教育信息化大数据驱动下的创新教学

第一篇：教育信息化大数据驱动下的创新教学

教育信息化大数据驱动下的创新教学

时下正值暑假，许多老师都纷纷踏入了暑假的列车，享受着假期的愉快。但回想刚过去的期末，不少老师还是会倍感头疼。每个学期末，都是老师准备期末考、加班统计学生成绩的高峰期。

期末总结对于使用速课堂开展移动教学的一线老师们又有着特殊的意味。因为速课堂方便了老师对学生们的过程性评价，平时学生在速课堂里的点名签到、资源学习、作业以及测试评价等教学活动都会有立体化数据分析，这些学习过程都被一点一滴地记录下来。相对传统教学，速课堂的过程性评价在期末总结评价中的权重得到了老师们的重视和提升。所以每逢期末，检验一学期速课堂过程性教学效果的时候就到了。

速课堂在辅助教师开展教学的基础上，满足社会发展及个性化教学需求，结合AI智能技术，全程记录学生学习痕迹，从学生、课程、班级多样分析，形成个性化学情分析报告，助力教学。并通过学生的学习轨迹和在线考评、测试的结果反馈，教师有效制定针对性的教学方案，帮助每位学生成长和进步。

数字立体化呈现班级学生总数、老师发起的教学活动次数，保障学习效果；教学资源学习数据实时跟踪统计，助力学生分析。此外速课堂提供知识变现，班级内的课程打赏收益总额和付费人数也会一一呈现。

速课堂通过雷达图呈现学生出勤表现、知识掌握程度、活跃度、努力度以及学习主动性数据，并运用百分比的形式全面分析学生们学习课件视频、音频和文档的次数和时长，全方位追踪教学数据。

课堂数据指的是整体的速课堂总数据，包括开设课程总数、班级总数、学生总数以及教学资源总数等，都可以查看到各个课程的数据。

用大数据驱动教学改革，在这个新时代已经成为可能，甚至成为现实。希望老师们能将新的教学方法和信息化教学工具的结合应用继续下去，探索更为有效地开展教学的方式方法。

第二篇：创新驱动

创新驱动为院校发展注入无限活力

——理工大学 市东医院“理工医创新基地”建设一周年回顾

2010年早春，市东医院

上海理工大学、市东医院“理工医创新基地” 签约暨揭牌仪式在此隆重举行。中共上海市杨浦区委书记陈安杰、区长金兴明；理工大学党委书记燕爽、校长许晓鸣等区校领导出席。陈安杰书记、燕爽书记为“理工医创新基地”揭牌。

作为百年老校的上海理工大学和有六十多年历史的市东医院，在杨浦区委、区政府的关心支持下，为全面贯彻科学发展观，落实《杨浦国家创新型试点城区发展规划纲要》，实践“三区融合、联动发展”的核心理念，推动自主创新发展。在双方原有相关学科和医学水平的基础上，建立“理工医创新基地”，走理工医结合、联动发展之路。

创新思维： 理工医结合的摇篮

医学工程是综合运用现代工程技术研究成果，解决医学上的有关问题的一门新兴学科,是工程技术渗透到生命科学领域深入到医学中的一门边缘交叉学科。它已经并正在给医学的发展带来日益强大的推动力；而医学的发展，反过来又促进了医学工程学科的发展。二者之间已构成了相互依赖，相互促进的依存关系，所以说，理工医相结合是现代医学发展的必经之路。

为积极探索并实践高校与医院联动建设专业学科发展的新模式，市东医院提出了理工医结合的设想。为此，2009年1月21日理工大学许晓鸣

校长带队一行十余人第一次来市东医院进行考察、调研，并就市东医院成为上海理工大学附属医院事宜的可行性与市东医院领导进行了初步探讨，院校双方一致认为合作将惠及双方，具有战略意义。随后院校领导又进行了三次联席会议，议题广泛而深入，从简单意向到具体合作，最终确定了市东医院成为上海理工大学附属医院的可行性，并制定了先建立合作基地逐步过渡到建立附属医院的分步实施计划。为此，双方成立了联合工作小组；建立联席会议机制和院、校级领导交流机制；搭建合作平台开展战略对话，同时建立了以学校教研室-医院临床科室合作形式；成立理工、医科研沙龙，以各课题组为单位，自由结合开展定期或不定期活动。为了保证合作顺利而有效地进行经双方协商同意，在双方原有相关学科和医学水平的基础上，建立“理工医创新基地”，并于2010年2月8日签署协议。

