结合的专业人才：为了更好地应对人工智能在教育领域的挑战，需要培养具备教育和人工智能知识的专业人才。
加强相关专业的培养和教育，培养一批具备教育理论和人工智能技术的复合型人才。
人工智能在教育中的挑战
人工智能在教育中的挑战在当今数字化浪潮下，人工智能（AI）正以惊人的速度渗透到各个行业，教育领域也不例外。
AI技术的不断进步为教育带来了前所未有的机遇，但同样也带来了诸多挑战。
在本文中，我们将探讨人工智能在教育中面临的主要挑战，以及这些挑战可能对未来教育产生的影响。
一、技术基础设施的不平衡首先，技术基础设施的差异是人工智能在教育中面临的一个重大挑战。
虽然一些学校和机构已经配备了先进的技术，但仍然有许多地区的教育环境缺乏必要的技术支持。
尤其是在农村和偏远地区，学生们往往难以获得互联网接入和计算设备。
这种数字鸿沟导致了教育资源的分配不均，有可能加剧教育的不平等。
例如，许多成功的AI教育应用程序需要稳定的互联网连接和高性能设备。
然而，_______（填空）因此无法受益于这些技术创新。
二、教育者的适应能力其次，教育者的适应能力也是实现AI教育潜力的重要因素。
尽管AI可以提供个性化学习体验，帮助学生根据自身的学习进度进行学习，但教师的角色依然不可或缺。
然而，不少教育工作者对AI技术的理解和使用能力有限，这可能导致其在教学中未能充分利用这些新技术。
教师的专业培训和继续教育显得尤为重要，_______（填空）提高他们对AI工具的理解，以便更好地服务于学生。
三、数据隐私与安全第三，数据隐私与安全问题已经成为了AI技术在教育应用中的热点话题。
许多AI教育工具需要收集和处理学生的个人数据，以提供个性化的学习体验。
然而，学生的数据隐私问题引发了广泛的关注。
有报告指出，_______（填空）学生信息在一些教育应用中未得到妥善保护，这使得教育界必须更加重视相关法规与伦理问题。
四、自动化与学习质量第四，自动化技术可能影响学习质量。
AI的介入有可能让一些教学环节变得自动化，使得教育机构更专注于提升效率。
然而，过于依赖人工智能可能导致教育的单一化，抑制了学生创造力和批判性思维的发展。
例如，_______（填空）依赖过多的算法可能导致学生的学习体验变得机械化，缺乏人性化的互动。
人工智能技术在教育领域应用存在的问题与优化方案
人工智能技术在教育领域应用存在的问题与优化方案引言：随着信息技术的迅猛发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术在教育领域得到了广泛应用。
人工智能技术可以为学生提供个性化的学习体验，改变传统教育模式，促进学生的学习效果。
然而，与其前景一样，人工智能在教育领域的应用也面临着一些挑战和问题。
本文将探讨人工智能技术在教育领域应用存在的问题，并提出相应的优化方案。
一、存在问题1. 数据隐私和安全性问题人工智能系统依赖于大量的个人数据来进行学习和预测。
然而，在收集和处理这些个人数据时，如果没有合适的保护措施，可能会导致数据泄露、滥用甚至被黑客攻击。
尤其对于涉及敏感信息的学生数据而言，保护隐私权显得尤为重要。
2. 缺乏可信度和透明度由于大部分人工智能算法是黑盒子，即无法解释它们背后的决策逻辑，这就导致学生和教师很难对算法生成的推荐做出合理的判断。
而在教育领域中，透明度和可靠性对于评估学生的学习效果是至关重要的。
3. 潜在歧视问题由于人工智能算法依赖于历史数据进行训练，如果历史数据中存在潜在的偏见或不平等待遇，那么这些偏见会被深入学习并进一步传递。
例如，在招生录取过程中使用人工智能系统进行筛选时，可能因为历史数据中存在性别、种族等方面的偏见而造成不公平。
