2020智能教育行业趋势及存在的问题
2024年教育行业发展前景展望
未来教育行业将更加注重个性化教育，为学生提供更加定制化的学习体验，满足不同学 生的个性化需求。
教育行业将进一步拓展国际市场，加强国际间的教育合作与交流，提高中国教育的国际 影响力。
教育行业未来的投资热点分析
变革方向：在线教育平台的兴起、 自适应学习技术的发展、教育资 源的个性化推荐
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
驱动因素：技术进步、教育观念 的转变、社会对多元化人才的需 求
未来展望：个性化教育模式将成 为主流，助力教育公平和社会发 展
教育资源的全球化配置
内容：随着全球化进程的加速，教育资源将实现更广泛的共享，优质 教育资源将不再局限于某个国家或地区，而是全球范围内流动。
缩小差距：教育 资源的均衡分配 有助于缩小城乡、 区域之间的教育 差距
人工智能在教育行业的应用拓展
人工智能技术不 断提升，为教育 行业带来更多可 能性
智能教学：个性 化推荐学习资源， 提高学习效率
智能评估：实时 监测学生学习进 度，为教师提供 精准反馈
智能管理：实现 教育机构高效运 营，降低管理成 本
添加标题
添加标题
添加标题
教师素质参差不齐：教师队伍整 体素质有待提高，缺乏专业培训 和职业发展机会
教育评价机制不完善：评价标准 单一，缺乏科学合理的评价体系
跨界融合带来的商业模式创新
内容：教育行业与其他 行业的融合，如科技、 文化、娱乐等，创造出 新的商业模式和教育产 品。
内容：跨界融合能够 打破传统教育的局限， 提供更加丰富多样的 教育服务，满足不同 人群的需求。
THEME TEMPLATE
在线教育市场规模与发展趋势分析
在线教育市场规模与发展趋势分析随着互联网技术的不断发展，在线教育迅速崛起并成为教育领域的一个重要分支。
本文将从市场规模、发展趋势等多个方面进行分析，以帮助读者全面了解在线教育行业的现状和未来发展。
一、市场规模在线教育市场规模不断扩大，已经成为一个庞大的产业。
根据统计数据，截至2020年，中国在线教育市场规模超过5000亿元，呈现快速增长的趋势。
随着技术进步和互联网普及，越来越多的人开始选择在线教育作为学习的方式，推动了市场的快速扩大。
二、发展趋势1. 移动学习的普及：随着智能手机和平板电脑的普及，移动学习成为在线教育的重要趋势。
学生可以随时随地通过手机或平板电脑进行学习，灵活性大大提高。
2. 个性化学习的需求：每个学生的学习需求都有所不同，传统教育无法满足所有学生的个性化需求。
在线教育可以根据学生的学习情况和兴趣爱好进行个性化教学，提供量身定制的学习内容和学习方式。
3. 多元化的学习形式：在线教育不再局限于文字和图片的教学材料，越来越多的媒体形式开始应用于教学，如视频、音频、互动课堂等。
这些多元化的学习形式能够提供更丰富、更生动的教学体验，有助于提高学习效果。
4. 人工智能技术的应用：人工智能技术在在线教育中的应用也呈现出明显的趋势。
通过分析学生的学习行为和学习数据，人工智能可以为学生提供个性化的学习推荐和辅助学习的工具，提高学习效率。
5. 教育资源的共享：在线教育打破了地域限制，将教育资源进行了有效的整合和共享。
学生可以通过在线平台获取全球范围内的优质教育资源，拓宽了学习的视野。
三、优势和挑战在线教育市场具有一定的优势，但也面临着一些挑战。
1. 优势：在线教育具有灵活性、个性化和高效性的特点。
学生可以根据自己的时间和兴趣选择学习内容和学习方式，提高学习的自主性。
同时，学生可以根据自己的学习进度进行学习，提高学习效率。
2. 挑战：在线教育市场竞争激烈，各类教育机构和平台众多。
课程质量和师资力量的不均衡是当前面临的挑战之一。
世界教育数字化转型的动因、趋势及镜鉴
世界教育数字化转型的动因、趋势及镜鉴世界教育数字化转型的动因、趋势及镜鉴前言随着科技的迅速发展，数字化趋势悄然改变了世界各个行业的方式与节奏，教育行业也不例外。
数字化转型正逐渐成为世界教育的新趋势，其动因在于提高教育质量、促进教育公平、培养现代化人才等方面有着重要意义。
教育数字化转型的趋势包括在线教育、个性化学习、虚拟现实技术等。
世界各国在教育数字化转型方面的做法，为我们提供了宝贵的经验和借鉴。
一、动因：提高教育质量、促进教育公平、培养现代化人才1. 提高教育质量传统的教育方式受到了地域限制，而数字化转型可以打破时空限制，让学生们接触到更多优质教育资源。
教育数字化转型为教育资源的共享提供了可能，学生们可以通过网络学习到来自世界各地的知名教育资源，提高教育质量。
2. 促进教育公平教育资源的不均衡分布是教育发展中的一个重要问题。
数字化转型使得优质教育资源不再受到地域和时间的限制，可以通过网络平台将教育资源传递到各个角落。
这样，地区和贫困地区的学生也能够享受到与发达地区相当的教育资源，进一步促进教育公平。
3. 培养现代化人才数字化技术的广泛应用已经改变了社会的生产方式和生活方式，这也对教育提出了新的挑战。
数字化转型可以帮助学生们更好地适应这个数字化时代的要求，培养具有创新能力和全球竞争力的现代化人才。
二、趋势：在线教育、个性化学习、虚拟现实技术1. 在线教育在线教育是教育数字化转型的重要趋势之一。
通过网络平台，学生可以选择合适的课程，进行在线学习。
这种方式不仅可以充分利用教育资源，还可以让学生根据自己的时间和情况进行学习，提高学习效率和自主学习能力。
2. 个性化学习个性化学习是对传统集中式教育的一种改进。
数字化转型提供了更多的机会，让学生能够根据自己的特点和需求定制学习内容和进度。
通过数据分析和智能化技术的支持，学校和教师可以更好地了解学生的学习情况，给予个性化的指导和辅导。
3. 虚拟现实技术虚拟现实技术在教育领域的应用也是数字化转型的重要趋势之一。
中国智慧教育行业发展现状、行业发展前景及行业发展新方向分析
中国智慧教育行业发展现状、行业发展前景及行业发展新方向分析一、智慧教育行业发展现状分析智慧教育即教育信息化，是指在教育领域（教育管理、教育教学和教育科研）全面深入地运用现代信息技术来促进教育改革与发展的过程。
其技术特点是数字化、网络化、智能化和多媒体化，基本特征是开放、共享、交互、协作、泛在。
以教育信息化促进教育现代化，用信息技术改变传统模式。
教育信息化的发展，带来了教育形式和学习方式的重大变革，促进教育改革。
对传统的教育思想、观念、模式、内容和方法产生了巨大冲击。
教育信息化是国家信息化的重要组成部分，对于转变教育思想和观念，深化教育改革，提高教育质量和效益，培养创新人才具有深远意义，是实现教育跨越式发展的必然选择。
2014年全国财政教育支出22906亿元，同比增长4.1%。
