“因材施教”有了技术支持
AI+教育互相赋能，实现“人机共教”
任翀如果按照高中数学人教 版的教学要求，哪些题型和知识点会最频繁地
A出现在高考试卷中？
现在，回答这个答案不用再依靠老师的经验，而是基于大数据，由人工智能给出准确答案；它甚至能告诉老师和学生，相关题型和知识点曾经出现在哪些地区的哪几场考试中。
这样的场景就出现在 世界人工智能大会现场。多家人工智能企业展示了教育
2021领域的人工智能应用场景。相关教育学家也表示，人工智能为“因材施教”“有教无类”提供了重要的技术支撑。
（新课标）智能教学，实现学生为中心
在科大讯飞和网易有道展台，记者发现一些个性化错题本， 里面记载了不同地区、不同学校的某位学生（虚构人物）在不同考试或作业中出现的错题。它们不是简单的错题集纳本，而是为拥有者分析了题目的知识点、错误原因、该题在班级或年级中的准确率等，并举一反三给出参考练习题。
据展台工作人员介绍，这是基于人工智能技术， 对学生答题情况进行图像识别后，再结合题库给出的个性化学习指导方案， “很多学生都会‘拍照找答案’，个性化错题本可以看作‘拍照找答案’的升级版，实现全场景学习数据的采集和分析。”
有针对学生的学习服务，也有帮助老师的教学服务。 能回答 “高考最爱出哪道题”的，就是科大讯飞人工智能教育解决方案的一部分，属于知识点和题型分析。这一解决方案的目标是帮助老师更准确地掌握学生学习情况：哪些题目差错较多、哪个知识点没有掌握等，都有对应的分析信息，以减少机械性、重复化的教学或作业。相关成果同样来自基于教学数据的智能分析。
网易有道相关人员介绍说，此前“人工智能+教育”场景相对比较简单，以“拍照一键搜题”“AI 批改作业”等为主；但现在，随着数据增加、算法迭代，人工智能已经为学生和老师构建了一个学业大数据智能管理平台，实现了以学习者为中心的智能教学闭环：既能帮助学生实现个性化学习，又能帮助老师精准讲评，还能帮助学校对教学数据和教学质量进行高效管理、评价，以及帮助家长直观了解孩子的学习水平、有的放矢地陪伴学习。
事实上， 人工智能不仅为书面作业、考试带来了个性化教学方案， 在体育教学、技能教学等更多应用场景中，作用也不小。
华东师范大学体育与健康学院研究出基本运动技能可视化测评系统、智能体育家庭作业跟踪系统、VR云动智慧教室等产品。简而言之，通过运动视频捕捉技术、语音播报、人机互动等，分析运动者的动作，帮助教学者和运动者科学准确地完成运动。在职业教育方面，有企业基于虚拟现实技术，模拟出多轴加工机床、船舶制造基地等，让学员能身临其境进行技能学习和训练。
“有了人工智能，因材施教能变得更加具体、更有针对性。”在昨天下午举办的赋能教育数字化转型论坛”上 ，学界和业界
“AI的专家不约而同提到这一观点。
如果以为“人工智能+教育”只是“学”和“教”，未免过于狭隘。从本届大会的实景展示和专家发言看， 人工智能与教育互相赋能，既能培养高素质人才，又能借助人才的力量进一步推动产业发展。
在大会商汤展台，有几个用积木搭建的小机器人，每个都可以与参观者互动：猜拳机器人和记者玩“石头剪刀布”，每次都能赢；划船机器人通过捕捉使用者的姿势前进他们不是普通玩具，而是可以拆解为不同部
……件，支持使用者重新组合，并根据不同目标设置程序，搭建个性化机器人。
这些机器人含有很多基础的人工智能技术 技术人员分析说：小机器人身上的摄
“像头会捕捉互动者的手部动作，不仅要能识
。”别“石头”“剪刀”“布”等手势，而且要从手关节的变化提前判断对手会出什么手势，然后再给出能够获胜的手势。 要实现这一目标，涉及不同零部件组成的机械运动、逻辑编程等，可以说是典型的 STEAM（“科学”“技术” “工程”“艺术”“数学” 英语首字母） 教学道具。所以，哪怕拼搭者输给了机器人，也意味着掌握了这一逻辑场景下的人工智能运作原理；如果换一下程序，也可以改成拼搭者每次都战胜机器人。
教学被不少企业视作 “人工智能+教育”融合发展的应用场景之一。除了商
STEAM
汤，推出本届大会“镇馆之宝”人型服务机器人的优必选公司、老牌积木玩具品牌乐高等，都有类似的展品。例如，一款 自动驾驶比赛支持高年级学生依靠优必选自研的人
RoboGo工智能教学计算机 通过人工智能、视觉计算、电机驱动原理、车体运动原理协同
AI box，
合作，实现 级别的类现实自动驾驶，让青少年更直观地理解自动驾驶的核心原理。
L3 “智能赋能教育，教育也要赋能智能。”中国科学院院士王怀民在“AI赋能教育数字化转型论坛”发表主旨演讲认为，让更多的人参与人工智能学习、探索，既能改变教育方式，又能为人工智能培养人才团队。在这个过程中，尤其要注重“开源”的作用。他表示，开源是科技创新的重要方式，能吸引更多人参与相关研究，形成人才链、创新链、产业链互相配合的生态系统。
在“人工智能+教育”领域，同样要有开源意识，让更多人有机会参与其中。例如，可以把阿里巴巴、百度等互联网企业的开源资源引入学校，让学生在学习和研究人工智能时， 与高水平的研究机构使用同一个平台，从而实现人才培育、产业界与科技界的有效衔接 这样，培养的人工智能人才具备实战能力，而他们参与学习、实践的数据又沉淀
。在了学习所依赖的云空间和云平台上。这些沉淀数据能形成动态丰富的用户画像，一方面为学习者提供个性化学习路径规划、个性化学习内容推荐、个性化辅导答疑等；另一方面形成了持续演化的知识图谱，推动人机互相赋能，实现“人机共教”。