當(dāng)AI技術(shù)與教育深度融合，將會產(chǎn)生怎樣的火花？新技術(shù)，如何改變傳統(tǒng)教育？全球最新AI技術(shù)，有哪些新變化和最新思考？未來，教育產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新還有其他機會嗎？

日前，由乂學(xué)教育-松鼠AI、IEEE教育工程和自適應(yīng)教育標準工作組、中國自動化學(xué)會、新東方、好未來、36氪等在北京共同舉辦的“第三屆AIAED全球AI+智適應(yīng)教育峰會”為教育領(lǐng)域從業(yè)者解答疑惑，帶了新的方向和機遇，并對中國教育改革產(chǎn)生了深遠的影響。

本屆大會中，邀請了全球人工智能教育領(lǐng)域?qū)＜�、學(xué)者和領(lǐng)軍企業(yè)都匯聚一堂：全球機器學(xué)習(xí)教父、全球AI排名第一的CMU卡耐基梅隆大學(xué)計算機學(xué)院院長Tom Mitchell教授，MIT人工智能實驗室主任Daniela Rus教授，AAAI 主席 Yolanda Gil 教授，乂學(xué)教育-松鼠AI創(chuàng)始人栗浩洋，好未來集團CTO黃琰，倫敦大學(xué)教授、國際頂尖AI教育學(xué)術(shù)大會AIED主席Rose Luckin教授，ASU-GSV教育大會聯(lián)合創(chuàng)始人、GSV資本創(chuàng)始人Michael Moe，掌門1對1創(chuàng)始人張翼等國內(nèi)外眾多優(yōu)秀企業(yè)的產(chǎn)學(xué)研專家學(xué)者與商業(yè)領(lǐng)袖共聚北京，一同深度剖析了AI+教育行業(yè)在產(chǎn)學(xué)研各界的最新發(fā)展概況。峰會分享了“人工智能+教育”領(lǐng)域的發(fā)展新機遇，并深入探討建立未來基于人工智能教育新秩序的可能性，開啟了一扇通往未來教育的大門。

來自全球的權(quán)威AI大咖，用他們最新的研究和深刻洞見，為我們共同描述了一副科技和創(chuàng)新教育交織、探索和應(yīng)用的畫面，并向與會者展示了AI融合教育的前沿技術(shù)和解決方案，拓展了人類教育想象的邊界—AI與教育相結(jié)合，驅(qū)動教育無邊界創(chuàng)新。

讓我們一起來回顧這些全球人工智能權(quán)威大咖的干貨分享，聆聽新時代最前沿的聲音。 
Tom Mitchell 教授：未來的十年將會是AI影響教育的十年
 

Tom Mitchell 教授，全球AI排名第一的CMU卡耐基梅隆大學(xué)計算機學(xué)院院長、機器學(xué)習(xí)系創(chuàng)始人，第三屆AIAED主席，松鼠AI首席AI科學(xué)家

我最感到興奮的就是將AI技術(shù)放在教育上應(yīng)用，所以我把自己的很多研究放在了AI與教育的應(yīng)用。未來的十年將會是AI影響教育的十年，原因有三點：
一是研究個性化指導(dǎo)的益處與重要性；
二是AI可以為我們進一步開發(fā)基于電腦的指導(dǎo)； 
三是AI是面向未來的重要技術(shù)，必須提前布局。

機器學(xué)習(xí)、虛擬現(xiàn)實、實時感知人類狀態(tài)等都是非常重要的技術(shù)，目前它們已經(jīng)對智適應(yīng)教學(xué)的未來產(chǎn)生重要的影響。

腦科學(xué)也是一種很重要的技術(shù)，它能夠影響智適應(yīng)教學(xué)。還有大腦成像的技術(shù)，能夠去檢測腦電波，顯示大腦的活動，非常靈敏的檢測大腦的情緒，并且追蹤學(xué)生的情感狀態(tài)。

