第一篇：教育信息化大數據驅動下的創新教學

教育信息化大數據驅動下的創新教學

時下正值暑假，許多老師都紛紛踏入了暑假的列車，享受著假期的愉快。但回想剛過去的期末，不少老師還是會倍感頭疼。每個學期末，都是老師準備期末考、加班統計學生成績的高峰期。

期末總結對于使用速課堂開展移動教學的一線老師們又有著特殊的意味。因為速課堂方便了老師對學生們的過程性評價，平時學生在速課堂里的點名簽到、資源學習、作業以及測試評價等教學活動都會有立體化數據分析，這些學習過程都被一點一滴地記錄下來。相對傳統教學，速課堂的過程性評價在期末總結評價中的權重得到了老師們的重視和提升。所以每逢期末，檢驗一學期速課堂過程性教學效果的時候就到了。

速課堂在輔助教師開展教學的基礎上，滿足社會發展及個性化教學需求，結合AI智能技術，全程記錄學生學習痕跡，從學生、課程、班級多樣分析，形成個性化學情分析報告，助力教學。并通過學生的學習軌跡和在線考評、測試的結果反饋，教師有效制定針對性的教學方案，幫助每位學生成長和進步。

數字立體化呈現班級學生總數、老師發起的教學活動次數，保障學習效果；教學資源學習數據實時跟蹤統計，助力學生分析。此外速課堂提供知識變現，班級內的課程打賞收益總額和付費人數也會一一呈現。

速課堂通過雷達圖呈現學生出勤表現、知識掌握程度、活躍度、努力度以及學習主動性數據，并運用百分比的形式全面分析學生們學習課件視頻、音頻和文檔的次數和時長，全方位追蹤教學數據。

課堂數據指的是整體的速課堂總數據，包括開設課程總數、班級總數、學生總數以及教學資源總數等，都可以查看到各個課程的數據。

用大數據驅動教學改革，在這個新時代已經成為可能，甚至成為現實。希望老師們能將新的教學方法和信息化教學工具的結合應用繼續下去，探索更為有效地開展教學的方式方法。

第二篇：創新驅動

創新驅動為院校發展注入無限活力

——理工大學 市東醫院“理工醫創新基地”建設一周年回顧

2010年早春，市東醫院

上海理工大學、市東醫院“理工醫創新基地” 簽約暨揭牌儀式在此隆重舉行。中共上海市楊浦區委書記陳安杰、區長金興明；理工大學黨委書記燕爽、校長許曉鳴等區校領導出席。陳安杰書記、燕爽書記為“理工醫創新基地”揭牌。

作為百年老校的上海理工大學和有六十多年歷史的市東醫院，在楊浦區委、區政府的關心支持下，為全面貫徹科學發展觀，落實《楊浦國家創新型試點城區發展規劃綱要》，實踐“三區融合、聯動發展”的核心理念，推動自主創新發展。在雙方原有相關學科和醫學水平的基礎上，建立“理工醫創新基地”，走理工醫結合、聯動發展之路。

創新思維： 理工醫結合的搖籃

醫學工程是綜合運用現代工程技術研究成果，解決醫學上的有關問題的一門新興學科,是工程技術滲透到生命科學領域深入到醫學中的一門邊緣交叉學科。它已經并正在給醫學的發展帶來日益強大的推動力；而醫學的發展，反過來又促進了醫學工程學科的發展。二者之間已構成了相互依賴，相互促進的依存關系，所以說，理工醫相結合是現代醫學發展的必經之路。

