当前，教育领域的人工智能关键技术主要有机器学习、知识图谱、自然语言处理、机器人与智能控制等，其典型应用场景包括智能教育环境、智能学习过程支持、智能教育评价、智能教师助理、教育智能管理与服务等。
人工智能在教育中的应用极大提升了教育基础设施、学习过程、评价手段、辅助方法、管理能力等领域的智能化与科学化水平。
近年来，人工智能技术得到了长足发展，尤其在计算机视觉、机器学习等方向与教育的结合日趋紧密，人工智能在教育领域中的应用呈现出快速增长的趋势。
在国家政策和产业界双重推动的背景下，人工智能的多项关键技术正在教育领域发挥着越来越重要的作用，并逐步得到广泛应用。
人工智能教育应用的内涵与关键技术人工智能的教育应用可以理解为将人工智能技术融入教育核心业务与场景，促进关键业务流程的自动化与关键教育场景的智能化，从而大幅提高教育工作者和学习者的效率，创新教育教学生态。
当前，多项人工智能技术正逐步在教育领域开展应用，包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、机器人与智能控制等。
每项技术都具有较强的应用价值与丰富的教育应用方式。
机器学习机器学习是指机器通过对客观世界的观察获得经验，再利用经验改善自身性能的过程。
典型的机器学习包括监督式学习、非监督式学习和强化学习等。
其中，监督式学习是较为常用的一种，其工作原理是，机器基于一定规模的客观数据，利用特定的算法和模型，自动学习数据中所蕴含的规律性信息，从而帮助人们解决实际问题。
知识图谱基于所构建的教育知识图谱，智能化教育系统可以自动解答学生所提出的学科知识类的问题。
基于教育知识图谱，系统还可以进行相关教学资源与课程的个性化、精准化推荐。
自然语言处理自然语言处理技术主要用来实现人与智能机器之间通过自然语言进行有效交互。
自然语言处理技术在教育中也有诸多应用。
例如，短文自动评分系统已经在GMAT和TOFEL考试中使用多年，并被不断改进以接近人类的评分水平。
口语自动测评系统也已经开始广泛应用于中考等关键性考试，并已被嵌入各类语言学习软件中应用。
机器人与智能控制机器人作为人工智能技术的主要载体之一，涵盖了智能感知与推理、规划与决策、控制与交互等。
教育服务类机器人通常作为不可拆分的软硬件整体，直接服务于教学过程，完成特定的教学任务，如通过与学生的互动完成知识传授或情感陪伴。
教学用途类机器人则通常由可拆分组合的硬件以及可编程的软件组成，作为机器人教育的载体或STEM、创客课程的教学辅助工具。
人工智能技术的典型应用场景人工智能教育应用有五个典型场景：智能教育环境、智能学习过程支持、智能教育评价、智能教师助理、教育智能管理与服务。
智能教育环境基于人工智能的各项关键技术，当前教育环境中的典型应用包括校园安全监测与预警、智能教室和智能图书馆等。
#01、校园安全监测与预警智能校园巡逻机器人可以采集进入校园人员的面部信息，进行身份验证，并记录学生到校和离校的时间，还可以进行24小时不间断巡逻，及时检测校园中可能发生的异常情况并提醒安保人员。
系统中可以嵌入感烟、感温、火焰、可燃气体探测器等多种传感器，做到校园安全的全面预警与防护。
#02、智能教室在教师端，智能教室可以通过体态与语音识别技术，对教师的教态与教学模式进行自动分析。
在学生端，智能教室可以通过情感计算与机器学习技术，对学生群体与个体的学习行为、情绪、专注度等进行自动分析。
智能教室不局限于传统学校内的物理空间，在线上学习空间中也可以构建相似的智能教学环境。
#03、智能图书馆在智能图书馆中，读者自主借还、检索、查询、下载、复印、阅览等多项服务已得到逐步实现。
