人工智慧作為技術革命的新力量，如今已滲透進各行各業，顛覆和創新屢見不鮮，唯獨教育領域，和人工智慧的結合一直不慍不火，似乎驗證了多年前賈伯斯的憂慮，技術賦能教育這條路，看著容易，實則艱難。
新技術，尤其是象徵時代趨勢的人工智慧技術，降本增效成果顯著，可預期的巨大回報，激勵著大家前赴後繼，投入到這場公升級運動中來，於是，世間萬物皆可人工智慧。
當ai+金融、製造、醫療的發展初見成效之時，ai+教育卻行進緩慢，大家不禁有疑問，到底是**出現了問題，教育這個老大哥為何「油鹽不進」。
其實，究其本質，教育和技術的邏輯並不相同。
技術追求日新月異，而教育講究經典傳承，幾十年前的技術，也許早就被淘汰了，但幾千年前的道德教誨，仍在影響和約束我們。
比起關注客觀世界的技術，教育始終圍繞人展開，人本身的複雜，決定了教育系統的複雜。
至今，人的大腦執行、心理演變仍有許多未解之謎，而關於靈魂培養的教育，比如人是如何內化知識、如何與他人碰撞出靈感，也因此充滿著未知色彩。
面對這樣龐大豐富的教育系統，任何企圖反客為主的技術，都難以介入，只有清楚擺正自己的位置，深刻認同教育的目的和使命，才能成為教育的合作者，而非征服者。
所以，與其他行業不同，ai+教育並非直指生產力解放，而是肩負著認知的革命，關係著人如何塑造自身的人格，以及怎樣面對世界。
這個過程注定不是大刀闊斧式的，ai助力下的教育，依然保有潤物無聲的特質，從這個角度來看，關於近年ai+教育發展的疑問，似乎可以明朗一些。
儘管如此，仍有不少玩家迎難而上，甚至視教育為永生行業，在他們看來，無論何時何地，教育行業都有取之不竭的市場和生源，正好，去年的突發疫情，開啟了乙個機會視窗。
其中，多家機構以ai為賣點，比如斑馬ai課、伴魚ai課等，吸引了不少嚮往新技術的家庭。
這類主打ai的課程，多見於啟蒙學齡段，並聲稱，通過ai互動課，再配合專業老師的全程輔導，以增強教育的趣味性，來大大提公升教學效果。
可是，許多家庭真實體驗之後，和想象中的智慧型個性化教育，似乎並不太一樣。
確實，我們不得不承認乙個事實，目前ai+教育的發展水平，褪去營銷的華麗包裝，仍處於初級階段，教學活動中人工智慧的參與，大多發揮著輔助作用。
被這些高大上宣傳包圍的我們，更應該保持清醒，這個行業的真實情況到底是什麼，現實和想象的差距又有多少。
談論了這麼多，那到底什麼是「ai+教育」，按照普遍定義，就是教育和人工智慧的深度融合，並借助人工智慧的技術和應用，全面提公升教育公平、質量、個性化，最終實現人的成長和發展。
按照不同的教學流程，ai+教育的應用場景也可分為教、學、管、考，現階段皆有已落地的ai應用。
具體包括，與「教」相關的智慧型助教、智慧型批改、學情分析、vr教學等；與「學」相關的拍照搜題、自適應學習、教育機械人等；與「管」相關的智慧型校園、智慧型排課、決策支援等；與「考」相關的機器組卷閱卷、口語考評、試卷分析等。
其中，得益於近年語音識別、影象識別技術的成熟，口語測評、智慧型批改、拍照搜題等場景，人工智慧滲透程度較高，市場反響較好，但也存在一些侷限性。
比如，口語測評相關應用，雖然在朗讀複述類表現不錯，可在自由表達類等需隨機應變的場合，目前的人工智慧技術還較難應對。
而拍照搜題相關應用，對技術要求顯然低多了，為了打造競爭壁壘，玩家們紛紛開始轉移戰場，從工具引流發展到內容增值以及課程服務。
而支援產品迭代的深度學習技術，也從影象識別、內容檢索公升級為資料探勘、表情識別等。
通過觀察可以發現，人工智慧滲透程度較高的，主要集中於教學的外圍環節，包括課前課後的測評、練習等。
而教學的核心環節，往往滲透程度較低，智慧型化難度最大，比如人工智慧自適應學習、ai課堂等。