在智適應(yīng)教育當(dāng)中，機器學(xué)習(xí)應(yīng)該在每一個領(lǐng)域都有一個功能，去了解學(xué)生現(xiàn)在的狀態(tài)，機器學(xué)習(xí)就是能夠發(fā)現(xiàn)這個功能是什么，我們可以用機器學(xué)習(xí)來不斷地修改，這是機器學(xué)習(xí)在其中的核心作用。
Rose Luckin 教授：數(shù)據(jù)+智能算法賦能教育，讓學(xué)習(xí)更有效

Rose Luckin，倫敦大學(xué)教授，倫敦知識實驗室負責(zé)人，國際頂尖AI教育學(xué)術(shù)大會AIED主席

AI的未來潛力巨大，但不是一蹴而就的。我在20年前就開始學(xué)習(xí)AI和教育，但是現(xiàn)在非常重要的是，必須要以過去的成就為基礎(chǔ)，并且保證一定要讓人類智能不斷演化，如果說我們找到了正確的方法，就能保證每個人都可以得到高質(zhì)量的教育，這將會是美好的未來。

我們能夠以各種各樣的方式創(chuàng)造數(shù)據(jù)，我們的衣服、珠寶，所有東西都能跟AI技術(shù)進行交互，彼此連接。當(dāng)擁有了這些數(shù)據(jù)之后，如果能再高效去分析這些數(shù)據(jù)，就能得到一個非常智能的機器工具，那就是數(shù)據(jù)+智能算法，這可以賦能給所有不同的技術(shù)，從計算機，到人機交互，甚至老師和學(xué)生之間的交互，使我們變得更加聰明。

AI+教育的學(xué)習(xí)系統(tǒng)里，各個學(xué)生一起合作，來解決問題。通過動手、動眼，以及技術(shù)交互，把所有數(shù)據(jù)收集起來，因此就可以知道，他們在交互的時候，有多少是共同合作的，以及他們是否平等，他們內(nèi)部的異同性是如何影響到整體的合作，從而幫助我們更好進行數(shù)據(jù)的分析和詮釋，使得未來的學(xué)習(xí)模式更高效。

栗浩洋：希望我們能夠用AI+教育，幫助世界上的每一個孩子

栗浩洋，乂學(xué)教育-松鼠AI創(chuàng)始人，首席教育技術(shù)科學(xué)家

“其實人工智能教育在全球發(fā)展的速度已經(jīng)非�？炝耍�但是在中國幾乎沒有人知道�！崩鹾蒲蟊硎�，“我們就邀請在中國的競爭對手和全球的競爭對手來參加這個會議，這個會議真的是為中國所有的民眾更加了解人工智能對行業(yè)的一種改變。辦這個會議的目的，也是希望人工智能領(lǐng)域的人更多關(guān)注教育。”

栗浩洋系統(tǒng)闡述了AI智適應(yīng)教育如何升級換代教育產(chǎn)業(yè)，還著重講解了總共分成三個層次的引擎架構(gòu)，第一個是本體層，里面更多的是內(nèi)容，包括學(xué)習(xí)地圖，包括知識地圖；第二個是算法層，里面有推薦引擎，有學(xué)生的用戶畫像的引擎，有目標管理引擎；第三個層次可以看成是一個交互系統(tǒng)，就是這個系統(tǒng)如何和人進行交互。在今年之前，系統(tǒng)和人的交互更多是通過視頻、題目，和一些簡單的互動和推薦系統(tǒng)，栗浩洋則希望能夠發(fā)展更多的人機交互，讓學(xué)生和機器之間的交互更加的順暢，為此，松鼠AI還全新升級了自己的MCM系統(tǒng)。

用AI+教育，幫助世界上的每一個孩子，幫助教師們?nèi)ソ虒W(xué)，同時也把教育變得更可持續(xù)發(fā)展，這也是栗浩洋發(fā)自內(nèi)心、并將繼續(xù)為之奮斗的偉大夢想。
黃琰：用更好的教育培養(yǎng)更好的人

