本文來源：企業(yè)網(wǎng)
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教育可以分成兩件事，教和育?！敖獭笔侵附虒W(xué)，讓孩子們掌握技能；“育”是指孩子們怎么學(xué)會更好地運用技能，幫孩子們育人。在教學(xué)環(huán)節(jié)里AI可以代替90％的工作，在育人環(huán)節(jié)里系統(tǒng)很難起到助力。
用大數(shù)據(jù)分析學(xué)生的習(xí)慣、技能和成長路徑，“AI＋教育”真正有針對性地來制定他個人成長的教育方案。除了實現(xiàn)個性化教學(xué)，借助AI技術(shù)的應(yīng)用，有機會打破現(xiàn)有教育資源供應(yīng)的瓶頸，實現(xiàn)教育公平。
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國研世紀(jì) 人工智能教室效果圖
教育和技術(shù)的賽跑
哈佛大學(xué)兩位經(jīng)濟學(xué)家回顧美國教育發(fā)展歷程發(fā)現(xiàn)，教育和技術(shù)之間存在一場持續(xù)不懈的競賽。
20世紀(jì)80年代以前，美國率先實現(xiàn)高中教育普及和高等教育大眾化。教育進步為經(jīng)濟增長提供了充足的高素質(zhì)勞動力，適應(yīng)了技術(shù)進步帶來的社會變革，整體提高國民收入水平并縮小了貧富差距。
大約自1980年起，情況出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)。技術(shù)進步依舊，社會對高素質(zhì)勞動力的需求也在增長，但美國教育卻無法生產(chǎn)出足夠的人才。
隨著教育增速放緩，人群出現(xiàn)分化：
一部分人受過良好教育，畢業(yè)后進入高端行業(yè)，收入迅速提升；另一部分人接受著過時的教育，技能適應(yīng)性不強，導(dǎo)致貧富差距快速拉大，制約了經(jīng)濟的進一步增長。
這種現(xiàn)象被形象地稱為“教育和技術(shù)的賽跑”，當(dāng)教育的發(fā)展速度超過技術(shù)時，就會給經(jīng)濟增長帶來明顯的人才紅利，反之則會導(dǎo)致經(jīng)濟社會發(fā)展失衡。
當(dāng)前，以人工智能為代表的技術(shù)創(chuàng)新進入前所未有的活躍期，而教育仍未擺脫“工業(yè)化”的印記，以至于我們“把機器制造的越來越像人，卻把人培養(yǎng)得越來越像機器”。這不僅制約著教育功能的發(fā)揮，而且導(dǎo)致經(jīng)濟社會轉(zhuǎn)型面臨危機。
我們要有一種時代緊迫感，全面深化教育改革，推動“工業(yè)化教育”向“智慧型教育”轉(zhuǎn)變，擴大高質(zhì)量人才的供給，為經(jīng)濟社會發(fā)展提供強有力的人力資源保障。
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智慧教育蓄勢待發(fā)
隨著人工智能越來越廣泛的應(yīng)用于傳統(tǒng)行業(yè)，那些機械重復(fù)、繁瑣枯燥、大量使用體力的職業(yè)可能都會被機器人所取代，甚至連一些專家決策工作也面臨風(fēng)險。
比如，擁有大數(shù)據(jù)分析能力的智能醫(yī)療診斷，在某些疾病上比普通醫(yī)生判斷的準(zhǔn)確率更高；智能金融系統(tǒng)在風(fēng)險預(yù)測、股票投資等方面大顯神通，成為金融機構(gòu)爭先布局的重點領(lǐng)域……
隨著一系列連鎖反應(yīng)的疊加，人工智能正在觸發(fā)一場劇烈的社會分工調(diào)整，我們很可能會成為人類歷史上第一代需要和機器去競爭工作的人。
“我們是如此徹底地改造了我們的環(huán)境，以至于我們現(xiàn)在必須改造自己，才能在這個新環(huán)境中生存下去。”——“控制論之父”維納
教育作為培養(yǎng)人的事業(yè)，將會成為決定人類能否在人工智能時代勝出的關(guān)鍵。
現(xiàn)行教育體系是工業(yè)社會的產(chǎn)物，核心是通過整齊劃一的教學(xué)流程批量化地生產(chǎn)人才。盡管難以照顧個性差異，但卻為人類從農(nóng)業(yè)社會進入工業(yè)社會提供了不可或缺的人力資源基礎(chǔ)。