為積極探索并實踐高校與醫院聯動建設專業學科發展的新模式，市東醫院提出了理工醫結合的設想。為此，2009年1月21日理工大學許曉鳴

校長帶隊一行十余人第一次來市東醫院進行考察、調研，并就市東醫院成為上海理工大學附屬醫院事宜的可行性與市東醫院領導進行了初步探討，院校雙方一致認為合作將惠及雙方，具有戰略意義。隨后院校領導又進行了三次聯席會議，議題廣泛而深入，從簡單意向到具體合作，最終確定了市東醫院成為上海理工大學附屬醫院的可行性，并制定了先建立合作基地逐步過渡到建立附屬醫院的分步實施計劃。為此，雙方成立了聯合工作小組；建立聯席會議機制和院、校級領導交流機制；搭建合作平臺開展戰略對話，同時建立了以學校教研室-醫院臨床科室合作形式；成立理工、醫科研沙龍，以各課題組為單位，自由結合開展定期或不定期活動。為了保證合作順利而有效地進行經雙方協商同意，在雙方原有相關學科和醫學水平的基礎上，建立“理工醫創新基地”，并于2010年2月8日簽署協議。

創新基地建設：院校聯合的新引擎

“理工醫創新基地協議”經院校雙方多次討論修改形成，共有目的、名稱、組織架構、內容及其他五部分組成。

協議目的為了探索并實踐高校與醫院聯動建設專業學科發展的新模式，促進新型學科的誕生；為了培養理工醫結合高質量復合型人才，創新人才培養模式；為了聯合開展科學研究，培育高水平的科研成果；為了促進醫療器械的開發和應用，提高醫療器械的國產化水平；為了促進區域內教育衛生事業的發展。

協議內容涵蓋教學、科研、人才培養和學科建設等方面開展全方位合作，堅持合作內容具體化：協議規定市東醫院開放臨床、醫技等科室及部

門作為理工大學的教學基地；雙方每年合作進行不少于3項科研項目；市東醫院選擇經驗豐富的人員擔任理工大學的兼職教授，參與相關教材、教程的編寫和教學等。合作進程階段化：協議規定在科研合作過程中，雙方從不同的角度，運用各自的專業信息、專業技術、科研設備優勢，在課題的不同環節中進行科研協作，充分發揮技術互補作用，形成多學科的協作和群體攻關的整體優勢。合作范圍拓展化：協議還規定除教學科研外進行醫療技術、設備、器械開發研究與應用。合作效益共贏化：協議要求雙方在申報相關學科省部級以上科研項目時，應吸納對方人員的參與；雙方根據資源共享、互惠互利原則共建實驗室，合作致力于開發新的醫療器械產品。

為了協議能得到貫徹和執行，建立了較完善的組織架構。市東醫院專設合作與發展辦公室對口理工大學規劃發展處負責“理工醫創新基地”建設，成立理工醫結合推進領導小組、設立理工醫結合

推進聯合辦公室、建立聯席會議機制、成立“理工醫科研沙龍”、設立“理工醫創新基金”，雙方共同出資，推動“基地”順利健康發展。

理工醫交融 醫、教資源外溢效應顯現

作為《楊浦國家創新型試點城區發展規劃綱要》編制后的第一個簽約項目，“理工醫創新基地”的建設得到了楊浦區委、區政府領導極大地重視和支持。區領導在上海理工大學與楊浦區人民政府簽署《關于進一步加強全面合作聯手推進自主創新框架協議》的會上說：“上海理工大學與市東醫院的合作事宜，是一次很有戰略性的跨學科、跨行業、跨領域的探

索，是一次醫工結合的創新”。

金區長政府工作報告首次提到“理工醫創新基地”建設，將“理工醫創新基地建設”提到政府工作層面，并將此立入楊浦區“

十二、五”發展規劃，理工大學也將“理工醫創新基地建設”編入學校“

十二、五”發展規劃，為基地的建設提供了政策保障。

楊浦區政府專門撥付100萬專項資金用于 “理工醫創新基地”的建設，專項資金為“理工醫創新基金”的設立、聯合實驗室建設、理工醫生產實習基地的建設、聯合科研的設立及成果轉化、理工醫學術沙龍活動的開展和人才培養等提供了資金保障。

2010年4 月“理工醫創新基地”設立“理工醫創新基金”，“基金”的設立成為了院校聯合科研的孵化器，催生了一批高質量的聯合科研項目。過近一年的努力，“基金”已為第一期11項院校聯合科研項目提供支持。項目涵蓋醫療技術、設備、器械開發研究與應用等領域。

