AI下，如何重塑教育行业？
AI+教育并不是一个新鲜的话题了，主要是看现在的教育行业，有哪些已经将理论应用到实际场景下了。来看看国内外具体应用案例，探究AI到底是怎么改变教育行业的。看现在，致未来。
AI+教育的六大应用
一、个性化学习，因材施教
因材施教教育方法在我国已有2000多年历史，但在我国应试教育大环境下，根据学生不同的认知水平、学习能力以及自身素质来制定个性化学习方案真是说易行难。当传统思想与尖端科技相结合，因材施教的可行性有了大幅提高。AI介入后，个性化学习有两条实现途径：
分析内容，构建知识图谱
构建和优化内容模型，建立知识图谱，让用户可以更容易地、更准确地发现适合自己的内容。国外这方面的典型应用是分级阅读平台，推荐给用户适宜的阅读材料，并将阅读与教学联系在一起，文后带有小测验，并生成相关阅读数据报告，老师得以随时掌握学生阅读情况。
Newsela将新闻与英语学习融为一体。通过科学算法衡量读者英语水平，抓取来自《彭博社》、《华盛顿邮报》等主流媒体的内容，由专人改写成不同难度系数（词汇量多少）的版本。
LightSail也是相同应用，不过它的阅读材料是出版书籍，它收集了适合K12学生阅读的来自400多个出版商的8万多本图书。
Bibblio有较大不同，它是B2B业务，它主要客户是出版商、Edutech公司等，其中一个主打产品是提供更便捷、更契合用户所需内容的知识搜索Saas。一般的内容搜索静止且碎片化，搜索巨头Google的信息未经过过滤、杂乱且外行，而Bibblio则填补了这个缺陷。
2015年底Newsela用户量超过400万，LightSail和纽约市教育局、芝加哥公立学校、丹佛公立学校等机构达成了合作，而目前我国没有如此规模、与官方达成合作的个性化阅读学习平台。
自适应学习，实现智能化推荐
个性化学习是自适应重要的特点，也是其相较于 MOOC最大的区别。自适应学习（Adaptive learning）的运作过程是这样的：搜集学生学习数据，预测学生未来表现，智能化推荐最适合学生的内容，最终高效、显著地提升学习效果。
那么自适应学习是否会超越人类教师的重要性？Knewton核心团队成员表示，自适应平台不能代替老师。推广自适应学习的意义在于不是所有学生都能遇到好老师，自适应平台能让没有好老师的学生也获得优质的教育资源。尤其在我国更有存在发展的必要性，这能改善地区、群体间教育资源分配失衡情况。
提到自适应平台，首当要说其中佼佼者Knewton。它为发行商、学校及全球的求学者提供预测性分析及个性化推荐，其覆盖的学生范围包括 K12、高等教育及职业发展教育等。据Knewton核心团队成员介绍，它有三个重要功能：首先是推荐课程内容功能。系统抓取学生的学习数据，并分析下一阶段应该学什么，这与亚马逊、淘宝的推荐并无不同；第二，预测性的学习数据分析。这或许是knewton和出版商最大的差别，出版商让学生知道做题的对错。而knewton是预测你未来的学习程度，你现在做的怎么样，未来能做怎么样。比如说一个学生测试得了60分，还有系统基于学生数据分析和对内容的了解，系统可能会显示学生水平要高于60分；第三，内容数据分析。评估课程的内容质量，对学生学习有什么影响。
Smart Sparrow是澳洲一个在线适应性教育平台，与其他适应性教育平台相比，Smart Sparrow更突出老师的地位，“把老师作为学习过程的中心，让老师设计适应性课程”，公司的创始人兼CEO德罗尔?本-纳伊姆博士（Dr. Dror Ben-Naim）对外媒表示，“我们本身没有内容，互动中得到的反馈引导老师把课程设计得更好。下一阶段学习都是在学生学习行为的基础上动态生成的。”
DreamBox Learning是一个针对K8学生的在线数学自适应学习平台。最大特点在于课程形式灵活多样，有500多个在线数学课程、谜语、游戏等形式。老师、家长也可以查看学习进展。