2018年全国财政教育支出32222亿元，同比增长6.7%，教育支出占2018年GDP比重为3.58%。
国际上衡量教育支出的标准线为当人均GDP达到800～1000美元时，财政教育支出占GDP的比重要达到 4.07%～4.25%，才能实现教育与经济的良性发展。
我国人均GDP早已跨入800～1000美元行列，但财政教育支出占GDP的比重未达到4.07%～4.25%的国际标准。
由此可见，我国教育投入总额逐年增长，但相对于我国逐年增加的教育需求来说仍然是不足的，未来我国教育行业还有较大的增长空间。
教育信息化是国家信息化的重要组成部分，具有广阔的市场空间。
根据《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》，建立教育经费投入保障体系，提出各级政府在教育经费中按不低于8%的比例列支教育信息化经费。
2012年中国智慧教育市场规模已达2233亿元，2013年以来，在线教育和教育信息化均处于快速发展时期，从而推动我国智慧教育市场规模不断扩大。
到了2017年中国智慧教育市场规模增长至4542亿元，同比增长19.09%。
综合在线教育以及教育信息化的市场规模综合测算得出，2018年中国智慧教育市场规模约为5320亿元，同比增长17.13%。
在线教育平台的现状和未来发展趋势
在线教育平台的现状和未来发展趋势近年来，随着互联网技术的快速发展，各行各业都在逐渐向以互联网为核心的方向发展。
尤其是在教育行业，在线教育平台已成为一个备受瞩目的领域。
本文将探讨在线教育平台的现状和未来发展趋势。
一、在线教育平台的现状1.市场趋势近年来，中国在线教育市场迅速扩张，预计到2020年市场规模将达到4000亿元。
当前，目前国内主要的在线教育平台有：VIPKID、悟空课堂、百度直播、高途网、MOOC、极客班等，涵盖了从幼教到职业教育全领域。
2.教学模式在教学模式方面，在线教育平台通常采用直播课程、录播课程和MOOC三种模式。
其中，直播课程是在特定的时间进行真人授课，与传统的教学方式相似；录播课程则是将已录制好的视频进行播放，让学习者在自己的时间和空间上自行学习；MOOC则是大规模开放在线课程，学习者可随时随地在线学习，并通过自主学习获得证书。
3.学习方式在线教育平台的学习方式相比传统教育更加灵活，学习者可以根据自己的时间和能力选择学习内容以及学习进度，同时也可获得针对性更强的学习辅导和应用实践。
二、在线教育平台的未来发展趋势1.内容升级目前的在线教育平台内容主要以课程为主，未来将更多地向知识服务与技能服务方向转型。
同时，将通过多样化的内容形式，包括动画、虚拟实境等形式，更好地引导学生学习。
2.技术升级未来，在线教育平台将更加重视技术的创新与应用，通过人工智能等技术手段来提高教学质量和学习效果；同时，也将逐渐拓展互联网与传统教育的结合。
3.个性化服务在线教育平台将逐渐实现个性化学习服务，针对每个学生的学习阶段和特点，提供相应的学习内容和学习步骤，更好地实现“因材施教”。
4.深度融合未来，在线教育平台将逐步深入到社会中各个领域，如医学、汽车等行业，以及教育和拓展服务等一系列的领域，实现全方位的知识与技能教育。
未来，随着科技的发展和国家政策的支持，在线教育行业将会越来越受到重视和发展。
通过技术的进步和平台内容的不断升级，我们相信在线教育平台能够成为更加普及和优质的教育方式，发展出更加完善的教育服务体系，引领中国和全球教育产业的新潮流。
2020年教育行业发展分析
2020年教育行业发展分析从新冠肺炎疫情肺炎发生以来，教育行业根据中央疫情防控工作部署，直接停了线下授课，不举办任何形式的聚集性培训活动。
接下来小编为大家整理了2020年教育行业发展分析相关内容，欢迎大家阅读!2020年中国在线教育行业市场分析：疫情下或迎来发展机遇三四线城市将是主要增量在线教育概念4日盘中大幅拉升，截至发稿，二六三、方直科技、昂立教育、会畅通讯、世纪天鸿等涨停，全通教育逼近涨停，捷成股份涨逾9%。
机构表示，在目前整体大环境不明朗的情况下，教育行业有望成为消费行业避风港。
伴随着孩子和家长在在线教育方面的巨大内需，中国在线教育的市场规模一度攀升。
因此，在升学就业需求、技术创新、政策规范的共同促进下，我国在线教育市场发展迅猛，据前瞻产业研究院报告统计数据显示，2012年中国在线教育市场规模仅为701亿元，截止至2017年中国在线教育市场规模市场规模已达1917亿元，5年复合增长率达到22.3%。
预计2018年我国在线教育市场规模将达到2321亿元，同比增长21.07%。
据相关机构预测，2019年中国在线教育市场规模或可达到2727亿元。
预测到2020年中国在线教育市场规模将突破30000亿元，达到3150亿元。
这一数字一直处于上升趋势，揭示较大的教育内需带动市场规模的进一步扩张。
(备注：2018年市场规模增速为21.1%)新型肺炎疫情持续发酵在线教育或迎来发展机遇消息面上，受新型肺炎疫情持续发酵，截至2月3日24时，国家卫生健康委收到31个省(自治区、直辖市)和新疆生产建设兵团累计报告确诊病例20438例(黑龙江省核减2例)，现有重症病例2788例，累计死亡病例425例，累计治愈出院病例632例，现有疑似病例23214例。
新时代证券指出，受疫情冲击，学校及校外培训机构停课措施影响，线下教培机构遇冷，面临春季招生减少、退费增加、续费率下滑等多重挑战，经营现金流及业绩全面承压。
同时，在教育刚需背景下，在线教育或迎来发展机遇，主要增量将来自于三四线城市。
中国人工智能教育行业发展趋势
中国人工智能教育行业发展趋势2020年，全球教育行业规模有望达到20万亿人民币；AI+教育的市场规模将达到约7万亿人民币，并将在将来一段时间中占据更大的比重，产业在全球范围内蓬勃发展：至今全球人工智能教育企业总数近3,000家，其中美国企业数量最多，超1,000家；中国则已排名第二，发展到了超600家的规模。
澳大利亚的在线人工智能化教育系统有超过400家大学的教员使用；印度的知名自适应教育平台已有超600万的用户。
当前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与应用落地并非一蹴而就。
纵观人工智能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探索，美国于20世纪70年代创建智能教学系统，开始利用计算机辅助教学。
在发展初期，由于数据的缺失、算法模型的不成熟、市场接受度低等等，AI+教育的新型教育模式并没有得到广泛应用。
然而,随着人工智能教育在美国的资源积累和技术进步，美国的AI+教育行业飞速发展，涌现了不少明星企业(如Knewton,DreamboxLearning,Grammarly,Duolingo,CivitasLearning等)。