创新基地建设：院校联合的新引擎

“理工医创新基地协议”经院校双方多次讨论修改形成，共有目的、名称、组织架构、内容及其他五部分组成。

协议目的为了探索并实践高校与医院联动建设专业学科发展的新模式，促进新型学科的诞生；为了培养理工医结合高质量复合型人才，创新人才培养模式；为了联合开展科学研究，培育高水平的科研成果；为了促进医疗器械的开发和应用，提高医疗器械的国产化水平；为了促进区域内教育卫生事业的发展。

协议内容涵盖教学、科研、人才培养和学科建设等方面开展全方位合作，坚持合作内容具体化：协议规定市东医院开放临床、医技等科室及部

门作为理工大学的教学基地；双方每年合作进行不少于3项科研项目；市东医院选择经验丰富的人员担任理工大学的兼职教授，参与相关教材、教程的编写和教学等。合作进程阶段化：协议规定在科研合作过程中，双方从不同的角度，运用各自的专业信息、专业技术、科研设备优势，在课题的不同环节中进行科研协作，充分发挥技术互补作用，形成多学科的协作和群体攻关的整体优势。合作范围拓展化：协议还规定除教学科研外进行医疗技术、设备、器械开发研究与应用。合作效益共赢化：协议要求双方在申报相关学科省部级以上科研项目时，应吸纳对方人员的参与；双方根据资源共享、互惠互利原则共建实验室，合作致力于开发新的医疗器械产品。

为了协议能得到贯彻和执行，建立了较完善的组织架构。市东医院专设合作与发展办公室对口理工大学规划发展处负责“理工医创新基地”建设，成立理工医结合推进领导小组、设立理工医结合

推进联合办公室、建立联席会议机制、成立“理工医科研沙龙”、设立“理工医创新基金”，双方共同出资，推动“基地”顺利健康发展。

理工医交融 医、教资源外溢效应显现

作为《杨浦国家创新型试点城区发展规划纲要》编制后的第一个签约项目，“理工医创新基地”的建设得到了杨浦区委、区政府领导极大地重视和支持。区领导在上海理工大学与杨浦区人民政府签署《关于进一步加强全面合作联手推进自主创新框架协议》的会上说：“上海理工大学与市东医院的合作事宜，是一次很有战略性的跨学科、跨行业、跨领域的探

索，是一次医工结合的创新”。

金区长政府工作报告首次提到“理工医创新基地”建设，将“理工医创新基地建设”提到政府工作层面，并将此立入杨浦区“

十二、五”发展规划，理工大学也将“理工医创新基地建设”编入学校“

十二、五”发展规划，为基地的建设提供了政策保障。

杨浦区政府专门拨付100万专项资金用于 “理工医创新基地”的建设，专项资金为“理工医创新基金”的设立、联合实验室建设、理工医生产实习基地的建设、联合科研的设立及成果转化、理工医学术沙龙活动的开展和人才培养等提供了资金保障。

2010年4 月“理工医创新基地”设立“理工医创新基金”，“基金”的设立成为了院校联合科研的孵化器，催生了一批高质量的联合科研项目。过近一年的努力，“基金”已为第一期11项院校联合科研项目提供支持。项目涵盖医疗技术、设备、器械开发研究与应用等领域。

双方已在教学、科研及人才培养等方面进行深入合作。市东医院开放临床、医技等科室及部门作为理工大学的教学基地；接受理工大学学生实习，并进行相关的临床教学任务；目前已接受并完成362人次见习及教学任务；并将推选经验丰富的人员担任理工大学的兼职教授，参与相关教材的编写和教学；选派医、护、技以及管理人员到理工大学进行英语及管理课程的再教育，经过系统的教育完成研究生课程授予相应的学位。

《理工医创新基地合作协议》最大的成果是创新了理念。协议希望通

过多学科性、多结构性和相互交叉渗透，使医学科学和工程技术紧密结合，基础研究与应用开发研究紧密结合，发挥各自优势，联合进行研究，促使双方合作规模越来越广、深度越来越大。在科研合作过程中，双方从不同的角度，运用各自的专业信息、专业技术、科研设备优势，在课题的不同环节中进行科研协作，充分发挥技术互补作用，形成多学科的协作和群体攻关的整体优势。