雙方已在教學、科研及人才培養等方面進行深入合作。市東醫院開放臨床、醫技等科室及部門作為理工大學的教學基地；接受理工大學學生實習，并進行相關的臨床教學任務；目前已接受并完成362人次見習及教學任務；并將推選經驗豐富的人員擔任理工大學的兼職教授，參與相關教材的編寫和教學；選派醫、護、技以及管理人員到理工大學進行英語及管理課程的再教育，經過系統的教育完成研究生課程授予相應的學位。

《理工醫創新基地合作協議》最大的成果是創新了理念。協議希望通

過多學科性、多結構性和相互交叉滲透，使醫學科學和工程技術緊密結合，基礎研究與應用開發研究緊密結合，發揮各自優勢，聯合進行研究，促使雙方合作規模越來越廣、深度越來越大。在科研合作過程中，雙方從不同的角度，運用各自的專業信息、專業技術、科研設備優勢，在課題的不同環節中進行科研協作，充分發揮技術互補作用，形成多學科的協作和群體攻關的整體優勢。

“理工醫創新基地”的建設從理念上無疑是一種變革，也將成為參與者“鳳凰涅槃、脫胎換骨”之旅。

市東醫院 2010-12-30

上海理工大學 市東醫院“理工醫創新基地”建設項目一覽

1.科研合作：

1）.2010年期11項聯合課題立項，項目涵蓋醫療技術、設備、器械開發研究與應用等領域。（其中一項獲得國家自然科學基金資助、一項進入市科委自然科學基金資助項目）

2）．聯合建立微創實驗室（籌建中）2．教學合作：

1）.市東醫院開放臨床、醫技等科室及部門作為上海理工大學的教學基地；

2）.市東醫院接受上海理工大學學生見、實習。（已完成362人次臨床見、實習任務）

3）.市東醫院承擔相關的臨床教學任務，已完成362人次臨床見、實習教學任務。

4）.已推薦5名高級醫技人員擔任碩士生導師，陳允碩院長等三人正式受聘擔任碩士生導師。

5）.市東醫院選擇經驗豐富的專家擔任上海理工大學的兼職教授，參與相關教學和教材、教程的編寫。

6）.理工大學接受市東醫院相關人員在職培訓（首選一位計算機人員以師徒結對形式進行為期一年培訓）。

3.醫療資源共享

1）.市東醫院承擔理工大學教職員工體檢

2）.共建理工大學校醫室：市東醫院按理工大學所需派專家坐診理

工大學校醫室

3）.市東醫院承擔理工大學學生就醫項目 4）.數字化手術圖像實時傳送系統（建設中）4.理工醫科研沙龍：

形成機制并進行了2次學術沙龍活動，為學校教研室、醫院科室間交流搭建平臺，得到了教師、醫技人員的積極響應；上海醫療器械廠有限公司也積極參與沙龍。5.產學研進展：

區科教興市辦、市東醫院、上海醫療器械廠于8月9日在醫療器械廠進行了交流，探討在“理工醫創新基地”的基礎上，把醫療器械廠有限公司拓展為一個專門研發生產醫療器械的科技園區，形成產學研結合，注重成果轉化的新格局。

市東醫院 2011-3-21

第三篇：數據驅動講稿

數據驅動(Data-driven)概念的出現源自計算機科學領域，近些年其理論、應用等的研究都引起控制領域及仿真應用領域等的重點關注。數據驅動最初被視為一種適應性的仿真開發方法。在數據驅動的仿真模式中，數據驅動指任何應用需求都能夠由系統數據及相關模型所描述，而無需進行再編程。以數據驅動思想為指導的應用涵蓋控制、決策、調度和故障診斷等關鍵領域，包括制造過程控制、氣候預報、交通管理、地理開采、生物傳感等諸多具體應用。

