1. 教育资源的局限

尽管自古以来我们一直强调“有教无类”， 但是相对于庞大的人口规模，优质的教学资源无疑是稀缺的，不可能一视同仁地被所有人享有。有数据显示，特级教师只有1/10000的学生可享受，大部分学生面对的是普通低质量老师。于是优质教育资源只能越来越集中在优势地域，而劣势地域则越来越缺少资源，马太效应由此形成。

2. 因材施教， 一对一教学

通用性的教学没有办法真正做到“因材施教，教无定法，有教无类”的教学理念，但人工智能技术的兴起，更准确的说是神经网络技术的发展，让因材施教看到了极大的希望和曙光。如果说今日头条是基于人工智能来了解每个人的兴趣爱好，推荐他关注的内容。那么人工智能教学就是基于人工智能了解每个学生的知识点掌握状态、 学习能力、学习进度、阶段和特点，并给予相应的。

3. 样本数量充足

学习的刚性需求明显，但是特殊性也更突出。所以只有足够的学生使用， 从而产生数据量，才能不断优化算法，主要原因是数据的积累是人工智能技术和大数据技术最优运行的基石。而且企业样本数量的选择，需要从一二线城市到三四线城市甚至五线的县域城镇都必须有可以抽取的样本。

4. 如何解决学生的注意力？

这个魔咒是人性的弱点， 注意力是很反人类的，人工智能教学缺乏老师的约束和监督之后纯粹依靠学生的主观能动性，是无法解决“注意力稀缺”的诅咒，到再说说很可能是学生根本不沉浸在学习中。线上教育缺乏制约性的学习氛围，其后来啊就是学生购买课程却常常无法完成课程。当然就连成年人也没好多少，就好比在知乎上买了live课程，你能全部听完？

5. 如何解决家长的不信任问题？

6. 建立强大的算法

如何建立最强大的算法，真正了解每个学生？算法到底是一个程序的逻辑， 而人则是活的，学生的多样性更加增加了算法的难度，如何避免头条式的兴趣阅读太过垂直的问题是一个问题。

7. 如何解决教师精力的局限

尽管自古以来我们一直强调“因材施教”， 但是教师不是超人，他的时间、精力和能力都是有限的，不可能兼顾每个学生的学习程度、阶段、能力、个性等。于是采用固定的教学内容、固定的教学模式、固定教学手段的传统教育方式成为了“不得已”的解决方案。

8. 会更新

可以根据学生不同的阶段对知识点更新，算法还可以不断优化更新。当然所有的知识点自身拥有一套不断迭代更新的算法和数据系统。

9. 强GR能力、强PR能力

10. 如何建立优质教育资源库

AI建立的是一个新的教学体系， 所有的知识点和题目都必须是为了它的规则和目的特制的，只是将传统的知识结构、以前的题库照搬进系统，效果必然是要大打折扣的，围绕AI的本质和需求重建一套智能系统教育资源信息库是创业公司的重要能力。而且， 中国地大物博，教育都是以行政区划为单位，各地教学大纲不同，教学重点不同，一套AI教育系统如何解决各地教学方案不统一的问题，是否可以满足一二线城市学生的需求，又可以满足三、四线城市学生的需求。

通过以上分析，我们可以看到，AI教育的发展前景广阔，但也存在许多隐秘缺陷。要想让AI教育真正发挥其优势，还需要我们不断努力，解决这些问题。

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