4. 缺乏人文关怀和个性化定制尽管人工智能技术可以提供个性化学习体验，但缺少了传统教育过程中师生之间的情感交流和人文关怀。
还有些学生更倾向于与真正的人类教师互动，享受到与他们交流、提问、解惑等多层面能力展示上述问题给应用人工智能技术的用户带来了巨大困扰！二、优化方案1. 加强数据隐私和安全保护针对教育领域中涉及学生数据的应用，建立严格的数据保护法律法规，并加强相关组织机构的监管，确保个人隐私权得到充分尊重和保护。
2. 提高可信度和透明度改进人工智能算法的设计，使其能够解释推荐和决策的方式。
通过开放算法的决策过程，学生和教师可以更好地理解系统生成结果的依据，并能够更准确地评估其合理性。
人工智能在教育中的机遇与挑战
人工智能在教育中的机遇与挑战在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了一个热门话题，其在各个领域的应用也日益广泛，教育领域自然也不例外。
人工智能为教育带来了前所未有的机遇，但同时也带来了一系列的挑战。
首先，让我们来看看人工智能在教育中所带来的机遇。
其一，个性化学习成为可能。
每个学生都有自己独特的学习风格、节奏和需求。
在传统的教育模式中，教师往往难以完全满足每个学生的个性化需求。
然而，人工智能技术可以通过对学生学习数据的分析，了解学生的知识掌握情况、学习习惯和兴趣爱好等，从而为每个学生制定个性化的学习计划。
例如，智能学习系统可以根据学生的错题情况，推送针对性的练习题和学习资源，帮助学生查缺补漏，提高学习效率。
其二，丰富的教育资源得以更广泛地传播。
通过人工智能技术，优质的教育资源可以打破地域和时间的限制，让更多的学生受益。
在线课程平台、教育类 APP 等借助人工智能算法，能够为学生精准推荐适合他们的课程和学习资料。
无论是身处偏远地区的学生，还是无法参加常规课程的学生，都能通过这些平台获得高质量的教育。
其三，教育变得更加有趣和互动。
人工智能可以将枯燥的知识以更加生动、有趣的形式呈现给学生。
比如，通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，学生可以身临其境地学习历史、地理等课程，增强学习的体验感和参与度。
此外，智能聊天机器人可以随时为学生解答问题，提供学习上的帮助和支持，让学生在学习过程中不再感到孤单。
其四，教学效率大幅提升。
对于教师来说，人工智能可以帮助他们减轻一些繁琐的工作，如批改作业、统计成绩等。
这样，教师就能够有更多的时间和精力专注于教学设计、与学生进行交流和辅导，从而提高教学质量。
然而，人工智能在教育中的应用并非一帆风顺，也带来了一些挑战。
一方面，数据安全和隐私问题不容忽视。
在人工智能教育系统中，大量的学生个人数据被收集和分析，包括学习成绩、行为表现、兴趣爱好等。
如果这些数据遭到泄露或被不当使用，将对学生的隐私造成严重侵犯。
AI技术在教育行业中的应用前景和难点
AI技术在教育行业中的应用前景和难点一、引言随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的快速发展，其在各个领域中的应用也日益广泛。
教育作为一个关系到社会发展的核心领域，同样也开始逐渐尝试并应用人工智能技术。
本文将探讨AI技术在教育行业中的应用前景和面临的难点。
二、AI在教育行业中的应用前景1. 个性化学习传统教育往往只能以整体方式进行授课，没有针对每个学生个体差异来做出个别化的教学调整。
而借助人工智能技术，可以根据学生的学习需求和进步速度，精确地制定相应的学习计划，并提供个性化辅导和反馈。
