德勤咨询：2019年全球教育智能化发展报告

智能教育行业分析报告

智能教育行业分析报告智能教育行业分析报告定义：智能教育是指运用人工智能、大数据分析、云计算、物联网等新一代信息和通信技术，对教育相关信息进行深度分析处理、自动化输出和智能化应用，实现个性化、定制化、可量化的教育服务和管理。

分类特点：智能教育按照应用场景可分为教学智能化、教务管理智能化、学生评价智能化、招生录取智能化、职业规划智能化等。

它具有个性化、智能化、精细化、高效化、数据化的特点，注重以人为本、科学管理、信息化协同、教育创新等。

产业链：智能教育产业链包含硬件设备供应商、系统集成商、应用软件开发商、教育服务平台、教育培训机构、在线教育企业、培训师及教师、学生及家长等参与主体。

发展历程：2006年，中国政府提出了“数字教育中国行”计划，标志着我国数字教育的发展进入爆发期。

2015年，国家教育部将“智慧教育”纳入了“十三五”规划，明确提出要创新教育理念，推动教育信息化与教育现代化深度融合。

目前，我国智能教育市场规模逐年增加，国家政策不断加码，行业竞争加剧。

行业政策文件及其主要内容：2018年9月，教育部印发《关于深入推进教育信息化工作的通知》，要求加快推进智慧校园建设，探索推行“互联网+教育”新模式，实现教育信息化与教育现代化深度融合。

2020年，国家正在制定《教育信息化“十四五”规划》，将智能教育作为一项重要议题加以推进。

经济、社会、技术环境：经济环境：随着教育服务不断升级，人们对于教育资源的需求不断增加，智能教育的市场需求不断扩大。

社会环境：教育发展的重要性不断彰显，我国已步入教育大国的行列，越来越多的人开始重视和关注教育在未来的发展，智能教育具有很大的发展空间。

技术环境：随着物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的迅速发展，智能教育技术不断更新换代，应用场景不断丰富。

发展驱动因素：1.教育信息化政策不断加码，政府建立了智慧校园建设标准。

2.疫情导致线下教育转向线上教育，促进了智能教育快速发展。

智能化数字档案建设的核心问题分析

智能化数字档案建设的核心问题分析第一篇范文随着信息技术的飞速发展，智能化数字档案建设成为我国信息化建设的重要一环。

然而，在这一过程中，核心问题的解决与否直接关系到数字档案建设的成败。

本文将从尊重事实的角度，对智能化数字档案建设的核心问题进行分析，力求为我国数字档案建设提供有益的参考。

一、数据安全与隐私保护数据安全与隐私保护是数字档案建设的基石。

近年来，全球范围内数据泄露、黑客攻击等安全事件频发，使得数据安全与隐私保护成为数字档案建设的首要问题。

为解决这一问题，我国应从以下几个方面着手：1. 完善法律法规，明确数据安全与隐私保护的责任主体和法律责任；2. 采用先进的技术手段，如加密、脱敏等，确保数据在存储、传输、使用等环节的安全；3. 强化安全意识，加强对档案管理人员的培训，提高其安全防护能力。

二、数字档案标准化与规范化数字档案标准化与规范化是确保数字档案长期保存、有效利用的关键。

目前，我国数字档案标准化与规范化工作尚处于起步阶段，存在一定程度的滞后。

为改善这一现状，建议采取以下措施：1. 加快制定数字档案国家标准，明确数字档案的格式、元数据、标识符等规范；2. 推广应用国际先进标准，提高我国数字档案的互操作性和兼容性；3. 强化数字档案标准化与规范化工作的宣传和培训，提高档案管理人员的业务水平。

三、数字档案资源建设与共享数字档案资源建设与共享是实现数字档案价值最大化的重要途径。

当前，我国数字档案资源建设与共享存在以下问题：1. 资源分散，整合难度大；2. 共享机制不健全，导致数字档案利用效率低下；3. 缺乏有效的激励机制，影响数字档案资源建设的积极性。

针对这些问题，建议采取以下措施：1. 建立数字档案资源共建共享机制，实现各级档案馆、图书馆、博物馆等单位的资源整合；2. 制定相关政策，鼓励社会力量参与数字档案资源建设；3. 完善激励机制，调动档案管理人员的积极性和创造性。