但是，當(dāng)人類社會邁進人工智能時代，這種工業(yè)化的教育體已經(jīng)無法滿足未來社會對人才的需求，時代發(fā)展迫切需要一場教育變革。
2016年3月，世界經(jīng)濟論壇發(fā)布了一份題為《教育的新愿景：通過技術(shù)培育社會和情感學(xué)習(xí)》的研究報告：
倡導(dǎo)把人的社會性和情感教育置于應(yīng)對新工業(yè)革命的高度，包括批判性思維、創(chuàng)造力、溝通能力、合作能力等四種勝任力，以及好奇心、首創(chuàng)精神、堅毅、適應(yīng)力、領(lǐng)導(dǎo)力、社會文化意識等六種個性品質(zhì)。
換句話說，教育不是由外而內(nèi)傳遞知識，而是由內(nèi)而外覺悟智慧。我們必須打破整齊劃一的傳統(tǒng)教育形態(tài)，構(gòu)建與人工智能時代相適應(yīng)的智慧教育體系，利用智能技術(shù)對學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)內(nèi)容、教學(xué)方式、管理模式進行改造，為學(xué)生提供適合的教育。
我們認(rèn)為，智慧教育是運用人工智能促進學(xué)習(xí)環(huán)境、教學(xué)方式和教育管理的智慧轉(zhuǎn)型，在普及化的學(xué)校教育中提供適切學(xué)習(xí)機會，最大限度地滿足學(xué)生的成長需要。
它不僅是教育設(shè)施的信息化、智能化，而且是教育理念與教育方式的轉(zhuǎn)型升級，從注重“物”的建設(shè)向滿足“人”的多樣化需求轉(zhuǎn)變。
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一：智慧學(xué)習(xí)環(huán)境，從“教育工廠”到“學(xué)習(xí)村落”
如果把原來的學(xué)習(xí)環(huán)境比作是“教育工廠”的話，那么，智慧學(xué)習(xí)環(huán)境就是“學(xué)習(xí)村落”。
在這里，每個學(xué)習(xí)者都掌握學(xué)習(xí)的主動權(quán)，人工智能可以幫助他們找到志同道合的伙伴和相互匹配的導(dǎo)師，提供精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)支持，從而開展積極主動的個性化學(xué)習(xí)。
1、全面感知的學(xué)習(xí)場所
現(xiàn)在，校園只是一個開展教學(xué)的物理場所；未來，校園將變成萬物互聯(lián)的智能空間。
人工智能會把冷冰冰的機器設(shè)備變成充滿溫情的“私人助理”，通過不斷學(xué)習(xí)人類的行為和習(xí)慣，提出針對性的輔助策略，幫助學(xué)生開展積極主動的個性化學(xué)習(xí)。
一是，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對溫度、光線、聲音、氣味等參數(shù)進行監(jiān)測，自動調(diào)節(jié)窗戶、燈具、空調(diào)、新風(fēng)系統(tǒng)等相關(guān)設(shè)備，主動響應(yīng)校園安全預(yù)警，保障學(xué)校各系統(tǒng)綠色高效運行，為學(xué)生創(chuàng)設(shè)安全舒適的學(xué)習(xí)環(huán)境；
二是，借助情境感知技術(shù)在自然狀態(tài)下捕獲學(xué)習(xí)者的動作、行為、情緒等方面的信息，精準(zhǔn)識別學(xué)習(xí)者特征，全面感知學(xué)生的成長狀態(tài)，提供學(xué)習(xí)診斷報告、身高體重走勢圖、健康分析報告等，為學(xué)生身心健康發(fā)展提供有力支持；
三是，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對學(xué)習(xí)過程進行跟蹤，了解學(xué)生的認(rèn)知水平以及在學(xué)習(xí)中存在的優(yōu)勢和不足，提供量身定制的最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑。
