作为一个曾经想投身AI教育，而现在在做知识图谱相关工作的人，看到这个问题还是非常有感触：

1.AI教育是不是真的“华而不实”

其实不止是AI教育，整个AI相关的领域目前都充斥着大量的泡沫，原因在于公众被媒体洗脑过度，对人工智能报以过高的期望。

而目前整个行业里面大多数玩家，都还是处在一个产品落地，需求验证的阶段。

期望和现实之间存在着一条鸿沟，当期望破灭时，往往就会产生一种被欺骗感，就像下图一样。

但并不是说人工智能没有价值，2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，把人工智能的发展上升到国家战略的高度，众多巨头重兵投入，都是有其原因的。现在缺少的主要还是时间，需要熬过这漫长的探索期，才能迎来真正意义上的产业爆发，从“华而不实”变成“名副其实”。

2.知识图谱是不是未来的发展方向？

知识图谱这个事物并不新鲜，它的前身就是上世纪六十年代所提倡的“专家系统”。只不过在谷歌手里得以改头换面——谷歌把世界万物简化成“实体”和“关系”这两种形态的数据，并在此之上延伸出来种种规则，打造出“知识图谱”的概念。

教育本质上是知识相关的数据，在人与人之间进行传递，发展教育的目的，就是为了让这个传递更顺畅，进而推动社会发展。

而知识图谱，则是一种数据的组织形式。它被创造出来的目的，也是为了让知识更好的被传递，让“万物皆可被搜索”。

所以这二者之间，本身就有千丝万缕的联系。知识图谱可以在教育领域得到很好的应用。可以通过知识图谱的方式，将非结构化的教育领域数据结构化，变得更容易被师生搜索、关联。从而提升学习效率。

但知识图谱就是未来么？我认为不是的。

教育一个真实环境中耗时远高于线上的领域，大量关于人（学生、教师）、关于人的行为（比如听课、练习、考试、运动）的数据还未被数据化，未被采集上来。

没有数据、无法形成反馈闭环，知识图谱的应用场景就非常的局限，只能停留在线上数据相互关联的程度，即使做的再好，主场景大概也只能停留在搜索+知识库的程度。

所以知识图谱只是AI教育的未来的一部分，AI教育需要一个完整的解决方案，设想一下：

未来，你的孩子坐在课堂里，AI老师早已根据他的学习进度，为他准备好了今天应该学习的知识点。边学边练习，通过人机交互，获取更深的认知。遇到不会的问题，优先咨询AI老师，没看懂，再咨询真人老师。AI老师会根据孩子的面部表情和交互频率+他的学习数据推断他当下的学习状态，并及时调整教学进度及习题难易程度。每天根据孩子的兴趣为他推荐额外的知识点，定期考试，检查孩子的知识吸收程度。根据孩子的学习遗忘曲线，不断重复易错知识点。。。

听起来是不是很棒？真正实现“因材施教”、“有教无类”。。。

对大数据、人工智能相关领域感兴趣的朋友可以关注我，共同交流，共同成长