四、人工智能技术在数字档案建设中的应用建议从以下几个方面推进人工智能技术在数字档案建设中的应用：1. 探索人工智能技术在数字档案采集、整理、利用等环节的应用，提高工作效率；2. 利用人工智能技术实现数字档案的智能检索与推荐，提升用户体验；3. 加强人工智能技术在数字档案安全防护方面的研究，确保档案数据安全。

2019全球人工智能发展白皮书

全球人工智能发展白皮书（2019年度）全球人工智能发展白皮书| 四、人工智能重塑各行业024 1.14 1.25 1.38 1.413 1.521 1.623 1.7629 1.83140 2.140 2.242 2.34552 3.153 3.254 3.354 3.455 3.55558 4.160 4.265 4.370 4.471 4.575 4.679 4.782 4.886全球人工智能发展白皮书| 主要发现主要发现：1全球人工智能发展白皮书| 主要发现2全球人工智能发展白皮书| 主要发现3全球人工智能发展白皮书 | 一、AI 创新融合新趋势4一、AI 创新融合新趋势1.1 人工智能正全方位商业化当前人工智能技术已步入全方位商业化阶段，并对传统行业各参与方产生不同程度的影响，改变了各行业的生态。

这种变革主要体现在三个层次。

第一层是企业变革：人工智能技术参与企业管理流程与生产流程，企业数字化趋势日益明显，部分企业已实现了较为成熟的智慧化应用。

这类企业已能够通过各类技术手段对多维度用户信息进行收集与利用，并向消费者提供具有针对性的产品与服务，同时通过对数据进行优化洞察发展趋势，满足消费者潜在需求。

第二层是行业变革：人工智能技术带来的变革造成传统产业链上下游关系的根本性改变。

人工智能的参与导致上游产品提供者类型增加，同时用户也会可能因为产品属性的变化而发生改变，由个人消费者转变为企业消费者，或者二者兼而有之。

第三层是人力变革。

人工智能等新技术的应用将提升信息利用效率，减少企业员工数量。

此外，机器人的广泛应用将取代从事流程化工作的劳动力，导致技术与管理人员占比上升，企业人力结构发生变化。

图表1-1：人工智能技术带来的全方位变革1. 企业变革销售安防反欺诈人力资源管理市场营销个人助理智能工具2. 行业变革3. 人力变革增强现实手势识别机器人情绪识别数据来源：公开资料，德勤研究全球人工智能发展白皮书 | 一、AI 创新融合新趋势51.2 AI 全面进入机器学习时代随着技术的进步和发展，人类学习知识的途径逐渐从进化、经验和传承演化为了借助计算机和互联网进行传播和储存。

2019全球教育机器人发展白皮书

1.4 章节框架
本白皮书以教育机器人为主要探讨目标，章节架构如图 1-2 所示。
第一章初衷—教育机器人全景展现教育机器人兴起的背景与定义
背景文献目的章节架构
第二章现状—学术研究与产业发展“两足”并行呈现教育机器人的学术研究及市场与产品的发展现状
全球教育机器人主要研究机构教育机器人主要研究领域教育机器人市场产品图谱
教育机器人的发展现状教育机器人的实践与展望
图 1-2 白皮书章节框架图
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2019 全球教育机器人发展白皮书
第二章
现状——学术研究与产业发展“两足”并行
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2.1 全球教育机器人主要研究机构
在 WoS 核心合集中，1993 年至 2018 年间，与教育机器人有关的学术文献共计检索到了 3060 篇，最早的研究始于 1966 年，由 R. E. WHALLON 发表在《Phi Delta Kappan》的《ROBOTS IN CLASSROOM, A LOOK AT AMERICAN EDUCATIONAL FACTORY-BERGEN》。其中 2014 年至 2018 年间，与教育机器人有关的研究成果共 1404 篇，相比于 2012 年至 2016 年的文献总量，近 5 年有关教育机器人的研究数量开始急速增多，2017 年文献数量和被引频次达到峰值，2018 年有所回落，如图 2-1 所示。
1.2 文献
近五年，国内外有诸多关于机器人的白皮书发布，从不同角度阐述了机器人行业的现状，对市场上现有的产品也进行了梳理。
表 1-1 近五年机器人白皮书示例
名称
内容摘要
《2016 全球教育机器人发展白皮书》，北京师范大学智慧学习研究院，2016
此白皮书通过深入探讨教育机器人发展的相关资料，全面梳理了全球教育机器人发展现状与趋势。从教育机器人的全球重要研究机构、市场产品评测、需求调研、产业链分析及未来市场发展预测，进行全方位阐述。