截至2019年第一季度，美国Top30的人工智能教育公司已累计融资12亿美元，单家企业最高融资额为1.8亿美元，服务领域涵盖了自适应学习、高等教育、K12等等，在全球共已共计积累了超过5,000万的月活用户，覆盖至少27种语言。
中国人工智能教育发展起步较晚，但发展迅猛，从2000年互联网普及到在线教育蓬勃发展只走过了10年时间。
2012年后，中国国内自适应教育企业开始兴起，AI教育初级显现。
2016年前后，国内的众多知名教育机构也纷纷投入人工智能教育领域，教育智能化进程加速推进。
一、政策、资本、技术、消费合力驱动中国AI+教育发展政府在人工智能教育行业发展扮演重要角色，提供政策利好和扶持；而资本、技术、以及消费作为另三个核心发展要素，正推动人工智能教育领域的应用落地和成熟。
在线教育市场分析及发展前景
在线教育市场分析及发展前景一、市场背景近年来，随着互联网的普及和技术的发展，在线教育逐渐成为教育行业的新热点。
传统的面授教育存在一些问题，如时间地点限制、资源不足等，而在线教育则通过网络平台实现了教学内容的在线传输和学习的自主选择，突破了时空限制，受到了越来越多人的青睐。
二、市场规模根据国家统计数据，截至2020年，中国在线教育市场规模达到1.6万亿元，同比增长30%以上，而且预计未来几年仍将保持高速增长。
这一庞大的市场规模吸引了越来越多的机构和企业涉足在线教育行业。
三、市场竞争在线教育市场竞争激烈，主要有三类参与者：传统教育机构、互联网巨头和创新型初创企业。
传统教育机构具有长期积累的教学资源和师资力量，但在技术和市场推广方面相对滞后；互联网巨头借助其庞大的用户群体和技术优势进入在线教育市场，但竞争对手众多；创新型初创企业凭借敏捷的创新和产品出色的用户体验，逐渐获得了市场份额。
四、用户需求在线教育的发展是基于用户需求的基础上的。
目前，主要的用户需求包括：提高学习效率、线上互动交流、灵活自主的学习方式和弥补教育资源不均衡的问题等。
在线教育通过技术手段弥补了传统教育的不足，满足了用户的个性化需求。
五、市场趋势在线教育市场发展呈现出一些明显的趋势。
首先是移动化趋势，随着智能手机的普及，大量用户通过移动设备参与在线学习，这也给在线教育平台带来了新的挑战和机遇；其次是AI技术的应用，人工智能技术可以通过数据分析和个性化推荐等功能，提供更精准的学习辅助和教学服务；再次是产业协同发展，在线教育与传统教育相结合，形成全新的教育生态。
六、政策环境中国政府对在线教育市场的支持力度逐渐加大，出台了一系列的政策措施，鼓励和规范在线教育的发展。
政府支持的政策环境为在线教育市场的进一步发展提供了保障。
七、市场挑战在线教育市场的发展也面临一些挑战。
首先是信息安全问题，防止泄露用户隐私和确保账号安全是在线教育平台需重视的问题。
中国在线教育发展现状、趋势及经验借鉴
中国在线教育发展现状、趋势及经验借鉴中国在线教育发展现状、趋势及经验借鉴近年来，中国在线教育行业得到了迅猛发展。
随着互联网技术的飞速发展和智能手机的普及，在线教育已成为人们获取知识和提升能力的重要途径。
本文将探讨中国在线教育的现状、趋势以及可以借鉴的经验。
首先，中国在线教育的现状在于市场规模巨大且不断扩大。
根据最新统计数据显示，中国在线教育市场规模已接近3000亿元人民币，并且呈现出持续增长的趋势。
在线教育企业数量也在不断增加，涵盖了多个领域，如K12教育、语言学习、职业培训等。
同时，用户规模也在不断扩大，用户群体覆盖了从学生到职场人士的各个年龄段。
其次，中国在线教育的发展趋势值得关注。
一方面，移动互联网的普及使得在线教育更加便捷和灵活，学习时间和地点的限制被打破，学生可以根据自己的需求自主选择学习方式和节奏。
另一方面，人工智能技术的应用为在线教育带来了更多可能性。
智能化的教学系统可以根据学生的学习情况和特点提供个性化的学习方案，并通过实时反馈和评估帮助学生提高学习效果。
在中国在线教育发展的过程中，有一些经验是可以借鉴的。
首先是注重内容质量和教学方法的创新。
在线教育应该注重提供高质量的教学内容和有针对性的教学方法，以满足用户的需求。
其次是建立有效的评估体系。
在线教育应该通过科学的评估体系来监测学生的学习效果，并及时调整教学策略，以提高教学质量。
此外，与传统教育相结合也是在线教育的一个重要路径。
在线教育可以与传统学校合作，为学生提供更全面的学习体验，并且通过线下活动和实践来促进知识的应用与交流。
然而，中国在线教育也面临一些挑战。
首先是课程和教学资源不够丰富。
虽然在线教育市场的规模很大，但是高质量的课程和教学资源仍然相对不足。
此外，教育资源的不平衡也是一个问题。
大城市和发达地区的在线教育资源较为充足，而农村地区和欠发达地区的在线教育资源相对较少。
另外，监管和政策问题也是在线教育的一大挑战。
在线教育市场存在一些虚假宣传、低质量课程等问题，需要加强监管和政策引导，保障用户的权益。
教育人工智能发展状况分析及趋势思考
教育人工智能发展状况分析及趋势思考作者：马秀麟刘静静范晨雨来源：《中国教育信息化·高教职教》2020年第07期摘要：人工智能服务于教育对于提升教学效率、改进教育质量具有重要作用。
然而，人工智能在教育中的作用还处于初步探索阶段。
文章从教育信息化发展要求和人工智能热潮入手，借助于文献分析和人工智能支持的教育教学实践调查，分析了人工智能在教育不同要素中的作用形式，并对当前教育人工智能中存在的问题进行了总结。
最后，从师生关系、教学模式视角分析了教育人工智能的愿景，并借助于人工智能的工作原理和特征，分析了教育人工智能的总体趋势，对教育人工智能环境下教育大数据建设、教育人工智能模型生成、教育人工智能与个性化指导之间的内在关系等现实问题进行了讨论，提出了有益的建议。
关键词：教育人工智能;教育大数据;现状与趋势;模型训练中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2020）13-0001-07一、目标及其背景1.研究背景（1）随着教育信息化的推进，师生呼唤智能化教育和个性化指导《中国教育现代化2035》提出，“互联网、人工智能等新技术的发展正在不断重塑教育形态，知识获取方式和传授方式、教和学关系正在发生深刻变革。
”理想化的学习应充分尊重学生个性化要求，并能对教学过程进行实时监测，进而根据学生特点和进程动态地调整学习进度和相关安排。
教育信息化中的信息技术和人工智能将助力教育活动的个性化、精确化、动态化，智能教室、智慧校园如雨后春笋般诞生，智慧学习环境在个性化指导、智能化学习支持方面所扮演的角色日益进化。