通过分析大量数据，AI技术还可以为每位学生提供最佳适合其特长和兴趣爱好的学科建议。
2. 智能辅助教师AI技术可以承担一部分老师繁琐重复性工作，如改卷、编写试题等，从而解放老师的时间和精力以便专注于教学设计和指导。
通过机器学习算法和语音识别技术，AI还能够理解、回答学生的问题，并提供辅助教学材料。
这样既能提高教学效率，又能让学生在任何时间都能获得个性化的辅导。
3. 智能化教育资源借助AI技术，可以将大量的教育资源数字化并进行分类整理。
这使得学生和老师可以更方便地获取所需的教育资料，并且在需要时能够根据自己的特点筛选出最适应的资源。
同时，利用人工智能技术对在线课程进行评估和质量监控，有助于提升在线教育平台的质量。
4. 促进创新思维培养人工智能技术为学生们提供了更多参与到创新实践中去的机会。
例如，在一些编程类教育中可以使用AI编程工具来实现一些有趣并具有挑战性的任务，培养其创造力和解决问题的思维方式。
此外，基于AI算法开展科研、发展科技创新也成为可能，为培养高层次的创新人才打下基础。
三、AI在教育行业中面临的难点1. 数据隐私和安全问题AI在教育中需要大量的学生数据支持，包括个人信息、学习记录等。
然而，数据的隐私和安全问题成为AI在教育领域使用时必须面对的挑战。
如何合理收集、储存、传输和使用这些数据，并保护用户隐私，成为需要认真考虑和解决的难题。
人工智能在教育领域的应用前景与挑战
人工智能在教育领域的应用前景与挑战随着科技的不断进步，人工智能（AI）在各个行业中的应用逐渐增多，教育领域也不例外。
人工智能不仅改变了传统的教育模式，还为学生和教师提供了更多的资源和选择。
本文将探讨人工智能在教育领域的应用前景及其可能面临的挑战。
一、人工智能在教育中的应用前景1. 个性化学习人工智能能够分析学生的学习数据，为每个学生量身定制个性化的学习计划。
通过学习进度、习惯和兴趣等数据，AI系统可以推荐适合的学习资源和活动，从而提高学习效率，最大程度地满足学生的需求。
例如，许多在线教育平台使用AI算法来推荐课程和学习材料，确保学生能在合适的水平上获得知识。
2. 智能辅导智能辅导系统可以为学生提供24/7的学习支持，随时随地回答他们的问题。
这种方式不仅可以减轻教师的负担，还能增强学生的自主学习能力。
未来，AI辅导机器人将能够在更多学科中提供精准的帮助，比如数学、科学和语言学习等。
3. 教师的助理人工智能还可以帮助教师进行行政管理和课堂管理。
AI可以处理学生成绩、出勤记录和课程安排等琐事，使教师能够专注于教学和与学生的互动。
例如，通过AI分析学生的表现数据，教师可以更早地发现学习困难的学生并及时采取措施。
4. 考试与评估AI技术还可以用于考试评估。
通过自动化评分系统，AI能够快速准确地评估学生的作文和其他作业，减少教师的工作负担。
同时，AI还可以分析学生的表现，帮助学生了解自己的优缺点，从而在后续学习中有所改进。
二、人工智能在教育中面临的挑战1. 数据隐私与安全随着教育行业应用AI的普及，学生的个人数据面临被滥用的风险。
教育机构需要确保他们采取的措施符合数据保护法规，例如GDPR（通用数据保护条例），防止学生信息的泄露和滥用。
2. 教师角色的转变在AI技术逐渐取代部分人工的情况下，教师的角色可能会发生变化。
有些教师可能会感到威胁，担心自己的工作会被AI取代。
教育机构需明确教师与AI的协作关系，以便更好地提升教师的教学效果。
人工智能技术在教育领域的挑战与机遇
人工智能技术在教育领域的挑战与机遇1.引言近年来，随着国家政策的不断扶持和技术的不断进步，人工智能技术在各行各业中的应用愈发广泛。
而在教育领域，人工智能技术也开始得到广泛应用。