德勤咨询：2019年全球教育智能化发展报告

德勤咨询：2019年全球教育智能化发展报告
德勤咨询：2019年全球教育智能化发展报告2019年全球教育智能化发展报告
《全球教育智能化发展报告》由德勤教育子行业、德勤研究联合编纂。

本文深度研究了人工智能技术在教育领域的应用及其将为教育生态圈带来的变革，并通过分析人工智能教育投资趋势，展望未来新型教育体系的形成。

在此背景下，中国教育发展正走向智能时代，迎来新一轮发展契机。

一、人工智能教育的理解
二、人工智能教育系统解析
三、人工智能变革教育行业
四、人工智能教育投资趋势分析
五、人工智能教育未来挑战、展望与思考。

2019中国教育智能化发展报告-德勤

中国教育智能化发展报告目录一、人工智能教育的理解 11.1、发展阶段11.2、国内外应用比较 21.3、与传统教育不同点与价值41.4、关键技术 5二、人工智能教育系统解析72.1、智适应教育架构和模型分析 72.2、智适应教育三种主流应用场景 11三、人工智能变革教育行业223.1、人工智能推动生态参与者角色转变223.2、智能化成为教育行业发展主流趋势24四、人工智能教育投资趋势分析 284.1、中国正成为全球投资最活跃的区域之一 284.2、人工智能教育细分领域投资持续分化 314.3、下一步人工智能教育投资和整合趋势 32五、人工智能教育未来挑战、展望与思考 36德勤中国联系人/白皮书编委会 37中国教育智能化发展报告 |一、人工智能教育的理解1一、人工智能教育的理解1.1、发展阶段人工智能技术正在推动教育信息化的快速发展，人工智能教育是人工智能技术对教育产业的赋能，通过人工智能技术在教育领域的运用，来实现其辅助甚至是替代作用。

未来人工智能教育应用的发展将由数据驱动、应用深化、融合创新优化服务等方式来持续推动。

从行业发展阶段来看，目前人工智能教育行业仍处在发展阶段，尚未成熟。

人工智能的概念虽火热，但人工智能在教育行业的具体赋能却并非是一蹴而就的。

纵观人工智能教育行业的应用发展历程，起步阶段主要集中在对人工智能教育的规划和初步探索中，20世纪50年代，卡耐基梅隆大学教授艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙作为人工智能的奠基人，结合数学、工程和经济学促进了人工智能的发展。

20世纪70年代，Jaime Carbonell 创建智能教学系统，开始利用计算机辅助教学；1993年英国爱丁堡举行第一届人工智能教育（AiED ）国际会议。

随着时间发展，人工智能教育也开始正式走向发展阶段，21世纪初，美国Cognitive Tutor 、Knewton 、RealizeIt 等智适应教育企业纷纷成立，人工智能技术开始被逐渐赋能到教育产业中。

