2019全球人工智能教育行业研究报告-亿欧智库-201908.pdf

亿欧智库 www.iyiou.com/intelligence研 究 报 告Copyright reserved to EO intelligence, August 20192019全球人工智能教育 行业研究报告指导单位：华东师范大学考试与评价研究院2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report2017年国务院印发的新一代人工智能发展规划中 提到：“人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力， 将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量， 并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等 经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新 需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式， 引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和 思维模式，实现社会生产力的整体跃升”。人工智能对于教育而言到底意味着什么？从教育本身的发展阶段来看，教育正从以教师为核心的 模式走向以学生为核心的模式，这一转变的基础就是大 数据和人工智能，AI正让教育走向真正的个性化、规模 化和效率化，用AI技术培养人才已成为未来的趋势之一。当然，人工智能时代对于教育的影响绝不仅仅是技术的 赋能，更有对人才培养方向和理念的影响。如何做好新 时代的人才培养在主要发达国家已上升至国家战略层面， 甚至与未来国际竞争力直接挂钩，中国、以色列等新兴 国家在市场反响和政策层面的重视程度也在逐步增加。亿欧智库邀请华东师范大学考试与评价研究院及院长陈 玉琨教授作为学术指导，从技术和人才培养两个角度， 与各位一同探讨2019全球人工智能教育行业的发展现 状，并对其中具有代表性的企业进行梳理和介绍，同时， 给出我们的观点和建议。序言 INTRODUCTION名词解析与概念界定041.1 人工智能专业名词解析 1.2 教育专业名词解析 1.3人工智能教育名词解析与报 告研究范围界定 1.4全球范围内人工智能教育行 业较发达地区遴选标准从人才培养的角度讨 论人工智能教育453.1 人工智能教育的内涵 3.2 高等教育的人才培养 3.3 STEM教育贯穿全民教育122.1 人工智能教育发展历程 2.2 人工智能教育现状 2.3 全球人工智能教育行业分析54从技术的角度讨论人 工智能教育亿欧智库总结目录 CONTENTS在本章中，亿欧智库将 先对报告中出现的名词 进行解释，对报告的研 究范围进行定义，以便 读者对我们讨论的话题 范围进行了解。将分别对人工智能专业 名称、教育专业名称、 人工智能教育名词解析 与报告研究范围界定三 个维度进行定义。总体而言，亿欧智库在 本报告中重点立足于美 国、中国、欧洲地区、 以色列这四个国家和地 区，讨论“人工智能技 术 赋 能 教 育 领 域 ” 和 “培养人工智能人才的 教育”。4CHAPTER1名词解析与概念界定名词解析与概念界定人工智能专业名词解析5在展开报告之前，亿欧智库将先对报告中提及的专业名词进行解释和说明。1. 人工智能人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能作为计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。研究范围涉及自然语言处理、知识表现、机器学习、知识获取、组合调度问题、不精确和不确定的管理、机器表达等。实际应用在机器视觉、语言和图像理解、专家系统、自动规划、智能搜索、自动程序设计等方面。2. 人工智能的实现原理简单的讲，人工智能技术得以实现，主要原理如下，以当下较为流行且可行度较高的神经网络模型为例。