当教育遇上人工智能
2018年12月11日（） | 
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以北京市的小学英语为例。北京市小学阶段共有200多种英语题型，其中，北京海淀区的常考题型有13种，考试的平均难度较顺义区更高。有了这些数据，便能够以班级为单位，对学生的学习水平进行评估，帮助教师推荐适合班级的个性化作业。
对于同样是初次使用作业推荐系统的两位教师来说，第一次拿到作业是相同的，但从第二次开始便不再相同。小刘说，“系统会根据第一次作业的班级正确率，确定第二次的推送内容，正确率越高，下次推送作业的难度就会上升；反之，则会降低”。
智商为什么从90提高到120
在国外，已有一些成熟的智能教学系统投入应用。它们完全不同于目前中国市场上常见的AI教育应用。
2010年，张杰夫从南非地区引入一款嵌入了感知能力训练的智能教学系统——凯米系统，在成都地区的多所公立中小学开展教学实验。心理学有一个观点，感知能力是人类学习的基础。一些孩子在数学学习时总是丢三落四，问题可能出在感知能力上，该系统通过数据模型进行测试，找到学生感知方面的弱点，然后推荐相应的学习内容，并对其进行感知能力训练。
张杰夫举例称，澳大利亚有个入学智商测试只有90的孩子，使用凯米系统3个月后，智商竟然达到了120的正常水平。
张杰夫认为，这些智能教学系统具备个性化、发现式学习和交互式指导的功能，代表着智能教育的发展方向。