“理工医创新基地”的建设从理念上无疑是一种变革，也将成为参与者“凤凰涅槃、脱胎换骨”之旅。

市东医院 2010-12-30

上海理工大学 市东医院“理工医创新基地”建设项目一览

1.科研合作：

1）.2010年期11项联合课题立项，项目涵盖医疗技术、设备、器械开发研究与应用等领域。（其中一项获得国家自然科学基金资助、一项进入市科委自然科学基金资助项目）

2）．联合建立微创实验室（筹建中）2．教学合作：

1）.市东医院开放临床、医技等科室及部门作为上海理工大学的教学基地；

2）.市东医院接受上海理工大学学生见、实习。（已完成362人次临床见、实习任务）

3）.市东医院承担相关的临床教学任务，已完成362人次临床见、实习教学任务。

4）.已推荐5名高级医技人员担任硕士生导师，陈允硕院长等三人正式受聘担任硕士生导师。

5）.市东医院选择经验丰富的专家担任上海理工大学的兼职教授，参与相关教学和教材、教程的编写。

6）.理工大学接受市东医院相关人员在职培训（首选一位计算机人员以师徒结对形式进行为期一年培训）。

3.医疗资源共享

1）.市东医院承担理工大学教职员工体检

2）.共建理工大学校医室：市东医院按理工大学所需派专家坐诊理

工大学校医室

3）.市东医院承担理工大学学生就医项目 4）.数字化手术图像实时传送系统（建设中）4.理工医科研沙龙：

形成机制并进行了2次学术沙龙活动，为学校教研室、医院科室间交流搭建平台，得到了教师、医技人员的积极响应；上海医疗器械厂有限公司也积极参与沙龙。5.产学研进展：

区科教兴市办、市东医院、上海医疗器械厂于8月9日在医疗器械厂进行了交流，探讨在“理工医创新基地”的基础上，把医疗器械厂有限公司拓展为一个专门研发生产医疗器械的科技园区，形成产学研结合，注重成果转化的新格局。

市东医院 2011-3-21

第三篇：数据驱动讲稿

数据驱动(Data-driven)概念的出现源自计算机科学领域，近些年其理论、应用等的研究都引起控制领域及仿真应用领域等的重点关注。数据驱动最初被视为一种适应性的仿真开发方法。在数据驱动的仿真模式中，数据驱动指任何应用需求都能够由系统数据及相关模型所描述，而无需进行再编程。以数据驱动思想为指导的应用涵盖控制、决策、调度和故障诊断等关键领域，包括制造过程控制、气候预报、交通管理、地理开采、生物传感等诸多具体应用。

随着城市路网规模的不断扩大和交通流量的显著增加原有的路径规划算法己经不能满足路网实时性的要求。针对数据驱动的动态路径规划方法进行仿真研究和探讨。

城市交通系统是一种典型的复杂系统，系统各要素之间的相互作用随机性较大，利用以往的数学分析或经验分析模型不可能准确地将真实环境模拟出来、为了找出更有效的方法，从60年代开始，研究人员着手研究交通仿真。尤其在近些年，随着计算机技术和软件工程控制理论以及人工智能的快速发展，仿真技术在各个领域得到)‘一泛的应用。交通环境的仿真就是计算机仿真技术在交通领域内的重要作用，是利用计算机数字模型来模拟复杂的交通环境并实施有效分析和评估的方法。

在大数据环境下，可以通过数据预处理手段从海量的实际道路信息数据中抽取正确可靠的历史数据，聚类而向路况的非关系型数据仓库，对以上多样化数据进行存储与组织，并通过数据挖掘，以关联规则和相关系数等形式分析认知道路交通信息相关数据之间的关联关系，例如通过不同时段，某车辆在通过某一特定路段时在该路段行驶的时间长短测得该道路的拥堵时间，可以认知车辆在道路行驶拥堵状况的内在规律。

（1）客户点的需求量、客户点之间多条路径在某个时段的拥堵概率数据

(3)两点间最短路径规划。根据用户设定的具体地点，智能的规划最优路径，并且在屏幕上实时动态显示当前车辆状态，以及最优路径并根据在图中实时动态更新车辆所处位置信息。

按照大数据驱动的“关联+预测+调控”的决策新模式，其中:(1)关联指通过车间制造数据的关联分析，发现隐藏其间的关系。需要在清洗、分类与集成等制造数据预处理的基础上，构建制造数据时序模型并挖掘序列模式，实现不同制造数据的关联分析，挖掘数据之间的影响规律。

