人工智能(AI)让Siri能够识别你的问题，谷歌纠正你的拼写，还有一些工具，如Kinect，当你在房间里走动时能一直盯着你。
大大小小的数据都已经被应用于教育，从创建在线平台到提高标准化评估。但是人工智能到底如何帮助我们使用这些数据以改进教育呢?
目前人工智能在教育领域的应用
教育和人工智能领域的研究人员几十年来都在研究这两个领域之间的关系。虽然人们一度认为人工智能在教育领域的主要作用是减少教师评分的负担——通过论文评分自动化来实现这个愿望，然而，应用程序的使用早已超出了这个范围。
例如，目前人工智能在教育领域的应用包括:
1.开发智能辅导系统。利用学生的测试数据个性化他们的阅读材料和评估方式，然后明确他们日后发展所需要的技能。
2.学生情感的自动检测。包括检测学生是否感到无聊或困惑，并据此调整提供给学生的教学材料。
3.建立可以与学生交流的对话代理或聊天机器人，甚至协助学生与学生之间的互动。
AI导师的目标应是增强人类智慧
上述关于学习的新方法，严重依赖于学生对新技术的掌握程度。因此人工智能领域的研究人员，以及学习分析等相关领域的人员，也在思考人工智能如何能为学生和教师提供更有效的反馈。
现在有这样一种观点，研究人员不应该去担心人工智能变得更加智能该怎么办，相反，他们应该思考如何让那些相对“鱼唇”(自动化)的AI导师增强人类的智慧。
因此，与只想建立更智能的人工智能替代人类劳动的家伙不同，我们希望大家应该把更多的注意力集中在AI如何使人类智力放大，或者增强智力上面。这才是对技术的真正利用，包括人工智能。技术应给人们提供信息，帮助我们更好地决策，更有效地学习。
要想做到这一点，就要将计算机科学与人类科学结合起来，认真考虑如何将技术融入日常生活。
当信任AI的风险很高时，让人们保持原来的学习方式很重要，更何况人工智能还远非完美。因此，一些研究人员把重点放在了如何向学生提供智能反馈上，以帮助他们更好地评估自己的写作能力，而不是仅仅关注自动化评分的结果。
当一些人正在考虑用机器人代替护士时，我们要思考的是，能不能设计一种更好的反馈方式，帮助机器人与护士协作，成为高效的护理团队。
人工智能帮助我们思考如何教
但是，要想人工智能可持续发展，教育也需要另一种改变：我们将教什么。
要想成为一名合格的公民，学生们需要对人工智能有好的理解，并且要会评估我们生活中的“数据信息”的含义——从Facebook数据对选民投票的影响，到谷歌DeepMind对医学数据的访问。
未来，学生们还需要掌握一定技能来管理这种复杂性，以期在一个不断变化的环境中协同工作并创新。而这些品质有望借助人工智能提升。
此外，人工智能的潜力不仅在于提高教育效率，还在于帮助我们思考如何教:在变革中保持前行。
对AI威胁论的另一种回应是，利用这些自动化技术，培养人类区别于机器的高阶品质。
算法在教育中的责任
越来越多的人关注算法在社会中的普遍作用，我们必须明白“算法的责任”在教育中意味着什么。
例如，利用在线学习习惯的数据，建立灵活定位的课程完成率风险评级预测，或者可能将现有的人类个人偏好植入大学课程，又或者用教育聊天机器人，找出学生的个性化需求。
如果人工智能只能给那些学习AI相关专业的学生带来好处，那么这将不可避免地使某些无法接触到AI的群体边缘化。
值得让人担忧的是，人工智能可能会导致教师的技艺生疏或冗余。这可能会生成两层体系，各自提供不同程度的教育支持。
来源：The Swaddle
作者：Simon Knight、Simon Buckingham Shum
智能观 编译整理
