科大讯飞吴晓如老师在一次论坛中抛砖引玉地提出了人工智能在教育领域的7个应用，或许能对你有所启发。
第一，优质教学资源的结构化。
以前我们录播课，但是录了那么多课，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。
第二，全时互动以学定教。
技术要创建线上线下的环境，应该让老师和学生以及学生和学生之间、学校的管理者和老师学生之间可以全时互动，跨时空互动。好处是可以准确及时地发现教学的问题、学生知识掌握的问题，通过以学定教来调整我们课堂的效率。
第三，听说训练无障碍。
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。
第四，虚拟现实或者增强现实对教学的支撑。
学生在一些需要发挥想象的课程中，形成想象思维能力过程需要时间。今天在八中展示了一个VR实验室，有了虚拟现实以后，学生可以非常好地去理解原来很难想象的知识点。
第五，个性化教学。
有了大量学习的数据以后，系统可以对学生进行问题诊断，最后给学生推送个性化的学习资源。科大讯飞之前与北师大在协同创新项目中进行了合作，今年我们和北师大共建了国家教育大数据的国家工程实验室，下一步我们也希望有更多的专家为我们这个工程实验室提供素材。
第六，主观题的评测。
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得准确，这个经过多次的实验得到验证。
我们和教育部在去年的3月份攻坚了一个联合实验室，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。
第七，关于高考的分层排课。
3＋3以后课表怎么能够排得更好？解决方案基本已经有了。我们通过整个智能的搜索算法，就是把学校老师的资源、教室的资源、学生数目、学生的兴趣全部输入机器进行决策，然后给学校一个辅助的排课表，最后由专家进行调整。这样可以大幅度降低排课的复杂度，提升学生的资源的满足度，这个在很多地区已经开始使用，以后对我们整个教学的管理可以起到非常好的帮助作用。