此外，还有近两年被称为“学生的救星，作业的克星”等各类搜题APP，其中国内以猿题库为代表。美国学生也有着他们的搜题神器——Volley 。Volley 使用过程是这样的：学生们用手机拍摄教材内容或作业题目，Volley 会分析照片和文本，并显示要点、难点、先修知识。随后，应用会提供在线课堂、百科链接、甚至是教师上传的参考 PDF 文件。这个过程中运用了机器学习和自然语言处理技术来自动收集。该公司获得扎克伯格教育风投公司、好未来等投资。扎克伯格教育风投公司在 Facebook 上写道：“Volley 吸引我们的是，它引导学生们自行安排学习计划和提高自学能力。”
国内还有不少自适应平台创业公司，但有一些在线教育网站不过是将“自适应”作为包装手段。除了自研外，国内公司还热衷于与国外公司展开合作。据雷锋网了解，2016年初好未来宣布战略投资Knewton，2015年一起作业网宣布与Knewton达成合作协议，把Knewton的个性化数据分析技术运用到旗下的英语教学产品。
二、自动化辅导与答疑
AI除了应用于个性化学习方案的制定外，还落地在自动化辅导和答疑子领域，这也成为了教师面授外的补充。好未来创始人张邦鑫曾对媒体表示：
下一代机构是智能型，从大数据进化到人工智能，语音识别、图像识别、手写识别、语音分析等技术的发展，让机器模拟人来答疑、做服务成为可能，这类应用会越来越多。最初机器是用来辅助人工教学的，未来的趋势则是人辅助机器，而这个过程会一次次重塑未来的学习和教育。
AI在这方面的应用不是雷锋网张口就来的。佐治亚理工学院某个课程整个学期结束后，学生才被老师告知此前一直互动的某个助教（吉尔·沃森）是聊天机器人，同学们都震惊了。其中人机交互（HCI）技术有着非常重要的作用。对马里兰大学的计算机科学教授Ben Shneiderman来说，HCI就是记忆所有人类所创造出来的事情。
三、智能测评
在求学期间，老师长时间改作业甚至到深夜的场景深深印入众人心中。随着信息化建设、人工智能的发展，大数据、文字识别、语音识别、语义识别，使得规模化的自动批改和个性化反馈走向现实。如何利用人工智能减轻批改压力，实现规模化又个性化的作业反馈，是未来教育的重要攻克点，也是国内外众多企业看中的市场。
先说说国内风头正劲的科大讯飞。今年两会期间，科大讯飞董事长刘庆峰提案中提到，科大讯飞的英语口语自动测评、手写文字识别、机器翻译、作文自动评阅技术等已通过教育部鉴定并应用于全国多个省市的高考、中考、学业水平的口语和作文自动阅卷。而基于国家“十二五”863“基于大数据的类人智能关键技术与系统”阶段性成果构建的“讯飞教育超脑”已在全国 70% 地市、1 万多所学校应用。
国外也有多个智能测评公司和实践用例。GradeScope是起源于2012年在加州伯克利大学一个边缘性的产品，它旨在简化批改流程，使老师们更专注于教学反馈。目前有超过150家知名学校（OSU、MIT等）采用该产品。
MathodiX是美国实时数学学习效果评测网站，算法会对每一步骤都进行检查、反馈。
美国教育考试服务中心（ETS）是世界上最大的私营非盈利教育考试及评估机构，已经成功将AI引入SAT和GRE论文批改，同人类一起扮演评卷人角色。
四、模拟和游戏化教学平台
寓教于乐也是现代教育理念之一。GSV Capital联合创始人Michael Moe曾对外媒表示：
未来教育要从娱乐业中学习如何大规模吸引用户参与其中，同时提升质量与价值。他认为，未来知识获取会有很多渠道，尽管旧的知识货币不会被取代，但它会因为一个人的知识组合包的形成而获得优化，这个知识组合包中包含他学过的内容，上过的课程，经历的事情，并且依赖于LinkedIn这样的数字网络。
平台应用的科技将会包括虚拟现实、计算机视觉、机器学习等。目前最成功的模拟仿真是飞行模拟器。据悉，模拟机和真机飞行的感觉没有差别，而模拟机的训练还更为便捷。例如美国红雀模拟器公司推出的红雀FMX型全动飞行训练装置经过了美国美国航空管理局（FAA）认证，价值几千万美金的模拟机。 中航国际曾采用这款飞行器训练我国飞行员。
除了上述特殊应用外，还有科学学习模拟平台。Catchment Simulation 是一款可以学习水文和水利的仿真软件，研发目的是出于对环境的保护。
五、教育决策
中国学生教育决策失误率很高，尤其体现在选择大学学校以及专业时。有数据显示，70%学生后悔自己当年所选专业。有句戏谑的话是“现在上课流的泪，都是当年选专业脑子进的水”。如果能够搜集海量数据提供决策基础，AI 算法就能帮助学生找到最优理论路径，从而选择更适合的学校、专业。
