那么，学习的场景该如何量化呢？学习的场景有很多，判断的方式也有很多。在好未来，我们做了一个系统叫魔镜，老师可以向魔镜系统问：魔镜魔镜告诉我，谁是我们班听课最不认真的孩子？当然，我们实际上不是只输出最认真和最不认真，而是把学生的听课专注度，完整地排列出来。

我们是怎么做的呢？最开始我们的系统能够判断喜怒哀乐，老师说知道喜怒哀乐不能满足教学需求，你能不能帮我做这四件事情？识别一个孩子在听课、看书、写字、举手，这是老师关注的。能够判断出喜怒哀乐那么复杂的事情，当然能判断出听课、看书、写字、举手。

随着老师的述求不断增加，我们已经能够判断学生回答问题是自信心满满的，还是害羞内敛的；是不是经常踊跃回答问题，突然到某一个知识点、某一个时刻开始不回答问题了，是听不懂还是其他原因，这种状态的变化是非常值得老师关注的。这是在满足第一步场景以后，老师提出更深层次的需求。

所以，我们简单设想一下，未来的智慧教室、双师教室，当然也适用于传统的线下教室，乃至公立学校教室。进入教室人脸识别打卡签到，上课前，有套简单的系统帮助你做课前练习，判断你之前预习功课的掌握情况。

魔镜系统实时在线反馈孩子听懂了没有、上课专不专心，课后还可以根据学习情况推送自适应的作业，同一个班上，每一个孩子收到的作业都不一样。每堂课、每个学期上完以后，生成每个孩子的学习报告，哪些知识点比较强、有哪些知识点需要补，针对薄弱的知识点还需要做哪些巩固练习，甚至需要做哪些自学或者在网上看视频，这是我们构想的未来智慧教室。

我们觉得这一切的可贵之处在于，整个过程并没有很大的改变孩子之前的学习习惯，AI技术是低调地隐藏在各个场景背后，这也是我们好未来对整个AI和教育结合的基本理解，atv，就是基于知识去寻找真实的需求（场景创新），然后再用技术和这个行业的数据，形成的人工智能模型，提出完美的解决方案，去解决真实的问题，这就是我们认为AI在教育里面的完美落地途径。

以上就是我的分享，谢谢大家！

* 本文系i黑马（ID：iheima）原创，口述黄琰，整理张一。如需转载请联系微信公众号（ID：iheima）授权，未经授权，转载必究。

—— 黑马五月好文 ——

3000亿美元！

i黑马，让创业者不再孤独。

商务合作：15801105017（微信）

黑马大赛仍在火热进行中，7月份短视频行业分赛即将上线，欢迎点击报名！