(2)预测指利用关联分析结果，描述车间制造过程与性能指标的内在关系。通过将车间性能指标数据化，建立模型描述车间运行过程数据对性能指标数据的影响规律，实现车间性能

预测。

(3)调控指基于车间性能预测模型，找到车间运行过程的关键制造参数并进行控制。通过确定影响质量控制、交货期控制的关键参数，运用规律知识建立针对产品合格率、交货准时率等性能指标的科学调控机制。

第四篇：基于任务驱动法下PHOTOSHOP教学模式的创新

基于任务驱动法下PHOTOSHOP教学模式的创新

【摘要】PHOTOSHOP是一种应用较为广泛、应用价值较高的一种计算机图像处理软件，在计算机教学中是一大重点教学内容。本文主要通过研究任务驱动法下PHOTOSHOP教学模式的应用创新，来提升PHOTOSHOP的教学质量，以期为我国PHOTOSHOP教学提供理论参考与实际借鉴。

【关键词】任务驱动法 PHOTOSHOP 教学模式 创新研究

任务驱动法是近年来研究较为热门的一种新型教学方式，在各科教学中都有不同程度的应用，效果不一。任务驱动法简单来说就是由教师提出问题，学生围绕这一问题开展一系列探究。将该种教学方式应用于PHOTOSHOP教学中，有助于提升学生对于PHOTOSHOP的运用熟练度，提高PHOTOSHOP的教学质量，增强PHOTOSHOP的应用价值。

一、基于任务驱动法下PHOTOSHOP教学现状

任务驱动法在PHOTOSHOP教学中的引入应用还处于探索完善阶段，存在较多的不足之处。如果任务驱动法没有得到合理的应用，对于PHOTOSHOP教学质量、效率的促进效果就不显著，从而影响PHOTOSHOP教学模式创新的进一步进展。针对这一问题，需要采取的手段就是加强探讨任务驱动法在PHTOSHOP教学应用中存在的不足之处，确定存在的关键性阻碍因素，进行详细分析。

（一）任务驱动法应用缺乏事实基础

任务驱动法在PHOTOSHOP教学应用过程中存在较为突出的一个问题，就是没有对该校实际情况进行分析，包括学生学习PHOTOSHOP的情况、对于PHOTOSHOP的感兴趣程度、教学进展、教师PHOTOSHOP的教学能力等。因此，在任务驱动法设计过程中没有结合实际，导致的结果就是任务驱动法设计的方案无法顺利的执行，学生无法快速的适应该种与自身情况有所偏差的新型教学方式，进而拖慢PHOTOSHOP教学的进程。教师在教学过程中也会出现无法收缩自如的尴尬情况，对于进一步促进PHOTOSHOP教学进展较为不利[1]。

（二）任务驱动法应用没有进行分等级处理

PHOTOSHOP是一种图像处理功能较为健全、完备，并且在不断完善的图像处理软件，学生在学习过程中掌握的程度不一是正常现象。学生存在的差距会随着教学的进展而不断显现出来，这就是所谓的“等级”。任务驱动法在应用过程中没有考虑到这一点，设计出来的问题是平均水平，对于学习能力较低的学生而言过于复杂，对于学习能力较高的学生而言过于简单，无法起到提高学生学习水平的效果。

（三）任务驱动法应用方式单一

任务驱动法存在的另一个影响较大的问题就是任务驱动法应用方式单一，具体体现为任务驱动法在PHOTOSHOP教学中采用的主要方式就是教师根据教学内容提出一个总概括性的问题，让学生进行探索。该种方式在一定时间内能够取得较好的效果，但是长此以往，学生会出现倦怠，不积极的现象，对于PHOTOSHOP教学进一步发展较为不利。

二、基于任务驱动法下PHOTOSHOP教学模式的创新

（一）解决目前任务驱动法下PHOTOSHOP教学存在的问题

针对上文所提出的关键性问题，提出相应的应对措施，包括对学生的学习情况进行详细探究，对学生的兴趣方向进行掌握，对于教师的教学能力、教学观念进行调查，对于学校所能够提供的学习环境进行考察，将这些信息进行综合讨论。进行教师教学观念的改进以及教学能力的提高，主要方式就是通过宣传、培训。对学生进行等级划分的过程中，需要注意合理调整学生心态以及竞争意识，在此基础上设计出相应的符合学校现状以及学生兴趣的教学方式。

