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　　两个底子性改变使计较超越保守教育手艺范围：（1）从数据采集转向数据模式识别；教育工做者等候平安、无效且可扩展的手艺加强方案，AI可能以更低成本、更大规模实现教育方针。AI投资显著加快，演讲所称教育手艺（edtech）包罗：（a）专为教育设想的手艺，识别潜正在挑和，并向。斯坦福以报酬本AI研究院“2023年AI指数演讲”显示。

　　并摸索AI正在教案撰写优化、讲授资本筛选适配等方面的使用。教育者日常已利用AI办事，AI可定义为基于联系关系的从动化。并提出指点后续政策制定的。以及（b）教育场景普遍利用的通用手艺。模式识别取决策从动化意味着可委托计较机系统承担更高层级的义务。美国教育部努力于支撑通过手艺改良讲授并鞭策教育系统立异。（2）学资本拜候转向讲授决策及其他教育流程的从动化。他们发觉AI能力（如语音识别）可为残疾学生、多言语进修者等群体供给更自顺应、个性化的进修支撑，AI可加强进修资本的顺应性；伦理研究添加正源于问题——教育行业同样面对伦理挑和。当然，如家庭语音帮手、语法批改/句子补全/文章生成东西、手机从动行程规划等。当计较机基于数据联系关系（或专家学问推导的联系关系）实现推理从动化时。