人工智能技术在教育领域中的挑战与机遇相互交织，如何发挥人工智能技术在教育领域中的优势，并解决其中的问题，已成为当下亟待解决的问题。
2.人工智能技术在教育领域中的挑战（1）教育内容与真实世界的匹配性不足人工智能技术实现自我学习的功能，但是教材内容的更新和优化速度并不足够快。
此外，人工智能技术缺乏人类的判断力和理解力，很难保证学到的知识与真实世界的匹配性。
（2）人工智能技术的运营成本过高当前，普适于教育领域的人工智能技术成本过高，学校在购买、使用和改进人工智能教学软件上面面临较大经济压力。
（3）人工智能技术带来的职业风险随着人工智能技术的发展，越来越多的工作岗位将由机器人取代。
尤其对于教学相关的职业，人工智能可能通过虚拟教师的形式，减少传统教学方式的需求，从而对教学产业产生潜在的职业风险。
3.人工智能技术在教育领域中的机遇（1）智能教育系统提高教学效率人工智能技术为开展创新型教育提供了基础。
智能教育系统能够通过大数据分析收集学生的学习习惯数据、兴趣爱好、精力准确度等重要信息，实时生成学生的学情数据，更快地发现和解决学生的学习问题。
（2）人工智能技术改善教学方式人工智能技术实现了从人工智能辅助教育向人工智能主导教育的转变，可以借助大数据分析和学生群体学习行为分析，实现教育个性化。
（3）人工智能技术提高学习效率现有的教育系统的学习速度比较缓慢，而人工智能技术可以快速地评估学生的学习情况，自适应适应学生所需的智能教育，纠正可能的错误习惯并提供进阶课程给学生提供指导和学习目标。
（4）人工智能技术改善教学质量当前教学行业的主要问题是学生参与度低，课堂效果差，因为传统教学方式很难对每个学生进行更好的指导，而人工智能技术可以精准的为学生量身定制课堂需求，为每个学生实现更加准确的指导。
人工智能在教育领域的应用难点及启示
人工智能在教育领域的应用难点及启示一、人工智能在教育领域的应用难点近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的快速发展，它在各个领域都取得了显著的成果。
而在教育领域中，人工智能也有着巨大的潜力和广阔的应用前景。
然而，尽管人工智能在教育中具有诸多优势，但相应地也面临着一些应用难点。
首先，技术限制是人工智能在教育中面临的主要挑战之一。
虽然目前已经有很多人工智能教育产品问世，但其功能和性能仍受到限制。
例如，语音识别技术尚未完全达到与人类相媲美的水平，对于学生语音输入的准确率有时仍存在问题。
同时，在实现个性化教学方面还需要更加精确和高效的算法支持。
其次，数据保护与隐私问题也是人工智能在教育中亟待解决的难题之一。
由于AI 技术需要大量数据进行训练和优化模型，在这个过程中涉及到学生个体信息和隐私的保护问题。
确保学生数据的安全，并防止其被滥用或泄露，需要制定相应的法律和规章制度，并加强对教育机构、开发者和使用者进行监管。
此外，AI 教育产品和服务的普及程度也面临一定的困境。
虽然目前市场上已经有一些人工智能辅助教学的产品，但由于价格较高或者仅面向部分富裕地区，许多地方的学生无法获得相关系统和工具的支持。
因此，在推动人工智能在教育中广泛应用方面还需要解决相关的经济和资源问题。
二、人工智能在教育领域的启示尽管人工智能在教育中存在一些困难与挑战，但它同样也给我们带来了许多启示，为未来教育提供了新思路和可能性。
首先，人工智能可以实现个性化教学。
通过AI技术对大数据进行分析和处理，可以更好地捕捉学生个体在各个学科中出现的疑惑点，并给出相应细化、针对性更强的解答。
这种个性化教学方法不仅可以提高教学效果，还能提升学生的自主学习能力和创新思维。