（二）确定任务驱动法下PHOTOSHOP教学模式的创新内容

基于任务驱动法下PHOTOSHOP教学模式创新的重点就是确定创新的方向以及内容。PHTOSHOP教学创新内容为教学方式的创新。教学方式创新主要包括双向性问题提出，由教师提出问题，学生进行解决，同时学生能够向教师提出问题，教师进行解决。创新的教学方法如下：比赛教学法，根据教师提出的问题，让等级相似的学生进行比赛，最终由教师进行判定；挑战式教学法，等级低的学生能够向等级高的学生挑战，学生能够自由组成团队进行相应的挑战等，在PHOTOSHOP实际教学过程中需要将这些方法进行不同种类的组合，也就是多方法教学模式[2]。

（三）观察任务驱动法下PHOTOSHOP教学模式创新的效果

在教学内容和方法创新完成之后，就要确定该种创新的价值以及实用性，对观察教学模式创新后，学生学习的积极性，学习状态，学习进展以及学习情绪等方面的变化，并以表格的方式进行记录，和之前教学方式下的教学结果进行比对，确定该种教学模式创新的意义。

结束语：

任务驱动法对于PHOTOSHOP教学产生较大的推进作用，但是具体的教学模式创新还要在教学过程中不断探索和完善。

【参考文献】

[1]冯俐.任务驱动法在Photoshop教学中的应用设计――以制作数码证件照为例[J].计算机光盘软件与应用，2012，（8）： 222-

222.[2]张国荣.基于网络环境的“任务驱动法”在Photoshop教学中的探索与实践[J].电脑知识与技术（学术交流），2011，（3）： 221

-222.

第五篇：【信息化教学】大数据时代,人工智能将如何改变教育

【信息化教学】大数据时代，人工智能将如何改变教育？

大媛说：未来是人工智能时代，新技术的诞生与应用将对教育工作者和教育本身提出更新、更高的要求。但是科学的运用AI也会给教育带来意想不到的帮助。

今天大媛分享的文章，便是向大家介绍多个场景下AI对教育革新的帮助。

新一代的人工智能在机器学习（Machine Learning）出现后得到了快速的发展。基于机器学习的新型人工智能背后的原理是进行一个统计的过程，始于数据体和试图派生出一个解释数据或可预测未来数据的规则和程序。其优点是它在不可行或难以写下明确规则来解决一个问题的情况下依然能够使用。机器学习与自然语言处理结合让人工智能进入教育正在成为现实。

机器学习背后依靠的是互联网大数据。MOOC和其他在线教育形式的普及带来了大量的教学数据。机器学习可以从这些教学大数据中找到与学生个体匹配的教学模型，或者说，教育人工智能可以为每位学生找到一个合适的学习和成长的独特路径。因此，这将催生出更具个性化的学习，为每个学习个体提供匹配的教师、课程和方法也将成为可能。

目前，并没有一个能让行业从业人员普遍接受的单一人工智能的定义。因此，我们不妨设想一下教育行业的人工智能应该是什么形态：AI可能是一位优秀的教师，也可能是一位有益的学伴，还可能是有各种问题的学生，亦或是定制的课程？或许，通过下面的案例，我们能更清晰地了解到人工智能将如何改变教育。

更适合的教师和课程

虽然教师和学生有各自的教和学的风格，但是时至今日，教师和学校仍然采用一刀切的教学方法和千篇一律的教材来应对不同的学生。因为在已有教学体系下，教师没有足够的时间和精力去逐一了解每个学生，并给他们提供合适的课程材料。

基于机器学习的教育人工智能可以发现数据中的行为模式，协助教师更轻松地从学生表现中收集可操作的见解，做出明智和有效的决策来帮助学生，引导他们朝更好的方向发展。另外，通过收集数据，机器学习算法还能发现某个学生存在大量问题的地方，然后通过定制的材料、练习和课程帮助他们弥补这些差距。

Smart Sparrow是澳洲一个在线适应性教育平台。其依靠在互动中得到的数据反馈引导老师把课程设计得更好，下一阶段学习则根据学生学习行为来进行动态匹配。而DreamBox Learning 甚至能自动匹配小学生用户的学习进度，并以最适当方式去提示和鼓励学生向正确的方向努力。

一些自适应学习的平台通过收集和分析大量学生的数据，利用机器学习算法还能找到和制定学生的学习路径，并确保他们在学习道路上面对的困难降到最低。比如来自美国的Desire2Learn最近推出了新工具，根据学生之前的学习情况预测其在某门课上可能获得的分数，进而给出选修课建议来帮助学生做出选课决定。同样，算法可以识别到学生可能的优点和才能，然后帮助他们根据自己最擅长的领域选择专业。目前，一些人工智能在内容传递方面的其他高级应用，能利用深度学习（Deep Learning）和自然语言生成（Natural LanguageGeneration）来合成和交付定制内容，可以媲美于真人教师编写的教材。一家前卫的人工智能公司Content Technologies正在探索为每位学生定制教材。

