来源：中国投资咨询网
虽然火热的互联网教育在模式及内容探索上呈现出百家争鸣之态，不过却没有突围而出者。许多在线机构也只是单纯把线下体系搬到线上。直播+录播模式的相互穿插是现在比较成熟的在线模式。再完善一点的模式，不外乎加多了社交元素，在线分享，在线互动环节。但，远远没达到惊喜的境界。
但是，互联网解决的不单纯是连接方式，更多的还有习惯，效率，技术。
人工智能及机器学习为新来者打开了一扇门。人与机器的“恋爱”，便产生了真正的奇迹。人工化只能解决当前的问题，随着互联网教育发展的不断深入，对于大数据的分析及处理，人则力不从心。因此，就会产生人工+智能的双向分工。人，负责个性化纵向问题解决；智能，负责海量数据处理，根据算法做出精准的海量操作，同时也给人更好的策略。
一、技术才是变革的本源
互联网教育还迷惘、没领头、没清晰模式的时候，专注课程内容是一种安全的方式。当下以主打课程内容的MOOC模式已经形成多头的格局，并且掀起了国内其他平台机构的跟进。另一面，知识谱图的应用大大提高了学习者的效率。对于结构化的知识，可以轻易地进行优化和处理，通过层次结构和映射关系为学生提供最优的学习路径。结构化可以细节到每个单元和每个知识点。
当然，对于结构化的知识可以通过人工的归类，但是对于职业教育等非结构化的体系，则需要人工智能挖掘内在关系，并且对不同学生进行内容匹配。非结构化的知识隐藏着不同的维度，所以需要系统数据挖掘和机器学习，来得到现实的知识库。据笔者了解，邢帅教育已经着手专家知识系统的打造和学习系统的底层建立，把自身海量学员长期形成的教学过程数据化，再通过算法进行机器挖掘，力求打造基于社交、教学、反馈、学习、知识库、排序推荐等一体的自动化智能系统，意在建立互联网教育的“Matrix体系。
技术才是探索模式进化的根本。在互联网时代中，随着大数据及海量操作的产生，为人工智能和机器学习提供了客观基础。人工智能虽然还没达到变革的地步，但应用在互联网教育上已经绰绰有余。
二、人工智能与教育的结合点
假如把传统的学习方式比作是“虎”，那么人工智能则是给了这只“虎”一双翅膀，“虎”在添翼之后会如何施展它的功力，这是值得进一步探讨的。
1.自动批改作业
计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件，不同于其他同类型软件的是，它能够联系上下文去理解全文，然后做出判断，例如各种英语时态的主谓一致，单复数等。它将提高英语翻译软件或程序翻译的准确性，解决不同国家之间的交流问题。语音识别和语义分析技术的进步，使得自动批改作业成为可能，对于简单的文义语法机器可以自动识别纠错，甚至是提出修改意见，这将会大大提高老师的教学效率。
2.拍照搜题的在线答疑
2014年到2015年投资比较火爆的拍照搜题软件，如学霸君，作业帮，等，这类软件都是借助了智能图像识别技术，学生遇到难题时只需要用手机排成照片上传到云端，系统在一到两秒内就可以反馈出答案和解题思路，而且这类软件不仅能识别机打题目，手写的题目的识别正确率也越来越准，目前达到了70%以上，大大提高了学生的学习效率。
3.语音识别测评
语音识别技术在教育上的应用，目前主要用于英语口语测评上，科大讯飞、清睿教育、51Talk开发出的语音测评软件，都能在用户跟读的过程中，很快对发音做出测评并指出发音不准的地方，通过反复的测评训练用户的口语。
4.个性化学习
McGraw-Hill教育正在开发数字课程，准备相关的课程资料，它从200万学生中收集信息，利用人工智能为每个学生创建自适应的学习体验。当一个学生阅读材料并回答问题时，系统会根据学生对知识的掌握情况给出相关资料。系统知道应该考学生什么问题，什么样的方式学生更容易接受。系统还会在尽可能长的时间内保留学生信息，以便未来能给学生带来更多的帮助。
大数据可以描述每个学生的学习特性。根据伦敦一家研究机构的分析，人们的学习方法可以分为70种；而某机构的机器人经积累了1300万名学生做过的8亿道题目，为个性化教学提供了充分的依据。
如果说今天课堂教学的主流方法是“从原理到应用”，那么机器人的教学方法是“从案例到原理”，并且是同时学习多个案例。事实证明，很多被原理绊脚的学生更适应于“从案例到原理”的学习方法。
5.对教学体系进行反馈和评测
试想一个场景，当某学生在查询自己的期末成绩的时候，他看到的不仅仅是一个简单的分数，还附有一份“诊断报告单”。通过这份报告，他不但可以了解到自己学科板块知识点和能力点的掌握情况，还能看到对自己的优势、劣势的学科分析。通过这些数据为每个学生进行“画像”，从而找到提升成绩的方法。这就是借助大数据的帮助，通过对学生学习成长过程与成效的数据统计，诊断出学生知识、能力结构和学习需求的不同，以帮助学生和教师获取真实有效的诊断数据。学生可以清楚看到问题所在，学习更高效；教师也可对症下药地针对具体情况，选择不同的教学目标和内容，实施不同的教学方式，进一步提高教与学的针对性、有效性和科学性。
三、人工智能教育未来的展望
目前，人工智能技术在教育上的应用主要体现在图像识别和语音识别两个方面。这两个技术虽然得到了应用，但目前尚处于初级阶段。在技术和应用场景上还需要更多的探索。
人工智能它将来要实现的是与人类的紧密贴合，甚至未来可以实现“思考即学习”，那么连接人与知识的工具将不再是刚需。当然，我们也可以把机器人等人工智能产品看成工具，而这个工具足以让人们脱离在线学习的方式去学习。
未来的人们只需要一个机器人或者一款智能头盔就可以完成所有的学习。现在人类教学场景非常简单，互联网教育也仅仅通过图像、视频等多媒体的方式来表现教学知识点。在未来的人工智能教育时代，将实现虚拟现实立体型的综合教学模式。其实人机交互被认为是人工智能领域重要一环，未来教育不只是与老师交互，同时也可以与知识交互，每一个知识点都可以立体展现。想象一下电脑知道你学习的进程和特点，在给你一些刺激和激励，更聪明地提示你，这样开发了你的大脑，知识也按需所得。
无论人工智能发展到什么阶段，检索是最基本的需求。几乎可以肯定的是，将来的搜索方式会脱离文字搜索，语音搜索与OCR识别技术正在迅速提升准确度，现在Google、苹果、百度都有这样的技术，只需要说一句话或者给个提示就可以展现出精确的结果。更智能的搜索基于意识搜索，大脑只要一想就可以出结果，这是当前机器学习与可穿戴设备领域都在探索的方向。
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