毫不奇怪，人工智能也會改變人們的學習方式。教育最大的挑戰(zhàn)之一是每個人的學習方式不同，人工智能系統(tǒng)可以為每個學習者提供個性化的學習方式，使每個學生能夠以最適合自己的方式學習。

人工智能已經存在了50多年，但它一直是一種邊緣技術，直到近幾年，由于數據的豐富（大數據）、可負擔的計算能力和機器學習的進步，它才開始變得有意義。

在學習環(huán)境中，機器會收集學習者的大量數據，使用機器學習算法來創(chuàng)建學習者的有意義的見解（智能化），然后采取行動使學習者更好地學習。人工智能驅動的學習技術與過去的學習技術有著根本上的不同，因為它不斷地了解學習者并做出明智的決定。

學校和家長的重點是確保學生完成課程。無論是科學、數學還是其他學科，取得優(yōu)異成績的方法都是通過不斷查漏補缺來修正你的知識。你修正得越多，學生在學校獲得好成績的機會就越大。家長在家長會上得到的唯一洞察是學生在考試中的分數。通常，老師和家長都不知道如何讓孩子提升至更高的一個層次。

當前的系統(tǒng)在以下三個方面不夠完善：

1.沒有正確的數據

2.沒有從數據中獲取洞察力（可操作的智能）的工具

3.沒有辦法在洞察的基礎上采取個性化的學習方式

教育的未來在于用AI促進每個學習者的個性化和更好的學習成果。在以AI為動力的認知學習環(huán)境中，系統(tǒng)首先通過參數（例如，學習者的最佳學習方式，對某一主題的熟練程度，對該主題的興趣程度）來了解學習者。基于對學習者的洞察力，會自動創(chuàng)建一條個性化的學習路徑，以確保學習者能夠以盡可能好的方式學習并取得成功。

例如，對于同一主題的視頻，視覺學習者只看到它是一個視覺插圖，而對于動覺學習者，則更將其看作“讓我們一起來做”的視頻。

同樣，學生所做的所有作業(yè)和測評都有助于系統(tǒng)不斷了解學習者。如果一個學生在數學中遇到單詞問題，系統(tǒng)將能夠判斷出問題是否與學生可視化問題、簡化問題或使用正確的數學公式來解決問題的能力有關。

同時，學習過程本身也可能存在差距，迫使孩子通過“死記硬背”而不是正確的學習方式來學習，學生可能無法做出阻止孩子超越所寫內容的推理意義。另一個孩子可能找不到模式和關系，因此可能難以與先前學過的內容建立聯系。而如今，一個人工智能驅動的系統(tǒng)便可以捕捉到這些數據并為有效的學習提供補救措施。