人工智能在教育領域的潛在用例

　　人工智能在教育領域的潛在用例已經在改變教育的面貌，并可能被用來幫助學生學習并帶來機會。其可以為每個學習者進行修改。隨著人工智能技術在日常生活中變得越來越重要，其正在改變教育。

　　人工智能在教育領域的潛在用例：

　　差異化教學：人工智能系統(tǒng)可以監(jiān)控學生如何完成任務、需要多長時間以及是否成功。如果學習者有困難，系統(tǒng)可以提供幫助;如果學生成功了，系統(tǒng)可以提供更難的問題來保持活動的趣味性。這種實時反饋通常很難提供給單個學生，更不用說整個班級或大學了。人工智能自適應學習系統(tǒng)已被證明可以快速動態(tài)地調整學習環(huán)境、信息和挑戰(zhàn)，幫助學習者學得更多，進步更快。該系統(tǒng)可以理解數學規(guī)則，并根據人類主管的指示調整其方法以應對前所未有的挑戰(zhàn)。

　　智能教科書：斯坦福大學的研究人員一直在構建和測試智能教科書的原型，稱為“Inquire”。這是一款iPad軟件，可通過查看學生與應用的交互方式來跟蹤學生閱讀時的注意力。交互式文本提供了基本術語的解釋，學生可以通過觸摸或鼠標訪問這些術語，還可以閱讀時進行標記和注釋。教科書還可以針對每個學生提出有關主題的問題和進一步研究的想法。其可能會修改文本的閱讀水平，并包括額外的照片、視頻和資源，以幫助學生掌握正在學習的內容。

　　改進評估：教育評估與教師如何確定學生是否正在學習所教內容有關。傳統(tǒng)的評估作文、選擇題、簡答題，百年未有太大改變。人工智能可以通過發(fā)現個別教師或管理人員可能看不到的學習模式來改變這一點。Reach Every Reader是哈佛教育研究生院、麻省理工學院和佛羅里達州立大學牽頭的另一項評估計劃，為家長開發(fā)教育游戲，讓其在教孩子閱讀的同時與之互動。在一些游戲中，成人和兒童扮演現實生活中的角色。

　　個性化學習：當學生的興趣和目標決定學習時，這被稱為個性化學習。教師充當促進者，而學生決定學習什么、為什么學習和如何學習。使用人工智能系統(tǒng)可以根據每個學生的具體興趣定制個性化教育。人工智能自適應學習系統(tǒng)可以檢測到學習者何時失敗，然后提供更多或替代支持以幫助取得成功。當學生表現出對主題或技能的掌握時，AI工具會分配越來越難的活動和資源來進一步推動學習者。