截至2020年3月，我国在线教育用户规模达4.23亿，较2018年底增长110.2%，占网民整体的46.8%。人工智能技术与教育融合早已是教育改革中的一种主流趋势，也是一种全新的教育发展战略。

　　运用人工智能技术，可以把模糊的逻辑引入智能化的网络管理中，使其具备模糊信息处理能力，从而在很大程度上提高网络系统的使用效率。在面对不确定的问题时，人工智能也可以充分发挥优势，具有很强的处理能力。

　　个性化学习课程推荐

　　在线教育依托计算机作为教学平台，为数据的收集提供了便利，从而为个性化教育提供了技术支持。在不侵犯学生隐私的条件下，在线教育平台应用相关算法，根据学生的兴趣和需求，量化分析学生的个性信息情况，为学生匹配提供最适宜的学习方案。在网络海量资源中，搜集整理与该学生有相似需求的用户所认可的课程，推荐给有对应需求的学生。根据学生的年龄阶段和认知水平，将课程按照不同难度进行分类，比如，按照由易到难，由基础到专业的顺序，有序系统地推荐课程。根据收集到的学生信息，预测其在未来互动中可能出现的行为和反应，从而自我学习、自我进化，不断更新现有学习内容和路径，从而更好适应个体情况；同时，因材施教，为学生提供针对性知识图谱和定制化学习方案。

　　教师监管评测系统

　　通过记录在线教师在上课过程中的表现，将其语言、教学方式等信息数字化，实现课程全自动监管。比如，记录老师在课程中出现的错误，监控教师在课程中的违规行为，完善教学评估机制。同时，坚持定量与定性相结合、过程监测与结果评估相结合，从而提升教师整体教学效率，健全在线教育的质量评估机制。

　　由于数据的客观性和统一性，避免了人的主观意识干预评价结果，大大提高了教育教学评价的客观性，为下阶段的教育教学决策提供了客观参考依据。因此，越来越多的教师将投入到在线教育平台和课程的建设中，进一步完善评测系统的数据集，整合和优化师资资源，为高质量在线教育平台提供人才保障，增强学生、家长以及社会对在线教育的认同感。

　　中英文字词听说学习

　　说好普通话，掌握一门外语，已经成为儿童教育中的重要环节。学习一门语言，如果无法流利地说出来，无法交流，那就失去了学习语言的意义。然而，受限于专业老师的数量和家长的教学水平，绝大部分儿童并不能获得标准的语言听说学习。人工智能很好地弥补了孩子学习过程中无法纠正发音的问题。

　　通过语音识别技术，准确获得儿童发音片段，并将其送入基于专家发音标注的口语评测系统，用深度卷积神经网络来提取语谱图特征进行建模，通过智能语言生成技术将打分结果进行话术生成，得到文字版的反馈结果，最后通过语音合成技术，将文字版的反馈结果用真人老师的口吻反馈给学生，实现口语的评测和纠错功能。

　　课堂互动

　　通过把人工智能虚拟形象技术和真人老师相结合，打破传统学生对老师的刻板印象，提高了课堂趣味性和教学有效性。课堂上引入学习状态测评系统，在学生学习过程中刻画每一个学习者的个体特征，掌握学生的学习行为习惯，精准发现学生的知识漏洞，使教师能够及时推送优化相应的教学内容。

　　课后作业批改

　　利用计算机对学生作业的客观题进行批改早已在全国各大考试中实行。利用人工智能技术，可以实现主观题的智能批改。通过自然语言处理技术，识别学生提交的作业文本，人工智能就能将数据库里的字词和作文的字词进行比对，实现检查错别字的功能；自然语言处理技术将句子切分成字，整合出词，标注词性，根据句式模型判断句子结构；再深度学习分析每个句子的相似性，检查上下文之间的逻辑关系。

　　除此之外，人工智能还能实现语法检错、语音检错、同义词分析等功能，对学生的答题进行精准的实时评分和错误定位，并提供详实的指导。学生得到了及时反馈，能更有效提高学习成绩；教师在此基础上给出的评价有了数据支撑，同时省掉了相当一部分重复性工作。（姚坤森整理）