智能图书盘点机器人可以对图书馆藏书进行自动化盘点，检查是否发生了丢失、错架放置图书等问题，并实时更新图书的位置信息。
智能学习过程支持学生通常需要在学习中得到科学、及时的支持，才能高效完成这一过程。
通过利用人工智能的各项关键技术，现阶段智能学习过程支持系统的典型应用有学习障碍智能诊断、教学资源智能推荐和智能学科工具使用等。
#01、学习障碍智能诊断对于学生因领域知识缺失而产生的学习障碍，可通过构建领域知识点间的逻辑结构关系来进行智能诊断。
智能学习过程支持系统能够构建知识层面的逻辑结构关系以及不同知识点间的障碍依赖关系，从而精准判断每位学生薄弱知识点产生的原因。
#02、教学资源智能推荐运用机器学习算法，智能学习过程支持系统可以对学生的知识掌握情况、学习专注度等关键指标进行准确评估，从而为学生精准推荐相应的学习资源。
例如，当前多种智能学习平台利用学生的过程性测评数据，自动分析并推荐符合其能力水平、学习状态的学习内容与练习题目。
#03、智能学科工具使用通过语音识别、手势识别、自然语言处理等技术，已经开发出了一系列可以辅助学生学习过程的智能学科工具。
例如，对自然界的植物进行图像识别，支持学生在生物学课堂上的自主探究性学习；对中国古典文学语料进行加工处理，激发学生学习语文的兴趣。
智能教育评价运用科学的方法与技术手段，对教育活动满足社会与个体需要的程度做出判断的活动。
目前，智能教育评价有智能课堂评价、口语自动测评、心理健康监测和体质健康评价四个方面的典型应用。
#01、智能课堂评价计算机视觉技术可以通过学生面部表情识别其基本情绪，帮助教师及时了解学生的学习状态与专注程度，从而进行教学干预或调整自身教学策略。
自然语言处理技术可以对学生的课堂作答情况进行及时标记与反馈，同时可以将相关信息反馈给任课教师，从而提高教学效率与效果。
#02、口语自动测评通过自然语言处理技术，人们得以提取语音及语义层面的完整特征，通过机器学习技术训练自动评分模型，实现外语或普通话口语测试的自动评分。
通过口语自动测评，不仅节省了大量人力资源，还较好地排除了个人的主观因素，提高了测评的客观性与可靠性。
#03、心理健康监测人工智能技术能够早期识别有潜在心理问题的学生并给出预警。
基于社交网络数据中的用户语言、交互行为和情绪表达，可以建立相应的机器学习模型，用于分析未成年人的心理健康状态，并及时提示其心理健康问题和潜在的高风险行为。
#04、体质健康评价利用可穿戴只能设备，可以持续采集学生的体育运动和睡眠等数据，并在此基础上开展精准分析与评价。
同时，通过分析一个较长时间周期内的学生群体数据，学校可对体育课程的开设效果进行评价。
智能教师助理智能教师助理一般指能够对教师工作和发展进行辅助的人工智能应用。
现阶段，智能教师助理主要有自动出题与批阅、课程辅导与答疑、智能教研等典型应用。
智能学习过程支持教育智能管理与服务指管理者通过组织协调教育系统的内部资源，充分利用智能关键技术和信息手段实现高效率、高水平的教育管理目标与教育公共服务。
当前，教育智能管理与服务的典型应用包括辅助教育决策、促进教育公平、提供定制化教育服务等。
尽管人工智能技术在教育领域的应用仍处于起步阶段，但随着人工智能技术的进步及其与教育融合程度的加深，相信在不远的未来，师生将开始运用人机结合的思维方式，实现与个人能力相匹配的个性化发展；教育管理者将更多地依据教育数据挖掘与分析的结果，进行教育管理、教育监测、教育决策等活动。
最终，技术将助力教育实现核心素养导向的人才培养，迈向人机协作的高质量教育教学新时代。