隨著城市路網規模的不斷擴大和交通流量的顯著增加原有的路徑規劃算法己經不能滿足路網實時性的要求。針對數據驅動的動態路徑規劃方法進行仿真研究和探討。

城市交通系統是一種典型的復雜系統，系統各要素之間的相互作用隨機性較大，利用以往的數學分析或經驗分析模型不可能準確地將真實環境模擬出來、為了找出更有效的方法，從60年代開始，研究人員著手研究交通仿真。尤其在近些年，隨著計算機技術和軟件工程控制理論以及人工智能的快速發展，仿真技術在各個領域得到)‘一泛的應用。交通環境的仿真就是計算機仿真技術在交通領域內的重要作用，是利用計算機數字模型來模擬復雜的交通環境并實施有效分析和評估的方法。

在大數據環境下，可以通過數據預處理手段從海量的實際道路信息數據中抽取正確可靠的歷史數據，聚類而向路況的非關系型數據倉庫，對以上多樣化數據進行存儲與組織，并通過數據挖掘，以關聯規則和相關系數等形式分析認知道路交通信息相關數據之間的關聯關系，例如通過不同時段，某車輛在通過某一特定路段時在該路段行駛的時間長短測得該道路的擁堵時間，可以認知車輛在道路行駛擁堵狀況的內在規律。

（1）客戶點的需求量、客戶點之間多條路徑在某個時段的擁堵概率數據

(3)兩點間最短路徑規劃。根據用戶設定的具體地點，智能的規劃最優路徑，并且在屏幕上實時動態顯示當前車輛狀態，以及最優路徑并根據在圖中實時動態更新車輛所處位置信息。

按照大數據驅動的“關聯+預測+調控”的決策新模式，其中:(1)關聯指通過車間制造數據的關聯分析，發現隱藏其間的關系。需要在清洗、分類與集成等制造數據預處理的基礎上，構建制造數據時序模型并挖掘序列模式，實現不同制造數據的關聯分析，挖掘數據之間的影響規律。

(2)預測指利用關聯分析結果，描述車間制造過程與性能指標的內在關系。通過將車間性能指標數據化，建立模型描述車間運行過程數據對性能指標數據的影響規律，實現車間性能

預測。

(3)調控指基于車間性能預測模型，找到車間運行過程的關鍵制造參數并進行控制。通過確定影響質量控制、交貨期控制的關鍵參數，運用規律知識建立針對產品合格率、交貨準時率等性能指標的科學調控機制。

第四篇：基于任務驅動法下PHOTOSHOP教學模式的創新

基于任務驅動法下PHOTOSHOP教學模式的創新

【摘要】PHOTOSHOP是一種應用較為廣泛、應用價值較高的一種計算機圖像處理軟件，在計算機教學中是一大重點教學內容。本文主要通過研究任務驅動法下PHOTOSHOP教學模式的應用創新，來提升PHOTOSHOP的教學質量，以期為我國PHOTOSHOP教學提供理論參考與實際借鑒。

【關鍵詞】任務驅動法 PHOTOSHOP 教學模式 創新研究

任務驅動法是近年來研究較為熱門的一種新型教學方式，在各科教學中都有不同程度的應用，效果不一。任務驅動法簡單來說就是由教師提出問題，學生圍繞這一問題開展一系列探究。將該種教學方式應用于PHOTOSHOP教學中，有助于提升學生對于PHOTOSHOP的運用熟練度，提高PHOTOSHOP的教學質量，增強PHOTOSHOP的應用價值。

一、基于任務驅動法下PHOTOSHOP教學現狀

任務驅動法在PHOTOSHOP教學中的引入應用還處于探索完善階段，存在較多的不足之處。如果任務驅動法沒有得到合理的應用，對于PHOTOSHOP教學質量、效率的促進效果就不顯著，從而影響PHOTOSHOP教學模式創新的進一步進展。針對這一問題，需要采取的手段就是加強探討任務驅動法在PHTOSHOP教學應用中存在的不足之處，確定存在的關鍵性阻礙因素，進行詳細分析。