年人工智能教育行业年终总结智能教育设备普及率大幅提升

年人工智能教育行业年终总结智能教育设备普及率大幅提升2019年人工智能教育行业年终总结随着科技的不断发展，人工智能逐渐渗透到各个领域，其中教育行业也不例外。

在2019年，智能教育设备的普及率实现了大幅提升。

本文将对这一趋势进行总结与分析。

一、智能教育设备的创新应用2019年，智能教育设备呈现出了许多创新的应用形式。

例如，智能黑板的广泛推广在教学中发挥了重要作用。

智能黑板结合了人工智能技术，使得教学过程更加互动有趣，学生的参与度也大大提升。

此外，智能教室也逐渐走入我们的视野。

智能教室通过设备和系统的智能化管理，让教师和学生能够更加便捷地进行教学和学习。

二、智能教育设备的广泛应用随着智能教育设备的普及，其应用范围也不断扩大。

除了传统的学校教育领域，智能教育设备也逐渐应用于企事业单位、培训机构等领域。

例如，在企业培训中，部分企业开始采用智能化的教育设备，以提高培训效果。

此外，智能教育设备还广泛应用于网课平台和在线教育领域，为学生提供更加便捷和个性化的学习方式。

三、智能教育设备带来的挑战尽管智能教育设备的普及率大幅提升，但也面临一些挑战。

首先是设备和系统的成本问题。

智能教育设备往往价格较高，对于一些贫困地区的学校来说，难以承担。

其次是教师的培训和适应问题。

智能教育设备虽然提供了更多便捷的教学工具，但对于一些年长的教师而言，他们可能需要花费更多的时间和精力去熟悉和应用这些新技术。

四、未来智能教育设备发展趋势对于智能教育设备的未来发展，可以预见以下几个趋势。

首先，智能教育设备的成本将逐渐下降，更多的学校和机构可以承担购买和应用。

其次，随着人工智能技术的不断进步，智能教育设备将更加智能化和个性化，能够更好地满足学生的学习需求。

最后，智能教育设备将与大数据和云计算技术相结合，提供更加全面和精准的教学辅助和评估服务。

五、结语2019年，智能教育设备的普及率大幅提升，给教育行业带来了许多创新和变革。

尽管面临一些挑战，但智能教育设备的发展趋势仍然充满希望。

2019年人工智能基础教育行业研究报告

２０１９年人工智能基础教育行业研究报告目录 C ontents•人工智能产业及人工智能教育行业发展现状•定义•行业痛点分析•行业发展驱动力•市场规模及预测•投融资情况及投资风向•总述•模式分析Ø AI学科教育Ø AI辅助工具Ø AI智慧校园•行业总结•发展趋势预测Ø 建设多层培养体系Ø 构建体系化教学平台CHAPTER 1人工智能基础教育行业综述•人工智能产业及人工智能教育行业发展现状•定义•行业痛点分析•行业发展驱动力•市场规模及预测•投融资情况及投资风向依靠核心算法的突破、计算能力的迅速提高以及海量互联网数据的支撑，人工智能在21世纪的头一个二十年终于迎来了质的飞跃，成为世界各国争相关注和研发的焦点。

就目前中国的现状而言，对抗人口老龄化的压力、应对可持续发展挑战以及促进经济形势转型升级都需要人工智能科技的支持。

从2015年开始，中国政府陆续颁布了相关的政策法规来支持人工智能的发展。

人工智能技术是人工智能基础教育行业的发展基石时间文件内容2015年5月《中国制造2025》首次提及智能制造，提出加速推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为量化深度合作的主攻方向，着力发展智能装备和智能产品，推动生产过程智能化。

2016年1月《“十三五”国家科技创新规划》将智能制造和机器人列为“科技创新2030项目”重大工程之一。

2016年9月《国家发展改革委办公厅关于请组织申报“互联网+”领域创新能力建设专项的通知》提到了人工智能的发展应用问题，为构建“互联网+”领域创新网络，促进人工智能技术发展，应将人工智能技术纳入专项建设内容。

2017年7月《新一代人工智能发展规划》明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用整体达到世界先进水平，成为世界主要人工智能创新中心。

2017年12月《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020）》作为对《新一代人工智能发展规划》的补充，详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标，每个方向的目标都做了非常细致地量化。

2019年《全球教育监测报告》发布

2019年《全球教育监测报告》发布作者：来源：《中国德育》2019年第04期联合国教科文组织官网近日发布2019年《全球教育监测报告：移民、流离失所和教育》（以下简称《报告》）。

《报告》显示，自2000年以来，世界各地移民和难民学龄儿童的人数增加了26%，大约为50万个教室的学生总数。

《报告》中表示，自2016年《难民和移民问题纽约宣言》发布以来，难民和移民儿童接受高质量教育的权利在书面上得到越来越多的认可，但在实际的校园环境中，这些儿童的受教育权时常面临挑战。

《报告》显示，80%的难民收容国在将难民纳入国家教育体系方面取得了进展，包括乍得、埃塞俄比亚、乌干达等低收入国家；加拿大和爱尔兰是实施移民包容性教育政策的全球领导者。

同时，为促进全球教育公平，该《报告》还提出保护移民和流离失所者的受教育权、在人道主义和发展援助方面支持移民和流离失所者的教育需求等几方面的建议。

教育部部长陈宝生：将专门出台中小学教师减负政策教育部部长陈宝生1月18日在2019年全国教育工作会议上表示，教育部将专门出台中小学教师减负政策，2019年要把为教师减负作为一件大事来抓。