黃琰，好未來CTO兼開放平臺事業(yè)部總裁
“AI+教育”正從功能組件的1.0時代，進入整體解決方案的2.0時代。
在教育的三大角色（老師，學(xué)生，家長）之外，人工智能的崛起將成為教育的第四極。
技術(shù)回歸教育，好未來始終堅守兩個教育理念，宏觀層面堅持助力“更加公平而有質(zhì)量的教育”；微觀層面致力于為每個孩子提供最適合的教育。
需發(fā)揮AI的乘數(shù)效應(yīng)，以學(xué)生為中心重新解構(gòu)“教”和“育”，知識傳授交給人工智能；素養(yǎng)培育借助人工智能，在規(guī)�；�的同時實現(xiàn)個性化。
好未來“AI+教育”探索取得階段性成果，AI激發(fā)以“人”為本的快樂學(xué)習(xí)，突破學(xué)科邊界助力精準教學(xué)，輔助個性化練習(xí)讓大規(guī)模因材施教成為可能。
Ken Koedinger教授：迭代工程是可靠的學(xué)習(xí)科學(xué)的關(guān)鍵
 

Ken Koedinger，CMU 計算機及心理學(xué)系教授、松鼠AI首席學(xué)習(xí)科學(xué)家

如何才能讓AI和教育變得更高效？要把我們的學(xué)習(xí)科學(xué)融入其中，不僅是運用學(xué)習(xí)科學(xué)，而是要從學(xué)習(xí)科學(xué)發(fā)展到學(xué)習(xí)工程。
AI教育中有兩個關(guān)鍵算法。

一個是模型追蹤。在AI當(dāng)中大家可能覺得一個計劃的認識，學(xué)生可以理解到他們最核心的競爭力，然后我們可以提供一些基于場景的指導(dǎo)，當(dāng)學(xué)生犯了錯誤過后，或者他們不再需要提示的時候，我們就把他們推到下一步，能夠非常好的控制學(xué)生的學(xué)習(xí)過程，學(xué)生只有在需要幫助時才能得到幫助和指導(dǎo)，在得到幫助之后，他們會回復(fù)是否取得進步。然后每個學(xué)生，我們把它稱作知識軌跡，可以通過這個知識軌跡來評測學(xué)生學(xué)習(xí)的成長過程，以及他們知識學(xué)習(xí)的過程。

第二個算法是學(xué)生對每個關(guān)鍵知識的掌握程度，把課程個性化。取決于我們最終要達到什么樣的知識學(xué)習(xí)目標，這個也取決于我們整個學(xué)習(xí)的過程，如果說我們所學(xué)的是事實，所以說這個流程和技術(shù)是非常重要的。

在AI教育中，刻意練習(xí)非常重要�？桃饨虒W(xué)和練習(xí)有幾個非常重要的組成部分：
第一，我們必須努力工作，從而提高績效；
第二，我們得有足夠的內(nèi)在動機，從而讓我們參與到任務(wù)當(dāng)中；
第三，必須要考慮到自己的弱點。因為我們在進行指導(dǎo)的原則設(shè)計的時候，必須要保證任務(wù)，必須要放在我們不擅長的地方，這也是我們可以利用數(shù)據(jù)的地方，可以通過數(shù)據(jù)知道這個學(xué)習(xí)者的弱點在什么地方；
第四，反饋可以讓學(xué)生在長期不斷的反復(fù)，不斷的操練。
Michael Moe：AI+教育投資井噴式發(fā)展

Michael Moe，ASU-GSV 教育大會聯(lián)合創(chuàng)始人、GSV 資本創(chuàng)始人

我們在進行教育投資時，十年前是非常困難的，差不多是有幾億教育的投資，現(xiàn)在已經(jīng)達到70億，在過去十年當(dāng)中漲了十倍。因為現(xiàn)在這些教育技術(shù)的公司，發(fā)展得非�？�，而且我們有大量的教育方面的獨角獸。

還有一個說法，就是AI會消除很多的工作，未來20年中，50%的工作將會被取代，確實是如此的，吳恩達也說過，人工智能將會是新式的“電力”，這是一個改革性的勢力，并且是一個普遍的而且看不見的一個勢力。
Yolanda Gil：AI時代的教育學(xué)習(xí)更注重個性化
 

