Abstract：现阶段对民众来说，使用AI非强需求，但尝鲜AI是强需求。教育领域AI可应用的方向有如自动作业批改，个性化学习，智能辅导，互动学习，仿真教育，教学反馈和评测等。自适应学习应该是教育者最想实现的应用，但目前由于教育体制的固化以及AI自适应学习引擎的效果没有对学生的学习效果产生颠覆性的变化，故短期内不大可能有大发展。
自适应学习（因材施教）
自适应学习：因材施教，个性化AI教学：根据学生的不同需求推荐不同的学习方案
- 短期内不大可能有好效果：应试教育短期内难以改变
目前教育系统本质是应试教育，考核标准是知识点的掌握数量和质量，且传统教育知识更新速度非常慢；因此若学生最终需掌握的知识数量太少，通过应教就能起到较好效果，则短期内AI不会发挥颠覆性的优势；而如果没有颠覆性的优势，是无法替代用户习惯和行业解决方案的。
- 核心理论：知识空间
知识空间：本质是双曲线（负曲率，能容纳无穷多结点）
知识存在层级结构；子领域会随着举例快速分割（隔行如隔山）；知识快速膨胀（任何教学方案都可能在几年内过时）。
自适应学习引擎：类似大脑，以先验知识和学生大数据为基础，通过后台算法为学生制定最个性化和高效的学习方案，推荐最有价值的知识点、教程和习题。关键在于机器学习在推送背后的应用。
将自适应学习用到K12：乂学教育，KNEWTON，declara，kidaptive
乂学教育:专注于K12领域智能个性化辅导的智适应教育,与斯坦福研究中心（SRI）成立人工智能联合实验室，成功开发了国内第一个拥有完整自主知识产权、以高级算法为核心的自适应学习引擎。
- 自适应学习与MOOC的区别：MOOC用互联网方案解决课程的可获得性（随时随地）和可支付性（边际成本为0），但未解决互动性；而自适应教育采用自适应学习系统和名师教学内容，通过线上与线下有机结合的教学模式和培养学习社区，创造高度互动的学习环境，最大限度提升学习效果。
用户需求
使用AI非强需求，但尝鲜AI是强需求。
教育 + AI的应用方向
1.PR —> 提高付费转化率
- PR价值：打造品牌知名度，如AlphaGo使Deepmind路人皆知
- 提高付费转化率：使家长知道A公司用到AI技术，觉得A公司很高大上、不一般，从而更愿付费
2.感知层AI技术的应用：
- 语音评测：学生语音—>机器评测，如流利说，一起作业，讯飞等语言学习类产品
- 动作纠正类的技能教育：如体育、武术、舞蹈
3.智力类细分领域的教育系统：
- 如跟AlphaGo学下围棋
4.发现需求场景，寻找新的商机
如现在中小学用微信群“做作业”很普遍，学生朗读课文发到大群，老师彻夜听；其实这是低效的方式，是否可开发出机器评测朗读质量的服务以给老师减负呢？
5.实体或虚拟AI助教
6.作文批改：NLP
行业切入点
- 自动作业批改
- 个性化学习
- 智能辅导
- 互动学习
- 仿真教育
- 教学反馈和评测
- 智能招生、课堂和课后
My Puzzles
- 自适应学习引擎的内部原理？
- 它如何能解决MOOC所无法解决的交互性？它的解决方案是MOOC所无法实现的吗？
- 教育+AI还有哪些应用场景？（从生活中发现？）
