监考判卷、钢琴陪练、课堂评估、答疑诊断，甚至代替老师上课……因为有了人工智能，这些关于智能教育的设想已经照进现实。
“AI+教育”将产生什么样的化学反应，将怎样改变我们的教育图景?29日，科技部新一代人工智能发展研究中心联合罗兰贝格管理咨询公司发布《智能教育创新应用发展报告》(以下简称《报告》)。《报告》显示，智能教育正处于从教学辅助向价值创造阶段的过渡时期，已在我国教育领域的线下AI课程、智能测评等场景实现应用，但尚未大规模出现成熟化的、因材施教阶段的商业应用。
我国智能教育处于产业化前沿
“近年来，我国在计算机视觉、语音识别等典型的人工智能应用技术方面取得了持续性突破，并已具备一定的国际竞争力，这为人工智能在教育领域应用奠定了坚实的基础。同时，良好的政策环境，巨大的教育市场需求和教育科技企业的深度参与，促使我国智能教育的产业化水平也处在较为前沿的位置。”中国科学技术信息研究所政策与战略研究中心副主任、副研究员高芳说。
那么，智能教育何时能走向产业化?《报告》分析，人工智能技术在教育领域实现产业化应用所需年限与通用领域无根本性区别。语音识别将在2年内实现产业化应用，预测分析、虚拟现实、机器学习、深度神经网络、计算机视觉、聊天机器人均需要2—5年的时间实现产业化应用，自然语言处理(NLP)需要5年以上时间实现产业化应用。在知识图谱、认知计算两个方面，由于教育场景的归一性和收敛性更好，这两个场景在教育领域将会于2—5年内实现产业化应用，早于通用领域5年以上的等待时间。
《报告》显示，我国智能教育市场快速成长。2018年，中国智慧教育市场规模约为5320亿元，同比增长17.13%。目前智能教育领域主要有智能批改、拍照搜题、智能测评、智能题库、分级阅读和自适应学习六大产品形态，形成了教育类公司，互联网公司，以科人工智能技术提供商，计算平台四类关键性市场主体。
AI在教育领域有哪些用武之地
《报告》指出，人工智能在教育领域的应用已经逐渐渗透到教学全流程，由外围工具类拓展到了核心教学类。
受制于人工智能技术适配性和成熟度，人工智能应用在场景分布上呈现出一些明显特征：当前人工智能主要用武之地集中在复杂度较低的场景，如拍照搜题、分级阅读、智能题库、考情诊断等，这类应用工具属性明显。但在“评”和“管”环节，人工智能技术适配性和成熟度均较低。而“教”“备”等服务属性的场景，一旦知识图谱、大数据等技术实现突破，将爆发出巨大的潜在价值。
AI能实现“因材施教”？
《报告》显示，智能教育将重塑教育流程，推动人才培养更加多元化、更加精准化、更加个性化。
《报告》指出，智能教育的发展分为教学辅助阶段、价值创造阶段和因材施教阶段三个阶段。“目前，智能教育尚处在从教学辅助向价值创造的过渡时期。”科技部新一代人工智能发展研究中心副主任徐峰研究员说，未来随着知识图谱、认知计算、自然语言处理等技术的不断发展，人工智能将覆盖教学流程的更多场景，有望在自适应学习、自适应互动课等应用上逐渐成熟，实现“因材施教”。
加大智能教育关键技术研发
《报告》建议加大智能教育关键技术的研发力度：一是依托智慧教育国家人工智能开放创新平台，组建跨学科、跨区域的“人工智能+教育”研究共同体，广泛开展跨学科探索研究，推动脑科学、神经科学、认知科学等学科的交叉融合;二是加强“政企学研”多方合作，产业界加强研发探索，学术界提供扎实理论基础，并最终试点应用到相关教学场景;三是进一步推进平台建设，推动开放平台向公众开放智能教育关键共性技术，打造智能教育生态。
除了加大复杂教育情景人工智能关键技术的研发力度，高芳还建议，有关部门尽快出台推动智能教育发展的规划性文件，强化应用部署并抓紧落实;着力提升一线教师和教育管理者的人工智能素养，确保智能教育各场景落地;抓紧制定人工智能在教育行业的应用标准和规范，确保其良性有序发展。