毫不奇怪，人工智能也會改變?nèi)藗兊膶W(xué)習(xí)方式。教育最大的挑戰(zhàn)之一是每個人的學(xué)習(xí)方式不同，人工智能系統(tǒng)可以為每個學(xué)習(xí)者提供個性化的學(xué)習(xí)方式，使每個學(xué)生能夠以最適合自己的方式學(xué)習(xí)。

人工智能已經(jīng)存在了50多年，但它一直是一種邊緣技術(shù)，直到近幾年，由于數(shù)據(jù)的豐富（大數(shù)據(jù)）、可負(fù)擔(dān)的計算能力和機器學(xué)習(xí)的進步，它才開始變得有意義。

在學(xué)習(xí)環(huán)境中，機器會收集學(xué)習(xí)者的大量數(shù)據(jù)，使用機器學(xué)習(xí)算法來創(chuàng)建學(xué)習(xí)者的有意義的見解（智能化），然后采取行動使學(xué)習(xí)者更好地學(xué)習(xí)。人工智能驅(qū)動的學(xué)習(xí)技術(shù)與過去的學(xué)習(xí)技術(shù)有著根本上的不同，因為它不斷地了解學(xué)習(xí)者并做出明智的決定。

學(xué)校和家長的重點是確保學(xué)生完成課程。無論是科學(xué)、數(shù)學(xué)還是其他學(xué)科，取得優(yōu)異成績的方法都是通過不斷查漏補缺來修正你的知識。你修正得越多，學(xué)生在學(xué)校獲得好成績的機會就越大。家長在家長會上得到的唯一洞察是學(xué)生在考試中的分?jǐn)?shù)。通常，老師和家長都不知道如何讓孩子提升至更高的一個層次。

當(dāng)前的系統(tǒng)在以下三個方面不夠完善：

1.沒有正確的數(shù)據(jù)

2.沒有從數(shù)據(jù)中獲取洞察力（可操作的智能）的工具

3.沒有辦法在洞察的基礎(chǔ)上采取個性化的學(xué)習(xí)方式

教育的未來在于用AI促進每個學(xué)習(xí)者的個性化和更好的學(xué)習(xí)成果。在以AI為動力的認(rèn)知學(xué)習(xí)環(huán)境中，系統(tǒng)首先通過參數(shù)（例如，學(xué)習(xí)者的最佳學(xué)習(xí)方式，對某一主題的熟練程度，對該主題的興趣程度）來了解學(xué)習(xí)者?；趯W(xué)習(xí)者的洞察力，會自動創(chuàng)建一條個性化的學(xué)習(xí)路徑，以確保學(xué)習(xí)者能夠以盡可能好的方式學(xué)習(xí)并取得成功。

例如，對于同一主題的視頻，視覺學(xué)習(xí)者只看到它是一個視覺插圖，而對于動覺學(xué)習(xí)者，則更將其看作“讓我們一起來做”的視頻。

同樣，學(xué)生所做的所有作業(yè)和測評都有助于系統(tǒng)不斷了解學(xué)習(xí)者。如果一個學(xué)生在數(shù)學(xué)中遇到單詞問題，系統(tǒng)將能夠判斷出問題是否與學(xué)生可視化問題、簡化問題或使用正確的數(shù)學(xué)公式來解決問題的能力有關(guān)。

同時，學(xué)習(xí)過程本身也可能存在差距，迫使孩子通過“死記硬背”而不是正確的學(xué)習(xí)方式來學(xué)習(xí)，學(xué)生可能無法做出阻止孩子超越所寫內(nèi)容的推理意義。另一個孩子可能找不到模式和關(guān)系，因此可能難以與先前學(xué)過的內(nèi)容建立聯(lián)系。而如今，一個人工智能驅(qū)動的系統(tǒng)便可以捕捉到這些數(shù)據(jù)并為有效的學(xué)習(xí)提供補救措施。