其次，人工智能可以为教师提供更好的教学辅助工具。
通过人工智能技术，可以开发出各种针对教师需求的应用软件和系统。
例如，在备课过程中可以利用AI 技术对海量的教育资源进行筛选和整理，并给出相应推荐；同时，也可以利用人工智能技术实现自动批改作业等功能，从而减轻教师的工作负担。
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大概在19世纪时，英国实证主义哲学家、社会学家H.斯宾塞曾在《教育论》中指出当时英国资本主义经济繁荣发展时期，资产阶级对教育的新要求，另外他还批判了机械背诵、无视人体发育规律的旧的教学和教育方法，教学方式亟待突破与革新。
如今，随着业界对于教育中所面临的问题、困惑和挑战不断地探索，一切皆有了很大改观。
教育领域原本就是各路参赛选手觊觎的领地。
近年来也正凭借其千亿市场和政策红利，成为AI 技术落地的重要领域。
2017年马化腾就曾公开表示，“下一个能超过BAT 的千亿美金市值公司将会出自AI+教育领域”。
AI 赋能下的教育市场在资本引爆、巨头加入和巨额融资中滚滚向前，赛道不断被细分，竞争残酷程度也逐渐加剧。
而与此同时，浮在空中的AI 概念如何成功落地、已建立的行业壁垒如何融合都成为“AI+教育”企业思忖的重点问题。
AI Empowers Education, What Are the Difficulties?AI 赋能教育，究竟面临什么困难文/刘志刚 编辑/张心怡应用案例62-63APPLICATION CASE1.狂欢盛宴与奶酪难切自Google人机围棋大战引爆AI热度以来，当下人工智能一日千里全速前进，可谓迎来前所未有的爆发点。
而这场由深度学习算法创新引发的这场AI革命，在短时间内深入各个领域，成为各垂直领域数字化的升级版本——AI化。
AI深度学习能力使得机器在一定程度上具备类人的思维能力，当这种能力深入到各垂直行业中，将实现对人力的部分解放，由此，在人才导向性明显的教育行业，这样的人力解放则意味着优质师资力量的扩充，从而实现教育资源池的进一步扩展。
当围墙之外的各行各业都在试图用该技术穿透自己行业固有的层层坚冰迎来新机遇之时，教育行业当然也有所觉醒。
数据能佐证这一市场的繁荣。
前瞻产业研究院数据显示，预计2020年中国在线教育用户规模将接近3亿人，2021年市场规模也将达到了4660亿元。
在线教育广阔的发展前景，以及AI＋教育巨大的想象空间，让各路选手奋力划桨，纷纷加码AI战略的布局。
随着AI技术的发展突破，AI+教育已被寄予了让教育由“千人一面”转变为“千人千面”的希望。
纵观整个行业不乏很多洋溢着让人为之惊艳画风的产品，部分产品似乎还带着某种来自未来的“科幻感”，但这场狂欢盛宴仍难掩痛楚，仍有几道坎摆在面前：首先，教育的“特殊性”教育作为传统的行业，至今已运行千年，有其完整的运行逻辑。
从过去孔子尊师重道，到今天百年大计教育为本。
从中国讲十年树木百年树人，再到美国人讲倾一村所有育一人才，都体现了教育在人生中无可替代的特殊地位。
而相比其他行业，互联网+教育行业的意义更为不凡，首先，互联+AI在教育领域的落地，意味着有限的优秀教育资源迎来二次分配的机会，同时，在AI效率赋能下，教育资源的利用效率也将获得本质上的提升，从而更具现实应用意义。
2019年3月，在清华大学举办的中国创新者论坛上，行业大咖也曾分享对于AI教育的态度：其一是肯定AI赋能教育取得的成绩，其二就是互联网颠覆不了教育。
网易有道周枫、三好网余敏都曾在发言中表示，AI深入教育行业会极大提高学习的效率，但目前AI还是主要以辅助工具的形式存在。
