人工智能+教育的典型应用场景
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。
基于教育知识图谱，系统还可以进行相关教学资源与课程的个性化、精准化推荐。
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。
#01、校园安全监测与预警
智能校园巡逻机器人可以采集进入校园人员的面部信息，进行身份验证，并记录学生到校和离校的时间，还可以进行24小时不间断巡逻，及时检测校园中可能发生的异常情况并提醒安保人员。
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。
#02、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，智能教室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。
#03、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。
#01、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。
#02、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。
#03、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做出判断的活动。
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。
#01、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。
自然语言处理技术可以对学生的课堂作答情况进行及时标记与反馈，同时可以将相关信息反馈给任课教师，从而提高教学效率与效果。
#02、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。
#03、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。
#04、体质健康评价
利用可穿戴只能设备，可以持续采集学生的体育运动和睡眠等数据，并在此基础上开展精准分析与评价。同时，通过分析一个较长时间周期内的学生群体数据，学校可对体育课程的开设效果进行评价。
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。
智能学习过程支持
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。
尽管人工智能技术在教育领域的应用仍处于起步阶段，但随着人工智能技术的进步及其与教育融合程度的加深，相信在不远的未来，师生将开始运用人机结合的思维方式，实现与个人能力相匹配的个性化发展；教育管理者将更多地依据教育数据挖掘与分析的结果，进行教育管理、教育监测、教育决策等活动。最终，技术将助力教育实现核心素养导向的人才培养，迈向人机协作的高质量教育教学新时代。返回搜狐，查看更多
人工智能的12个典型案例
但以亚马逊的推荐系统为例，它是一个交易性人工智能平台的强大引擎。人们可能已经观察到它的能力，这个系统可以不断学习。本质上，大批购物者正在“教导”亚马逊人工智能系统，以便更好地展示可能出售的商品。也就是说，将一件商品与过去展示的另一件商品相匹配将促进销售，可以将半关联的概念联系起来(例如灯架与摄影设备)。
另一方面，这种高端的人工智能系统需要庞大的计算平台来处理所有这些数据。对于使用小型服务器的用户来说很难为此类系统提供支持。显然，亚马逊网络服务公司拥有世界领先的计算平台。
3.Pandora
对于那些认为人工智能将会取代人类工作的人们来说，Pandora人工智能系统就是一个与人类合作的例子。首先，Pandora通过音乐专业人员的帮助来分析和分类歌曲。Pandora着眼于歌曲的450种属性进行分类，从声乐风格到节奏感。
当其人工智能算法工作时，根据大量用户对其歌曲库的响应，结合了来自用户的大量推荐。然后，人工智能系统可以批量分组和呈现对于用户具有意义的歌曲。
4.Cogito
这无疑是人工智能最活跃的领域之一：在销售和客服电话中使用人工智能，可以增强与客户的情感联系。具体地说，使用人工智能互动比人类更具移情能力。当然，这是人工智能使用的一个前沿。
Cogito(拉丁语的意思是“自我意识”)使用了人类互动的关键真理：它不仅仅是词语的表达意义，而且是词语的表达方式、情绪、节奏和感觉。
Cogito软件可以实时分析对话，提供有关正确和错误的线索和提示。也许对话者可能切入太多主题，或者反应不够快。应用程序提供基于颜色的警告和更新。该软件可以分析数百条线索，以确定对话的情感质量。
5.Nest
推动人工智能增长的关键因素之一是资金雄厚的厂商之间的竞争，希望在早期获得市场份额。以谷歌公司旗下的家用恒温器Nest为例，其部分目标是将谷歌公司的人工智能构建到设备中，用来应对苹果Siri和亚马逊Alexa的不断增长。
Nest使用人工智能来适应人类的行为模式，获得恒定的输入线索，并在家中工作时做出更准确的反应。在业主设置系统一段时间之后，Nest可以自己整合输入。