iPIN是一家商业智能公司，创始人兼CEO杨洋曾参与雷锋网线下分享会。在创业初期，iPIN选择高考志愿填报为切口，杨洋指出：
我们帮助高考生填报志愿的方法是让机器学习上亿人的成长轨迹，学会人类职业成长的模式，然后用他们的轨迹去指导毕业生规划人生，找到里面的捷径。其中涉及的数据有各省政策、招生计划、录取数据、职业测评体系、就业情况、男女比例等。做了三年之后，用户质量口碑都做到了市场第一。
2016年iPIN与新东方达成战略合作协议，发布了三款人工智能机器人，其中之一就是高考志愿机器人，三步走实现指导：测录取率、自我测评、智能机器人匹配方案。
此外，杨洋还认为由于数据收集难度低，运算资源极大丰富，AI 能做的远远不止大学专业选择的分析决策，AI 帮助决策将越来越多地影响我们生活的方方面面，例如招聘、法律等。
六、幼儿早教机器人
教育可划分为四类：幼儿早教、K12、高等教育、职业教育。后三者上述已有提及，这里着重描述一下幼儿早教。从互联网时代开始，早教创业者就面临着一堆困惑，其中最大的莫过于变现。有业内人士表示：早教的未来在移动和智能。国内早教智能很多，许多创业公司、互联网巨头都一头扎入这鱼龙混杂之地。进入AI时代后，早教的研发门槛无疑又增高了。雷锋网此前报道中指出，儿童机器人的门槛不在技术这块，而在于内容、交互方式。
做过高端教育机器人的EZ Robotics创始人张涛表示：
“在技术上会具体涉及语音交互、机器人的动作和肢体语言交互等。拿语音交互为例，科大讯飞通用语意交流方案的场景往往是比较固定的，直接拿语音技术与小孩交流肯定不够。比如说小孩喜欢聊小动物，科大讯飞肯定不会在小动物特定语义下做很深入的技术。创业公司只能把它的语音SDK拿过来再做二次深度开发，而肢体动作跟机器人的自动控制相关，这个目前只能创业公司自己做”
教育很“慢”，未来在哪儿？
著名教育家叶圣陶先生曾说过：“教育是农业，不是工业”。教育不是一蹴而就的事，这种“慢”属性也不由得感染到了教育+领域。
此时不妨举中国互联网教育市场作个例子。不同于其他强商业驱动行业，如金融、游戏、广告传媒等，教育始终是个持续投入的行业，变现难。K12是国内在线教育最有分量的子领域，根据互联网教育研究的报告，我国在线教育机构8000家左右，有70%的K12在线教育企业处于亏损状态，盈利的企业只占5%。若想在教育行业捞快钱，还是趁早离场吧，耐得住寂寞方能成功。
教育虽“慢”，但如前文所提，教育是国之强盛根本，AI的进步对于教育革新推动力也是显而易见，各国都开始将AI+教育提升到战略高度。
2017.AI首次被写入李克强总理的政府工作报告中，上升到国家战略层面，刘庆峰在两会上再次提及AI+教育应用；去年第四季度，英美两国分别发布了《美国国家AI研究与发展策略规划》、《AI：未来决策制定的机遇与影响》，报告肯定AI将对教育行业产生积极作用，并将其写入国家数字战略。
自兴动脑人工智能学院Danny院长表示，他相信AI将惠及教育生态系统的所有利益相关者：
自兴动脑人工智能是具有超过30年正统人工智能科研与教育经验的自兴人工智能与全国知名在线教育企业 ，动脑学院合作成立的专注于人工智能在线教育企业，我们的目标是为全中国培养优秀的人工智能人才。
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AI+教育并不是一个新鲜的话题了，主要是看现在的教育行业，有哪些已经将理论应用到实际场景下了。来看看国内外具体应用案例，探究AI到底是怎么改变教育行业的。看现在，致未来。
AI+教育的六大应用
一、个性化学习，因材施教
因材施教教育方法在我国已有2000多年历史，但在我国应试教育大环境下，根据学生不同的认知水平、学习能力以及自身素质来制定个性化学习方案真是说易行难。当传统思想与尖端科技相结合，因材施教的可行性有了大幅提高。AI介入后，个性化学习有两条实现途径：
分析内容，构建知识图谱