这也引出AI+教育为何会成为亮点的问题？答案正缘于教育的“特殊性”大前提，AI+教育的最大价值在于能够让教学的效率提高，能满足不同人的个性化需求。
网易有道CEO周枫就表示，在教育领域，AI不能变成仅仅是为效率论、为技术论学习，更为重要的是孩子作为人的成长。
再者，关于逐利与情怀。
如你所见，互联网在很多领域正蜕变成乏善可陈的资本游戏，很多技术武器的被滥用同时也在反噬着很多创业者的初心，估值神话、上市奇迹，一度驱动不少投机者陷入一种用互联网概念追逐财富的集体无意识。
在资本诱惑下，互联网创业者们相继踏上To VC的狂奔之路，而在这条“资本蜀道”上飞奔的初创企业稍有不慎，便会跌入万劫不复的深渊。
与这种癫狂相比，另类的AI教育创业者们则为那些想要实实在在带来改变的创业团队启发了一种新可能——2018年底一篇《这块屏幕可能改变命运》的报道曾刷屏。
文章讲述了248所贫困地区的中学通过直播与著名的成都七中同步上课的故事。
通过直播上课，贫困地区的中学有88人考上清华北大。
网易CEO丁磊为此深受触动，在朋友圈发文称将捐出1亿元投入在线教育公益，支持更多贫困地区的学校落地网课直播模式，让知识无阶层流动，让中国处处都是学区房。
但现实是，并非人人都有丁磊的情怀和能力。
这也在启迪外界，要从对互联网的盲目逐利回归到关注商业的核心和本身，饱含情怀的初心之后，将技术的手段用得淋漓尽致或许才能深刻理解所处行业最朴素的本质规律。
如果说前两点痛楚在于围绕AI+教育本身的认知出现了偏差，那么AI教育接下来最大的坎坷在于——高谈“智能化”背后却缺乏扎实有力的技术支撑。
风口愈盛也就意味着跟风充数者愈多，很多团队往往在技术硬核实力的大考中栽了跟头。
这也是笔者想阐述的又一道坎：AI对于教育的赋能，缺失结构化数据的“喂养”直至影响AI反哺技术的迭代。
近年来今日头条等APP产品的精准推荐能力，让其产品跻身行业前列。
而互联网时代下大数据的应用，同样也给在线教育的发展提供了技术支撑。
维克托·迈尔·舍恩伯格曾在《大数据时代》一书中用“黑匣子”表述大数据意义的理论——问题从一个端口进去，中间是一个集合成千上万数据的“黑匣子”，经过一番计算机工程后，答案从另一个端口出去。
所以，思忖一下大数据对于这个信息化时代的价值便是——它是将充斥世界的海量数据采用数学算法予以“提纯”、钻取或抽出规律，或处理成有用信息。
也就是说通过用数据不断“喂养”AI，使其不断提升数据“提纯、处理”的能力，从而最终实现数据对于行为的指导和规划能力。
而AI+教育的根本基础也正来自产品所需要的结构化数据，如内容数据和用户数据等。
在2019年7月27号GMIC未来教育峰会中，网易有道技术总监林会杰分享：AI+教育的三个阶段是内容数字化、过程自动化、方式智能化，目前还是处于最底层的初级阶段，难点是没有数据，人工智能的喂养需要大量优质的数据，而对于教育来说数据获取是行业难题。
“得数据者得先机。
”林会杰一语道破。
2数据或成进阶最大障碍数据的强势地位已是行业共识。
在2019第四届全球人工智能与机器人峰会“智慧教育专场”上，好未来、腾讯教育、商汤科技、科大讯飞、网易有道、阿里钉钉等头部企业相遇。
大家一致认为AI+教育整体还处于早期阶段，数据数量少、质量低成为现阶段的主要难点。
在这一层面，网易有道的先天优势明显。
根据官方公布数据，网易有道全平台目前的用户数量超过8亿。
庞大的用户群体，无疑成为获取一手数据最好的来源。
当然，用户规模只呈现了一方面，而倘若要实现真正技术迭代，目前，用户学习数据的来源渠道还有两个，一是源于数字化的教学环境，二是从传统教学过程中收集教育信息，并将之转化为数据。