2、靈活創(chuàng)新的學(xué)校布局
隨著人工智能時代的到來，教育理念和教學(xué)組織形式都在發(fā)生深刻變化，學(xué)習(xí)空間的呈現(xiàn)形式也將隨之改變。
未來的學(xué)習(xí)空間將把千篇一律的教室變成靈活創(chuàng)新的學(xué)習(xí)空間，把單調(diào)乏味的建筑打造成智慧的育人環(huán)境。
一是，創(chuàng)新教室布局，打破工廠車間式的教室設(shè)計，配備可移動、易于變換的桌椅設(shè)施，支持教師開展多樣化的教學(xué)活動；
二是，擴展學(xué)校的公共空間，按照多功能、可重組的設(shè)計思維，加強學(xué)習(xí)區(qū)、活動區(qū)、休息區(qū)等空間資源的相互轉(zhuǎn)化，給學(xué)生提供更多的活動交往空間，促進學(xué)生的社會性發(fā)展，彌合正式學(xué)習(xí)與非正式學(xué)習(xí)之間的鴻溝；
三是，優(yōu)化校園空間，給學(xué)生提供動手實踐的場地，建立創(chuàng)客空間、創(chuàng)新實驗室、創(chuàng)業(yè)孵化器等新型學(xué)習(xí)環(huán)境，培育有共同興趣愛好的實踐社群，鼓勵學(xué)生把創(chuàng)新想法轉(zhuǎn)化為實際作品。
3、深度交互的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間
網(wǎng)絡(luò)教育的真諦在于實現(xiàn)人文交互環(huán)境下的個性化學(xué)習(xí)，要突破網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間活躍度不高、在線交互停留于較淺層面的現(xiàn)實瓶頸。
一是，開發(fā)智能學(xué)習(xí)助手，根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)需求、學(xué)習(xí)路徑和檢索痕跡，按需推送學(xué)習(xí)資源，過濾無關(guān)的信息，減輕認(rèn)知負荷，使學(xué)生可以隨時隨地隨需進行高質(zhì)量學(xué)習(xí)；
二是，強化成員間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，加強對互動數(shù)據(jù)的收集和分析，包括訂閱、觀看、轉(zhuǎn)發(fā)、提問、評論等，精準(zhǔn)識別師生、生生互動關(guān)系，提供更加匹配的組合方案，形成穩(wěn)定的趣緣合作共同體，促進深度交互的發(fā)生；
三是，提供遠程協(xié)作、社會網(wǎng)絡(luò)、同步課堂等方面的工具，鼓勵跨學(xué)校、跨區(qū)域、跨國別的協(xié)同學(xué)習(xí)，擴大優(yōu)質(zhì)教育資源覆蓋面，突破常規(guī)手段難以解決的教育均衡問題，讓億萬孩子同在藍天下共享優(yōu)質(zhì)教育。
二：智慧學(xué)習(xí)方式，從“學(xué)以致用”到“用以致學(xué)”
隨著人工智能時代的到來，僅靠死記硬背就可以掌握的知識或技能逐漸失去價值，因為人工智能在這些方面比人做的更好。
我們要轉(zhuǎn)變教育觀念，從“學(xué)以致用”走向“用以致學(xué)”，更加重視學(xué)生的個性體驗，鼓勵他們在解決問題中學(xué)會解決問題，在做事中學(xué)會做事，成為能適應(yīng)未來挑戰(zhàn)的人才。
1、深度學(xué)習(xí)
在人工智能的語境下，深度學(xué)習(xí)是一種新的算法，它通過模擬人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建具有多隱含層的機器學(xué)習(xí)模型和海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，讓機器自動學(xué)習(xí)有用的特征，從而提升預(yù)測的準(zhǔn)確性。
在語音識別、圖像理解、自然語言處理等領(lǐng)域，采用深度學(xué)習(xí)算法之后，其準(zhǔn)確性都得到了極大的提升。正是這種算法模型的突破，讓機器擁有了類似人類的智慧，引發(fā)了新一代人工智能的崛起。