构建和优化内容模型，建立知识图谱，让用户可以更容易地、更准确地发现适合自己的内容。国外这方面的典型应用是分级阅读平台，推荐给用户适宜的阅读材料，并将阅读与教学联系在一起，文后带有小测验，并生成相关阅读数据报告，老师得以随时掌握学生阅读情况。
Newsela 将新闻与英语学习融为一体。通过科学算法衡量读者英语水平，抓取来自《彭博社》、《华盛顿邮报》等主流媒体的内容，由专人改写成不同难度系数（词汇量多少）的版本。
LightSail 也是相同应用，不过它的阅读材料是出版书籍，它收集了适合K12学生阅读的来自400多个出版商的8万多本图书。
Bibblio 有较大不同，它是B2B业务，它主要客户是出版商、Edutech公司等，其中一个主打产品是提供更便捷、更契合用户所需内容的知识搜索Saas。一般的内容搜索静止且碎片化，搜索巨头Google的信息未经过过滤、杂乱且外行，而Bibblio则填补了这个缺陷。
2015年底Newsela用户量超过400万，LightSail和纽约市教育局、芝加哥公立学校、丹佛公立学校等机构达成了合作，而目前我国没有如此规模、与官方达成合作的个性化阅读学习平台。
自适应学习，实现智能化推荐
个性化学习是自适应重要的特点，也是其相较于 MOOC最大的区别。自适应学习（Adaptive learning）的运作过程是这样的：搜集学生学习数据，预测学生未来表现，智能化推荐最适合学生的内容，最终高效、显著地提升学习效果。
那么自适应学习是否会超越人类教师的重要性？Knewton核心团队成员表示，自适应平台不能代替老师。推广自适应学习的意义在于不是所有学生都能遇到好老师，自适应平台能让没有好老师的学生也获得优质的教育资源。尤其在我国更有存在发展的必要性，这能改善地区、群体间教育资源分配失衡情况。
提到自适应平台，首当要说其中佼佼者 Knewton 。它为发行商、学校及全球的求学者提供预测性分析及个性化推荐，其覆盖的学生范围包括 K12、高等教育及职业发展教育等。据Knewton核心团队成员介绍，它有三个重要功能：首先是推荐课程内容功能。系统抓取学生的学习数据，并分析下一阶段应该学什么，这与亚马逊、淘宝的推荐并无不同；第二，预测性的学习数据分析。这或许是knewton和出版商最大的差别，出版商让学生知道做题的对错。而knewton是预测你未来的学习程度，你现在做的怎么样，未来能做怎么样。比如说一个学生测试得了60分，还有系统基于学生数据分析和对内容的了解，系统可能会显示学生水平要高于60分；第三，内容数据分析。评估课程的内容质量，对学生学习有什么影响。
Smart Sparrow 是澳洲一个在线适应性教育平台，与其他适应性教育平台相比，Smart Sparrow更突出老师的地位，“把老师作为学习过程的中心，让老师设计适应性课程”，公司的创始人兼CEO德罗尔?本-纳伊姆博士（Dr. Dror Ben-Naim）对外媒表示，“我们本身没有内容，互动中得到的反馈引导老师把课程设计得更好。下一阶段学习都是在学生学习行为的基础上动态生成的。”
DreamBox Learning 是一个针对K8学生的在线数学自适应学习平台。最大特点在于课程形式灵活多样，有500多个在线数学课程、谜语、游戏等形式。老师、家长也可以查看学习进展。
此外，还有近两年被称为“学生的救星，作业的克星”等各类搜题APP，其中国内以 猿题库 为代表。美国学生也有着他们的搜题神器—— Volley 。Volley 使用过程是这样的：学生们用手机拍摄教材内容或作业题目，Volley 会分析照片和文本，并显示要点、难点、先修知识。随后，应用会提供在线课堂、百科链接、甚至是教师上传的参考 PDF 文件。这个过程中运用了机器学习和自然语言处理技术来自动收集。该公司获得扎克伯格教育风投公司、好未来等投资。扎克伯格教育风投公司在 Facebook 上写道：“Volley 吸引我们的是，它引导学生们自行安排学习计划和提高自学能力。”
国内还有不少自适应平台创业公司，但有一些在线教育网站不过是将“自适应”作为包装手段。除了自研外，国内公司还热衷于与国外公司展开合作。据雷锋网了解，2016年初好未来宣布战略投资Knewton，2015年一起作业网宣布与Knewton达成合作协议，把Knewton的个性化数据分析技术运用到旗下的英语教学产品。