Yolanda Gil，AAAI主席，南加州大學(xué)計算機科學(xué)與空間科學(xué)研究教授
在現(xiàn)代科學(xué)的數(shù)據(jù)化挑戰(zhàn)中，我們有需求去使得課程更加個性化，并且使得學(xué)習(xí)過程更加個性化。
在這個過程中，有三個非常大的挑戰(zhàn)：
一個是在課程層次；
第二個就是在課程當(dāng)中，我們是不是能夠進行個性化的教育，比如說家庭作業(yè)，還有就是語言數(shù)據(jù)類的，我們可以通過個性化的教學(xué)，來教育相關(guān)的計算機科學(xué)的知識；
第三個就是我們的學(xué)習(xí)必須是以學(xué)生為中心。

Daniela Rus教授：超優(yōu)學(xué)生的十大學(xué)生法則

Daniela Rus，MIT 人工智能實驗室主任， 美國工程院院士。

我們現(xiàn)在生活在一個非常令人振奮的時代，我們的領(lǐng)域，不管是AI機器人，還是機器學(xué)習(xí)，都在改變著這個世界的面貌，現(xiàn)在計算就像電一樣，成為了一種能源，并且無處不在，我們應(yīng)該利用這樣的資源，幫助我們真正的產(chǎn)生影響，影響科技改變世界的方式。

為了讓年輕一代更好的準備好未來這一場革命，我相信我們一定要仔細去思考計算的思維和創(chuàng)作，把它作為21世紀教育的支柱。

發(fā)生在機器學(xué)習(xí)和AI領(lǐng)域的事，大多都是由深層神經(jīng)網(wǎng)這項技術(shù)促進的。在深層神經(jīng)網(wǎng)領(lǐng)域我們有很大的一個結(jié)構(gòu)，可能當(dāng)中有數(shù)百萬的節(jié)點，這個結(jié)構(gòu)有很多帶上標簽的數(shù)據(jù)。我們有了數(shù)據(jù)，打上標簽過后，可以給這一項技術(shù)帶來很大的提升，但是這個技術(shù)目前還不完美。

超優(yōu)學(xué)生的十大學(xué)生法則，大致可以概括為：第一，必須要有嚴謹、扎實的基礎(chǔ)；第二，解決問題不是死記硬背；第三，跨學(xué)科；第四，協(xié)作不是單向的對話，是互相學(xué)習(xí)；第五，鼓勵創(chuàng)造力；第六，無懼挑戰(zhàn)；第七，獨立工作；第八，如何讓時間變得更有價值；第九，解決重要的問題；第十，一定要去享受，并且保持愉快。

Cynthia Breazeal教授：機器人未來會越來越人性

Cynthia Breazeal，MIT媒體藝術(shù)與科學(xué)副教授，MITMedia Lab機器人小組負責(zé)人

未來，機器人會是非常好的同伴，之所以這樣做，是因為我們?nèi)绾巫寣W(xué)習(xí)更加有人性，讓我們的孩子能夠更好的學(xué)習(xí)。

機器人和人類之間構(gòu)建情感交流，不光是關(guān)注孩子學(xué)的多好，同時還有其他一些東西，比如孩子對于學(xué)習(xí)的態(tài)度，包括創(chuàng)造力，和一些批判性思維等。

未來我們的機器越來越智能的時候，人性化就非常重要了，所以我們在進行機器設(shè)計幫助孩子學(xué)習(xí)的時候，不單單只是所謂的課程知識或者技能，必須要考慮到童年時代以及他們學(xué)習(xí)有怎樣的質(zhì)量和能力，才能更加成功。
 Kang Lee教授：目前AI系統(tǒng)智商很高，但情商很低