名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库：神经网络模型原理简图信息输入特征提取器 （卷积层）汇集特征 （池化）再加上运用到具体场景中环节，技术的落地核心为三个要素，可以用图形化的表示如下：全连接神经网络亿欧智库：人工智能的实现原理大数据算法模型领域应用训练模型应用于具体场景来源：亿欧智库来源：亿欧智库亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report63. 机器学习：旨在让计算机具备自动学习的能力，能够解决分类、聚类、回归、关联分析等任务。目前主流是从大规模数据中自动学习和总结规律，从而能够对新的数据进行预测，也被称为统计机器学习。4. 计算机视觉：旨在让计算机理解和处理图像数据（包括图片、视频等），使计算机掌握“看“的能力。图像是典型的无结构数据，由像素组成，如何从一幅图像中自动识别不同层次的对象（如轮廓、人脸、场景等）及其复杂关联，是计算机视觉面临的挑战问题。5. 语音识别：旨在让计算机理解和处理语音数据，使计算机掌握“听“的能力。语音也是一种典型的无结构序列数据，目前在深度学习技术的支持下，普通场景的语音转文本的效果已经得到广泛应用。而在多人、方言、噪音、远场等极端挑战场景下，语音识别效果还需要进一步提升。6. 自然语言处理：旨在让计算机理解和处理人类语言。与C+、Java等人工设计的编程语言不同，人类语言是大自然的产物，因此被称为“自然语言“。人类语言也是典型的无结构数据，由字词组合而成，如何理解一句话、一篇文章甚至一本书的意思，也是人工智能面临的挑战问题。由于语言是人类特有的传递丰富信息和知识、表达复杂思想和情绪的载体，甚至被认为是人类思考的重要工具，因此自然语言处理问题更接近人类高级认知智能，有很多重要的开放问题。7. 知识表示与计算：人类对世界的认识积累形成了知识，知识是人类理解外部信息、实现各种智能能力的基础。近年来随着知识图谱的广泛应用，成为研究界和工业界关注的重点问题。亿欧智库：Facebook AI Mask R-CNN 架构图像分割问题示意图名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结说明：上述定义引援自清华大学计算机系副教授、博士生导师 刘知远。亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report名词解析与概念界定教育专业名词解析71.个性化教学以学习者为中心，适合于满足学生需要的教学组织形式。在这种形式中，允许学习者自定学习步调，自选学习方法和学习材料，并自主选择想要达成的目标。2. 专家系统由内容专家及程序员组成一个小组所完成的一种计算机程序，能教导学生如何应用适当的知识，解决复杂的问题。3. 练学教测评练学教测评是一种更为优化的教学结构，包含学生自主学习（自主计划、自主参与、自主评价与自主控制等）、教师主导引领等问题的深入探索，使得学生成为学习的主人，是实现个性化教学的基础结构。具体而言，每个步骤的说明如下：练：包含“课前计划”和“课前练习”，具体体现为课前目标展示，明确本课学习目标，前测评有助于了解不同学生对于本课知识点的学习前掌握情况。学：包括“自读梳理”和“合作研究”，通过学习资源共享等多种形式，强调学生的自学效益。教：包括“教师教学”和“专题示范”，体现教师的主导地位，但仍以学生为主体，达到“因材施教”的理想效果。测：包括“达标测试”和“评析突破”，目的是强化知识和拓展应用，不同节点的测试有助于形成知识循环呈现体系化，一方面于学生学以致用有即时性效应，另一方面有助于形成学习习惯。评：包括各环节中的激励性评价，对于学习效果的跟踪评价。通过上述5个环节，实现教育的闭环，前两步的结果将作为教师计划，有助于教师精准的明确教学目标和将教学目标进行个性化的拆分，评价环节根据测试环节的反馈，对于教学中的不足进行补充，从而实现学生的知识技能螺旋上升1 。亿欧智库：对于教师而言的教学闭环示意图说明；Plan包含练、测；Do包含教；Check包含测；Act包含评。