个性化教学的实现有赖于人工智能对教育提供技术支持;与教育发生相关的各要素的智能化，同样需要人工智能技术的加持[1]。
因此，随着人工智能技术进入教育领域，人工智能必能进一步促进智慧学习环境的发展。
（2）人工智能支持的教育日益被重视，并产生了系列有影响的成果从教育发生阶段的视角来看，人工智能对K12和高等教育的支持，主要表现在人工智能课程的引入、人工智能技术对学习环境和学习体验的影响、STEM课程的不断深化完善与人才培养理念的更新。
中国智慧教育市场现状、发展政策、智慧教育融资情况及智慧教育发展趋势分析
中国智慧教育市场现状、发展政策、智慧教育融资情况及智慧教育发展趋势分析近年来，我国智慧教育发展迅速，尤其是以“三通两平台”为主要标志的教育信息化取得一系列成果。
据调查数据显示，2018年，我国教育信息化市场规模为4072亿元，在校教育市场规模为2518亿元，我国智慧教育行业市场规模约为6590亿元。
2019年，我国智慧教育市场规模约为7594亿元左右。
在线教育市场规模(主要指除学校外的社会机构提供的在线教育)和教育信息化市场规模(主要指学校实施的智慧校园等工程)。
我国智慧教育行业规模持续扩大，2019年，我国智慧教育市场规模超过7000亿元。
2019年，我国教育信息化投入约4368亿元，占智慧教育行业总规模的57.52%;在线教育市场规模为3225.7亿元，占智慧教育行业总规模的42.48%。
国家教育部指出，“十三五”教育信息化工作要强化深度应用、融合创新，大力提升信息化在推进教育公平、提高教育质量中的效能;要运用信息技术来设计和推进“教改”、“课改”，促进教学方法、管理模式以及教育服务供给方式的变革。
2018年4月16日，教育部关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知，特别提出，到2022年基本实现“三全两高一大”的发展目标，即教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体适龄学生、数字校园建设覆盖全体学校，信息化应用水平和师生信息素养普遍提高，建成“互联网+教育”大平台。
随着消费方式的转变，互动白板、智能录播系统、教务系统等逐渐被学校和各大教育机构采用，数据与云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术融合发展，移动数字技术高速发展，坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为企业发展和社会进步的必然需求。
一、智慧教育投融2015-2019年，我国智慧教育行业单笔投资额波动变化。
据调查统计数据显示，2019年，我国智慧教育单笔投资额达2.09亿元，2020年1-4月，我国智慧教育行业单笔投资额达0.98亿元。
在线教育的市场前景和现状分析
在线教育的市场前景和现状分析随着互联网科技的不断进步，线上教育行业日渐兴盛。
在线教育以其灵活性、便捷性以及覆盖范围广的特点，已经逐渐成为人们学习的主要方式之一。
在此背景下，本文将从市场前景和现状两个方面来探讨在线教育的发展趋势。
一、市场前景在线教育市场前景十分广阔。
据相关数据统计，截至2020年3月，中国在线教育用户规模已经突破2.5亿，其中付费用户数超过1亿。
由此可见，线上教育市场用户数量及其付费比例不断上升，未来市场潜力巨大。
同时，随着社会竞争压力越来越大，求职者要求的企业素质和能力需求也越来越高。
传统教育方式并不能满足市场上对人才素质和能力的需求，而线上教育则能够给学员提供巨大的方便和灵活性。
不需要定点上课，用户完全可以自主选择时间和地点。
这就大大提高了学习效率和质量，越来越多人因此选择在线学习。
二、现状分析尽管在线教育市场前景良好，但在线教育产业现状仍有待完善。
在线教育机构主要集中在大城市，机构数量多，教育内容相对单一，缺乏个性化和深度。
同时，由于缺少更为严格的监管制度，部分机构无法满足用户教学需求，从而影响了整个市场和行业的发展。
另外，大众对于在线教育的认知和接受度还是比较有限，存在一定的认知误区，这也是推广在线教育所需要克服的挑战之一。
针对现状，在线教育机构需要不断创新与提高教育服务水平，学习者需要加强科学认知，提高对线上教育的接受度和信任度。
同时，政府也需要加强监管，完善行业规范，确保线上教育行业健康发展。
三、发展趋势在线教育未来的发展趋势是个人化，定制化和智能化。
随着移动互联网时代的到来，个性化学习将更加便捷和灵活，结合人工智能、大数据等科技，可以让学员的在线教学更加精准和高效。
同时，随着社会经济的发展，多元化的课程和学位认证体系也将成为未来发展趋势。
除此之外，还有一些行业变革将带动在线教育的发展。
例如，新冠疫情的爆发迫使线下教育行业遭受重大冲击，线上教育则因逆势成长，此类趋势预计将加速在线教育产业的转型和发展。
2023年中国及部分省市智慧教育行业相关政策汇总 加快推进教育数字化转型
此外，还有一些企业也积极投入到了智慧教育行业中。例如，阿里巴巴集团在2021年推出了一款名为“智慧校园”的应用，通过人 工智能、大数据等技术手段，为学校提供智能化管理服务。
总体来看，中国及部分省市在加快推进教育数字化转型的过程中，已经发布了一系列相关政策，以推动智慧教育行业的快速发展。这 些政策的出台，不仅有助于提升教育信息化水平，也有助于培养更多具备数字化技能的人才。
智慧教育行业的发展趋Байду номын сангаас》
中国加速推进教育数字化转型
随着科技的发展，教育数字化转型已经成为全球范围内的重要趋势。中国政府在政策层面上 已经充分认识到这一趋势的重要性，并在多个省市出台了相关政策，以加快推进教育数字化 转型。
数字化推动智慧教育发展
首先，智慧教育行业的发展将更加注重数字化技术的应用。随着5G、云计算、人工智能等技 术的发展，智慧教育行业将利用这些技术来推动教育的数字化转型。例如，利用人工智能技 术来个性化地推荐学习资源，利用云计算技术来提高教育资源的共享和利用效率。
04
智慧教育行业的技术创新
Technological Innovation in the Smart Education Industry
标题
智慧教育行业政策推动快速崛起
中国智慧教育行业发展报告
在加快推进教育数字化转型的过程中，中国及部分省市已经发布了一系列相关政策，以推动智慧教育行业的快速发展。
中国积极推动教育数字化转型，以加快教育现代化步伐， 促进教育公平
随着数字技术的快速发展，教育行业也正在经历数字化转型的浪潮。中国政府和部分省市积极推动教育数字化转 型，以加快教育现代化的步伐，提高教育质量，促进教育公平。
人工智能助教2024年的智能教育
05
人工智能助教的实际案 例
国内外知名的人工智能助教产品或服务
