人工智慧賦能教育場景分析
未來大學沒有圍牆，未來學習不會止於大學。AI帶來的教育革命，使教育達到前所未有的普及程度，使學習實現前所未有的高效。
雷?克種福德（RayClifford）所言，「 技不能取代教師，但是使用科技的教師卻能取代不使用科技的教師。」人工智慧不會取代教師，但是使用人工智慧的教師會取代不使用人工智慧的教師。AI賦能教育行業，在於把AI技術應用到當前傳統的教育場景內，個人理解可以歸納總結為三大類場景：效率工具、量化工具、 輔助工具。
效率工具類應用場景
智能匹配排課：高考的分層排課怎麼能夠排的更好？解決方案通過整個智能的搜索演算法，就是把學校的老師的資源、教室的資源、學生數目、學生的興趣全部輸入機器進行決策，然後給學校一個輔助的排課表，最後由專家進行調整。這樣可以大幅度降低排課的複雜度，提升學生的資源的滿足度。還比如VIPKID小班課程產品上課4個孩子採用大數據匹配英語水平最相近的學員一起上課，其中智能演算法還需要根據孩子的課程量，課程進度，教師配額來平衡老師和孩子之間的排班。
智能批改：識別手寫信息，包括各國語言、數學符號、音樂符號、圖形等等，即使在動態過程中引起的筆跡變形，也能夠通過MyScript技術得到精準地識別，並對這些筆跡信息進行數字化轉換。
量化工具類應用場景
智能評分：ETS對托福考試評分系統口語和寫作兩部分引入計算機評分。計算機評分在於強大的數據系統支持下，輸入考生考試內容和資料庫裡面的內容進行比照評判。系統進一步積累大量考試數據，使得它智能化和準確率不斷提升。還有中國普通話水平測試也引入AI。訊飛智能評測技術支持人機對話、智能評分的模式，解決了英語聽力和口語考試中人工評分組織困難，成本高昂，評分標準難以統一等問題。如果要求對所有筆寫試卷和作業進行評分，則需要啊進一步探索AI中語音識別技術，而筆寫試卷和作業涉及手寫體的識別也就是圖像識別技術。尤其手寫體漢字識別技術要求更高。
輔助工具類應用場景
學習診斷：將一位學生日復一日打錯的題目進行梳理分析會發現學生錯誤知識點在哪裡，為什麼出錯。隨著數據積累，學習診斷能力越來越強，會推送學生個性化學習包，讓學生掌握未掌握的知識點。進一步可以輸出學習診斷報告，看到自己優勢和劣勢學科分析。
教學助理：幫助教師準備課件和批改作業，大數據支持強大分析能力幫助教師了解每個學生的學習情況，並制定有針對性的教學計劃。學而思培優「魔鏡系統」基於AI，藉助攝像頭捕捉學生上課中的舉手、練習和聽課等動作數據，以及臉部喜怒哀樂等情緒數據，最後生產專屬每個學生的學習報告，這也能輔助教師掌握課堂動態及調整課堂節奏。
聊天機器人：聊天機器人對話系統解答學生問題。
類人答題：東京大學「蘿蔔君」已經進行6年開發目標是考生東京大學。17年AI-maths機器人參加高考，22分鐘完成北京文科考試試卷，滿分150機器人得分105分。
增強現實：VR/AR技術實現課堂內外的情景融合，學生在一些需要發揮想像的課程中，形成想像思維能力過程需要時間。比如VR實驗室，有了虛擬現實以後，學生可以非常好地去理解原來很難想像的知識點。，課程遊戲化提升學習興趣。
未來的教育將進入教師與人工智慧協作共存的時代，教師與人工智慧將發揮各自的優勢，協同實現個性化的教育、包容的教育、公平的教育與終身的教育，促進學生的全面發展。
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