毫不奇怪，人工智能也會改變人們的學習方式。教育最大的挑戰之一是每個人的學習方式不同，人工智能系統可以為每個學習者提供個性化的學習方式，使每個學生能夠以最適合自己的方式學習。

人工智能已經存在了50多年，但它一直是一種邊緣技術，直到近幾年，由于數據的豐富（大數據）、可負擔的計算能力和機器學習的進步，它才開始變得有意義。

在學習環境中，機器會收集學習者的大量數據，使用機器學習算法來創建學習者的有意義的見解（智能化），然后采取行動使學習者更好地學習。人工智能驅動的學習技術與過去的學習技術有著根本上的不同，因為它不斷地了解學習者并做出明智的決定。

學校和家長的重點是確保學生完成課程。無論是科學、數學還是其他學科，取得優異成績的方法都是通過不斷查漏補缺來修正你的知識。你修正得越多，學生在學校獲得好成績的機會就越大。家長在家長會上得到的唯一洞察是學生在考試中的分數。通常，老師和家長都不知道如何讓孩子提升至更高的一個層次。

當前的系統在以下三個方面不夠完善：

1.沒有正確的數據

2.沒有從數據中獲取洞察力（可操作的智能）的工具

3.沒有辦法在洞察的基礎上采取個性化的學習方式

教育的未來在于用AI促進每個學習者的個性化和更好的學習成果。在以AI為動力的認知學習環境中，系統首先通過參數（例如，學習者的最佳學習方式，對某一主題的熟練程度，對該主題的興趣程度）來了解學習者。基于對學習者的洞察力，會自動創建一條個性化的學習路徑，以確保學習者能夠以盡可能好的方式學習并取得成功。

例如，對于同一主題的視頻，視覺學習者只看到它是一個視覺插圖，而對于動覺學習者，則更將其看作“讓我們一起來做”的視頻。

同樣，學生所做的所有作業和測評都有助于系統不斷了解學習者。如果一個學生在數學中遇到單詞問題，系統將能夠判斷出問題是否與學生可視化問題、簡化問題或使用正確的數學公式來解決問題的能力有關。

同時，學習過程本身也可能存在差距，迫使孩子通過“死記硬背”而不是正確的學習方式來學習，學生可能無法做出阻止孩子超越所寫內容的推理意義。另一個孩子可能找不到模式和關系，因此可能難以與先前學過的內容建立聯系。而如今，一個人工智能驅動的系統便可以捕捉到這些數據并為有效的學習提供補救措施。