03
人工智能助教在智能教 育中的应用
个性化教学
智能推荐：根据学生的学习进度和兴趣，推荐适合的学习资源和路径 智能辅导：实时解答学生的问题，提供有针对性的辅导和建议 智能评估：对学生的学习情况进行实时评估，及时调整教学计划 智能反馈：对学生的学习效果进行反馈，帮助学生改进学习方法和习惯
智能题库
智能题库的定义：利用人工智能技术，根据学生的学习情况、兴趣爱好和知识掌握程度， 自动生成个性化的题库。
数据安全：人工智能助教需要处理大量的学生数据，如何保证这些数据的安全性是一 个重要问题。
教育公平：人工智能助教可能会加剧教育不公平现象，如何确保所有学生都能享受到 优质的教育资源是一个挑战。
教师角色：人工智能助教可能会改变教师的角色和地位，如何平衡教师和人工智能助 教的关系是一个问题。
未来发展的趋势和方向
高教学效果
实际案例：某 学校使用人工 智能助教进行 英语教学，学 生成绩显著提
高
实际案例：某 学校使用人工 智能助教进行 数学教学，教 师满意度提高
06
如何让人工智能助教更 好地服务于教育
加强技术研发和创新
提高人工智能助 教的智能化水平， 使其能够更好地 理解学生的需求 和问题
开发更多的教育 应用场景，如个 性化教学、智能 辅导等
01 添加章节标题
02
人工智能助教的定义和 发展历程
教育人工智能发展状况分析及趋势思考
一尧目标及其背景袁师生呼唤智能化教育和个性化指导叶中国教育现代化2035曳提出袁野互联网尧人工智能等新技术的发展正在不断重塑教育形态袁知识获取方式和传授方式尧教和学关系正在发生深刻变革遥冶理想化的学习应充分尊重学生个性化要求袁并能对教学过程进行实时监测袁进而根据学生特点和进程动态地调整学习进度和相关安排遥教育信息化中的信息技术和人工智能将助力教育活动的个性化尧精确化尧动态化袁智能教室尧智慧校园如雨后春笋般诞生袁智慧学习环境在个性化指导尧智能化学习支持方面所扮演的角色日益进化遥个性化教学的实现有赖于人工智能对教育提供技术支持曰与教育发生相关的各要素的智能化袁同样需要人工智能技术的加持[1]遥因此袁随着人工智能技术进入教育领域袁人工智能必能进一步促进智慧学习环境的发展遥渊2冤人工智能支持的教育日益被重视袁并产生了系列有影响的成果从教育发生阶段的视角来看袁人工智能对K12和高等教育的支持袁主要表现在人工智能课程的引入尧人工智能技术对学习环境和学习体验的影响尧STEM 课程的不断深化完善与人才培养理念的更新遥在教育行业袁以百度尧阿里尧腾讯和讯飞为首的企业袁借助自身现有产品及数据袁有意识地引入人工智能的新技术和新策略袁开发出了系列智能化教育解决方案袁以助力教育行业问题的解决遥在智慧教室建设方面袁更有一批学校与知名人工智能平台合作袁建立了智慧教育未来教室尧人工智能教育实验室遥随着人工智能技术的推进袁教学机器人逐渐走入了课堂尧家庭袁进一步细化到教学活动中袁成为教师工作的支持者袁助力个性化教学的实现遥基于图像识别和语音识别的学习行为跟踪和记录系统已经成为很多教育研究者的重要助手遥以自然语言处理为基础的作文自动评阅系统尧文稿自动审阅与分类系统也逐渐走进学校和政务管理体系遥渊3冤技术是把野双刃剑冶袁在伦理尧教育等领域袁人工智能也带来了新的问题在人们高度期盼人工智能即将为生活尧学习尧娱乐带来重大变革的时候袁人工智能应用于教育的研究也逐渐暴露出了一些问题袁诸如院淤目前广泛应用的个性化推荐系统渊智能导学策略冤多数参考了商业领域的相关模型袁以学习者的个体兴趣为主要参数袁已有学者在质疑其合理性尧规范性遥于人工智能的某些成果袁可能会被某些别有用心的人员应用于破坏公知良俗的行为中袁进而被辨别能力不强的青少年使用或模仿袁影响其健康成长和良性发展遥例如院基于人工智能野深度伪造冶渊deepfake冤技术而研发的某软件DeepNude袁由于涉及色情信息而引发了巨大争议袁最终不得不下架遥盂近几年课堂教学中广泛使用的野自动跟踪课堂中每个学习者的动作尧面部表情及个体行为冶等人工智能应用袁已经引发了对教学过程中教学伦理的讨论[2]遥人工智能应用于教育袁必将对教学模式的变革尧教学效率的提升产生重要影响遥在此过程中袁梳理教育过程与人工智能技术的契合点袁聚焦其可行性袁分析其中潜马秀麟袁刘静静袁范晨雨渊北京师范大学教育学部袁北京100875冤摘要院人工智能服务于教育对于提升教学效率尧改进教育质量具有重要作用遥然而袁人工智能在教育中的作用还处于初步探索阶段遥文章从教育信息化发展要求和人工智能热潮入手袁借助于文献分析和人工智能支持的教育教学实践调查袁分析了人工智能在教育不同要素中的作用形式袁并对当前教育人工智能中存在的问题进行了总结遥最后袁从师生关系尧教学模式视角分析了教育人工智能的愿景袁并借助于人工智能的工作原理和特征袁分析了教育人工智能的总体趋势袁对教育人工智能环境下教育大数据建设尧教育人工智能模型生成尧教育人工智能与个性化指导之间的内在关系等现实问题进行了讨论袁提出了有益的建议遥关键词院教育人工智能曰教育大数据曰现状与趋势曰模型训练中图分类号院G434文献标志码院A文章编号院1673-8454渊2020冤13-0001-07在的风险和问题袁是必要和有价值的遥基于这一想法袁本研究主要聚焦于以下三个方面院淤基于文献袁梳理人工智能的概念尧内涵及外延袁准确理解人工智能的原理与规则袁努力避免人工智能概念的泛化袁探索人工智能与教育有效结合的契合点遥于从研究的视角调查并分析人工智能应用于教育的现状及关键成果袁探究并分析其中存在的问题遥盂基于人工智能应用于教育的实践袁分析其中存在的问题袁为其未来的良性发展提出建议遥二尧概念界定人工智能渊Artificial Intelligence袁简称AI冤就是指借助计算机等设备模拟人类智能活动的技术袁它是研究尧开发用于模拟尧延伸和扩展人类智能的理论尧技术尧方法及应用系统的一门技术学科袁其目的是探索人类智能的方法和实质袁并生产出能与人的智能相似的方式做出各种反应的智能机器袁从而在各行各业中发挥出作用遥人工智能涉及到控制论尧语言学尧心理学尧计算机科学尧神经心理学尧信息论等领域和学科[3]袁是用以研究计算和知识之间关系的新兴学科遥从当前人工智能的研究领域看袁人工智能主要包括机器人学尧模式识别渊图像识别尧语音识别冤尧博弈学尧自然语言处理尧人工神经网络尧专家系统等领域[4]所谓教育人工智能渊Educational Artificial Intelligence袁简称EAI冤袁即服务于教育的人工智能的设备尧相关技术和策略袁是指在教育过程中为支持学习过程尧组织教学活动尧实现教学评价等一切与教育相关的活动而需要借助的人工智能设备尧技术尧策略以及组织方式遥它既包括计算机学科中人工智能的相关技术袁同时也包括赋予了教育属性的特定控制模型遥EAI 