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人工智能從來沒有遠離輿論的中心。早在1953年，人工智能的創始人Marvin Minsky宣稱：“我們要讓機器變得聰明。我們要讓他們有意識”，與他同時期的Douglas Engelbart回答說：“你要幫助機器實現那樣的功能?那你打算為人類做些什么?”
六十年來，Engelbart的問題一直困擾著教育技術的先鋒者。人工智能提供了前所未有的機會，我們能夠根據學習者的個人需求量身定制學習計劃。但是，這些機會同時也帶來了前所未有的風險。雖然與AI有關的“世界末日論”可能超出了教育領域的范疇，但如果我們盲目遵從這些技術，將會使本身存有缺陷的教學法停滯不前。人工智能對教育的影響也將取決于我們如何理解學生和教師與機器的關系。
個性化學習被普遍認為是將教育從千篇一律的傳統教學模式中解脫出來的最優解?，F如今，傳統的教學模式無法滿足學生和老師需求的變化。知識技能在學習者之間的傳播，不斷擴大的班級規模以及工作量，導致教師幾乎不可能保證對每個學生投入足夠的關注度。
虛擬導師是個性化學習的有力推手。歷史上第一次，我們能夠利用工具讓所有學習者享受到一對一輔導。虛擬導師是一位全自動化的老師，它利用AI技術模擬人類導師的行為：它首先診斷每個學習者在不同課程領域的知識空缺，以此為基礎推送個性化的學習計劃，并且能夠基于學習者的反饋，不斷調整內容的難度和形式。
虛擬導師的應用帶來了顯著的學習成果，以Whizz Education開發的虛擬導師Maths--Whiz為例，入學第一年，學生每周使用一小時，其數學知識的學習進度往前推進了18個月。
如果你是一位老師，這可能會讓你擔心，但是請放心，人類教育者的作用比以往任何時候都更重要。因為虛擬導師在兩個關鍵點上有其局限性。首先，虛擬老師是由數據驅動的的測量標準控制的，而搜集到的數據只是學生思維的一小部分。虛擬導師可能在傳授核心知識方面有著驚人的準確度，但是并不涉及更深層次的認知問題，例如解決問題的思維或邏輯推理;而隨著AI技術取代了部分藍領工作，這些能力正是現在更加受歡迎的。更重要的是，虛擬教師不能為學習者帶來更為豐富的學習體驗，諸如社會性或情感性連接。任何機器學習算法都無法完全復制教學中人的特性，而這是個性化學習中“個性化”的關鍵要素。
盲目遵從技術將會產生局促的，沒有人情味的學習體驗，就像此前千篇一律的教學中所產生的問題。那么關鍵問題來了，我們如何讓教師更好的利用虛擬導師來加深他們與學生的互動呢?
人工智能是個既定觀點詞語(loaded term，系指使用帶有情感、評價意義的字詞描述客觀事實)，意味著它能夠取代人類的勞動。Engelbart本人更喜歡“增強智能”(augmented intelligence)的定義：利用技術大幅提升人類的能力。在教育方面，增強智能的觀點是，雖然技術可以幫助我們加速獲取更好的學習成果，但優質的教學法永遠是核心驅動力。
目前在學校內，單調、重復的日常任務占據了老師絕大部分時間，使得他們無法投入更多精力與學生面對面交流。而虛擬教師以及它所提供的實時學習分析功能，能夠幫助老師統計學生數據，客觀地為老師提供適當難度的教授內容，并進行結構化的課程任務分級整理，通過這種方式替代以往占用了教師大部分時間和精力的冗雜任務。從而使教師在以數據分析為支撐的狀態下，專注于為學生設計更豐富的課堂形式，提供給學生更好的學習體驗。虛擬輔導的真正功能在于豐富教師的角色，讓他們有更多的精力為每個學習者投入更多深入交流的時間，以此來增強學習者個性化的學習體驗。
我們能夠搜集的數據量是有限的。目前教育領域已經形成高風險的評價標準，學生，老師以及整個教育體系的評價方式越來越單一，僅僅依賴于簡單的學業成績。人工智能有可能打亂現有的評估方式：教育者不再依賴于某一次考試，而是追蹤學生的學習進度，將其作為積極的反饋工具而不是問責機制，降低使用測評數據的風險。但這些工具也有可能被用于開發高風險的考試計劃。對那些從教與學的商業化中獲益的群體來說，大數據同樣意味著巨大的商機。需要警惕的是，數據僅僅能夠衡量學生的部分學習成果，AI不能替代人類老師的評價。
虛擬導師虛擬導師所的成本以及可規?；芰σ馕吨谖磥斫逃I域占據著不可忽視的地位。但技術的設計和應用方式需要教育者慎重選擇。人工智能顯然能夠打破傳統的教育模式，同時也可以加速實現個性化學習的崇高教育目標。但我們需要避免對人工智能技術的過度狂熱，批判性地思考這些技術能為學生和老師帶來什么。