二、自动化辅导与答疑
AI除了应用于个性化学习方案的制定外，还落地在自动化辅导和答疑子领域，这也成为了教师面授外的补充。好未来创始人张邦鑫曾对媒体表示：
下一代机构是智能型，从大数据进化到人工智能，语音识别、图像识别、手写识别、语音分析等技术的发展，让机器模拟人来答疑、做服务成为可能，这类应用会越来越多。最初机器是用来辅助人工教学的，未来的趋势则是人辅助机器，而这个过程会一次次重塑未来的学习和教育。
AI在这方面的应用不是雷锋网张口就来的。佐治亚理工学院某个课程整个学期结束后，学生才被老师告知此前一直互动的某个助教（吉尔·沃森）是聊天机器人，同学们都震惊了。其中人机交互（HCI）技术有着非常重要的作用。对马里兰大学的计算机科学教授Ben Shneiderman来说，HCI就是记忆所有人类所创造出来的事情。
三、智能测评
在求学期间，老师长时间改作业甚至到深夜的场景深深印入众人心中。随着信息化建设、人工智能的发展，大数据、文字识别、语音识别、语义识别，使得规模化的自动批改和个性化反馈走向现实。如何利用人工智能减轻批改压力，实现规模化又个性化的作业反馈，是未来教育的重要攻克点，也是国内外众多企业看中的市场。
先说说国内风头正劲的 科大讯飞 。今年两会期间，科大讯飞董事长刘庆峰提案中提到，科大讯飞的英语口语自动测评、手写文字识别、机器翻译、作文自动评阅技术等已通过教育部鉴定并应用于全国多个省市的高考、中考、学业水平的口语和作文自动阅卷。而基于国家“十二五”863“基于大数据的类人智能关键技术与系统”阶段性成果构建的“讯飞教育超脑”已在全国 70% 地市、1 万多所学校应用。
国外也有多个智能测评公司和实践用例。 GradeScope 是起源于2012年在加州伯克利大学一个边缘性的产品，它旨在简化批改流程，使老师们更专注于教学反馈。目前有超过150家知名学校（OSU、MIT等）采用该产品。
MathodiX 是美国实时数学学习效果评测网站，算法会对每一步骤都进行检查、反馈。
美国教育考试服务中心（ETS） 是世界上最大的私营非盈利教育考试及评估机构，已经成功将AI引入SAT和GRE论文批改，同人类一起扮演评卷人角色。
四、模拟和游戏化教学平台
寓教于乐也是现代教育理念之一。GSV Capital联合创始人Michael Moe曾对外媒表示：
未来教育要从娱乐业中学习如何大规模吸引用户参与其中，同时提升质量与价值。他认为，未来知识获取会有很多渠道，尽管旧的知识货币不会被取代，但它会因为一个人的知识组合包的形成而获得优化，这个知识组合包中包含他学过的内容，上过的课程，经历的事情，并且依赖于LinkedIn这样的数字网络。
平台应用的科技将会包括虚拟现实、计算机视觉、机器学习等。目前最成功的模拟仿真是飞行模拟器。据悉，模拟机和真机飞行的感觉没有差别，而模拟机的训练还更为便捷。例如美国红雀模拟器公司推出的 红雀FMX型 全动飞行训练装置经过了美国美国航空管理局（FAA）认证，价值几千万美金的模拟机。 中航国际曾采用这款飞行器训练我国飞行员。
除了上述特殊应用外，还有科学学习模拟平台。Catchment Simulation 是一款可以学习水文和水利的仿真软件，研发目的是出于对环境的保护。
五、教育决策
中国学生教育决策失误率很高，尤其体现在选择大学学校以及专业时。有数据显示，70%学生后悔自己当年所选专业。有句戏谑的话是“现在上课流的泪，都是当年选专业脑子进的水”。如果能够搜集海量数据提供决策基础，AI 算法就能帮助学生找到最优理论路径，从而选择更适合的学校、专业。
iPIN是一家商业智能公司，创始人兼CEO杨洋曾参与雷锋网线下分享会。在创业初期，iPIN选择高考志愿填报为切口，杨洋指出：
我们帮助高考生填报志愿的方法是让机器学习上亿人的成长轨迹，学会人类职业成长的模式，然后用他们的轨迹去指导毕业生规划人生，找到里面的捷径。其中涉及的数据有各省政策、招生计划、录取数据、职业测评体系、就业情况、男女比例等。做了三年之后，用户质量口碑都做到了市场第一。
2016年iPIN与新东方达成战略合作协议，发布了三款人工智能机器人，其中之一就是 高考志愿机器人 ，三步走实现指导：测录取率、自我测评、智能机器人匹配方案。
