以下为将 AI 融入科学教育的案例：
哈佛大学旗舰编程课程《计算机科学50：计算机科学导论》将于今年秋季开始使用人工智能辅助学习工具。学生可以利用AI帮助他们找到代码中的错误，给予反馈，解释陌生的代码行或错误信息，并回答个别问题。该课程的工作人员正在尝试使用GPT 3.5和GPT 4模型。该AI将帮助学生找到代码中的错误，而不是直接提供解决方案。AI还将以更简单的术语解释潜在的复杂错误消息，并为学生提供可能的“学生友好建议”来解决它们。该AI将进一步减少课程工作人员的时间，以便将时间重新分配给更有意义的与学生的交流。
教育科技长期以来一直在有效性和规模之间做权衡。为大众打造有效的解决方案，就会失去吸引个体的个性化。为满足个体的需求而打造完美的解决方案，却又难以扩展。有了AI，这种状况不再存在。我们现在可以大规模部署个性化的学习计划，为每个用户提供一个“口袋里的老师”，这个老师理解他们独特的需求，并可以回答问题或测试他们的技能。想象一个由AI驱动的语言老师，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。[Speak](https://www.speak.com/)、[Quazel](https://www.quazel.com/)和[Lingostar](https://www.lingostar.ai/)已经在做这样的事情！我们已经看到了教授新概念或帮助学习者在几乎所有学科中“摆脱困境”的产品。像[Photomath](https://photomath.com/en)和[Mathly](https://mathly.webflow.io/)这样的应用指导学生解决数学问题，而[PeopleAI](https://chatbotkit.com/apps/peopleai?ref=theresanaiforthat)和[Historical Figures](https://twitter.com/scottbelsky/status/1611244139764649991)通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。
人工智能在教育领域的融入正不断地从理论走向实际应用，为传统的教学模式带来颠覆性的改变。在这一进程中，具体案例能够清晰地揭示AI如何实际影响教学和学习方式。以个性化学习平台为例，通过集成算法和大数据分析，这些平台可以实时跟踪学生的学习进度，诊断学习难点，提供个性化的学习建议和资源。如知名的Knewton平台，它利用数据分析来构建个性化的学习路径，使学生能够根据自己的节奏学习。在这个平台上，一个具体的数据示例是，通过对数百万学生的行为模式进行分析，它可以精准预测学生在学习过程中可能遇到的难点，并提前给出解决方案，从而大幅提升学习效率。除了个性化教学外，AI在自动评估领域也取得了显著进展。例如，通过自然语言处理技术（NLP），机器可以自动批改学生的作文和开放性答案题。Pearson的Intelligent Essay Assessor便是这样的一个工具，它能够分析和理解学生的写作内容，给出准确的评分和反馈。这项技术的应用，大大减轻了教师的批改负担，提高了评估的效率和一致性。