无论如何，智能家庭设备(物联网设备)无疑是争夺人工智能市场支配地位的关键战场。让一整组智能家庭设备协同行动，它们可以响应家庭成员的指令，并根据其行为学习，这显然是人工智能在家庭应用中的未来。
6.Boxever
总部位于爱尔兰的Boxever公司推出其Boxever“个性化平台”，其主要目标是旅游业。其基于云计算的平台允许旅游公司创建一个单一的客户视图，从而为客户提供更有效的营销。它的目标是通过单独针对客户来改进销售过程。如果人工智能可以在一对一的基础上定制交互过程，理论上它可以更有效地服务(并销售给)客户。
Boxever公司的方法承认竞争的关键部门是客户体验。如果零售商更加谨慎地满足客户的需求，将会在电子商务竞争中获胜。而使用智能软件比人工销售代表的成本要低得多。
7.AIRobotics、Humanoid和其他
人工智能为机器人的应用提供动力，其中包括加州大学伯克利分校的BRETT和麻省理工学院的MITdog。Sophia就是一个受到媒体热捧的人工智能机器人的例子，它和NBC电视台主持人JimmyFallon在“今夜秀”上聊天和唱歌。
除了流行文化的喧嚣之外，还有各种规格和大小的人工智能机器人。例如iRobot公司的RoomBA980吸尘器采用了人工智能技术，可以在家中完成各种清扫工作。该公司声称，Roombas公司已售出1000多万台RoomBA980吸尘器。
8.垃圾邮件过滤器
人工智能的核心就是学习。而使用机器学习和其他人工智能技术，软件系统将变得更智能，无需人工协助。
当然，采用人工智能防止垃圾邮件是一个迫切需要机器学习的领域。工作人员(甚至是团队)难以跟上垃圾邮件的增长。例如，Gmail会部署机器学习算法来过滤(大部分)垃圾邮件。
为此，垃圾邮件过滤器试图更快地跟上垃圾邮件发送者的工作，他们不断采用创造性的方法来欺骗收件人。垃圾邮件过滤器中的人工智能会持续扫描元数据，例如发件人的位置或主题行中的关键字。如果无法学习，垃圾邮件过滤器将在几天之后无法运行。
人工智能技术是使用来自人类的输入：因为对于一个用户具有价值的优惠券对于另一个用户来说则是垃圾邮件。特定用户如何对邮件流进行分类必须是垃圾邮件过滤器学习的一部分。
9.网上银行业务
银行为用户提供方便的优惠：扫描其支票并将其金额存入移动设备中，无需去实际的分支机构存款。其问题是：这样做需要机器来阅读用户的签名，这是一项既混乱又令人困惑的工作——甚至对工作人员来说也是如此。
在其他供应商中，MitekSystems公司采用专门从事基于软件的身份验证。其人工智能技术利用计算机视觉和机器学习使移动到银行的交易安全。
例如，Mitek公司采用视觉算法对银行交易中的无数ID格式进行分类。其核心是光学字符识别(OCR)软件，它扫描文档并将数据转换为可编辑的格式。可以使用人工智能调整OCR软件以准确提取个人签名或指纹。
10.贷款和信用卡处理
当消费者申请信用卡或贷款时，消费者信用评分(FICO)(通常在300到850分之间)将起到至关重要的作用。在过去，贷款工作人员审查了这些贷款和信用卡申请。虽然仍有很多工作人员，但许多关于信用卡的决定或者是否接受消费者的申请，都是由机器学习系统做出的。
同样，学习是这个过程的核心部分。银行管理人员可以设置他们希望当前信贷标准是宽松还是紧缩的参数。但他们希望银行的机器学习系统能够随着时间的推移而学习，以便更密切地确定哪些申请人是安全的借贷者。
11.Lyft和Uber
没有人工智能和机器学习技术，共享单车是不可能存在的。具体来说，票价、预计到达时间以及它将要走的路线：这些都是人工智能计算出来的。
人工智能即时进行大量计算。如果没有一个分析情况的机器学习系统，然后将结果数据路由到用户和驱动程序的应用程序，这些计算的数量和复杂性将是不可能的。当然，Lyft和Uber公司将其记录在自己的系统上，这两家公司拥有关于用户模式的大量数据。
在未来，这些服务预计将出现无人驾驶汽车的时代(尽管这种情况发生时最多仍然模糊不清)。如果没有人类驱动程序的元素，运行系统的过程将成为更纯粹的逻辑机器学习计算。从理论上说，这将导致共享乘车服务的成本下降，甚至可以节省雇佣驾驶员的成本。
12.社交网络
主要的社交媒体网络是人工智能发展的核心驱动力。特别是Facebook公司似乎采用了人工智能的各方面功能。例如，其算法定义了用户的时间轴，决定是否在其时间轴上显示或不显示其朋友的某些帖子。Facebook公司知道，如果某个用户的每位朋友都被展示出来，那么时间表就将变得很混乱，以至于它会让人感到厌烦。因此，时间轴算法可以了解用户与谁进行交互以及其通常忽略的对象。
对于Facebook而言，最重要的是，社交网络使用人工智能来帮助个性化为用户提供广告的方式，因此它具有一定程度的广告显示相关性。需要注意，Facebook允许用户评论广告与时间线的相关性;每个用户评论都有助于系统学习并变得更精细。由于他们使用人工智能微调显示系统的方式，Facebook和谷歌在整个网络广告市场的比例非常高。
此外，Facebook使用图像识别人工智能技术来识别照片中的人脸，因此它可以邀请用户为其添加标签。毫不奇怪，考虑到照片对Facebook的重要性，Facebook在面部识别技术上投入了大量资金。采用机器“读取”照片是当今人工智能时代最为显著的进步之一。返回搜狐，查看更多