他提出，要全面清理和规范进学校的各类检查、考核、评比活动，实行目录清单制度，未列入清单或未经批准的不准开展，要把教师从“表叔”“表哥”中解脱出来，更不能随意给学校和教师搞摊派。

要把时间和精力还给教师，让他们静下心来研究教学、备课充电、提高专业化水平。

陈宝生还提出，2019年要出台加强师德师风建设的意见，落实好教师职业行为“十项准则”，突出全方位、全过程师德养成。

要加大对乡村教师队伍建设的倾斜和支持力度。

要实施好乡村教师支持计划，鼓励各地适时扩大生活补助政策实施范围，提高补助标准。

人工智能可助快速发现儿童心理问题佛蒙特大学和密歇根大学研究人员在新一期美国《科学公共图书馆·综合》杂志上介绍，他们使用可穿戴的运动传感器收集儿童行为数据，再利用机器算法进行评估筛查。

联合国教科文组织发布人工智能教育报告

龙源期刊网
联合国教科文组织发布人工智能教育报告
作者：
来源：《中小学信息技术教育》2019年第06期
日前，联合国教科文组织发布报告《教育中的人工智能：可持续发展的挑战与机遇》。

报告提出，有研究预测，2021年之前数字教育市场将每年增长5%;2017-2021年，人工智能市场将增长50%。

虽然教育领域人工智能公共政策的发展尚处于起步阶段，但这一领域很可能在未来10年呈指数增长。

报告表示，人工智能在知识、创新、商业和新法规的复杂生态系统中工作，国家政策应能够同时处理多个问题，以产生解决方案和法规，并创建或支持创新生态系统，将人工智能的机会带入教育领域。

报告指出，人工智能技术能够支持和包容无处不在的学习访问，有助于确保提供公平和包容性的教育机会，促进个性化学习并提升学习成果。

人工智能带来新类型工作，对技能的需求不断增加，因此，报告指出，教育部门必须在课程改革和政策重新制定方面做出回应。

目前，各国在做尝试性工作，以确保其教育系统促进学生获得人工智能驱动社会所需的能力。

这些努力可以作为制定协调一致的教育领域应对人工智能政策框架的起点。

对于如何积极应对人工智能进入教育领域，报告提出了几点建议：一是提升制定全面的人工智能公共政策的能力;二是在教育中应用人工智能时确保包容性和公平性，三是帮助教师为人工智能驱动的教育做好准备;四是开发高质量和包容的数据系统;五是加强教育领域人工智能应用的研究;六是處理数据采集、使用和传播过程中引发的伦理和透明度问题。