巧合的是，深度學(xué)習(xí)既是決定人工智能興衰的關(guān)鍵所在，也是決定未來教育成敗的關(guān)鍵所在。人類要想從人工智能時代的職場中勝出，就必須從強調(diào)記憶和練習(xí)的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)中脫離出來。
一是，還原知識的豐富情境，知識從哪里來，深度學(xué)習(xí)的起點就應(yīng)該從哪里開始；
二是，面向?qū)嵺`的學(xué)習(xí)活動，鼓勵學(xué)生用所學(xué)知識解決實際問題，以任務(wù)驅(qū)動的方式組織學(xué)習(xí)，提供接近專家及其工作過程的機會；
三是，用不同視角透視學(xué)習(xí)，提供社會化軟件及其它認(rèn)知工具來支持學(xué)習(xí)，允許共同體成員擁有不同的角色和身份，鼓勵提出不同觀點，讓學(xué)生在對話和互動中建構(gòu)知識；
四是，提供成果展示及表達的機會，促使思維清晰化，引導(dǎo)學(xué)生，進行反思，實現(xiàn)對知識的深度理解；
五是，建立更加立體的評價，把關(guān)注點從教師的教轉(zhuǎn)向?qū)W生的學(xué)，強調(diào)學(xué)生的參與度、積極性以及突破原有框架的創(chuàng)造力，利用學(xué)習(xí)分析、課堂觀察等技術(shù)手段，為不同的學(xué)生制定不同的標(biāo)準(zhǔn)，讓每一位學(xué)生都有出彩的機會。
2、跨學(xué)科學(xué)習(xí)
人類的智慧來源于知識觀的完整，它不是零敲碎打的，而是與整體特征密切相關(guān)的。
現(xiàn)行的分科教學(xué)有利于系統(tǒng)知識的習(xí)得，但不利于完整知識體系的形成和綜合思維能力的培養(yǎng)。
跨學(xué)科學(xué)習(xí)倡導(dǎo)根據(jù)生活中的問題設(shè)置主題，將不同學(xué)科圍繞同一個主題聯(lián)系起來，構(gòu)建相互銜接貫通的課程體系。
一是，學(xué)科知識整合取向，分析各學(xué)科的知識結(jié)構(gòu)，找到不同知識點之間的連接點與整合點，將分散的課程知識按跨學(xué)科的問題邏輯結(jié)構(gòu)化；
二是，生活經(jīng)驗整合取向，從兒童適應(yīng)社會的角度選擇典型項目進行結(jié)構(gòu)化設(shè)計，讓學(xué)習(xí)者在體驗和完成項目的過程中，習(xí)得蘊含其中的多學(xué)科知識與技能；
三是，學(xué)習(xí)者中心整合取向，這種模式不是由教師預(yù)設(shè)問題，而是由學(xué)習(xí)者個體或小組提出任務(wù)，任務(wù)內(nèi)容需要學(xué)習(xí)并運用跨學(xué)科知識。
值得說明的是，跨學(xué)科學(xué)習(xí)需要堅實的學(xué)科基礎(chǔ)，沒有學(xué)科就沒有跨學(xué)科，兩者是相輔相成的，要處理好分科教學(xué)和跨學(xué)科學(xué)習(xí)的關(guān)系，從更廣闊的視野認(rèn)識學(xué)習(xí)的本質(zhì)。
3、無邊界學(xué)習(xí)
陶行知先生指出，如果學(xué)校生活與社會生活聯(lián)系不緊密， 學(xué)生的學(xué)習(xí)不是從自己的直接經(jīng)驗里長出來的，那就是一種呆板的、低效的教育。
學(xué)校應(yīng)該是一個開放的組織系統(tǒng)，要建立與真實世界的聯(lián)系。
美國的密涅瓦大學(xué)就是“一所沒有校園的大學(xué)”，四年本科學(xué)習(xí)分布在全球七大城市，包括舊金山、香港、倫敦等，通過與當(dāng)?shù)氐母咝?、研究所、高新技術(shù)企業(yè)建立合作，學(xué)生可以使用一流的圖書館、實驗室等進行學(xué)習(xí)，利用一切可利用的社會資源開放辦學(xué)，實現(xiàn)了教育的結(jié)構(gòu)性創(chuàng)新。
無邊界學(xué)習(xí)是未來教育發(fā)展的重要趨勢，它包括：
