長期以來，隨著互聯網的不斷發展與普及，在線教育是互聯網和資本們關注的核心。據行業統計數據來看，在線教育在國內存在超過1.6萬億的天量市場，由于現階段的傳統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展的方向。
隨著在線教育領域的發展，從業企業漸漸發現企業的運營成本提升，運營效率出現瓶頸，針對該問題，結合目前國內人工智能發展的情況，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，會發現這條道上存在著許多看得見的看不見的坑：
1、建立優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則和目的特制的，只是將傳統的知識結構、以前的題庫照搬進系統，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教育資源信息庫是創業公司的重要能力。而且，中國地大物博，教育都是以行政區劃為單位，各地教學大綱不同，教學重點不同，一套AI教育系統如何解決各地教學方案不統一的問題，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，從而產生數據量，才能不斷優化算法，因為數據的積累是人工智能技術和大數據技術最優運行的基石。而且企業樣本數量的選擇，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，難以產生人工智能的顯著效果，比真人老師一對一存在很多不足。
免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。