此外，杨洋还认为由于数据收集难度低，运算资源极大丰富，AI 能做的远远不止大学专业选择的分析决策，AI 帮助决策将越来越多地影响我们生活的方方面面，例如招聘、法律等。
六、幼儿早教机器人
教育可划分为四类：幼儿早教、K12、高等教育、职业教育。后三者上述已有提及，这里着重描述一下幼儿早教。从互联网时代开始，早教创业者就面临着一堆困惑，其中最大的莫过于变现。有业内人士表示：早教的未来在移动和智能。国内早教智能很多，许多创业公司、互联网巨头都一头扎入这鱼龙混杂之地。进入AI时代后，早教的研发门槛无疑又增高了。雷锋网此前报道中指出，儿童机器人的门槛不在技术这块，而在于内容、交互方式。
做过高端教育机器人的EZ Robotics创始人张涛表示：
“在技术上会具体涉及语音交互、机器人的动作和肢体语言交互等。拿语音交互为例，科大讯飞通用语意交流方案的场景往往是比较固定的，直接拿语音技术与小孩交流肯定不够。比如说小孩喜欢聊小动物，科大讯飞肯定不会在小动物特定语义下做很深入的技术。创业公司只能把它的语音SDK拿过来再做二次深度开发，而肢体动作跟机器人的自动控制相关，这个目前只能创业公司自己做”
教育很“慢”，未来在哪儿？
著名教育家叶圣陶先生曾说过：“教育是农业，不是工业”。教育不是一蹴而就的事，这种“慢”属性也不由得感染到了教育+领域。
此时不妨举中国互联网教育市场作个例子。不同于其他强商业驱动行业，如金融、游戏、广告传媒等，教育始终是个持续投入的行业，变现难。K12是国内在线教育最有分量的子领域，根据互联网教育研究的报告，我国在线教育机构8000家左右，有70%的K12在线教育企业处于亏损状态，盈利的企业只占5%。若想在教育行业捞快钱，还是趁早离场吧，耐得住寂寞方能成功。
教育虽“慢”，但如前文所提，教育是国之强盛根本，AI的进步对于教育革新推动力也是显而易见，各国都开始将AI+教育提升到战略高度。
2017.AI首次被写入李克强总理的政府工作报告中，上升到国家战略层面，刘庆峰在两会上再次提及AI+教育应用；去年第四季度，英美两国分别发布了《美国国家AI研究与发展策略规划》、《AI：未来决策制定的机遇与影响》，报告肯定AI将对教育行业产生积极作用，并将其写入国家数字战略。
自兴动脑人工智能学院Danny院长表示，他相信AI将惠及教育生态系统的所有利益相关者：
自兴动脑人工智能是具有超过30年正统人工智能科研与教育经验的自兴人工智能与全国知名在线教育企业 ，动脑学院合作成立的专注于人工智能在线教育企业，我们的目标是为全中国培养优秀的人工智能人才。
支持和提供教学--------------->促进/辅导
在信息时代，只需点击鼠标即可获得内容，教师必须从“舞台上的圣人”转移到“边上的导游”。虚拟环境已经允许教师进行这种转变。USC创新技术研究院 正在开发虚拟学习项目，将AI和3D动画结合起来，引导学生学习内容和平台。个性化角色充当指导员，并根据用户的反应和输入帮助个性化指导。
教练帮助学生设定目标，反思自己在环境中的成长，同时设立更长的开放式项目，以确保学生将内容应用于真实环境。这种混合的环境使教师，学生和机器能够共生。
内容开发人员----------->开发人员的学习经验
作为老师，我们最宝贵的财富就是时间。在人工智能发生之前，老师的大部分时间都花在开发和提供内容上，而这些内容都是僵化的，不灵活的课程框架。当我第一次开始教学时，我花了几乎所有的准备时间来创造课程，几乎没有时间与学生见面和发展。现在，AI能够为我们做更多世俗的工作。像Khan Academy和Thinkster Math这样的项目可以 帮助学生根据各自的能力水平通过一系列数学课程。
在这种环境下，教师和同伴导师可以将小组学生拉到一边，以提供更人性化和个性化的方法。围绕白板围成半圆形，学生通过与同龄人的挑战性问题进行工作，而老师则提供关于学生可能挂断电话的轶事评论。然后，学生们可以在可写桌子上解决问题，因为他们的同学可以帮助监控他们的进度。
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