新時代呼喚個性化教育理念與模式在工業化時代，以規?；?、機械化和程序化為主要特征的生產模式，要求通過教育來培養大量具備基礎知識技能、具有嚴格服從精神的高度專業化、標準化人才。而在AI技術日益滲透到各行各業的當今時代，生產過程已由單一、重復的流水線生產模式轉變為大規模、個性化、自動化的智能制造模式。社會更需要勞動者具備創新能力，可見，當前教育的重要任務就是培養創新人才。創新人才離不開個性化的教育培養，未來教育必將走向個性化。
人工智能推動教育的個性化從理論構想到落地實踐教育走向個性化的第一步是實現學習活動的個性化，即能夠根據學生自身的學習需求、學習經驗、興趣愛好、風格習慣、文化背景等個性化要素，結合國家教育方針與社會人才需求，量身定制學習內容、學習方法和學習計劃。隨著深度神經網絡的廣泛應用、腦科學研究的不斷進步與突破，在大數據、云計算等相關技術的支撐下，人工智能技術被快速地應用到社會各領域中，如面向教育領域的、基于人工智能的信息化系統（即“智能教育應用”）可充分利用教育行業大數據，通過不斷學習頂級的專家知識體系，以達到一流專家的水平。據此，智能教育應用一方面可從海量的學生行為數據中，敏銳地識別每個學生的特點和訴求，并制定相應的學習策略；另一方面可從良莠不齊的海量學習資源中找到合適的學習內容，并推薦給學習者；最終，實現學習活動的個性化。由此可見，在人工智能的支撐與推動下，教育的個性化必然會由理論構想逐步轉為落地實踐，個性化也將成為智能教育應用發展的必然趨勢。人工智能教育應用的發展現狀作為個性化教育發展基礎的教育信息化，近年來取得了長足進步，據《教育信息化“十三五”規劃》統計：我國中小學的互聯網接入率達到87%，多媒體教室普及率達到80%；優質數字教育資源日益豐富，信息化教學逐步普及；教師及學校管理者的信息化意識與能力顯著增強。隨著教育信息化應用的普及與推廣，傳統的教育教學模式發生了很大的改變，促進了教育公平并提高了教育教學質量，但在應對教育個性化的挑戰時仍顯得有些力不從心，具體表現為以下三個方面：第一，學生的學習過程未能實現個性化。學生不能充分了解自己，教師又難以關注到每個學生，因此在課堂內外，即便有信息化應用的支持，也只能獲得標準化的學習內容和學習策略指導；第二，教師的教學過程未能實現精準化。教師以一人之力難以從預習、聽課、復習、自學、作業、考試等各類場景應用中，觀察并掌握全班所有學生的個性特點、學習行為與學業成果，更不能精準地指導每位學生的學習；第三，學校的管理過程未能實現科學化。學校的各類數據分散在不同的業務系統之中，相互間數據未能融合，學校的決策管理過程難以得到數據的全面支撐，學校在數據割裂的狀態下，也難以為教學精準化與學習個性化提供有力的管理支撐。人工智能教育應用的發展對策與舉措鑒于人工智能時代教育應用的發展趨勢與發展現狀，智能教育應用必須在教育主場景中解決阻礙教育走向個性化的關鍵問題，才能真正推動個性化教育由理念到實踐的發展。用AI技術解決阻礙教育走向個性化的關鍵問題①通過智能推薦引擎解決學習過程個性化的問題。智能推薦引擎一方面基于對學生數據的全面掌握，準確刻畫學生的個性特征與學習需求；另一方面基于對學習資源內容和使用狀況的智能分析，實現資源特性的標簽化；最終根據每個學生的真實需求，智能化推送合適的學習資源，以實現學習過程的個性化。②通過智能學情分析解決教學過程精準化的問題。智能學情分析技術一方面匯聚了單個學生的學習態度、學習風格、知識點掌握情況等信息，使教師能夠精準掌握學生個體的學習需求；另一方面統計了班級整體的學習氛圍狀況、薄弱知識點分布、成績分布等學情信息，使教師能夠精準掌握班級整體的學習需求；最終為合理規劃教學資源、恰當選取教學方式提供專業指導意見，實現教學過程的精準化。③通過智能決策支持解決管理過程科學化的問題。智能決策支持一方面實現了校園數據的打通、匯聚與交換，形成學生、班級、學校多級數據體系；另一方面實現了校園數據的規整與加工，并基于業務場景創建校園數據倉庫，創建分析、度量、診斷、預測等各類模型，生成可視化分析圖；最終為學校管理者提供基于數據與模型的決策建議，以實現數據驅動的管理過程的科學化。
將解決個性化教育核心問題的AI技術打造成核心服務為系統性提升教育應用對個性化教育的支撐能力，研究中將人工智能相關技術進行封裝，并整合為開放服務，供面向具體教育場景的應用產品集成與調用，稱為“智能教育核心服務”（Core Services for AI in Education）。智能教育核心服務，依托“智能教育平臺”提供的AI技術能力與大數據處理能力，面向具體教育場景，提供“技術”與“業務”兩大類服務。智能教育技術類核心服務該類服務面向具體的教育應用場景，從技術的角度實現對人工智能通用技術的封裝與定制，使各類教育應用產品能夠迅速集成交互界面友好、接口簡單易用的AI技術與服務。從應用產品的角度來看，借助該類服務可以快速獲得AI能力，因此也被稱為“人工智能代理（AI Agent）”，其主要功能包括：①人機交互技術，指研究人和計算機之間的信息交換，包括語音合成、語音識別、情感交互等具體領域技術；②自然語言理解技術，指研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的理論和方法，包括機器翻譯、機器理解、問答系統等具體領域技術；③知識圖譜技術，本質上是構建語義網絡，指研究將各類信息連接在一起形成關系網絡，并利用網絡中的關系分析與解決問題的技術；④生物特征識別技術，指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別認證的技術，包括語音識別、指紋識別、人臉識別等具體領域技術等。智能教育業務類核心服務該類服務面向具體的教育應用場景，從業務的角度實現人工智能通用技術與業務流程的融合，以實現學習過程的個性化、教學過程的精準化和管理過程的科學化等具體業務要求，使應用產品能夠快速獲得開展個性化教育的必要能力。從應用產品的角度來看，該類服務掃除了開展個性化教育的技術障礙，使應用系統可圍繞服務展開業務，因此也被稱為“人工智能助手（AI Assistant）”，其主要包括以下三種服務：①智能推薦服務。在自適應考試、智能口語評測、全學科閱卷等人工智能技術的支撐下，充分利用用戶的學業診斷數據、用戶行為數據，并根據學生的學習目標、學習風格、學習習慣以及對知識點的掌握情況，通過用戶畫像、資源畫像及構建知識圖譜，實現學習資源的個性化推薦。該服務被廣泛地應用于學生自主學習、課后練習等相關場景的產品應用中。②學情分析服務。實現了各類學情數據和教師教學數據的打通、匯聚、規整與分析，并在數據挖掘技術和學習分析技術的支撐下，使教師不僅能夠全面掌握學生個人的學情信息，還能夠全面掌握全班學生的學情分布狀況。該服務被廣泛地應用于包括教學預設、課堂教學、備課與教研等相關場景的產品應用中。③決策支持服務?；谟脩艚逃芾頂祿?、行為數據及相關行業數據，利用BI（Business Intelligence）分析、業務建模、數據可視化等技術手段，實現對管理決策活動的數據支撐，并提供監控、模擬和模型預測等功能。該服務被廣泛地應用于學校的校園管理、區域的教育管理與教育治理等相關場景。