来源：亿欧智库名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report名词解析与概念界定人工智能教育名词解析与报告研究范围界定81. 人工智能教育在本报告中存在这双重定义，分别为“人工智能技术赋能教育领域”，即AI+教育和“培养人工智能人才的教育”，即AI教育。2. 人工智能教育范围的限定在从技术的角度讨论人工智能教育时，立足于品牌本身，不包括如下应用：智慧校园场景下的签到、考勤、保卫、安防等领域的应用；营销场景下智能推送、电销等领域的应用；可广泛多领域应用的技术提供商。从培养人才的角度讨论人工智能教育时，包括如下应用：高等院校开设的相关课程；针对青少儿阶段的STEAM教育；其他培养人工智能人才的课程体系提供方和机构。3. 人工智能教育企业的遴选标准数据来源Crunchbase 、IT桔子、亿欧数据库及公开报道信息，后经亿欧智库分析师人工清洗，选取符合要求的人工智能教育的企业，选择要求满足以下三点任一：企业官网介绍中表明运用人工智能的教育企业；企业负责人在公开渠道声称其产品运用人工智能技术的教育企业；基于企业产品特征和服务人群，亿欧智库分析师根据经验判断。4.全球范围内，人工智能教育行业较发达地区遴选标准本报告选取了人工智能教育较为发达的地区作为全球代表进行分析说明，分别为以下四个国家。具体选择原因详见后页，总体基于地区教育发展程度、地区人工智能技术发展程度、人工智能教育政策支持力度三个维度的考察得到。美国欧洲地区中国以色列名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report全球范围内人工智能教育行业较发达地遴选标准遴选条件1重视教育程度高9衡量教育经费投入规模的关键指标主要分为两个方面，两者比值越高，说明国家在公共教育领域的投资比重越大： 一是公共财政教育支出（包含教育事业费、基建经费以及教育费附加）占公共财政总支出的比例。 二是国家财政性教育经费和公共财政教育支出占国内生产总值（GDP）的比例。在此亿欧智库认为一个国家对于教育的投入程度如若受到明显的经济危机是有章可循的，同时基于数据完整性的考量，选取了2015-2018年经济合作与发展组织和世界银行对公共财政教育指出的统计2 。(均采用最新数据补齐)统计结果显示，经合组织国家平均水平为11.3%，欧洲22国平均值为9.9%，中国为15.3%、以色列11.4%、美国13.4% 。亿欧智库：全球主要国家公共财政教育支出占公共支出比例亿欧智库：全球主要国家公共财政教育支出占GDP比例来源：世界经合组织、各国统计局、亿欧智库%18.315.313.411.4 9.9来源：世界经合组织、各国统计局、亿欧智库%7.2544.754.794.75505101520新西兰 墨西哥 巴西 智利 中国 瑞士 澳大利亚 冰岛 爱尔兰 挪威 丹麦 韩国 加拿大 美国 英国 爱沙尼亚 以色列 经合组织平均 立陶宛 荷兰 瑞典 拉脱维亚 芬兰 比利时 波兰 欧盟国平均 奥地利 葡萄牙 德国 斯洛伐克 法国 西班牙 日本 捷克012345678挪威 丹麦 芬兰 冰岛 瑞典 巴西 英国 爱尔兰 荷兰 奥地利 阿根廷 美国 法国 瑞士 经合组织平均 葡萄牙 以色列 澳大利亚 欧盟国家平均 土耳其 加拿大 墨西哥 斯洛文尼亚 爱沙尼亚 波兰 德国 拉脱维亚 韩国 立陶宛 中国 智利 西班牙 斯洛伐克名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report全球范围内人工智能教育行业较发达地遴选标准遴选条件2人工智能技术先进10人工智能作为一项高新技术，其发展离不开基础科学研究。因此，学术论文发表的数量和影响力可作为评价一个国家人工智能水平的重要指标。结合2018年斯坦福大学发布的AI指数2018年度报告和中国新一代人工智能发展报告2019得到，在Scopus的AI学术论文中，产出数量最多的地区是欧洲，占有28%；其次是中国，占25%；而美国则占17%，同时美国在人工智能论文引文影响力（FWCI）实力领跑全球；中国尽管论文发文数量全球最高，但引文影响力指标相对落后；以色列虽然论文数量不多，但论文引文影响力指标及产学研合作指标突出。