2019人工智能发展报告

2019人工智能发展报告2019 Report of Artificial Intelligence Development清华大学-中国工程院知识智能联合研究中心中国人工智能学会吴文俊人工智能科学技术奖评选基地2019年11月编写委员会（按姓氏拼音排序）主编：李涓子唐杰编委：曹楠程健贾珈李国良刘华平宋德雄喻纯余有成朱军责任编辑：景晨刘佳编辑：毕小俊程时伟韩腾侯磊刘德兵刘越骆昱宇麻晓娟仇瑜王若琳徐菁技术支持：北京智谱华章科技有限公司1 编制概要 (1)1.1 编制背景 (1)1.2 编制目标与方法 (3)2 机器学习 (4)2.1 机器学习概念 (4)2.2 机器学习发展历史 (6)2.3 机器学习经典算法 (7)2.4 深度学习 (21)2.4.1 卷积神经网络 (24)2.4.2 AutoEncoder (26)2.4.3 循环神经网络RNN (28)2.4.4 网络表示学习与图神经网络（GNN） (30)2.4.5 增强学习 (32)2.4.6 生成对抗网络 (34)2.4.7 老虎机 (35)2.5 人才概况 (37)2.6 代表性学者简介 (39)2.6.1 国际顶级学者 (40)2.6.2 国内知名学者 (50)2.7 论文解读 (60)2.7.1 ICML历年最佳论文解读 (63)2.7.2 NeurlPS历年最佳论文解读 (71)3 计算机视觉 (85)3.1 计算机视觉概念 (85)3.2 计算机视觉发展历史 (87)3.3 人才概况 (89)3.4 论文解读 (91)3.5 计算机视觉进展 (105)4 知识工程 (107)4.1 知识工程概念 (107)4.2 知识工程发展历史 (108)4.3 人才概况 (111)4.4 论文解读 (113)4.5 知识工程最新进展 (129)5 自然语言处理 (131)5.1 自然语言处理概念 (131)5.2 自然语言的理解发展历史 (132)5.3 人才概况 (133)5.4 论文解读 (136)5.5 自然语言处理最新进展 (153)6 语音识别 (155)6.1 语音识别概念 (155)6.2 语音识别发展历史 (156)6.3 人才概况 (158)16.4 论文解读 (160)6.5 语音识别进展 (173)7 计算机图形学 (175)7.1 计算机图形学概念 (175)7.2 计算机图形学发展历史 (175)7.3 人才概况 (178)7.4 论文解读 (181)7.5 计算机图形学进展 (194)8 多媒体技术 (197)8.1 多媒体概念 (197)8.2 多媒体技术发展历史 (198)8.3 人才概况 (200)8.4 论文解读 (203)8.5 多媒体技术进展 (215)9 人机交互技术 (217)9.1 人机交互概念 (217)9.2 人机交互发展历史 (218)9.2.1 简单人机交互 (218)9.2.2 自然人机交互 (219)9.3 人才概况 (222)9.4 论文解读 (225)9.5 人机交互进展 (239)10 机器人 (241)10.1 机器人概念 (241)10.2 机器人发展历史 (242)10.3 人才概况 (245)10.4 论文解读 (247)10.5 机器人进展 (260)11 数据库技术 (263)11.1 数据库概念 (263)11.2 数据库技术历史 (264)11.3 人才概况 (266)11.4 论文解读 (269)11.5 数据库技术重要进展 (287)12 可视化技术 (289)12.1 可视化技术概念 (289)12.2 可视化技术发展历史 (290)12.3 人才概况 (294)12.4 论文解读 (296)12.5 可视化进展 (313)12.6 可视化应用 (315)12.6.1 社交媒体可视化 (315)12.6.2 体育数据可视化 (316)12.6.3 医疗数据可视化 (318)13 数据挖掘 (321)13.1 数据挖掘概念 (321)13.2 数据挖掘的发展历史 (323)13.3 人才概况 (324)13.4 论文解读 (326)13.5 数据挖掘进展 (337)14 信息检索与推荐 (339)14.1 信息检索与推荐概念 (339)14.2 信息检索和推荐技术发展历史 (341)14.3 人才概况 (345)14.4 论文解读 (348)14.5 信息检索与推荐进展 (362)15 结束语 (365)参考文献 (366)附录 (372)3编制概要1编制概要1.1编制背景21世纪前两个十年，在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下，人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。

2019年中国AI+教育行业发展研究报告

中国AI+教育行业发展研究报告
2019年
摘要
校外教育在线化蓬勃发展，校内教育信息化稳中求进，资本与市场驱动消费体验升级，政策与技术促进服务质量提升，校内外教育市场供需缺口凸显，亟待智能化解决方案加速教育现代化的进程，以促进教育公平，提升教育质量，实现教育个性化。
SMS
参与者众，五类玩家打法各有千秋，覆盖面广，四类场景渗透程度不一。ToC方面，外围教学环节AI程度高，内核教学环节仍在探索，ToB方面，管考场景商业化落地进程较快，但底层数据尚未打通，真正实现千人千面教学为时尚早。整体市场规模超400亿，泛AI产品的渗透率不高，B端对AI解决方案直接付费的意愿更强，受教育用户较长的技术接受周期影响，C端商业化难度较大。主要应用当中，口语测评与拍照搜题的用户渗透率较高，但人工智能自适应仍在探索。走班排课与校园安全是学校的刚需，校内外AI课堂正同步推进，其中海量数据的获取与利用成最大障碍，智能化程度较低，教学效果有待验证。无论是学界还是业界，其对AI+教育的发展理念基本达成共识，即以学习者为中心，从外置型技术辅助走向内融型技术渗透。学界将继续挖掘教学目标与机器规则的可适配性，开发特定教育场景下的关键技术，对不同发展阶段的业界玩家而言，具备差异化竞争优势的高质量数据资源将成为其竞争的突破口，可在当前关注度不高的特殊教育领域或者其他细分赛道当中探索更多应用场景。
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中国AI+教育行业发展背景：星星之火
1
中国AI+教育行业发展现状：探索前进
2
中国AI+教育行业企业案例：渐入佳境
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中国AI+教育行业发展趋势：步步为营
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AI+教育的定位
为教育现代化建设打造智能引擎