（一）任務驅動法應用缺乏事實基礎

任務驅動法在PHOTOSHOP教學應用過程中存在較為突出的一個問題，就是沒有對該校實際情況進行分析，包括學生學習PHOTOSHOP的情況、對于PHOTOSHOP的感興趣程度、教學進展、教師PHOTOSHOP的教學能力等。因此，在任務驅動法設計過程中沒有結合實際，導致的結果就是任務驅動法設計的方案無法順利的執行，學生無法快速的適應該種與自身情況有所偏差的新型教學方式，進而拖慢PHOTOSHOP教學的進程。教師在教學過程中也會出現無法收縮自如的尷尬情況，對于進一步促進PHOTOSHOP教學進展較為不利[1]。

（二）任務驅動法應用沒有進行分等級處理

PHOTOSHOP是一種圖像處理功能較為健全、完備，并且在不斷完善的圖像處理軟件，學生在學習過程中掌握的程度不一是正常現象。學生存在的差距會隨著教學的進展而不斷顯現出來，這就是所謂的“等級”。任務驅動法在應用過程中沒有考慮到這一點，設計出來的問題是平均水平，對于學習能力較低的學生而言過于復雜，對于學習能力較高的學生而言過于簡單，無法起到提高學生學習水平的效果。

（三）任務驅動法應用方式單一

任務驅動法存在的另一個影響較大的問題就是任務驅動法應用方式單一，具體體現為任務驅動法在PHOTOSHOP教學中采用的主要方式就是教師根據教學內容提出一個總概括性的問題，讓學生進行探索。該種方式在一定時間內能夠取得較好的效果，但是長此以往，學生會出現倦怠，不積極的現象，對于PHOTOSHOP教學進一步發展較為不利。

二、基于任務驅動法下PHOTOSHOP教學模式的創新

（一）解決目前任務驅動法下PHOTOSHOP教學存在的問題

針對上文所提出的關鍵性問題，提出相應的應對措施，包括對學生的學習情況進行詳細探究，對學生的興趣方向進行掌握，對于教師的教學能力、教學觀念進行調查，對于學校所能夠提供的學習環境進行考察，將這些信息進行綜合討論。進行教師教學觀念的改進以及教學能力的提高，主要方式就是通過宣傳、培訓。對學生進行等級劃分的過程中，需要注意合理調整學生心態以及競爭意識，在此基礎上設計出相應的符合學校現狀以及學生興趣的教學方式。

（二）確定任務驅動法下PHOTOSHOP教學模式的創新內容

基于任務驅動法下PHOTOSHOP教學模式創新的重點就是確定創新的方向以及內容。PHTOSHOP教學創新內容為教學方式的創新。教學方式創新主要包括雙向性問題提出，由教師提出問題，學生進行解決，同時學生能夠向教師提出問題，教師進行解決。創新的教學方法如下：比賽教學法，根據教師提出的問題，讓等級相似的學生進行比賽，最終由教師進行判定；挑戰式教學法，等級低的學生能夠向等級高的學生挑戰，學生能夠自由組成團隊進行相應的挑戰等，在PHOTOSHOP實際教學過程中需要將這些方法進行不同種類的組合，也就是多方法教學模式[2]。

（三）觀察任務驅動法下PHOTOSHOP教學模式創新的效果

在教學內容和方法創新完成之后，就要確定該種創新的價值以及實用性，對觀察教學模式創新后，學生學習的積極性，學習狀態，學習進展以及學習情緒等方面的變化，并以表格的方式進行記錄，和之前教學方式下的教學結果進行比對，確定該種教學模式創新的意義。

結束語：

任務驅動法對于PHOTOSHOP教學產生較大的推進作用，但是具體的教學模式創新還要在教學過程中不斷探索和完善。

【參考文獻】

[1]馮俐.任務驅動法在Photoshop教學中的應用設計――以制作數碼證件照為例[J].計算機光盤軟件與應用，2012，（8）： 222-

222.[2]張國榮.基于網絡環境的“任務驅動法”在Photoshop教學中的探索與實踐[J].電腦知識與技術（學術交流），2011，（3）： 221

-222.

