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例如，今年3月，教育部启动了人工智能赋能教育行动；北京市教委7月发布了《北京市推动“人工智能+”行动计划(2024-2025年)》。一系列政策出台进一步推动了人工智能技术在教育领域的应用。

天博综合体育app技术的飞速发展无疑是“AI+教育”变革的重要驱动力。深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术不断优化，使得智能教育平台能够更精准地理解学生的学习需求，提供个性化学习路径和资源，不仅提升了教育平台的智能化水平，更为学生带来了更加高效便捷的学习体验。

在技术的强大推动下，校园建设中的人工智能应用也呈现新面貌。智能安防系统、自动化教学设备以及智能教室的普及，不仅提高了学校的管理效率，减轻了教师的工作负担，激发了学生的学习积极性和参与度，还为师生创造了更安全便捷的学习环境。

希沃未来教育推出的希沃教育大模型2.0，赋能全系列AI产品及方案，助力课堂创新和学生创造性思维的培养。亿伴公司推出的AI毛绒玩具“爱小伴”，则通过语音交互与孩子进行互动，提供了集情感陪伴与教育功能于一体的产品。网易有道、作业帮、猿辅导等也竞相推出了基于AI技术的教育产品和服务。

人工智能与教育的深度融合促使教育结构也发生转变。中国工程院院士、同济大学校长郑庆华指出，在人工智能的作用下，教育已从传统的师生二元结构演化成师、机、生三元结构。

虚拟现实(VR)、增强现实(AR)以及混合现实(MR)技术的广泛应用，更是为学生提供了全新的沉浸式学习体验。通过模拟场景，让学生在虚拟环境中进行互动和探索，不仅有助于提升学习趣味性，还能增强学生对知识的深入理解和记忆，同时培养创新思维和实践能力。

政策的引导和支持为“AI+教育”的融合发展提供了有力保障。今年，政府出台多项政策措施，鼓励技术创新与应用，强调教育资源均衡分配，利用AI技术缩小城乡、区域教育差距，促进教育公平与质量提升。

国家智慧教育平台推出“AI学习”专栏，上线系列课程，为师生提供丰富的在线学习资源。华东师范大学教育学部在智能教育成果展示大会上展示了多项创新成果，通过OCR识别、自然语言处理等技术，实现了对学生学习过程的智能化监控和辅导。

具体而言，深度学习中的神经网络算法，凭借层数与神经元数量的不断扩展，能够深入剖析学生的学习数据，从而准确判断学生的知识薄弱点。同时，基于庞大文本数据集训练的深度学习模型，即生成性语言模型，能够针对学生的个性化学习需求及疑问，提供既专业又精确的即时反馈，真正实现“因材施教”。

他认为，教育结构的变化不仅丰富了教学方式，更带来了教育核心特点的变化：师、机、生互教互学，虚实一体、个性伴随。通过人机协同，教育得以超越人类自身的局限性，实现更加高效、个性化的学习。

例如，iEnglish智能英语学习解决方案专注于语言学习，不断创新个性化学习方式，克服传统英语学习带来的弊端。该方案基于语言习得本质，利用人工智能技术，对学生的在线学习数据进行实时监测和分析，包括学习时长、学习进度、答题正确率等。