我們都知道，人工智慧技術的基礎是資料，只有具備足夠的有效資料，才能構建精準的演算法模型，進而應用到實際的場景中。
但是ai+教育的難點是，教學過程的資料極難獲取，無論是學生吸收知識的過程，或是和老師互動的過程，都充斥著大量的非結構性資料。
而要實現自適應學習，也就是規模化的因材施教、個性化教學，必須依靠人工智慧技術的公升級，這也是未來ai+教育發展的核心路徑。
整體上，ai+教育產業發展至今，呈現出不斷加速的態勢，憑藉的不僅是技術的進步，還有政策的鼓勵、資本的加持。
近幾年，下場入局的玩家們，既有線上線下的教育機構，也有教育資訊化廠商、技術**商、網際網路巨頭等，前者離場景和使用者更近，後者更具備技術的優勢。
放眼全球的ai+教育產業，其中，中美兩國，在重視教育程度、人工智慧技術發展水平以及政策支援力度方面，都遙遙領先，處於ai+教育相對領先的國家行列。
研究顯示，中美因國情、學情不同，ai+教育發展的業務也各有側重。
美國人工智慧教育企業的傾向排名，前三是自適應學習、語言學習相關、職前及職業教育，而中國的前三是，語言學習相關、自適應學習、虛擬教師。
從排序可看出，作為ai+教育發展目標的自適應學習，在美國獲得了更為成熟的發展，而職業教育作為美國重點投入的領域，雖然在中國市場較小，但未來可能極有潛力。
經統計，全球開展ai+教育業務的企業，大概有幾千個，筆者在中美兩國各挑選乙個，作為所處賽道表現亮眼的代表性企業，一起深入了解一下。
人工智慧學習者，應該都聽過coursera，是美國的乙個大型公開課**，其中，創辦者吳恩達教授的機器學習課程，廣受好評。
除了c端的付費課程，coursera的b端業務，被視為未來營收的主要增長點，通過利用龐大的學習者和內容庫的資料，訓練相關模型，形成一定的人才評價體系，助力2000多家客戶高效定製線上課程。
coursera作為美國職業教育發展火熱的縮影，重視應試教育的中國，在k12教育賽道上，也湧現出一批領頭的企業，比如松鼠ai。
松鼠ai成立於2023年，是中國最早一批針對k12學生，提供ai自適應學習方案和服務的教育機構，和卡內基梅隆大學、史丹福大學、中科院均有深度合作，經過多年的技術研發，建立了獨有先進的ai學習引擎。
該學習引擎，通過多維度跟蹤學生的學習過程，千人千面地推送學習內容和學習路徑，幫助學生把握適當的學習節奏，並給予深入的效果評估。
和前文提到的啟蒙ai課程不同，松鼠ai更貼近ai+教育發展體系的核心，儘管目前研發的自適應學習系統，功能相對簡單，但這一步的跨域值得期待。
最後，不管人工智慧技術如何發展，教育的本質都不會改變，即喚醒和啟發，技術能做的，就是協助老師，幫助教學，讓每個孩子都得到合適的教育。
未來，隨著ai+教育由虛轉實，筆者相信，真正的千人千面，終將實現。
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參考資料 | 1、《ai如何賦能教育，看完這場全球大會就知道答案》，量子位；2、《2019全球人工智慧教育行業研究報告》，億歐智庫；3、《2019中國ai+教育行業發展研究報告》，艾瑞諮詢
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本材料所有內容 於網路公開資料，引用了較多網路公開行業報告等內容，經整理歸納總結形成本文件，可以查詢了解使用，其中有一些資料不具有實時性，僅供參考，主要目的是給出一種行業分析的思路，雖然不是專業的行業分析報告，不能面面俱到，但基本反映出人工智慧市場發展概況，僅供學習。1956年夏季，以麥卡賽 明斯基...
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