除了科研水平之外，如何做到从“实验室”到“市场”？亿欧智库认为，人工智能相关企业数量从一定程度上可以作为目标国家技术与市场相融合程度的证明，所以，在此选取了中国信通院数据研究中心的全球ICT监测平台实时监测的数据。截至2018年上半年，在全球范围内共监测到4998家人工智能技术企业。其中，美国人工智能企业数量2039家位列全球第一，其次是中国(不含港澳台区)1040家，欧洲地区和以色列人工智能企业的数量也都处于前列。20391040392287 152122 121 111555340404033313026262617 05001000150020002500美国中国英国加拿大印度以色列法国德国瑞典西班牙日本瑞士荷兰波兰澳大利亚意大利爱尔兰新加坡韩国俄罗斯亿欧智库：截至2018年上半年，全球人工智能企业国家分布（家）20%25%17%38%欧洲中国美国其他亿欧智库：2018年全球人工智能论文发表情况来源：中国信通院数据研究、亿欧智库来源： AI指数2018年度报告 、亿欧智库名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report全球范围内人工智能教育行业较发达地遴选标准遴选条件3人工智能教育政策支持力度11任何行业的发展除市场驱动之外，都离不开国家政策的支持和战略规划，特别是人工智能教育作为一项新兴技术与国计民生结合的应用，推动其发展所需的环境十分复杂，需要技术、体制、学术协调一致。公共政策的制定可以从一个更全面、更宏观的角度加以考量。亿欧智库梳理了全球相关人工智能教育方面的政策，发现较为积极的国家或地区与当地技术发展水平、教育先进水平呈现出明显的正相关。美国、中国、欧洲地区较为积极和详细。以下仅列举近年来主要政策的发布国家、时间、名称进行介绍。亿欧智库：全球人工智能教育相关或提及内容的部分政策（时间轴顺序）2016年10月，美国白宫科技政策办公室发布的为人工智能的未来做好准备和国家人工智能研发战略规划。2016年12月，美国发布人工智能、自动化与经济。2019年2月11日，美国总统特朗普签署美国人工智能倡议。2017年7月，国务院印发新一代人工智能发展规划。2018年4月，教育部关于印发高等学校人工智能创新行动计划的通知。2018年4月，教育部印发教育信息化2.0行动计划通知。国家中长期人才发展规划纲要（20102020年）2013年，英国将人工智能列为国家级科研计划。2014年出台人工智能2020国家战略。2016年发布人工智能：未来决策制定的机遇与影响2017年出台现代工业战略和在英国发展人工智能。2018年出台英国人工智能发展的计划、能力和志向以及产业战略：人工智能领域行动，同时启动了以人工智能技术为核心的“现代工业战略”。2018年4月25日，欧洲委员会向欧洲议会、欧洲理事会、欧洲经济与社会委员会及地区委员会提交了题为欧洲人工智能报告，描述了欧洲在国际人工智能（AI）竞争中的地位，并制定了欧洲AI行动计划。来源： 亿欧智库根据公开资料整理名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report在本章中，亿欧智库主 要从“人工智能技术赋 能教育领域”的角度， 讨论美国、中国、欧洲 地区和以色列四个主要 国家和地区的人工智能 教育发展情况。在此之前，我们先对人 工智能教育在技术层面 的发展历程、影响因素 及消费者体验进行了分 析和说明。亿欧智库认为：人工智 能技术是人工智能教育 发展的基础，其发展既 会受制于人工智能技术 本身的发展瓶颈，也会 受到教育行业可用数据 量不足的限制。12从技术的角度讨论人工智能教育CHAPTER2人工智能教育发展历程13从发展变化的角度看，人工智能的发展可划分为七个阶段：萌芽阶段、诞生阶段、黄金阶段、第一次低谷、繁荣阶段、第二次低谷、第三次热潮3。相一致的，人工智能教育也随人工智能的发展共同经历，下图为人工智能教育（AIED）在各发展阶段发生的重要事件。萌芽期1924年，美国教育心理学家普莱西试制出第一台用于测验的机 器。