第二个阶段：人工智能阶段。人工智能是什么呢?我们对人工智能有一个定义，就是机器去模仿人的主观判断或者主观选择。人工智能技术对教育有什么样的影响呢?不仅逐步从知识的传递扩张到技能的传授，还从原来大量依赖人工的主观判断变成了客观判断，把学生能力的判断从定性变成了定量。驰声的口语评测技术就实现了机器评估开放题型、机器自动评分中高考口语考试。

互联网信息技术和人工智能在教育上的影响还有哪些体现呢?

第一，这两个教育技术改良运动，最终导致老师不再是知识的拥有者，而且老师重复性的劳动被持续大规模的削减。知识也变得更加易于获取，尤其中低层次的技能习得，越来越能用人工智能技术替代原来老师繁杂的人工参与。

第二，个体教学过程和评价的材料数据变得可迭代。为什么我们判断教育技术是在从改良到融合，基础是因为海量的数据变得可迭代。而老师的重复性劳动和知识传递角色被剥夺，在这种情况下，才真正意义上能推动因材施教，也就是现在所谓的自适应学习。但是绝大部分自适应学习，仍然处于非常初级阶段。

那真正的机遇到底在什么地方?真正的机遇在于教学模式的改变，或者说老师角色的改变。也就是说老师被剥夺掉了知识的领导者和技能的传授者之后，他会变成一个数据的分析者，变成一个学习原技能的传递者。一个能让你充满激情去学习，能让人找到学习动力，然后能够让你异于常人的高效率学习，这才是真正作为一个教练，或者未来老师真正承担的责任。

未来的老师不会被革命，只会被转化。但是自适应学习并不只能是基于人，所有的人工智能驱动力在于数据。为什么自适应学习现在只能由人启动，是因为我们对于学习计划，对于大量的数据分析之后给出的一个正确的学习路径这件事情上，现在只有人能做。而现在机器和人工智能还没有积累这方面的数据。

一旦人开始做这一件事情，数据又被存储和分析，那么人工智能也会进一步侵入到自适应学习的领域，也就是说未来随着自适应学习在人工领域越来越被普及，机器也会越来越侵占这个领域。直到我们做到最后一个步骤，就是大数据。

大数据的狭义定义是人类对某一个领域并没有任何规律认知的时候，由于有海量数据的冲刷，我们发现了规律，这是大数据。所以当你有海量的数据，在未知的领域，atv，他可以给人类足够的智慧和启迪。但是反过来，我们还得继续探索未来，当我们发现一些规律以后，其实人类还是不会停止寻找“为什么”这样一个过程，只是我们提前知道规律而已。返回搜狐，查看更多