一是，把知識學(xué)習(xí)和現(xiàn)實生活連接起來，學(xué)生的學(xué)習(xí)場所不再固定，隨著課程的不同，既可以在教室，也可以在社區(qū)、科技館和企業(yè)，甚至可以去不同城市游學(xué)，任何可以實現(xiàn)高質(zhì)量學(xué)習(xí)的地方都是“學(xué)?！?；
二是，建立實踐共同體，加強學(xué)校與產(chǎn)業(yè)行業(yè)之間的合作，共建創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐基地，引導(dǎo)他們運用知識去解決現(xiàn)實問題，從而獲得真正的本領(lǐng)；
三是，技術(shù)增強的泛在學(xué)習(xí)，利用混合現(xiàn)實技術(shù)，讓學(xué)生有機會觀察微觀世界、感知抽象概念，使學(xué)習(xí)變成一種豐富情境下的親身體驗。
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三：智慧教育管理，從“科層機構(gòu)”到“彈性組織”
當(dāng)前的教育管理大多采用科層制，各職能部門分工明確，職權(quán)關(guān)系等級分明，按照標(biāo)準(zhǔn)化流程開展工作。
這種模式有利于提高效率，為現(xiàn)代學(xué)校運行提供了有力的組織保障，但在人工智能時代卻暴露出缺陷：在嚴(yán)格的條條框框下，學(xué)校被程序化、行政化，很容易就會陷入具體細節(jié)之中，對新變化缺乏適應(yīng)能力。
原本充滿智慧的教育，變成了按部就班的機械操作，學(xué)校和教師逐漸失去自主性和創(chuàng)造性。
智慧教育管理要改變這種局面，更加關(guān)注人的完整實現(xiàn)，增強組織運行的靈活性，從根本上激發(fā)學(xué)校的辦學(xué)活力。
1、破除“效率至上”的評價導(dǎo)向
教育作為培養(yǎng)人、發(fā)展人、成就人的事業(yè)，所有的外在指標(biāo)都應(yīng)服務(wù)于這一根本目的?，F(xiàn)在普遍存在的分?jǐn)?shù)、升學(xué)率等量化指標(biāo)，設(shè)計初衷都是為了提高教育質(zhì)量，在過去也確實發(fā)揮了重要作用。
但在人工智能時代，這種圍繞效率而構(gòu)建的工業(yè)化教育體系正面臨危機。由于過于強調(diào)效率，學(xué)生的創(chuàng)新意識、完備人格以及興趣志向都受到了不應(yīng)有的忽視。
實際上，效率從來不是教育的關(guān)鍵，人的智慧成長才是教育應(yīng)該關(guān)注的重點。
一旦學(xué)校被功利化、浮躁化的思想所綁架，就會陷入“誰先減負誰就利益受損”的囚徒困境，并最終走向共同毀滅。所以，智慧教育一定要破除“效率至上”的痼疾。
一是，不用單一片面的標(biāo)準(zhǔn)評價學(xué)生，把品德、行為習(xí)慣、身體健康、社會實踐等方面的表現(xiàn)納入評價指標(biāo)，利用人工智能對定性數(shù)據(jù)進行分析，更加科學(xué)地評價學(xué)生的全面成長；
二是，綜合考慮學(xué)生的起點水平，引導(dǎo)學(xué)校不搶生源、不過分拔高、不惡性競爭，把增值性作為評價學(xué)校的基本原則，重點關(guān)注學(xué)校提供高質(zhì)量課程的水平和滿足學(xué)生個性化學(xué)習(xí)的程度，一流學(xué)校不一定是擁有一流生源的學(xué)校，而是把一般生源也能培養(yǎng)成一流人才的學(xué)校；
三是，基于大數(shù)據(jù)的教育管理優(yōu)化，動態(tài)模擬學(xué)校布局、入學(xué)形勢、就業(yè)渠道等方面的變化，更加關(guān)注教育公平，著力解決教育發(fā)展不平衡不充分問題。
2、充分激發(fā)學(xué)校的辦學(xué)活力
當(dāng)前，學(xué)校作為辦學(xué)主體，面臨著有責(zé)無權(quán)、權(quán)責(zé)不對等、人權(quán)財權(quán)不匹配等突出問題，無力推動更深層面的教育改革，主要精力都用來應(yīng)付上級部門的各類評比和檢查。
管理轉(zhuǎn)型是智慧教育能否成功的關(guān)鍵，必須解決傳統(tǒng)管理與學(xué)校創(chuàng)新之間存在的不協(xié)調(diào)問題，從根本上激發(fā)學(xué)校的辦學(xué)活力。