36氪研究：2019年人工智能基础教育行业研究报告

36氪研究：2019年人工智能基础教育行业研究报告“人工智能产业”属于战略性产业，全球各国家、企业都纷纷抢占技术制高点。

我国的人工智能技术基础架构已经成熟，应用场景涉及到各行各业，研发能力强，落地也很顺利。

我国的人工智能的产业应用发展迅猛已经走在了世界前列。

教育领域成为各家人工智能技术公司争相落地的应用场景首选之一。

前些日子，华为任正非在接受采访时讲：“这个时代对一个国家来说，重心是要发展教育，而且主要是基础教育，特别是农村的基础教育。

没有良好的基础教育，就难有有作为的基础研究。

二、三十年后的社会，完全使用人工智能生产的可能就会重回西方，因为没有了工会问题、社会福利问题、罢工问题……；完全不能人工智能的生产可能会搬到东南亚、拉丁美洲、南欧等人力成本低的国家去了。

我们国家面临着这种分化，就应该要把基础教育提到国家的最高纲领，才能迎接未来的革命。

”可见，基础教育是解决企业对人才需求的源泉，而人工智能教育将是未来人们生活水平的分水岭。

2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》提出，要在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能人才高地。

在政策的支持下，人工智能教育企业遍地开花。

目前，做工具型辅助学习、人工智能学科教育和智慧校园的创业型企业发展较为完善。

工具型辅助教学体系：现在AI+大数据、知识图谱、语音语义识别、视觉识别等的应用逐渐广泛，线上教育产品趋于个性化。

同时人工智能+教育成为新的技术研发方向。

像科大讯飞以智能语音技术开发的新型智能教学工具，以“互联网+”的思维方式和大数据、云计算等新一代信息技术打造的智能、高效的课堂。

人工智能学科教育体系：以人工智能技术为依据研发出来的一种学科类课程体系和教学系统我们称之为人工智能学科教育。

其主要类型有编程教育、航天教育、机器人教育等。

像优必选以机器人为切入口，基于人工智能科学技术，结合当下最新的研发成果，与国际化的教研团队共同研发了一套涵盖小学、中学到大学各阶段的贯通式的机器人 & 人工智能教育解决方案。

“智能+”时代智能技术构筑智能教育——《地平线报告(2019高等教育版)》要点与思考

“智能+”时代智能技术构筑智能教育——《地平线报告(2019高等教育版)》要点与思考“智能+”时代智能技术构筑智能教育——《地平线报告(2019高等教育版)》要点与思考近年来，智能科技以其快速发展和广泛应用，正在深刻改变着各行各业的发展模式。