诞生阶段1954年，斯金纳发表学习的可续和教学的艺术，推动了程 序教学运动的发展。（1943-1956）黄金阶段1960年，世界上第一个计算机辅助教学系统：PLATO系统。 1965年，费根鲍姆等人开始研究历史上第一个专家系统 DENDRAL系统。 1970年，J.R.Carbonell提出智能型计算机辅助教学（ICAI）的 构想。 1973年，Hartley&Sleeman提出智能教育系统（ITS）的基本 框架。（1957-1973）第一次低谷1977年，Wescourt等人设计了辅助Basic语言教学的BIP系统。 1977年，MIT开发用于逻辑学、概率、判断理论和几何学训练 的WUMPUS游戏系统。（1974-1980）繁荣阶段1982年，Sleeman&Brown提出智能导师系统（ITS）概念。 1983年，AISB组织第一个明确的AIED研讨会。 1984年，梅瑞尔提倡教学设计自动化（AID）研究。 1987年，开发用于辅助教学设计决策的专家系统原型ID Expert系统。（1981-1987）第二次低谷1992年，Brusilovsky提出智能授导系统ITEM/IP。 1992年，第一届美国人工智能学会移动机器人比赛召开。（1988-1992）第三次热潮1996年，Brusilovsky等人开发了第一个自适应教学系统。 2011年，韩国教育科学技术部颁布推进指挥教育战略规划。 2013年，MIT Ehsan Hoque等人研发社交记能训练系统 MACH。 2017年，中国发布新一代人工智能发展规划，提出实施全 民智能教育项目。（1993-至今）亿欧智库：人工智能教育（AIED）发展历程根据联合国教科文组织发布的教育中的人工智能：可持续发展的挑战与机遇预测，人工智能教育可能在未来10年呈指数性增长。历史进程名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report从点到线再到面，人工智能教育正在发展中14当下，我们正处于人工智能的第三次热潮中，人工智能教育的发展到底处于什么水平？亿欧智库将从人工智能技术本身和参与企业的业务发展两个维度进行分析。由此可见，人工智能技术是人工智能教育发展的基础，故如上页内容所述，人工智能教育从萌芽期至今，处在不断地快速发展和迭代中。但由于其发展既会受制于人工智能技术本身的发展瓶颈，也会受到教育行业可用数据量不足的限制，所以，企业业务的选择上伴随着条件的成熟经历了从功能点的应用，逐步向线和面延伸。亿欧智库：人工智能技术与人工智能教育（AIED）的关系亿欧智库：人工智能教育（AIED）企业发展趋势人工智能技术算法模型数据量主要的开源AI软件包来自 Google、Facebook、阿里 巴巴、百度等技术公司。教育场景下数据算力云计算、专用芯片的出现， 奠定了大规模、高性能并行 运算的硬件基础，提高了算 法的执行效率和准确度。人工智能教育各种教育设备设备、教育平 台搜集的数据、校园数据的 电子化、教学场景下主动、 被动以及自动生成的数据。教育增能、赋能发展、创新、创造以口口语教学和测评 最具代表性，通 过将采集到的音 频同标准音频进 行比较，根据统 一标准做出合理 评价。拍照搜题和自动 批改最具代表性， 主要由图像识别 和内容搜索组成， 图像识别后，交 给检索系统。最初应用在愈发 错误检测，逐步 发展到文本分析 与知识管理、智 能问答系统、语 料库挖掘和语言 教学研究。其他人工智能技 术包括情绪识别、 自适应学习等其 他技术或综合前 三者的复杂组合。人工智能自适应语音识别图像识别自然语言处理其他人工智能技术来源： 亿欧智库来源： 亿欧智库名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report“更高效的学习”是人工智能教育的目标15亿欧智库认为，理想中的人工智能教育是人工智能与教育科学的有机结合，即利用计算的方式建立教育环节各主体模型，从而实现以下两个核心目的4： 促进自适应学习环境的发展和人工智能工具在教育中高效、灵活及个性化的使用； 使用精确的计算和清晰的形式表示教育学、心理学和社会学中含糊不清的知识，让人工智能成为打开“学习黑匣子”的重要工具。