应符合教育和学习的一般规律袁具有基于教育大数据的时代特征遥通俗地讲袁人工智能服务于教育的技术尧策略以及由此而产生的影响袁均属于EAI 的研究范畴遥三尧EAI 研究与实践状况的调查与分析自2000年以来袁对人工智能的研究呈逐年递增趋势遥以野人工智能冶作为关键词在CNKI 中检索发现袁2000年的发文量为1800余篇袁至2009年则到了4800余篇袁而2018年则有9500余篇遥若对野人工智能冶施加野教育冶或野教学冶约束袁在2000年只有37篇袁而到了2018年则上升到了1500余篇袁在2019年则有2300余篇遥上述数据反映了人工智能的研究热度及其逐年上升的趋势遥人工智能的研究热度在2014年前后仅次于野微课冶和野翻转课堂冶袁到2019年则位居第一遥在针对人工智能的研究中袁关注度依次为机器人尧机器学习尧机器视觉尧计算机视觉尧问题解决尧模式识别尧专家系统尧决策支持系统尧神经网络尧知识工程遥在上述领域中袁与教育密切相关的领域则包括机器学习尧问题解决尧模式识别尧专家系统尧知识工程尧神经网络等遥从已发表的EAI 研究论文看袁其研究视角主要集中于以下四个维度院淤人工智能技术在教育中应用的研究袁主要讨论已有的技术如何应用于教育教学活动遥例如院吴晓如的专访叶AI 化身教育野超脑冶助攻因材施教曳尧李艳燕等的论文叶面向智慧教育的学科知识图谱构建与创新应用曳尧于泽元的论文叶人工智能视野下的教学重构曳遥于人工智能与学科教学相结合的研究遥例如院南宁的论文叶人工智能在高等医学教育中的应用前景曳遥盂人工智能技术对学生尧学习行为产生影响的研究遥例如院张骜的论文叶野人工智能+教育冶对高校教师教学的影响及应对策略研究曳尧杜静和黄荣怀等的论文叶智能教育时代下人工智能伦理的内涵与建构原则曳尧余胜泉的论文叶人工智能教师的未来角色曳遥榆对人工智能知识本体开展教学的研究遥例如院冯骥的论文叶人工智能课程教学实践与探索研究曳尧郭兰兰的论文叶中小学人工智能与编程教育的教学内容设置的研究曳等遥渊2冤EAI 理论研究的局限性EAI 的研究应包括2个维度院其一为应用研究曰其二为EAI 模型构建与基础研究遥所谓应用研究袁是指借用已有的人工智能技术组织教学活动袁利用已有的人工智能技术为个性化学习尧智能化学习环境构建提供支持袁从而提升学习效率遥在这个过程中袁除了基于EAI 的教学设计外袁还包括EAI 学习环境设计和学习者学习体验两个维度的探索遥所谓EAI 模型构建袁则需要以人工智能的原理和策略为基础袁借助教育大数据袁开展与教育教学相关的模型训练尧机器学习渊深度学习冤袁并逐步形成符合教育规律和学习特点的智能化学习模型尧评价模型尧学习者诊断模型袁从而使EAI 能全方位地真正服务于教育遥从EAI 的发展状况看袁当前的多数研究主要集中在应用研究层面袁其主要特征是院借助人工智能的图像识别尧语音识别尧自然语言处理等新技术为教学活动尧个性化学习过程尧学习行为分析提供个性化支持袁或者分析学习者在相关情境中的学习体验遥而完全面向教育过程尧由教师或教育研究者研发的专属于教育教学活动的人工智能模型还很少袁由于缺乏必要的常模袁远远不能满足AI 导师设计和AI 学习者诊断的需求遥因此袁在相当长一段时间内袁面向教育大数据的模型训练尧深度学习都将是EAI 的重要研究内容[5]人工智能通过技术赋能教育并助力教育的发生要素袁使教育变得更加个性化尧智能化遥教育发生的要素包括教学活动尧教学环境尧教学工具尧教学评价遥淤以人工智能新技术为基础袁构建教育新环境教育环境既包括视觉可抵达的物体袁如硬件设施中的桌椅尧教学设备袁也包括触觉可体验的感觉袁如声尧光尧温度等袁以及由学习者与物理条件相互作用营造的氛围遥人工智能支持下的教育环境将在人工智能技术的支持下袁通过物联网把教学过程中相关的设施有机地组织起来袁构建起一套高智能化袁易于教师控制和使用袁能够为学习过程尧教学评价提供支持的先进学习环境遥很多学校都启动了对教室的智能化改造袁包括升级或添加无线网络覆盖尧多屏分区设计尧灵活桌椅尧增强现实和虚拟现实技术等袁以优化在教室中开展基于问题尧基于项目的主动学习体验遥未来教室应能支持学生的个体主动学习与集体协作探究袁更有利于教师对学生核心技能的培养[6]遥利用物联网技术对温度尧光线尧声音尧气味等参数进行监测袁自动调节窗户尧灯具尧空调尧新风系统等相关设备袁主动响应校园安全预警袁保障学校各系统绿色高效运行袁为学生创设安全舒适的学习环境遥在AI 技术支持的未来教室中袁应能借助情境感知技术在自然状态下捕获学习者的动作尧行为尧情绪等方面的信息袁精准识别学习者特征袁全面感知学生的成长状态袁提供学习诊断报告尧身高体重走势图尧健康分析报告等袁为学生身心健康发展提供有力支持[7]遥于以人工智能为主导袁研发新的教育工具传统课堂中的教具是无智能的实体袁通常难以实现智能化交互遥而人工智能技术带来了教育工具的智能化袁教育机器人和人工智能技术支持的智能导师是当前最重要的智能化教育工具遥教育机器人作为一个课堂的辅助者逐渐走入课堂袁可轻松完成对教学过程的支持遥教师作为工具的使用者袁能够通过与机器人的交互使其更好地服务于教学袁智能导师的功能则主要依赖于人工智能软件与学生实现交互遥已有研究基于人工智能教育机器人的应用场景袁探讨了课堂应用效果及其相关措施[8]曰有的研究甚至比较了不同语言风格的反馈对于学习者行为的影响袁以便为学习者提供更符合其言语风格的学习环境尧更好地实现个性化学习[9]遥在教育机器人或智能导师的支持下袁分析人工智能关键技术对学习的支持袁基于云计算平台基础和边缘计算环境框架袁构建人工智能教育机器人支持的野双师课堂冶环境袁进一步设计学习过程和应用袁从而建构起在课堂环境下由教育机器人所支持的系列教学案例遥另外袁各种类型的智能化教育小工具袁以个性化指导为目的的线上学习支持系统也在教学中发挥着重要作用遥盂人工智能环境支持的教学活动在教学活动进行过程中袁人工智能的人脸跟踪与语音识别可精准判断学习者的学习状态袁刻画学习行为肖像袁进而通过学情分析为教学过程的精准化研究提供解决方案遥如图1所示遥从图1可知袁基于教学过程中的全程录像及实时的面部识别尧关键部位抓取与分析袁教师可精准地掌握学生个体的学习需求袁从个体和整体层面获取全面立体的学情信息遥依托于人工智能环境的教学活动袁能够在教学过程的合理规划尧教学资源的有益设计尧教学活动状态的及时反馈尧教学评价及教研活动总结等方面袁为师生和研究者提供全面尧科学尧实证性的数据和反馈意见遥榆人工智能技术辅助的教育评价人工智能技术的发展袁为教学评价提供了全面支持袁既可以借助于习题尧线上自诊断系统实现学习进度评价袁又可以基于面部识别尧手势捕捉实现学习进程尧学习行为分析袁还可以基于自然语言处理尧神经语义网络技术实现作文评阅尧主观性答卷批阅袁甚至还可以基于大数据常模做学习者学习障碍分析尧人格特征分析尧学习适应性分析遥人工智能支持下的评价环节袁其评价形式和评价内容是多样化尧高效率的遥通过人工智能技