Kang Lee，加拿大多倫多大學(xué)應(yīng)用心理學(xué)和人類發(fā)展系教授

目前所有的AI系統(tǒng)可能智商很高，但是情商非常低，它的情商達不到一個兩歲兒童的水平。

人工智能系統(tǒng)沒有情商的話，就很難在生活中真正利用起來改變生活，特別是教育，教育和學(xué)習(xí)其實是一個非常需要情緒、需要情商的地方，所以要怎么樣改變這種情況？需要情感人工智能。 

在AI前面要加一個A，就是AAI，是什么情況？情感人工智能其實是智能社會，能夠檢測，能夠解釋，能夠模擬人的情感的能力。

目前，用這個技術(shù)開發(fā)、探測抑郁癥、焦慮癥的開發(fā)和風(fēng)險情況，已經(jīng)是一個很大眾的技術(shù)，可以用到很多方面，還有一個是市場研究的應(yīng)用，怎么樣把這個技術(shù)運用到教育的AI當(dāng)中，讓我們的教育AI系統(tǒng)既有智商又有情商。
Alex Beard：發(fā)展教育技術(shù)過程不可忽視的三大危險

Alex Beard，英國教育作家、《自然出生的學(xué)習(xí)者》作者

發(fā)展教育技術(shù)過程中有三個危險的觀點：

一是認為機器是學(xué)得最好的。機器可以學(xué)習(xí)一些特定的模式，它們的分析能力比我們更強，它們能夠提取模型，然后更高效。但是我覺得我們必須要問自己，機器真的是否是智能的，機器很善于其中一些東西，但是這些東西的領(lǐng)域是非常窄的，我們作為學(xué)習(xí)者有更廣泛的智能。

二是所謂的對用戶友好，可能是個陷阱。我們這個時代有很多的技術(shù)，我們必須得知道如何營造出一個更好的學(xué)習(xí)經(jīng)驗，讓學(xué)生既有挫折，也能夠去思考。

三是自動化思想。在未來教育當(dāng)中肯定會有自動化，到底這個自動化到底扮演什么樣的角色，在什么領(lǐng)域要進行自動化，在什么領(lǐng)域必須得要有人類的參與，這是我們要考慮的。

AI技術(shù)在中國有很好的前景，教學(xué)的策略是創(chuàng)造新的學(xué)習(xí)者，他們能夠接收到高質(zhì)量的知識，能夠接觸到頂尖的研究。在未來，技術(shù)不僅僅取決于對科技的投資，還取決于這些思想的投資，這些思想才能讓技術(shù)成為可能。
 張翼：讓快樂的細節(jié)體現(xiàn)在智能化里面

張翼，掌門1對1創(chuàng)始人兼CEO

關(guān)于教育，我們不能從一個行業(yè)的角度去看它，其實我們應(yīng)該從一個文明的角度去看它，或者從文明的第三維去看它。雖然教育過去和現(xiàn)在發(fā)生很多變化，但是它第三維世界里面，從文明的角度來看，教育的東西是沒有變化的。

為什么說我們要用智能化改造教育？智能化為什么使教育快樂？原因是因為你能夠知道哪里學(xué)會，哪里學(xué)不會。你不是一直給他推不會的題，而是讓他偶爾感知到我這個東西是可以學(xué)會的。智能不是讓他學(xué)會，而且讓快樂的細節(jié)體現(xiàn)在智能化里面，才能真正讓一個學(xué)生學(xué)習(xí)感到快樂，一旦感到快樂，才能讓他更高效地學(xué)習(xí)。

高效是兩個方面的事情，一個是我們做教育應(yīng)用層面的事情；第二是高效的事情，只有人快樂，他才能高效。所以說所有的教育行業(yè)一方面能夠跟技術(shù)的結(jié)合發(fā)展出更多的創(chuàng)新，另一方面也希望所有的教育企業(yè)能夠堅守初心，為教育描繪更好的未來。
楊正大：AI讓教育成為全球最大的共享經(jīng)濟體

楊正大，iTutorGroup集團創(chuàng)始人

AI的飛速發(fā)展將使得教育成為全球最大的共享經(jīng)濟體，而教育共享能徹底解決過去教育中不效率的問題，未來每個學(xué)生都有適合自己的個性化學(xué)習(xí)路徑，教育公平真正得以實現(xiàn)。