更先进的协作和辅导

协作学习是一种有效的激励学生学习的方式，但是在实施过程中，师生之间、生生之间的交流难以被记录和评估。2017年，国际知名咨询公司Technavio发布的美国教育行业人工智能市场研究报告中提到：人工智能可增强现在流行的协作学习模式，具体方式包括自适应群体组织、虚拟角色、智能助手和智能导师等。

在机器学习的帮助下，人工智能可以把合适的人匹配在一起，增加协作，让在线辅导变得更容易和精准。

Brainly是一个连接数百万学生的社交平台，学生们在上面相互协作解决作业和任务中遇到的难题。为了确保服务内容的质量，Brainly雇用了超过1000个版主来帮助审查和验证用户之间交换的问题和答案。现在Brainly使用的机器学习算法可以自动过滤垃圾邮件和低质量的内容，帮助版主减轻负担，让他们专注于为学生提供更优质的服务。

更引人注目的是，Brainly还利用算法给学生们提供结交朋友的建议，帮助用户找到技能互补或能回答他们问题的协作伙伴。这种通过人工智能进行协作匹配的方式为学生们提供了更棒的个性化在线学习体验。利用机器学习和自然语言处理技术，斯坦福大学教育学教授 D a n i e l S c h w a r t z 开发了一个人工智能应用“贝蒂的大脑”（Betty’s Brain）。作为一个虚拟角色，贝蒂在学习活动中扮演孩子们的学伴，让学生来教它学习生物知识。在这个协作对话过程中学生的讲解会被贝蒂记录和评估，并即时反馈给他们，让学生在完善讲解过程中加深对知识的理解。类似的研究和开发还有瑞典隆德大学的与学生一起玩历史游戏的人工智能Time Elf和卡内基梅隆大学的与学生一起学习数学的人工智能SimStudent。

利用人工智能辅导学生的案例来自美国佐治亚理工学院，计算机教授Ashok Goel已经成功使用人工智能助理回答学生提问。其他类似的平台，诸如Front Row、Carnegie Learning 和Tabtor也在探索人工智能导师以能够模仿一对一辅导的好处。更快速的补充和优化

在应对大量学生时，即便是经验丰富的老教师也无法快速找到应对的措施来及时识别和处理知识讲解、课程材料以及学生参与之间的错位，使得学生感到困惑进而影响学习体验。人工智能则可以纠正这些缺点并及时提醒学生和教师，做到及时补充教学的漏洞，优化学生的学习过程，同时增强教师的授课经验。

慕课平台Coursera，能在当某个问题有大量学生提交了错误回答时提醒教师，同时通过提供一个定制消息来帮助学生，给予他们正确的引导。

通过创建智能和个性化的互动，人工智能助理能在教师之前给予学生即时反馈，帮助他们理解学习内容。因此，人工智能可以促进学生采用高效的学习行为，比如自我管理和自我解释等。

类似的人工智能应用还有来自美国的Volley。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。扎克伯格教育风投公司认为，Volley能引导学生们自行安排学习计划和提高自学能力。另一个案例来自英格兰的ThirdSpace Learning。这是一个在线一对一数学辅导平台，其连接了世界各地的儿童和教师。

自2012年推出以来，平台每周记录了数千小时的教学和学习数据。Third Space Learning正在利用机器学习算法从这些巨大的数据中收集行为模式，为教师提供见解和建议，促进教师开展更好的教学。同样，这些数据也能为学生掌握某个主题提供最佳的学习路径。接下来的这个案例更展现了教育人工智能的魅力。斯坦福大学与华盛顿大学合作，也正在研究一个基于人工智能的辅导系统。这个新引擎利用强化学习（ReinforcedLearning）来判断当前课程是否能让所有的学生都学得好，然后通过人机对话进行系统自优化。

教育中的师生关系非常复杂，教师承担了太多的责任和压力，很难处理好所有的教育问题。因此，即便有完美的教学模式也无法帮助每个学生都能学业有成。在技术发展逐步变得更加智能的未来，人工智能在教育中将逐步替代教师工作的一部分，从而减轻教师负担，让教师有足够的时间和精力应对复杂教育关系中只有人类才能做好的事情。