第五篇：【信息化教學】大數據時代,人工智能將如何改變教育

【信息化教學】大數據時代，人工智能將如何改變教育？

大媛說：未來是人工智能時代，新技術的誕生與應用將對教育工作者和教育本身提出更新、更高的要求。但是科學的運用AI也會給教育帶來意想不到的幫助。

今天大媛分享的文章，便是向大家介紹多個場景下AI對教育革新的幫助。

新一代的人工智能在機器學習（Machine Learning）出現后得到了快速的發展。基于機器學習的新型人工智能背后的原理是進行一個統計的過程，始于數據體和試圖派生出一個解釋數據或可預測未來數據的規則和程序。其優點是它在不可行或難以寫下明確規則來解決一個問題的情況下依然能夠使用。機器學習與自然語言處理結合讓人工智能進入教育正在成為現實。

機器學習背后依靠的是互聯網大數據。MOOC和其他在線教育形式的普及帶來了大量的教學數據。機器學習可以從這些教學大數據中找到與學生個體匹配的教學模型，或者說，教育人工智能可以為每位學生找到一個合適的學習和成長的獨特路徑。因此，這將催生出更具個性化的學習，為每個學習個體提供匹配的教師、課程和方法也將成為可能。

目前，并沒有一個能讓行業從業人員普遍接受的單一人工智能的定義。因此，我們不妨設想一下教育行業的人工智能應該是什么形態：AI可能是一位優秀的教師，也可能是一位有益的學伴，還可能是有各種問題的學生，亦或是定制的課程？或許，通過下面的案例，我們能更清晰地了解到人工智能將如何改變教育。

更適合的教師和課程

雖然教師和學生有各自的教和學的風格，但是時至今日，教師和學校仍然采用一刀切的教學方法和千篇一律的教材來應對不同的學生。因為在已有教學體系下，教師沒有足夠的時間和精力去逐一了解每個學生，并給他們提供合適的課程材料。

基于機器學習的教育人工智能可以發現數據中的行為模式，協助教師更輕松地從學生表現中收集可操作的見解，做出明智和有效的決策來幫助學生，引導他們朝更好的方向發展。另外，通過收集數據，機器學習算法還能發現某個學生存在大量問題的地方，然后通過定制的材料、練習和課程幫助他們彌補這些差距。

Smart Sparrow是澳洲一個在線適應性教育平臺。其依靠在互動中得到的數據反饋引導老師把課程設計得更好，下一階段學習則根據學生學習行為來進行動態匹配。而DreamBox Learning 甚至能自動匹配小學生用戶的學習進度，并以最適當方式去提示和鼓勵學生向正確的方向努力。

一些自適應學習的平臺通過收集和分析大量學生的數據，利用機器學習算法還能找到和制定學生的學習路徑，并確保他們在學習道路上面對的困難降到最低。比如來自美國的Desire2Learn最近推出了新工具，根據學生之前的學習情況預測其在某門課上可能獲得的分數，進而給出選修課建議來幫助學生做出選課決定。同樣，算法可以識別到學生可能的優點和才能，然后幫助他們根據自己最擅長的領域選擇專業。目前，一些人工智能在內容傳遞方面的其他高級應用，能利用深度學習（Deep Learning）和自然語言生成（Natural LanguageGeneration）來合成和交付定制內容，可以媲美于真人教師編寫的教材。一家前衛的人工智能公司Content Technologies正在探索為每位學生定制教材。

更先進的協作和輔導

協作學習是一種有效的激勵學生學習的方式，但是在實施過程中，師生之間、生生之間的交流難以被記錄和評估。2017年，國際知名咨詢公司Technavio發布的美國教育行業人工智能市場研究報告中提到：人工智能可增強現在流行的協作學習模式，具體方式包括自適應群體組織、虛擬角色、智能助手和智能導師等。