共享模式的出現(xiàn)是為了解決不效率問題，通過將閑置產(chǎn)能充分利用，把重復(fù)的資源浪費降到最低，從而為使用者提供多樣的個性化選項。教育里面最稀缺的資源是孩子的時間，最難的是認識孩子的潛能，更困難的是給每個孩子提供符合他個性、能夠激發(fā)他潛能的“因材施教”的方法，而如何實現(xiàn)規(guī)�；�的“因材施教”則是教育行業(yè)當(dāng)前急需解決的最大難題。

在線教育通過將教育搬到互聯(lián)網(wǎng)上，打破了時間、空間的疆界與限制，釋放了大量的優(yōu)質(zhì)教育資源和老師資源。此外，互聯(lián)網(wǎng)可以收集海量教與學(xué)的數(shù)據(jù)，通過AI賦能實現(xiàn)老師、同學(xué)和教材的精準匹配，真正做到規(guī)模化的因材施教。過去十多年里，iTutorGroup通過DCGS動態(tài)課程匹配系統(tǒng)，給每位老師、學(xué)生和每份教材分別打了128個標簽，自主幫助學(xué)員依據(jù)興趣、背景、能力等特質(zhì)量身定制課程，并在每一堂課中精準匹配最適合他的老師、教材和同學(xué)。同時，系統(tǒng)還會根據(jù)學(xué)員自我測評、老師評鑒等相關(guān)參數(shù)，動態(tài)調(diào)節(jié)學(xué)員所學(xué)的課程，達到“一人一類，千人千面”的個性化教學(xué)安排。
 張文鑄：AI和教育的結(jié)合，將帶來更高效更公平的學(xué)習(xí)機會
 

張文鑄博士，立思辰人工智能實驗室主任

張文鑄博士認為現(xiàn)在的學(xué)校教學(xué)主要面臨兩個問題：一個是如何提高全校教務(wù)管理的效率和精細化，另一個是如何在規(guī)�；�教育的基礎(chǔ)上實現(xiàn)個性化培養(yǎng)。而在教學(xué)自動觀察與反饋方面，人工智能技術(shù)具有無可比擬的優(yōu)勢。

傳統(tǒng)的教務(wù)管理，面臨評價周期較長、客觀評價數(shù)據(jù)缺失的困境，不利于教務(wù)管理者及時有效地做出決策。教師對學(xué)生的培養(yǎng)和關(guān)注，以學(xué)習(xí)成績?yōu)橹饕獏⒖迹�教師有限的精力只能重點關(guān)注到少數(shù)學(xué)生，難以發(fā)掘每位學(xué)生的個性和特征。張文鑄認為“當(dāng)我們加入一個新的維度，學(xué)生們就得到了更加精細的分類，這樣就具備了因材施教的可能性，這就是 AI 可以在教育場景中作出的嘗試�！�
 茹立云：個性化教育，不僅是人工智能的機會，更是責(zé)任
 

茹立云博士，葡萄智學(xué)創(chuàng)始人兼CEO

今天的中國兒童外語教育，正在向單純的應(yīng)試教育導(dǎo)向，轉(zhuǎn)向素質(zhì)教育，更注重全面能力的培養(yǎng)。整個兒童語言培訓(xùn)行業(yè)在2018年已經(jīng)是300億元人民幣規(guī)模的巨大市場，并且將在2022年發(fā)展到800億人民幣，然而市場上依舊缺乏理想的英語學(xué)習(xí)產(chǎn)品，現(xiàn)實供給狀況與市場需求之間存在巨大鴻溝，并且由于成本高企，現(xiàn)有主流商業(yè)模型贏利困難，伴隨著規(guī)模性擴張出現(xiàn)的，往往是規(guī)模性虧損。

智能化教育的應(yīng)用場景在逐層深入，下一階段發(fā)展的目標必然是AI智適應(yīng)技術(shù)深度切入教學(xué)核心過程，真正實現(xiàn)古老的教育理想狀態(tài)“因材施教”。
Lin Zhou：我們并沒有考慮AI是如何看我們的世界
 