从目前看，许多产品的数据来源单一，AI+教育的主要障碍是教育行业的学习数据还未形成闭环，一些重要环节仍然缺失。
而拥有海量数据的大公司对于这个问题不用费心。
比如BAT进军教育产业便是以多种产品界面形成的巨大流量池及数据优势碾压式切入AI+教育业务市场。
网易有道的产品布局与其用户数量一样，同样不容小觑。
网易有道凭借有道翻译王、有道词典笔、有道智能笔等多款硬件组成的智能硬件矩阵，网易有道词典、有道少儿词典等学习型APP、有道精品课这些课程产品，构建了关系紧密的流量池，类似多个进水管一起开，而且精准定位于学习场景的需求确保了数据的质量，这与只做技术但没有C端产品接口的企业形成本质区别。
数据是燃料，算法是发动机，对于面对数据难题的教育企业来说，融合多样化的数据库，有望突破大数据的瓶颈。
AI能力的迭代正在于数据的基础和不断更新的反馈机制。
这是一个良性循环，数据可以帮助AI技术的提升迭代，迭代的AI技术再应用于产品，并在应用过程中产生收集到新的数据，再作为提升AI技术所用。
这也成为网易有道在中场赛事厮杀正酣之时的“杀手锏”。
APPLICATION CASE应用案例64-65毫无疑问，每一次科技的迭代作用到教育领域都会引起新一轮的变革，从直播技术的讨论到“改变命运屏幕”的热议，也不过几年的时间，而AI 技术对教育的赋能价值也正逐渐发挥出来——从2017年进入教育行业，两年的时间，已经从校内服务渗透到教育的重要赛道，但AI 概念的落地及商业应用依然是教育领域的重要课题。
环视这个拥挤无比的黄金赛道上，有几路选手正疾驰其中：第一来自有技术优势的科技与互联网巨头。
比如具备底层操作技术构建互联网基础设施的BAT，有具备专业技术如语音识别领域的科大讯飞，尽管BAT 分别以搜索、电商、社交占据流量优势，但“流量赢家”并非可以成就在线教育的大佬，毕竟教育产业的特性是以内容为主且需人际互通，BAT 能否完全进入“体制内”还不好说；第二来自传统教育企业。
例如新东方、好未来、学而思等，老牌教育辅导机构，线上线下齐头并进，品牌与推广意识强、力度大，不过技术实力有待提升，之所以把希望寄托在AI 上，是想通过人工智能来替代老师的部分低价值劳动、帮助学生个性化学习，最终目的是想借助技术达到精准教学，提高学习效率。
第三则来自兼具前两者优势的团队。
例如，网易有道，做技术、做AI、做教育都已经很长时间，可谓鱼与熊掌兼具，而其又与很多AI 追求前沿科技或追逐赛事名次的企业不同，将关注点放到产品落地上，通过投入市场的产品面服务不同类型不同年龄层次人的同时，以此为渠道收集多样化的海量数据，用以推动AI 技术的发展。
3黄金赛道的爆发与温炖：开车换轮胎背后的隐喻应用案例66-67APPLICATION CASE而在这场风驰电掣的赛道上，也可以寻觅到有选手在爆发与温钝中打平衡游戏，讲究慢节奏的清醒认识。
段亦涛是网易有道的首席科学家，他曾讲了这样一个类比，对于已经存在上千年，拥有非常成熟自有模式的教育行业来说，就像一个在行驶中的汽车。
有人觉得这个车走的有点慢，就想引入AI这个新型“轮胎”来提速。
但我们不能为了换轮胎而叫停行驶中的车辆，也就是不能为了AI介入而打乱教育节奏，为了避免翻车，一定要慢慢操作，AI技术要慢慢渗透到教育行业来，需要一个由量变到质变的过程。
互联网圈一直普及“唯快不攻”的理念，在这个快鱼吃慢鱼的背景下，成就网易有道的或许正是这份对教育这个“慢”行业的清醒认知。
AI+教育风口正劲，但在笔者看来，AI+教育还有很长的路要走，要攻克的难题也还有很多。
未来AI+教育赛道将呈现怎样的风云变幻，谁又能突出重围？我们且行且期待。
（来源/互联网江湖）原标题为《危乎高哉，AI教育之蜀道》。