核心提示：随着科技发展和社会进步，对知识的传输和接受提出更为高效的要求，这就要求我们从教育与个体的关系来重新审视教育，以寻找更加高效的教育模式。

学生作为独立的学习个体，其学习知识和接受知识的能力存在着差异，在科目上亦有不同的强项和弱项，学习专注力的时间长度也不一样，对学习节奏的适应也不尽相同。在传统教育模式中，所有学生使用相同学习资料，遵循同样学习节奏的情况，这完全掩盖了学生的个体差异，从而无法使每个学生得到最佳的学习效果。因此教育应该是个性化、差异化的。除了要有面向整体的共性教育，更要有针对学生个体差异的因人施教。使用计算机教学尤其是使用当下发展速度极快、技术日渐成熟的人工智能科技来自动推送一对一教学，针对不同学生的特点实现精准教育将是未来教育的新模式。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。精准教育是基于大数据分析的一种教育理念和行为。承认差别、发现差别，根据学生个体的特点进行有针对性的教育和培养，使其得到个性发展和协调发展是精准教育的第一要义。人工智能系统下的精准教育是基于大数据技术，按照学生在学习过程中呈现出的不同特点对其进行分类，从而进行有针对性地教育，发展其强项或弥补其弱项，以提高学生接受知识的效率的教学行为。

人工智能依赖庞大的数据支持，因此教育大数据的采集就显得尤为重要。而教育大数据的采集又与教学活动的结构化密切相关。教育大数据主要来源于两个层面：一是构造一个数字化教学环境，该环境中的所有教学、学习行为均被数字化；二是将已形成的巨量数字化信息数据化。由于计算机不能对非被结构化的东西起辅助作用，因此教学活动的结构化就成为人工智能提升教学行为的重要前提。运用数据挖掘和分析，实现对学生个体学习情况的精准定位是实现人工智能系统下精准教育的基础。

在实际运用中，用高效的教学评价方式将这些数据相连接，在数字环境下形成未来教育所需要的数据，进而通过优质教学过程中的经验形成各种模型来指导学生学习以提高学习效率就是人工智能系统下精准教育的运行机制。具体而言，提高学生的学习效率，就要对学生的学习状态进行精准定位，也即在学生所有的知识点里，非常精准的找到未掌握的知识点，特别是一些埋藏的很深层次的知识点。

构建线上权威知识图谱。构建线上权威知识图谱必须具备海量优质资源，而这些优质资源主要来自三个层面：一是现有各级教育云平台所累积的各种资源；二是制作精美、讲解透彻的各种数字化精品资源；三是题库。这三种资源为教学提供了强大的后台保障，能实现教师授课时的资源智能推送。

动态检测实时更新学生学习进度。每个学生的学习状态、学习进度、知识程度都不一样，人工智能以一种动态的视角来看待学生的学习进度。比如学生在学习的过程中某个知识点不会，也许过了一个星期甚至一天或者三个小时，这个知识点他就已经会了，所以需要用动态的方法不断地去侦测，不断地了解学生的知识点分布。人工智能可以实现对师生教学行为的实时数据采集和个性分析，可以把课堂和学生的行为、考试一些难点的讲解通过数据驱动的方式让老师更精准地执行。在数据支撑下，老师可以拿到一个报告，有些精彩的学生答题可以呈现在课堂的大屏幕上，老师可以对大部分学生都容易犯错误的一些题目进行更加精准的讲解。

数据挖掘实现对薄弱知识环节的高效精准定位。数据时代使得计算机可以对作业、课堂行为、考试数据等进行评价。每次考试都可以形成一个即时的评价报告帮学生做分析，除了简单的对错及原因外，还可以通过知识图谱分析未掌握知识点及该知识点所依赖的历史知识点，并基于此推送不同的学习素材。学生因此不需要把所有题目全部做一遍，省出来的时间可以去做一些创新性培训。这种对考试数据所进行的及时的评价和分析，形成了对学生个性化的学习包，能够给学生学习效率效果的提升带来飞跃。

数据支撑的个性化学习不仅仅适用于教学，甚至可以为学生择校及专业选择提供高效服务。例如高考后，老师、家长和学生对选择学校和专业很迷茫，而人工智能系统可以在日常学习中引导学生填写对一些问题的回复，通过对这些数据的分析，可以对学生做一些针对性的辅助，而这种辅助甚至比大部分家长的判断更准确。

由于个体差异的存在，每个学生都应该有一个为其量身定制的个性化学习方案。由人工智能所制定的计划是基于海量数据所生成，从而更熟悉所有知识点，更熟悉如何做测试，更能测出学生知识点的问题所在。同时能够根据学生所掌握的知识点以及学习速度，给出包括知识点及学习方法的进一步智能推荐，包括不同风格的老师；同样知识点却不同教学方式；差别化的练习及课后作业等。

教育和其它的行业不同，教育面对的是人的心理，具有极强的复杂性和成长性，人工智能技术可以根据人的需求进行针对性地教育，从而提高学生的学习效率。人工智能促进了教育的变革，人工智能与教学活动的融合能够推动教学更快地从传统灌输式的教学发展到个性化的教学。