Lin Zhou，The New School 副總裁及首席信息官、前IBM Watson AI 教育事業(yè)部總經(jīng)理

Lin Zhou提出了兩大問題。第一，人以及AI在一起，將會解決什么問題？第二，在過去的幾年中，我們都是技術(shù)家、科學(xué)家，我們一直在看AI，我們應(yīng)該如何訓(xùn)練AI，以及AI如何培訓(xùn)我們的學(xué)生？實際上，我們并沒有考慮AI是如何看我們世界的。

他還提出教育經(jīng)歷了四個階段，第一個是書本數(shù)字化，第二個是翻轉(zhuǎn)課堂，第三個是自適應(yīng)教育，第四個是智適應(yīng)教育。

下面一代的教育轉(zhuǎn)換是什么樣的，什么結(jié)果才是好效果？應(yīng)該是人性化�？紤]到我們教育的對象是一個活生生的學(xué)生，把他們的需求貫穿到整個教育過程，教育對象最后的結(jié)果，也是產(chǎn)生一個完整的人。
Dave Touretzky和Christina Gardner-McCune：要用AI來對K12青少年教育做貢獻
 

CMU 計算機科學(xué)及認知神經(jīng)基礎(chǔ)中心演講教授、AI4K12 項目聯(lián)合主席Dave Touretzky，佛羅里達大學(xué)助理教授Christina Gardner-McCune同臺演講

在談到K12與AI的關(guān)系時，Christina Gardner-McCune教授表示：大多數(shù)都在談怎么用AI來給學(xué)生提供更好的體驗，我們談的是怎么教學(xué)生——怎么學(xué)習(xí)AI。K12學(xué)生應(yīng)該如何體驗人工智能，大家可能都知道，大家已經(jīng)在生活的方方面面體驗AI，比如說智能手機，還有電視等各種科技帶來的變化。大家已經(jīng)在用這一項技術(shù)了，但是我想讓學(xué)生不僅變成AI的消費者，而是要變成AI的開發(fā)者，并且用批判性的思維來看待AI，看一下AI能做什么。

Dave Touretzky教授具體闡述了他們的工作，以及“人工智能的五大思想”，大致可以概括為：第一，感知；第二，表征和推理；第三，電腦可以從數(shù)據(jù)當(dāng)中學(xué)習(xí)，也就是說數(shù)據(jù)可以幫助我們對AI進行革命性的變革；第四，自然互動；第五，社會影響。另外，他還表示這些技術(shù)肯定會改變未來的職業(yè)，因為未來越來越多的職業(yè)是需要我們和機器人互動，所以說現(xiàn)在的孩子們受到的教育，也會受到很大的變化和影響。
斯坦福教育學(xué)院副院長 Paul Kim教授：人工智能教育的機遇和挑戰(zhàn)并存
 

Paul Kim博士，斯坦福教育學(xué)院副院長兼CTO

斯坦福教育學(xué)院副院長Paul Kim教授認為人工智能教育機遇與挑戰(zhàn)并存：很快人們將會有各種各樣的機會，去選擇自己的教授，比如說你特別喜歡這些人給你做演講，直接選他們來給你做演講，因為畢竟我們可以合成他們的聲音，以及他們的樣貌。

再說到教育，他認為AI將會使用在招生個性化的路徑，以及作業(yè)評估和PPT的演示，還有就是內(nèi)容的策劃也是如此。這是基于個人的表現(xiàn)和興趣，也可以用在培訓(xùn)、行政工作，這就意味著學(xué)生和教師可以更多放在學(xué)習(xí)和教學(xué)上。人工智能的價值在于培訓(xùn)數(shù)據(jù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、質(zhì)量。在未來，人工智能也許會出現(xiàn)很多問題：第一個，是否所有的學(xué)生都必須要簽署同意書？第二，如果數(shù)據(jù)模型有偏差怎么辦？這些問題都是作為教育者，必須要解決和面對的問題。