一是，落實學(xué)校的辦學(xué)自主權(quán)，形成政府宏觀管理、學(xué)校自主辦學(xué)、社會廣泛參與的教育格局，推動教育、財政、人事等管理部門向?qū)W校下放權(quán)力，讓學(xué)校享有教師評聘、經(jīng)費使用、課程安排（包括大小課、長短課、階段性課程等）、修業(yè)年限（包括彈性學(xué)期、混齡編班等）、育人方式（包括社會實踐、參觀考察、研學(xué)旅行等）等方面的自主權(quán)，從根本上激發(fā)學(xué)校的辦學(xué)活力；
二是，完善學(xué)校的內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)，利用信息化手段提高教育治理的現(xiàn)代化水平，促進“管理本位”向“服務(wù)本位”轉(zhuǎn)型，建立普通師生、家長、社區(qū)以及相關(guān)利益方參與學(xué)校管理的機制，形成依法辦學(xué)、自我約束、多元參與、社會監(jiān)督的網(wǎng)狀治理結(jié)構(gòu)；
三是，增加學(xué)術(shù)團體的權(quán)利，形成新的治理單元，通過職能重新定位，明確劃分行政事務(wù)與專業(yè)事務(wù)的邊界，強化教師領(lǐng)袖的專業(yè)影響力和學(xué)術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力，激發(fā)教師的主動性和創(chuàng)造力，構(gòu)建行政管理和學(xué)術(shù)引領(lǐng)相融合的學(xué)校治理體系。
3、構(gòu)建全社會參與的教育生態(tài)
作為一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程，智慧教育決不能走“頭疼醫(yī)頭，腳疼醫(yī)腳”的老路，要從構(gòu)建良好生態(tài)的高度進行教育改革，建立學(xué)校與外部社會的協(xié)同機制，形成校內(nèi)外相互溝通、資源高度共享、流程無縫銜接的新格局。
一是，積極引導(dǎo)多元社會主體參與教育，促進和規(guī)范民辦教育發(fā)展，鼓勵社會力量提供多樣化的教育產(chǎn)品和服務(wù)，適當(dāng)放寬辦學(xué)資格門檻，為教育公益組織的成長創(chuàng)造更大空間，廣泛開展薄弱學(xué)校委托管理、第三方教育評價等方面的探索。
二是，建立行業(yè)專家駐校制度，包括科學(xué)家駐校、工程師駐校、文學(xué)家駐校、藝術(shù)家駐校等，鼓勵行業(yè)專家為學(xué)生開設(shè)專題講座、指導(dǎo)研究性學(xué)習(xí)、開展技能培訓(xùn)等；
三是，探索多樣化的教師補充渠道，提升兼職教師評聘的靈活性，引導(dǎo)各行各業(yè)的專業(yè)力量參與學(xué)校教育，教學(xué)的提供者不僅是教師，也可能是科學(xué)家、工程師、工人、農(nóng)民、醫(yī)生、商人等，任何有專長的人都可以成為“教師”；
四是，支持學(xué)校購買教育服務(wù)，加大財政支持力度，拓展教育公共服務(wù)的有效供給，幫助學(xué)校構(gòu)建起一套覆蓋廣、選擇多、更加完善的課程體系，為每一個學(xué)生提供個性化的課程，最大限度滿足學(xué)生多樣化的學(xué)習(xí)需求。
國研世紀(jì) 智能機器人編程課程案例
教育是人類應(yīng)對人工智能挑戰(zhàn)的根本力量，只有通過智慧的教育培養(yǎng)智慧的人，充分發(fā)掘生命的內(nèi)在潛質(zhì)，才能讓人類在人工智能時代立于不敗之地。
值得注意的是，人工智能在促進教育變革的同時，也隱含著巨大風(fēng)險：當(dāng)機器越來越智能，對學(xué)習(xí)的預(yù)測越來越精準(zhǔn)，就會反過來限制學(xué)生的選擇自由，導(dǎo)致一部分人成為量化評估的受害者而非受益者。
因為，所有的數(shù)據(jù)都來自于過去，我們完全依賴過去來判斷未來，表面看是提供了量身定制的教育，實際上卻讓學(xué)生只能成為過去自己的延伸，而非新生的自我。（作者：智能觀）
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