長期以來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展與普及，在線教育是互聯(lián)網(wǎng)和資本們關注的核心。據(jù)行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，在線教育在國內存在超過1.6萬億的天量市場，由于現(xiàn)階段的傳統(tǒng)教育存在著太過明顯的痛點，在線教育成了很多教育領域發(fā)展的方向。
隨著在線教育領域的發(fā)展，從業(yè)企業(yè)漸漸發(fā)現(xiàn)企業(yè)的運營成本提升，運營效率出現(xiàn)瓶頸，針對該問題，結合目前國內人工智能發(fā)展的情況，眾多在線教育培訓機構紛紛選擇人工智能教育、AI課程作為其邊際成本降低，效率提升的增長點，在線教育培訓機構紛紛加碼AI課程，以期提升效率降低成本。
AI+教育，AI課程目前依然存在各種坑
“AI+教育”看起來非常美好，但當我們研究深了后，看過許多智能教育項目后，會發(fā)現(xiàn)這條道上存在著許多看得見的看不見的坑：
1、建立優(yōu)質教育資源庫難以保障
AI建立的是一個新的教學體系，所有的知識點和題目都必須是為了它的規(guī)則和目的特制的，只是將傳統(tǒng)的知識結構、以前的題庫照搬進系統(tǒng)，效果必然是要大打折扣的，圍繞AI的本質和需求重建一套智能系統(tǒng)教育資源信息庫是創(chuàng)業(yè)公司的重要能力。而且，中國地大物博，教育都是以行政區(qū)劃為單位，各地教學大綱不同，教學重點不同，一套AI教育系統(tǒng)如何解決各地教學方案不統(tǒng)一的問題，是否可以滿足一二線城市學生的需求，又可以滿足三、四線城市學生的需求。
2、缺乏強大的算法保證AI效果
如何建立最強大的算法，真正了解每個學生？算法到底是一個程序的邏輯，而人則是活得，學生的多樣性更加增加了算法的難度，如何避免頭條式的興趣閱讀太過垂直的問題是一個問題。
這里的算法必須是策略型，要學會找到學生的不同的學習策略，類似AlphaGo，不能是單純的識別型，通過圖像捕捉來匹配題目答案，這是兩個完全不同的人工智能。
3、人工智能、AI學習的樣本量不足
學習的剛性需求明顯，但是特殊性也更突出。所以只有足夠的學生使用，從而產(chǎn)生數(shù)據(jù)量，才能不斷優(yōu)化算法，因為數(shù)據(jù)的積累是人工智能技術和大數(shù)據(jù)技術最優(yōu)運行的基石。而且企業(yè)樣本數(shù)量的選擇，需要從一二線城市到三四線城市甚至五線的縣域城鎮(zhèn)都必須有可以抽取的樣本。
4、學生的注意力難以保證
這個魔咒是人性的弱點，注意力是很反人類的，人工智能教學缺乏老師的約束和監(jiān)督之后，純粹依靠學生的主觀能動性，是無法解決“注意力稀缺”的詛咒，到最后很可能是學生根本不沉浸在學習中。線上教育缺乏制約性的學習氛圍，其結果就是學生購買課程卻常常無法完成課程。當然，就連成年人也沒好多少，就好比在知乎上買了live課程，你能全部聽完？
北京理工大學教育專家黃璐教授在《人工智能教育發(fā)展中的問題及建議》的研究中表示，AI課程怎么樣，具體要看同質化程度，目前的AI課程、人工智能教育從內容層來講，同質化程度太高，難以產(chǎn)生人工智能的顯著效果，比真人老師一對一存在很多不足。
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