2.优秀经验模式化。科大讯飞的人工智能技术可以批阅越来越多的中英文作文题，以后还可以批阅更多领域的题目。未来机器还可以把更多优秀的活动变成一种模型让计算机去运行，从而代替很多繁琐的工作。

　　3.数据驱动的个性化的教学资源。我们希望每个老师都有一个教学助手，老师只有一双眼睛，一双耳朵，但是机器可以变成千里眼帮老师观察每一个学生。每个学生都有一个机器学习伴侣，可以帮助学生整理学习笔记、发现学习中的问题，帮助学生更有效率地学习。这个机器已经开始做，而且在未来几年中可以做得更好，关键就是数据。所有的教育专家们一定要关注教育的数据，因为有两种数据不可再生，也是别人不可给你期待的，一种就是医疗数据，只有你自己的身体产生，还有一个就是学生学习的数据，只有这个学生的学习是个性化的。

　　我们来看下人工智能自动化处理中文、英文听说考试数据，让听说训练无障碍。目前广东省的高考口语和江苏省的中考口语，这两个都是全省性考试。讯飞提供后台技术支撑，所有口语数据都是由机器来评测。现在北京、上海也在推动。

　　在主观题评测方面，现在英文中文的作文题已经可以评测，而且评测的分数一定比现场老师评测的准确，这个经过多次的实验得到验证。我们和教育部在去年的3月份共建了一个联合实验室，现在四六级考试中的英文作文已经开始用这个技术一人一机来评了。它不仅仅减少了老师的负担，更重要的是带来了数据。大家可能会问老师不评阅作业怎么了解学生？这个技术刚好做了这两种衔接，老师每次还要评阅一部分，用这一部分数据去训练一个老师的模型，再评阅其他的，老师以后只需要评阅20%的主观题。

　　我们刚刚提到人工智能技术对教育产生的影响之一，是利用数据驱动个性化教学资源。通过全场景数据采集，为老师提供可视化的知识点跟踪表，基于每个人的学情，系统自动推送学习资源，学生通过线上答题或者线下个性化试卷作答的方式，数据回转，通过切入教学主流程，教师发起，学生自主学习。最终知识点无遗漏学习。

　　学生回家和课堂教学的场景怎么有效融合起来，虽然纸笔作答，但是一个学校只需要一台扫描仪就可以把纸笔作答的内容变成最后老师可以分析的数据。现在纸笔的数据被机器所识别的准确度可以做到97~98%以上。教师根据过程性数据分析，在备课过程中，可预设课堂教学重点、难点，结合系统推送备课资源，做到备课有方。

　　根据数据制定的备课方案可有效应用到课堂教学中。传统教学讲评课就题讲题，从头讲到尾，泛而不精？课堂教学有讲无练，缺乏及时反馈。个性化讲练测教学课将一堂课结构化为3个15分钟，前15分钟共性问题集中讲，讲练结合，及时检测共性讲解效果；中间15分钟根性问题针对性练习；后15分钟，开奖，讲练效果及时评，动态调整授课内容，再次讲解共性问题。

　　人工智能和大数据分析让资源管理更优化，以前我们录播课，录了那么多课，有几堂课能被后面的学生所用？我们现在讲微课，就是把直播课里面关键的一些小的优秀片段找出来。现在有了最新的技术就不用去找微视频，因为已经把老师讲课的视频切成了一段一段，而且每一段对应文字检索，学生回去如果想去检索这个老师上课的关键视频，他可以很快可以拿得到。