在機器學習的幫助下，人工智能可以把合適的人匹配在一起，增加協作，讓在線輔導變得更容易和精準。

Brainly是一個連接數百萬學生的社交平臺，學生們在上面相互協作解決作業和任務中遇到的難題。為了確保服務內容的質量，Brainly雇用了超過1000個版主來幫助審查和驗證用戶之間交換的問題和答案。現在Brainly使用的機器學習算法可以自動過濾垃圾郵件和低質量的內容，幫助版主減輕負擔，讓他們專注于為學生提供更優質的服務。

更引人注目的是，Brainly還利用算法給學生們提供結交朋友的建議，幫助用戶找到技能互補或能回答他們問題的協作伙伴。這種通過人工智能進行協作匹配的方式為學生們提供了更棒的個性化在線學習體驗。利用機器學習和自然語言處理技術，斯坦福大學教育學教授 D a n i e l S c h w a r t z 開發了一個人工智能應用“貝蒂的大腦”（Betty’s Brain）。作為一個虛擬角色，貝蒂在學習活動中扮演孩子們的學伴，讓學生來教它學習生物知識。在這個協作對話過程中學生的講解會被貝蒂記錄和評估，并即時反饋給他們，讓學生在完善講解過程中加深對知識的理解。類似的研究和開發還有瑞典隆德大學的與學生一起玩歷史游戲的人工智能Time Elf和卡內基梅隆大學的與學生一起學習數學的人工智能SimStudent。

利用人工智能輔導學生的案例來自美國佐治亞理工學院，計算機教授Ashok Goel已經成功使用人工智能助理回答學生提問。其他類似的平臺，諸如Front Row、Carnegie Learning 和Tabtor也在探索人工智能導師以能夠模仿一對一輔導的好處。更快速的補充和優化

在應對大量學生時，即便是經驗豐富的老教師也無法快速找到應對的措施來及時識別和處理知識講解、課程材料以及學生參與之間的錯位，使得學生感到困惑進而影響學習體驗。人工智能則可以糾正這些缺點并及時提醒學生和教師，做到及時補充教學的漏洞，優化學生的學習過程，同時增強教師的授課經驗。

慕課平臺Coursera，能在當某個問題有大量學生提交了錯誤回答時提醒教師，同時通過提供一個定制消息來幫助學生，給予他們正確的引導。

通過創建智能和個性化的互動，人工智能助理能在教師之前給予學生即時反饋，幫助他們理解學習內容。因此，人工智能可以促進學生采用高效的學習行為，比如自我管理和自我解釋等。

類似的人工智能應用還有來自美國的Volley。學生們用手機拍攝教材內容或作業題目，Volley 會分析照片和文本，并顯示要點、難點、先修知識。隨后，應用會提供在線課堂、百科鏈接、甚至是教師上傳的參考 PDF 文件。這個過程中運用了機器學習和自然語言處理技術來自動收集。扎克伯格教育風投公司認為，Volley能引導學生們自行安排學習計劃和提高自學能力。另一個案例來自英格蘭的ThirdSpace Learning。這是一個在線一對一數學輔導平臺，其連接了世界各地的兒童和教師。

自2012年推出以來，平臺每周記錄了數千小時的教學和學習數據。Third Space Learning正在利用機器學習算法從這些巨大的數據中收集行為模式，為教師提供見解和建議，促進教師開展更好的教學。同樣，這些數據也能為學生掌握某個主題提供最佳的學習路徑。接下來的這個案例更展現了教育人工智能的魅力。斯坦福大學與華盛頓大學合作，也正在研究一個基于人工智能的輔導系統。這個新引擎利用強化學習（ReinforcedLearning）來判斷當前課程是否能讓所有的學生都學得好，然后通過人機對話進行系統自優化。

教育中的師生關系非常復雜，教師承擔了太多的責任和壓力，很難處理好所有的教育問題。因此，即便有完美的教學模式也無法幫助每個學生都能學業有成。在技術發展逐步變得更加智能的未來，人工智能在教育中將逐步替代教師工作的一部分，從而減輕教師負擔，讓教師有足夠的時間和精力應對復雜教育關系中只有人類才能做好的事情。