一是知識(shí)點(diǎn)的精確度。人工智能教育系統(tǒng)把各個(gè)學(xué)科的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了納米級(jí)別的分解，形成了靈活、有彈性的系統(tǒng)，使學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)能力、思考能力、學(xué)習(xí)習(xí)慣相互關(guān)聯(lián)，例如，鄭州網(wǎng)絡(luò)還提供了在線教育網(wǎng)站建設(shè)方案等。詳細(xì)情況可向鄭州在線客服人員咨詢。
因材施教，實(shí)行一對(duì)一教學(xué)。人工智能模擬一位優(yōu)秀特級(jí)教師，通過知識(shí)圖譜、認(rèn)知診斷模型等，根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)、行為數(shù)據(jù)定位出相應(yīng)的知識(shí)掌握狀態(tài)、薄弱環(huán)節(jié)，對(duì)其進(jìn)行有針對(duì)性的視頻講解、專項(xiàng)練習(xí)、專題測(cè)試等輔導(dǎo)和教學(xué)。
三、將更新?？筛鶕?jù)學(xué)生不同階段對(duì)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行更新，算法也可不斷優(yōu)化更新。所有知識(shí)點(diǎn)都有自己的一套算法和數(shù)據(jù)系統(tǒng)，不斷迭代更新。
雖然與“人工智能”相比，人工智能教學(xué)對(duì)大眾來說還比較陌生，但在西方，人工智能技術(shù)已有十多年的發(fā)展歷史，其中最著名的是美國(guó)Knewton的自適應(yīng)系統(tǒng)，已在這一領(lǐng)域深耕超過10年，近3年獲得廣泛認(rèn)可，歐美已有3000多所中小學(xué)、大學(xué)采用了各機(jī)構(gòu)的人工智能教育技術(shù)。
人工智能+教育仍然有各種各樣的缺陷。
"AI+教育"看起來很不錯(cuò)，但是當(dāng)我們深入研究之后，看了很多智能教育項(xiàng)目，鄭州網(wǎng)站開發(fā)公司會(huì)發(fā)現(xiàn)在這條路上有很多看不見的坑：
建立高質(zhì)量教育資源庫(kù)；

人工智能構(gòu)建的是一種新的教學(xué)體系，所有知識(shí)點(diǎn)和題目都必須針對(duì)AI的規(guī)律和目標(biāo)而專門設(shè)計(jì)，只是把傳統(tǒng)的知識(shí)結(jié)構(gòu)、以前的題庫(kù)照搬到系統(tǒng)中，效果必然會(huì)大打折扣，圍繞AI的本質(zhì)和需要重建一套智能系統(tǒng)教育資源信息庫(kù)是創(chuàng)業(yè)企業(yè)的重要能力。此外，中國(guó)地大物博，教育都是以行政區(qū)劃為單位，各地教學(xué)大綱不同，教學(xué)重點(diǎn)不同，AI教育系統(tǒng)如何解決各地教學(xué)方案不統(tǒng)一，能否滿足一二線城市學(xué)生的需要，又能滿足三四線城市學(xué)生的需要。
建立一套強(qiáng)大的算法。
怎樣構(gòu)建最有效的算法來真正理解每一個(gè)學(xué)生？算法究竟是一種程序邏輯，而人是活的，學(xué)生的多樣性更增加了算法的難度，如何避免“頭條興趣”太垂直的問題是個(gè)難題。
算法必須是策略型的，要學(xué)會(huì)找出學(xué)生不同的學(xué)習(xí)策略，就像AlphaGo一樣，不能僅僅是識(shí)別型的，通過圖像捕捉來匹配題目答案，這是兩種完全不同的人工智能。
三是樣品數(shù)量充足。
剛性學(xué)習(xí)需求是明顯的，但特殊性也更加突出。因此，只有足夠多的學(xué)生用來產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，才能不斷優(yōu)化算法，因?yàn)閿?shù)據(jù)的積累是人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化操作的基石。而企業(yè)樣本的選擇，需要從一二線城市到三四線城市，甚至是五線縣鎮(zhèn)都要有可供選擇的樣本。
怎樣解決學(xué)生的注意力問題？
這一魔咒是人性的弱點(diǎn)，注意力非常反人類，在人工智能教學(xué)中缺乏教師的引導(dǎo)和監(jiān)督，單純依靠學(xué)生的主觀能動(dòng)性，是解決不了“注意力匱乏”這一問題的，到最后很可能是學(xué)生根本不能專心學(xué)習(xí)。在線教育缺乏一種約束的學(xué)習(xí)氛圍，其結(jié)果就是學(xué)生買課而往往不能完成。就連大人也不算好，當(dāng)然，就好像在知乎上買個(gè)live課程，你都能聽完？
怎樣解決父母之間的不信任？
沒人想當(dāng)小白鼠做這個(gè)實(shí)驗(yàn)，所以智適應(yīng)說得再好，歸根結(jié)底還是要接受現(xiàn)實(shí)的論證，那么到底有誰愿意讓孩子在放棄傳統(tǒng)教育的情況下，接受網(wǎng)絡(luò)教育的人工智能教學(xué)？
有較強(qiáng)的GR能力和PR能力。
AI教育系統(tǒng)的技術(shù)開發(fā)是一個(gè)層次，如何顯性化應(yīng)用、推廣和落地得到快速支撐，又是一個(gè)層次。真正的鋪開商業(yè)模式是個(gè)硬道理，但也是個(gè)難題。促進(jìn)教育體制不能繞過教育部門、學(xué)校、教師、家長(zhǎng)等各個(gè)環(huán)節(jié)。假如能夠得到政府部門的支持，依靠教育主管部門，公校能夠迅速擴(kuò)大認(rèn)識(shí)范圍和渠道，渠道寬，速度自然就快了。社交渠道，也需要通過一些社會(huì)化的行動(dòng)，快速讓社會(huì)了解到結(jié)果，贏得家長(zhǎng)信任，得到家長(zhǎng)的認(rèn)同。
迄今為止，很難斷定在線教育系統(tǒng)的人工智能會(huì)給教育帶來怎樣的根本性變化，而企業(yè)家們所面臨的六個(gè)難題中的任何一個(gè)，都足以使失敗的案例多于成功。
由AI算法和教育行業(yè)資深專家組成的優(yōu)秀專業(yè)團(tuán)隊(duì)，至少能讓團(tuán)隊(duì)跳過一、二個(gè)深淵，產(chǎn)出足夠令人信服的產(chǎn)品，是成功的基礎(chǔ)。但是業(yè)界人士和企業(yè)家應(yīng)該思考如何推廣，如何商業(yè)化，如何讓用戶在你的產(chǎn)品中積累足夠的數(shù)據(jù)樣本，如何優(yōu)化算法：
考慮真實(shí)的用戶體驗(yàn)：您的用戶是教師還是學(xué)生呢？到底是提分培優(yōu)還是提高工作和教學(xué)效率？教師和學(xué)生(家長(zhǎng))現(xiàn)在是否需要這種解決方案呢？
(2)尊重教育規(guī)律，任何決策都必須考慮到教育本身的特殊性：緩慢的過程，低頻的，緩慢的效果；考慮到K12行業(yè)的特殊性：學(xué)習(xí)者和決策者不同，學(xué)生是學(xué)習(xí)者，決策者是家長(zhǎng)。