术支持的学习平台袁教师可以组织并发放测试题袁学生完成测验后由系统自动收集尧分析袁最终形成整体报告袁该报告可体现图1基于智能化面部识别尧关键部位抓取的学习行为分析全班每一位学生对知识点的掌握情况袁并基于不同学生的测验结果个性化地推送关键知识点遥在语音和语义评测方面袁对自然语言的评价和语音处理技术已经成熟遥对普通话标准考试尧英语发音等类型的测试袁过去由于技术的限制往往难以保证线上自动评价的客观性遥但随着自然语言处理技术的成熟袁面向作文等非结构文本的处理尧分析与评价已经完全可能遥渊2冤从知名EAI企业及其解决方案的视角分析EAI的发展水平在人工智能第3次浪潮的促进下袁大量有志于教育研发的科技公司积极地投入到以AI支持教育的各种解决方案的设计与研发中袁提出了大量有效的智慧型解决方案遥2017年11月18日袁科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会袁发布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单遥作为第一批入选国家新一代人工智能开放创新平台的企业袁百度尧阿里尧腾讯和科大讯飞均为教育领域提供了基于人工智能技术支持的有效解决方案袁主要产品有百度的教育大脑3.0尧阿里的AliOS智慧教育体系尧腾讯云的智能教育解决方案和讯飞开放平台的教育产品解决方案遥渊3冤面向EAI的一线教学尧线上测评系统的建设与实践EAI支持的教学实践与人工智能技术的发展密切相关遥自本世纪初语音识别和自然语言处理技术取得重大突破以来袁相关技术就被应用于教学实践中遥2006年袁科大讯飞从技术上解决了全国普通话水平测试的标准问题袁他们与教育部考试中心共建了联合实验室袁探索未来高考题库的建设遥目前已在部分省份为语文和高考作文题的重检提供技术支持[10]遥北京师范大学未来教育高精尖中心结合野智慧学伴冶平台袁在厂家提供的机器人硬件框架上袁打造了人机对话的智能导师系统袁学生可以和机器人对话袁机器人通过对话理解学生的需求袁并基于野智慧学伴冶的后台知识库给予及时的响应和反馈遥基于已有文献及EAI教学实践调查袁笔者发现院目前多数EAI研究仅仅是把AI的已有成熟技术渊如人脸识别尧自然语言处理冤引进到教学过程袁使之作为一种工具服务于教学过程袁因此主要停留在简单的应用研究阶段遥尽管学者和社会均对EAI充满了期望和信心袁但真正地以人工智能技术支持的线上学习支持模型尧学习者诊断模型仍处于实验室检验和框架论证阶段袁其理论研究与大范围应用推广之间仍存在着诸多尚需验证的问题遥渊1冤有效的EAI模型极为匮乏袁多数模型的质量仍很粗糙从EAI的应用现状看袁除了面部识别尧手势分析等在计算机学科内较为成熟的技术外袁真正隶属于教育范畴的人工智能模型仍极为匮乏遥诸如学习内容生成与汇聚的智能代理尧学习障碍自动诊断与反馈的分析师尧问题解决能力测评与改进的辅导员尧学生成长发展的生涯规划师尧学生心理素质测评与改进的辅导员等袁均缺乏可用的数据模型袁难以应用在实际场景中并帮助学习者做出决策遥即使国内的一些企业和学校已经在探索并构造EAI模型袁但其模型仍极为粗糙袁缺乏普适性袁多数模型都尚未形成标准化的常模袁不具有普遍性和大范围推广的价值遥渊2冤教育大数据的质与量仍难以满足人工智能发展的需求EAI理论研究的核心基础是基于大数据的模型训练和机器深度学习遥因此袁EAI的每一个具体应用都需要在大量基础数据的支持下逐步迭代并形成智能化模型遥从教育大数据发展的现状看袁尽管各类学习支持系统已经生成了大量数据袁但这些数据往往分散于众多类型不同尧缺乏统一规范的学习平台中袁其质与量均难以胜任人工智能模型训练的需要遥因此袁对教育大数据重构与重组袁使之适应EAI的模型训练袁将是EAI的重要任务之一遥渊3冤精准的个性化指导与资源推荐未必有利于学习者的全面发展淤过于精准的个性化指导并不利于学习者自主探究能力的发展学生创新能力发展是近些年国家人才培养战略的重要目标之一袁而自主探究能力培养是创新能力培养的重要内容遥有学者担心袁在EAI的支持下袁过于精准的个性化指导容易导致学习者知识能力快速提升袁但其自主探究能力却进一步弱化遥教育的目标既要野授之以鱼冶袁更要野授之以渔冶遥在EAI的支持下袁既要努力为学习者提供满足个性化要求且到位的指导袁同时还要注意留出自主探究的空间袁为学习者的自主探究提供充足的机会[11]遥于基于兴趣的个性化推荐难以适应学科知识学习袁不利于学习者完整地掌握知识学习资源的个性化推荐是EAI的重要研究领域遥从当前的研究看袁多数资源推荐技术都借鉴了商业经济领域中的商品推荐算法袁实质上是一种基于学习者兴趣或当前关注点的资源推荐袁并不适合于在校生知识体系的建构和全面发展遥因此袁在教育教学实践中袁必须考虑到学校教育与商品推荐的不同袁应避免完全根据学习者学习兴趣和关注程度进行学习资源推荐[12]遥渊4冤精准的个性化跟踪与学习行为分析有可能侵犯学习者的隐私袁引发教学伦理争议为实现学习行为分析袁有些学者在课堂教学中借用了面部识别尧手势捕捉等技术袁通过自主跟踪的摄像头袁自动捕捉每一个学习者的课内行为和表情袁以分析并探究其学习投入和个体行为遥然而袁对这一应用袁已有学习者表达了不适和抗议袁同时部分学者也从教学伦理的视角表达了高度关注[13]袁甚至否定了这一做法对教育的正面作用遥四尧EAI发展的趋势及策略EAI的发展袁以能够为学生提供个性化尧专业化的学习支持为目标遥EAI中存在的问题袁也是与人工智能基本规律密切相关的遥对EAI发展趋势的探索袁必然受人工智能基本原理和规律的影响遥对人工智能支持下的师生关系尧教学模式的变革袁在2019年6月14日举办的野2019年人工智能+教师教育国际研讨会冶上袁北京师范大学知名教授余胜泉发表了题为叶人工智能教师的未来角色曳的主题演讲[14]遥分析国内外学者的观点袁人工智能将在以下几个维度对教育产生重要影响遥渊1冤人工智能将对教师的工作起着非常重要的辅助作用人工智能技术袁将会在教学中充当起教师助理的角色渊即人工智能导师尧智能学伴冤遥比如智能出题尧智能批改尧智能阅卷尧智能化的辅导袁以及各种评价报告的自动生成袁并针对学生因人而异地为其提供各种反馈遥人工智能教师的出现袁把教师从传统的讲课尧批阅作业尧组织试题等重复性工作中解放出来遥基于自然语言处理技术尧图像识别尧语音识别技术的最新成果袁人工智能教师不仅能够完成传统意义上的学习行为数据采集与分析袁还能完成对智能化程度要求较高的作文内容分析与评阅遥渊2冤人工智能技术将帮助教师更好地诊断学生袁实现对学生的个性化指导在教育大数据的支持下袁人工智能教师能基于学习行为数据袁针对每一位学习者进行诊断和分析袁通过学习风格雷达图尧学习进度和学习状态地图及时发现学习者在学习过程中出现的困惑与不足袁及时为每一个学习者提供个性化指导袁进而实现基于野数据冶的综合素质评价[