现在很火的人工智能教育真的有效吗

疫情期间，网课曾经风靡一时。但是网课又有许多自身的缺点，因此人工智能教育应运而生。且在2021年的时间，人工智能教育甚至有遍地开花的现象。这其中，不乏有很多“伪人工智能”实为“网课”。网课和人工智能教育是有本质区别的。那么人工智能教育真的有效吗？答案肯定是“有效的”。任何一项前沿的科技只要能切实运用，必然会带来科技的效果。而科技的效果一般可以用“高大上”来简单概括。那么人工智能如何在教育中发挥其科学性从而提现科技感呢？下面我用两张图来作说明。

 近侧发展区

这张图表达的是我们在对学生学习的过程中，试图将学生对知识点的掌握情况分为三个部分：1、舒适区。这个区域表示的是学生对知识点已经完全掌握。

2、近侧发展区。这个区域表示的是学生对知识点只是掌握了一部分。

3、恐慌区。顾名思义，看到就发慌。表示的是某些较为难以掌握甚至短期内掌握不了的知识点。从人工智能数据化上来体现就是0，反应到学生日常考试中也是0，甚至是看到就放弃。

进行这样划分有什么样的好处呢？通过上述的各个区域的划分，我们可以看出来，舒适区是已经掌握了，日常学习中只需要进行常规温故即可，如果反复的学习就会浪费时间，而学生的时间是最宝贵；近侧发展区则是我们需要重点攻克的，只要不断的攻克近侧发展区使之成为舒适区，那么自然而然就上升了。而恐慌区则属于较难掌握的部分，可能花费了大量的时间和精力都无法攻克。因为这部分的知识点本身就具有较高的难度，可能还需要结合学生的自身天赋。当然，这样的部分在学习当中是极少的。因此我们可以了解到，对学生的学习情况进行这样的一个划分可以帮助学生实现高效率的学习。

然而现实中，想要对学生的学习情况进行这么明显的划分是极其困难的。老师和家长日常难以掌握学生的学习情况，只有通过考试才能进行部分体现。而要实现这么精准的划分，就必须要进行大量的测试，而这样的话容易陷入题海战术，浪费大量的时间，是极其不科学的。而一旦人工智能赋能教育，通过其特有的人工智能引擎算法和大数据基础，就可以轻松而且精准的达到这样的目的。使学生通过少量的题目即可精准探测知识薄弱点，从而避免题海战术，而且知道了学习的方向，也就使得学习更加有的放矢。

 知识点拓扑图

人工智能教育在教育中的作用简单的来说就是：让学生把不会的学会。而想达到这样的目的，首先必须要知道的就是学生哪些是不会的。当然这里讲的“会”和“不会”是对应上面的近侧发展区所对应的三个层次的。要想达到更精准的数据化，就要进行多层次、多方位的探测。因此人工智能教育学习体系会将知识点进行纳米级的拆分，以使之精细化。一方面，知识点越细，学生学习的过程中也就越容易掌握；另外一方面，只有深入到细微，才能探测得更精准。

人工智能教育在对知识点进行细分的同时会在后台对知识点进行前后顺序的关联。这样做又有什么好处呢？我们不妨通过学习中的情况来进行假设。

1、倘若系统检测到学生对C知识点的掌握不达标（考试中得不到分），那么系统需要进行判断：是C知识点本身掌握不透彻还是C的前序知识点B甚至A没有掌握透彻？通常教学和学习中，都将这个问题归结于前者而忽略了后者。所以一旦是前序知识点没有掌握好，那么在C知识点上花费再多的精力可能都是徒劳，最后甚至会形成对C知识点的免疫。通过人工智能的判断确定了是C知识点本身没有掌握好，那么对C知识点进行针对性的学习即可攻克了；而一旦检测到是前序知识点没有掌握好，那么系统会自动推送前序知识点的学习。这样一环扣一环，才能真正的让学生的基础牢固，从而达到循序渐进的效果。

2、倘若系统检测到C知识点已经完全掌握，那么向下学习的时候就有两个选择（学习D或者学习F）。想要怎么去选择呢？日常中基本上都是随机选择或者按照老师的经验来选择（而这对老师的经验要求极其苛刻）。人工智能教育的每一步都是以科学算法为基础，选择上也不会随机。系统会对D和F进行分析，从而做出判断。比如，学D只需要1小时，而学F需要3小时，那么首先建议的就是D了。如果D和F的难易程度相当，而学F显然可以获得更多的发展趋势（继续下去可以掌握更多的知识点），那么选的肯定是F。因为这个选择可以让学生优先掌握更多的知识点，在考试中可以拿到更多的分数。

3、反向查补。比如学生在复习的过程中，发现想要掌握M知识点，而这也有两条路径，一个是K→M，一个是L→M。很容易的我们可以从图上判断出来，通过L→M这条路径可以更快更容易。那么系统首先推荐的就是这条学习路径。这样可以让学生花更少的时间来进行有效的学习。

综上所述，人工智能赋能于教育之后，会发挥很多科学性，让学生学习起来能够更有效。并且人工智能在查漏补缺和规划学习路径中是基于人工智能引擎算法和大数据基础的，因此比学生的随机学习和老师的日常经验更具有科学性。