近年来，互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新，日益融入经济社会发展各领域全过程，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。
——习近平在中共中央政治局第三十四次集体学习时讲话
随着物联网、5G技术、人工智能、区块链等新技术的快速发展，教育形态将发生深刻的变革，人工智能与教育的融合创新已经成为未来教育变革的趋势。在过往案例中可得知，人工智能进学校、编程教育进课堂已上升为国家战略。新一代人工智能时代的到来给教育带来了新的机遇和挑战，人工智能一方面对教育提出了结构性变革的需求，另一方面人工智能将赋能教育，并以多渠道、多终端、多样态、多场景为教育教学提供技术支持和个性化服务。
人工智能的教育应用
人工智能的教育应用可以理解为将人工智能技术融入教育核心业务与场景，促进关键业务流程的自动化与关键教育场景的智能化，从而大幅提高教育工作者和学习者的效率，创新教育教学生态。
当前，多项人工智能技术正逐步在教育领域开展应用，包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、机器人与智能控制等。每一项技术都具有较强的应用价值与丰富的教育应用方式。
机器学习
机器学习是指机器通过对客观世界的观察获得经验，再利用经验改善自身性能的过程。典型的机器学习包括监督式学习、非监督式学习和强化学习等。
其中，监督式学习是较为常用的一种，其工作原理是，机器基于一定规模的客观数据，利用特定的算法和模型，自动学习数据中所蕴含的规律性信息，从而帮助人们解决实际问题。
知识图谱
基于所构建的教育知识图谱，智能化教育系统可以自动解答学生所提出的学科知识类的问题。
自然语言处理
自然语言处理技术主要用来实现人与智能机器之间通过自然语言进行有效交互。
自然语言处理技术在教育中也有诸多应用。例如，短文自动评分系统已经在GMAT和TOFEL考试中使用多年，并被不断改进以接近人类的评分水平。口语自动测评系统也已经开始广泛应用于中考等关键性考试，并已被嵌入各类语言学习软件中应用。
机器人与智能控制
机器人作为人工智能技术的主要载体之一，涵盖了智能感知与推理、规划与决策、控制与交互等。
教育服务类机器人通常作为不可拆分的软硬件整体，直接服务于教学过程，完成特定的教学任务，如通过与学生的互动完成知识传授或情感陪伴。
教学用途类机器人则通常由可拆分组合的硬件以及可编程的软件组成，作为机器人教育的载体或STEM、创客课程的教学辅助工具。
人工智能技术的典型应用场景
人工智能教育应用有五个典型场景：智能教育环境、智能学习过程支持、智能教育评价、智能教师助理、教育智能管理与服务。
智能教育环境
基于人工智能的各项关键技术，当前教育环境中的典型应用包括校园安全监测与预警、智能教室和智能图书馆等。
校园安全监测与预警
系统中可以嵌入感烟、感温、火焰、可燃气体探测器等多种传感器，做到校园安全的全面预警与防护。
智能教室
在教师端，智能教室可以通过体态与语音识别技术，对教师的教态与教学模式进行自动分析。
在学生端，智能教师可以通过情感计算与机器学习技术，对学生群体与个体的学习行为、情绪、专注度等进行自动分析。
智能教室不局限于传统学校内的物理空间，在线上学习空间中也可以构建相似的智能教学环境。
智能图书馆
在智能图书馆中，读者自主借还、检索、查询、下载、复印、阅览等多项服务已得到逐步实现。
智能图书盘点机器人可以对图书馆藏书进行自动化盘点，检查是否发生了丢失、错架放置图书等问题，并实时更新图书的位置信息。
智能学习过程支持
学生通常需要在学习中得到科学、及时的支持，才能高效完成这一过程。通过利用人工智能的各项关键技术，现阶段智能学习过程支持系统的典型应用有学习障碍智能诊断、教学资源智能推荐和智能学科工具使用等。
学习障碍智能诊断
对于学生因领域知识缺失而产生的学习障碍，可通过构建领域知识点间的逻辑结构关系来进行智能诊断。
智能学习过程支持系统能够构建知识层面的逻辑结构关系以及不同知识点间的障碍依赖关系，从而精准判断每位学生薄弱知识点产生的原因。
教学资源智能推荐
运用机器学习算法，智能学习过程支持系统可以对学生的知识掌握情况、学习专注度等关键指标进行准确评估，从而为学生精准推荐相应的学习资源。
例如，当前多种智能学习平台利用学生的过程性测评数据，自动分析并推荐符合其能力水平、学习状态的学习内容与练习题目。
智能学科工具使用
通过语音识别、手势识别、自然语言处理等技术，已经开发出了一系列可以辅助学生学习过程的智能学科工具。
例如，对自然界的植物进行图像识别，支持学生在生物学课堂上的自主探究性学习；对中国古典文学语料进行加工处理，激发学生学习语文的兴趣。
智能教育评价
运用科学的方法与技术手段，对教育活动满足社会与个体需要的程度作出判断的活动。
目前，智能教育评价有智能课堂评价、口语自动测评、心理健康监测和体质健康评价四个方面的典型应用。
智能课堂评价
计算机视觉技术可以通过学生面部表情识别其基本情绪，帮助教师及时了解学生的学习状态与专注程度，从而进行教学干预或调整自身教学策略。
口语自动测评
通过自然语言处理技术，人们得以提取语音及语义层面的完整特征，通过机器学习技术训练自动评分模型，实现外语或普通话口语测试的自动评分。
通过口语自动测评，不仅节省了大量人力资源，还较好地排除了个人的主观因素，提高了测评的客观性与可靠性。
心理健康监测
人工智能技术能够早期识别有潜在心理问题的学生并给出预警。基于社交网络数据中的用户语言、交互行为和情绪表达，可以建立相应的机器学习模型，用于分析未成年人的心理健康状态，并及时提示其心理健康问题和潜在的高风险行为。
体质健康评价
智能教师助理
智能教师助理一般指能够对教师工作和发展进行辅助的人工智能应用。现阶段，智能教师助理主要有自动出题与批阅、课程辅导与答疑、智能教研等典型应用。
教育智能管理与服务指管理者通过组织协调教育系统的内部资源，充分利用智能关键技术和信息手段实现高效率、高水平的教育管理目标与教育公共服务。
当前，教育智能管理与服务的典型应用包括辅助教育决策、促进教育公平、提供定制化教育服务等。