15]遥在人工智能的帮助下袁可以针对不同问题袁为每个学生提供个性化的反馈袁实现对学生个性化的支持袁做到既具有规模化袁又具有个性化袁这是叶中国教育现代化2035曳所追求的目标遥渊3冤教育人工智能的发展袁促进了教师角色的转化在传统的课堂中袁野教师讲要学生听冶是公认的教学模式遥随着教育信息化的普及袁以学生为主体的教学模式日益普及袁越来越多的教师尧学生和家长认可了野强调自主学习冶的E-learning学习模式遥因此袁教育管理部门不再要求教师整节课堂都必须喋喋不休地讲解袁而是要求教师把更多的精力放到教学案例设计和教学实践活动的组织上遥此时袁教师不再是课堂的主体袁而是课堂的组织者尧引导者和学习进程的监控者遥尧教育模型生成为重要内容智能导师尧学习障碍诊断与分析师尧体质健康监测医生等人工智能技术均离不开优质的EAI模型支撑遥从人工智能的结构模型可知袁基于深度学习的知识库和规则库的优化与完善袁以及推理算法的优化是近期人工智能发展的重要内容袁面向教育的人工智能也必须遵循这一规律遥因此袁在EAI的发展中袁面向教育信息的数据采集尧基于教育大数据的深度学习及模型训练将EAI的发展至关重要遥除了模型的显著改进袁作为模型的训练数据集袁大数据还为人工智能添加了十足的动力燃料遥大数据智能以数据驱动和认知计算为核心方法袁从教育大数据中发现知识袁进而根据知识做出智能决策遥因此袁教育数据革命已经到来遥数据驱动的人工智能将是引领教育信息化发展的新方向[16]遥渊2冤EAI的发展应以智能化尧个性化尧多元化为目标在人工智能技术的支持下袁尊重学习者个体特征袁为学习者量身定做提供个性化指导即将成为现实遥借助智能化的学习支持系统袁基于学习者的个人信息尧认知特征尧学习记录尧位置信息尧媒体社交信息等数据库袁人工智能程序可以自学习并构建学习者模型袁并基于扩大更新的数据集不断地调整优化模型参数袁从而实现个性化资源尧学习路径尧学习服务的推送遥这种个性化将越来越呈现出客观尧量化等特征遥渊3冤EAI的发展应注意协同性的知识建构袁强化人尧机之间的协同化人机协同发展是人工智能推动教育智能化发展的一种趋势遥从学习科学的角度分析袁学习是学习者根据自己已有的知识去主动构建和理解新知识的过程遥对于。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2020年智能教育行业趋势及存在的问题
2020年
目录
1.智能教育行业前景趋势 (4)
1.1智慧教室等解决方案成主流 (4)
1.2教育服务机器人备受关注 (4)
1.3智慧校园的深度和广度不断延伸 (5)
1.4智慧课堂模式多样化发展 (5)
1.5教育企业向技术产品、平台、应用转移 (5)
1.6生态化建设进一步开放 (6)
1.7呈现集群化分布 (7)
1.8需求开拓 (8)
2.智能教育行业现状 (8)
2.1智能教育行业定义及产业链分析 (8)
2.2智能教育市场规模分析 (10)
2.3智能教育市场运营情况分析 (11)
3.智能教育行业存在的问题 (14)
3.1采集数据上的难题 (14)
3.2人工智能教育“嫁接”传统教育的难题 (14)
3.3人工智能教育信任危机难题 (15)
3.4人工智能教育体系缺乏的难题 (15)
3.5供应链整合度低 (16)
3.6基础工作薄弱 (16)
3.7产业结构调整进展缓慢 (17)
3.8供给不足，产业化程度较低 (17)
4.智能教育行业政策环境分析 (19)
4.1智能教育行业政策环境分析 (19)
4.2智能教育行业经济环境分析 (19)
4.3智能教育行业社会环境分析 (19)
4.4智能教育行业技术环境分析 (20)
5.智能教育行业竞争分析 (21)
5.1智能教育行业竞争分析 (21)
5.1.1对上游议价能力分析 (21)
5.1.2对下游议价能力分析 (21)
5.1.3潜在进入者分析 (22)
5.1.4替代品或替代服务分析 (22)
5.2中国智能教育行业品牌竞争格局分析 (23)
5.3中国智能教育行业竞争强度分析 (23)
6.智能教育产业投资分析 (24)
6.1中国智能教育技术投资趋势分析 (24)
6.2中国智能教育行业投资风险 (24)
6.3中国智能教育行业投资收益 (25)
1.智能教育行业前景趋势
1.1智慧教室等解决方案成主流
“信息技术对教育发展具有革命性影响，必须予以高度重视”，要“加快教育信息化进程”。
教育信息化2.0行动计划提出“教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体适龄学生、数字校园建设覆盖全体学校”。
未来，大数据、云平台及智慧教室等解决方案成主流。
1.2教育服务机器人备受关注
从2019年智慧教育产品采购趋势中来看，机器人类产品受到的关注度最高。
同时，校园云平台及教学软件产品成为院校采购青睐的对象，创客及STEAM教育也紧随其后。
校园IT基础
设施建设类产品采购需求量最低，仅有5.14%。
未来，教育机器人将是智慧教育的重要组成部分，也将备受消费者的青睐。
1.3智慧校园的深度和广度不断延伸
在教育信息化的大背景下，智慧校园是智慧教育的重要表现形式。
在广度上，智慧校园的建设范围仍有待扩大。
从实现高等学校全面覆盖，到向中小学推广，从东部地向中西部地区发展，从一线城市向二三线城市发展。
在深度上，智慧校园的技术深度仍有待挖掘和突破。
如学习分析技术、社会网络技术、校园移动互联技术等，技术的进步才能最大程度的推进智慧校园的普及。
1.4智慧课堂模式多样化发展
智慧教育最终落到实处，仍是课堂上的教育。
利用技术手段将课堂变得更加智慧化，提高教学效率、真正满足教育需求，是未来智慧课堂的重点探索方向，这需要企业在技术和硬件设施上、政府有关部门在监管和扶持上以及学校在教学模式上进行共同探索。
1.5教育企业向技术产品、平台、应用转移
教育企业间的产品合作频频，软件、硬件、内容三大版块产品联动合作已成大势所趋，产品布局更“软”，从信息化硬件
提供方，转变为软硬件及数据分析为一体的整体解决方案提供商，产品数据化的趋势见显。
1.6生态化建设进一步开放
1）内生发展闭环，对外输出价值
当智能教育行业的社区化运营属性越来越强，关联产业开始聚集时，就需要谋求内生发展，智能教育需要打造一个服务平台，对内是一个合作协同的生态闭环，对外有开放统一的接口和品牌输出，即能引导资源的有效流动，又能促进产业规模效应，聚集人才和知识，进而提升供应链效率。
2）开放平台，共建生态
智能教育行业服务平台方，不再是单向地控制和输出，而是要借助技术手段搭建基础在线平台，通过规则引导企业产出优质的内容和服务，激活企业间的交流和合作，挖掘更多产业链上的需求，从而有针对性配套服务并引导资源有效配置。
这样的平台才能够进行思考和迭代进化。