换言之，人工智能赋能教育最终的目的是通过技术，更深入、更微观地观察、理解学习是如何发生的，以及学习效果是如何受到外界各种因素（社会经济、物质环境）影响的，进而为学习者高效地学习创造条件。为了达到“让学习更加高效”的目的，需实现个性化的自适应教学。人工智能技术通过数据量、运算力和算法模型，构建出传统教学中的三大要素模型：领域知识模型、教学模型和学习者模型5。 领域知识模型：又称为专家知识，包含了学习领域的基本概念、规则和问题解决策略，通常由层次结构、语义网络、框架、本体和产生式规则的形式表示，其关键作用是完成知识计算和推理。 教学模型：包括教学的专业知识、技能和有效方法，决定适合学习者的学习活动和教学策略。 学习者模型：动态地描述学生在学习过程中的认识风格、能力水平和情感状态，反馈其学习情况。教学模型和领域知识模型可通过学习者模型的反馈情况推断学习者的进度，调整模型中的知识体系、教学方法等，以适应学习者的学习，进而形成一个相互循环的动态系统，使整个模型体系更加完整、更加丰富。人工智能教育科学计算机科学、控制论、信息论、神经科学、语言学、博弈论、数学统计等.教育学、心理学、语言学、社会学、人类学、德育原理、教育史、学科知识等人工智能教育领域知识模型教学模型学习者模型亿欧智库：人工智能教育（AIED）的目标内涵来源： 亿欧智库名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report人工智能给教育带来新变化16人工智能技术在教育中的应用可以给传统教育带来巨大的改变。亿欧智库认为，教育与技术发展阶段主要以及即将经历以下三个阶段：依靠教师阶段、互联网技术辅助阶段、人工智能技术升级阶段。亿欧智库：教育与技术发展的三个阶段人工智能通过知识表示、计算与理解，可以模拟人类教师实现个性化教学；依托于问题空间理论、实现知识和记能的自动化测量与评价；借助于自然语言处理与语音识别技术，解决文本与口语语音的词法分析、语法判别和语义理解。在内容、平台和评估方面都有着充分的利用应用逐渐实现协同化、自动化、个人化和多元化6，具体表现如下：阶段特征依靠教师人工智能技术升级互联网技术辅助教师的教学水平和能力与教学质量直接正相关。教师为教学的全过程负责。以互联网技术为载体，有效的解决了教师资源不均衡的问题。相较于教师的个人经历，线上教学资源数量指数级增加。人工智能算法实现真正的因材施教。将教师、管理者从低级的重复劳动中解放出来。阶段名称来源： 亿欧智库智能化基于海量数据，在知识表示与推理的基础上，构建算法模型，借助高性能并行运算释放价值。多元化政府高度重视并鼓励高校扩展和加强人工智能专业教育，形成“人工智能+X”创新培养模式。协同化人机交互更加便捷智能，泛学习、终身学习将成为新常态。当前阶段，教师的参与必不可少。个人化基于学习者个人数据库，人工智能可以自学习并构建学习者模型，并不断优化。这种个性化将逐渐呈现出客观、量化等特征。名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report内容出版由纸质到数字出版和开放教育内容。区分自适应、个性化和数据分析的功能。从多项选择题测试转向更具创新性的问题类型。内容平台评估人工智能教育现状从技术成熟度的角度进行分析17但目前，根据技术的成熟程度和人工智能在场景中的落地进展，并站在使用者的角度，亿欧智库将企业集中宣传的部分功能应用的出现时间和成熟度上做出了如下评级。亿欧智库认为：目前，人工智能教育处在初级阶段，探索之路仍然任重道远。从教学内容数字化到教育过程自动化并升级到教育方式的智能化阶段，人工智能教育需要以递进的姿态，完成传统教育到智能教育的过渡。亿欧智库：部分人工智能教育（AIED）场景与AI的发展历程对比亿欧智库：部分人工智能教育场景下，主要功能应用的成熟度评价语音测评智能批改拍照搜题分级阅读2006移动互联网用户及应用 爆发增长20102012深度学习算法在语音和视觉识别 上实现突破2005200720082009201120132014201520162017录播课程直播课程智能情绪识别 自适应语音交互功能主要应用技术技术成熟度对于教育环节本身的 依赖程度场景应用成熟度语音测评语音识别高低高智能批改图像识别(OCR)高高高拍照搜图图像识别(OCR)高高高语音交互语音识别 自然语言处理中低中分级阅读自然语言处理中高低情绪识别图像识别 自然语言处理中低低自适应教学 全部低强低表格内容说明如下：成熟度高低仅是相对的评价标准。