教育作为社会进步的重要领域之一，同样也受益于智能技术的革新。

《地平线报告(2019高等教育版)》对于智能教育的探索与研究，为我们展示了智能技术如何构筑智能教育的前景与挑战。

智能技术的广泛应用已经开始在教育领域展现出巨大的潜力。

报告认为，智能技术能够实现对学生学习过程的个性化评估和指导，提供线上线下课程的多样化学习路径选择，为教学提供更多样化的可能性，同时实现资源的共享和跨界合作。

与传统教学相比，智能教育通过即时反馈和数据分析，帮助学生更好地了解自己的学习情况和需求，并提供个性化的学习建议。

这将有助于改善学生的学习效果，提升其学习态度和兴趣。

智能教育的核心在于发掘和利用人工智能、大数据、云计算等技术手段，为学生提供更全面、更个性化的学习支持和服务。

报告指出，人工智能技术可以通过对学生学习过程和学习行为的监测和分析，进一步推动教学全过程的智能化。

例如，利用大数据技术对学生的学习数据进行深度分析，可以更准确地了解学生的学习特点和问题，并为其提供精准的教学指导。

此外，云计算技术可以实现教育资源的在线存储和共享，打破地域限制，为学生提供更广阔的学习选择。

然而，智能教育所面临的挑战也不容忽视。

首先，技术支持与教育需求之间的融合仍然是一个关键问题。

虽然科技的发展带来了更多的机会，但是教育实践中如何有效整合和应用智能技术，仍然需要更深入的研究和探索。

其次，智能教育的实施需要教师的积极参与和专业支持。

教师在智能教育中的角色不仅仅是内容的传递者，更需要具备智能教育技术的理解与应用能力，能够根据学生的个性化需求调整教学方式和策略。

再次，智能教育的有效性需要建立在对学生隐私和数据保护的尊重与保护的基础之上。

2019年中国AI+教育行业发展研究报告

无论是学界还是业界，其对AI+教育的发展理念基本达成共识，即以学习者为中心，从外置型技术辅助走向内融型技术渗透。学界将继续挖掘教学目标与机器规则的可适配性，开发特定教育场景下的关键技术，对不同发展阶段的业界玩家而言，具备差异化竞争优势的高质量数据资源将成为其竞争的突破口，可在当前关注度不高的特殊教育领域或者其他细分赛道当中探索更多应用场景。
认知层
自然语言理解规划问题
知识图谱情感计算
自适应学习、个性化学习、智能专家系统、基于情感的学习态度分析等应用将在认知层技术的发展下逐一实现。
感知层算
法
层
机器
学习
与
深度
学习
语音识别语音合成
回归算法聚类算法贝叶斯算法其他算法
文字识别图像识别
指纹识别人脸识别
生成对抗网络
卷积神经网络
循环神经网络
5
AI+教育行业的应用场景
教、学、管、考场景下均有已落地的人工智能教育应用
从教育教学活动的角度来看，当前的教育场景可划分为教、学、管、考。其中，“教”和“管”的主体是教育者，前者负责执行教学任务，主要工作包括教研、备课、授课、答疑、出题、阅卷等，工作内容繁琐，核心需求是减轻负担，实现精准化教学。后者负责统筹教务环节，主要工作包括教职工招募、师生督导、招生、分班排课、校园建设等，决策环节考虑因素较多，核心需求是提高效率，实现科学化管理。“学”与“考”的主体是受教育者，“学”的场景下，学生的主要任务包括预习、听课、看书、做作业、复习、考试、实习等，由于学生个体差异大，核心需求是自适应，实现个性化学习。 “考”的场景下，主要面向大规模标准化测试，组卷阅卷的工作庞大，部分测评环节劳动力密集且效率底下，核心需求是保证准确性的前提下，实现自动化评阅。

人工智能教育的年度报告

尊敬的各位领导、各位专家：我是一名人工智能教育领域的研究者，今天非常荣幸能够在这里向大家汇报关于人工智能教育的年度报告。

2019年是人工智能教育发展的元年，全球范围内推出了一系列重要的政策文件和政策倡议，以及创新性的人工智能教育项目。

在本报告中，我们将从以下几个方面对2019年的人工智能教育进行总结和分析。

一、政策和法规在2019年，全球范围内发布了多个人工智能教育的政策文件和法规，其中最具代表性的是美国的“白宫人工智能计划”，旨在加强人工智能领域的研究和发展，并提出了《人工智能教育计划》。

同时，中国也出台了一系列政策鼓励人工智能教育的发展，例如《中华人民共和国教育法》等法规中明确规定“推广普及人工智能教育”。

二、人工智能教育课程2019年，全球范围内涌现了大量人工智能教育课程。

例如，美国的“AI for K-12”计划提供了针对K-12阶段学生的人工智能教育课程。

此外，中国也推出了一系列人工智能教育课程，例如“AI未来之星”等，这些课程旨在为学生提供全面深入的人工智能教育。

三、人工智能教育平台2019年，全球范围内涌现了大量人工智能教育平台。

这些平台可以帮助教师和学生更好地进行人工智能教育。

例如，美国的“AI for K-12”平台提供了许多针对学生和教师的教育资源，中国的“AI未来之星”平台也提供了许多优质的人工智能教育资源。

四、人工智能教育研究2019年，全球各大高校和研究机构都在加强人工智能教育领域的研究。

这些研究包括人工智能教育的理论研究和实践研究。

例如，美国斯坦福大学的“AI4ALL”计划针对青少年进行人工智能教育的研究，中国的清华大学也在加强人工智能教育相关研究的投入。

五、人工智能教育产业2019年，全球范围内的人工智能教育产业快速发展。

这些产业包括人工智能教育软件、硬件、教材出版等方面。

例如，美国一家名为Carnegie Learning的公司推出了一款基于人工智能的数学教育软件，中国的一家名为清思教育的公司推出了一系列有关人工智能教育的教材。