低成本的AI、機器人技術會完全翻轉新一代或下一個世代的工作性質，但教育與學習的本質要被改變，不然到了2050年，會有將近50%的人類會因為先進技術而找不到工作。教育與學習要著重於「創意」、「問題解決能力」，而非未來會被技術取代的純勞動力。
現在的教育與STEM教育並行，也需要放重心在創意、批判思考、人際關係、社會情緒能力、哲學、企業家精神、藝術、倫理等，必須設計出有品質的基礎學習，讓人學會以「自我實現」為目標，懂得調整自己的進度。
*STEM教育
（科學、科技、工程、數學）
教育現場的創新在全球各地發生，芬蘭提出以主題、現象為主的科際整合取向教學方式取代學科的教育計畫；中國也在這兩年內計劃在40萬所小學增加3D印列教學課程。
目前AI在教育領域的應用技術主要包括：圖像識別、語音辨識、人機交互…等。
- 圖像識別：AI可以將老師從繁重的批改作業、閱卷工作中解放出來
- 語音辨識、語義分析技術：輔助教師進行英語口試測評，也可以糾正、改進學生的英語發音
- 人機交互：協助教師為學生線上答疑解惑
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2016年媒體曾報導美國喬治亞理工大學（Georgia Institute of Technology）的機器人助教代替人類助教與學生線上溝通，但竟然沒有學生發現，說明了AI的應用潛力。同時，多數人也認為個性化學習、智慧學習回饋、機器人遠端支教…等AI的教育應用是具有前景的。
雖然目前AI技術在教育中的應用還處於初步，但隨著技術的進步，未來在教育領域的應用程度會更深。
AI在教育領域主要應用包括以下六點：個性化學習、自動化輔導、智慧化測評、模擬和遊戲化教學平台、教育決策、幼兒早期教育機器人…等。
1、個性化學習
因材施教，AI個性化學習有兩條實現途徑，
（1）分析內容，構建知識圖譜：構建和優化內容模型，建立知識圖譜，讓用戶可以更容易地、更準確地發現適合自己的內容。
國外這方面的典型應用是分級閱讀平台，推薦給用戶適合的閱讀材料，並將閱讀與教學連結，文章都帶有小測驗，並產生相關數據報告，讓老師掌握學生學習狀況。
（2）自適應學習，實現智慧化推薦：蒐集學生學習數據，預測他們的未來表現，智慧化推薦最適合學生的內容，最終可以明顯地提升學習效果。
2、自動化輔導與回答
AI除了應用於個性化學習方案的制定外，還落實在自動化輔導和回答，這也成爲了教師授課外的補充。
3、智慧化測評
過去求學時間，老師需要長時間改作業，甚至可能改到深夜。
隨著資訊化建設、AI的發展，大數據、文字識別、語音識別、語義識別，也讓自動批改、個性化反饋走向現實。
而如何利用AI減輕批改壓⼒，實現規模化又個性化的作業反饋，也是未來教育需要思考的重要之處，這也是全世界企業看中的市場。
4、模擬和遊戲化教學平台
現代教育理念之⼀也包含「寓教於樂」。平台應用的科技將會包括：虛擬現實、計算機視覺、機器學習…等。
目前最成功的模擬模擬是飛行模擬器。他跟真機飛行感覺沒有差異，但模擬機的訓練更方便。
5、教育決策
學生教育決策失誤率很高，尤其反應在選擇大學學校及專業。
有數據顯示，70%學生後悔自己當年所選的專業。如果能夠蒐集海量數據提供決策基礎，AI演算法就能幫助學生找到最適合的理論路徑，從而選擇更適合的學校、專業。
6、幼兒早期教育機器人
進入AI時代後，早教的研發門檻更高，兒童機器人的門檻不在技術這塊，而是內容、對話模式。
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參考資料