对于教育环节本身的依赖程度指的是在训练适用于该场景下的算法过程中，所需要的数据来源对于教育过程数据的依赖程度。来源： 亿欧智库来源： 亿欧智库名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report人工智能教育现状从应用场景的角度进行分析18相比于针对技术分析的严苛，从落地的教育场景分析对于企业商业应用而言更为直接和实际。亿欧智库一开始想把研究范围定义设置的非常严格，但事实上，通过对企业业务的分析发现，受制于技术本身，满足要求的公司并不多，同时仅从一些表述和功能介绍上很难判断企业人工智能技术的使用深度。而对消费者或是使用者而言，对于产品都有一定容忍度，所以关注企业服务的场景是依然有意义的。基于此，亿欧智库将人工智能教育分为针对教育机构、学生、教师三大主体的作用，并举例说明，目前企业已有产品在针对不同主体中，人工智能教育可以辅助或替代的环节。教育机构学生教师亿欧智库：人工智能教育（AIED）对于教育主体可辅助或替代的环节招生咨询、升学指导、排课分班、课堂管理等。亿欧智库：部分人工智能教育场景下，消费者对于主要功能容忍度评价来源： 亿欧智库来源： 亿欧智库个性化习题提供、大学报考指导、作业辅助、语言学 习等。教研：备课习题考试计划、授课、答疑、作业批改、 考情分析等。说明：消费者容忍度评价指的是消费者对于产品效果的容忍度，亿欧智库认为，在不熟悉的领域或没有定量标准衡量的领域，消费者对于产品效果的容忍度相对较高，而明确的目的性又会减弱容忍度。功能应用场景产品聚集度 消费者容忍度 容忍度评价主要原因语音测评英语学习高高大多数消费者不具备对语音准确度 的判断能力 口语考试低中涉及到考试升学，容忍度会降低智能批改低年龄数学 学科高低对错显而易见英语作文高中消费者有一定的判断能力 语文作文低低熟悉度高拍照搜图K12学科 拍照搜题高低目的性明确语音交互人机问答高中非刚性需求分级阅读青少儿读物 中中大多数消费者不具备对语言学分级 准确度的判断能力情绪识别学习场景辅 助低高数字化处理后，消费者不具备判断 能力 自适应教学 -中低目标导向明显名词解析与概念界定1.1 人工智能专业名词解析1.2 教育专业名词解析1.3人工智能教育名词解析与报告研究范围界定1.4全球范围内人工智能教育行业较发达地区遴选标准从技术的角度讨论人工智能教育2.1 人工智能教育发展历程2.2 人工智能教育现状2.3 全球人工智能教育行业分析从人才培养的角度讨论人工智能教育3.1 人工智能教育的内涵3.2 高等教育的人才培养3.3 STEM教育贯穿全民教育亿欧智库总结亿欧智库 2019全球人工智能教育行业研究报告2019 Global Artificial Intelligence Education Industry Research Report受资本青睐的角度进行分析19任何行业的发展都离不开资本的助推，人工智能教育行业的发展也不例外。亿欧智库在世界范围内（美国、中国、欧洲地区、以色列）选择出的204家人工智能教育企业进行了融资情况的梳理，有如下4点发现：人工智能教育现状 无论是从融资事件次数还是融资金额来看，中国人工智能教育企业都处在相对领先的位置，特别是融资金额，远高于其他地区。 人工智能教育企业从美国掀起，中国快速跟上。 在欧洲和以色列地区，人工智能教育并不算是热门的投资领域。 全球人工智能教育投资都几乎从2013-2014年兴起，在2016年进入冷静回调期，2018年达到巅峰。说明：1、投资金额未透露的企业不计入，数百万以300万计、数千万以3000万计，数亿以1亿计。2、由于我们对于中国教育企业的发展历程更为熟悉，在统计时包括了一些以互联网教育为开端后随着技术发展，增加人工智能技术相关应用的教育企业。