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如何收集数据？如何应用于改进教育流程？
在课堂教学中，学校将采用“双教师”模式：一位优秀的教师远程授课，另一位教师在教室观察与辅导。课程的前半部分，是教师对大约20个课堂的学生远程授课，并向学生提出问题，而学生要使用手上的“答题器”回答这些问题，让授课教师实时了解学生是否理解了之前讲授的概念。
在授课过程中，教室前方的一个视频会议摄像头使用面部识别与动作分析技术来记录出席人数，检查学生的专注程度，并根据学生的动作（例如点头、摇头、困惑的表情等）来评估学生对授课内容的了解程度。所有的数据，如用机器回答的问题、专注程度、理解程度，将直接写入学生的个人档案里，实时反馈学生了解了哪些授课内容，以及哪些部分需要进一步讲解。
学生回家后，算法根据学生档案，为每个学生量身设计家庭作业：聪明的学生必须完成高难度、有挑战的题目；不太理解教材的学生则会做些更基础的题目，或许还要额外补课。
这个过程中的每一个环节，如学生对不同题目的解答所用的时间及答题表现，都会写入他们的档案里，并据此调整后面的题目，增强学生的理解。此外，对于英文这类课程，人工智能语音识别技术能把一流的英文教学带到偏远地区。高性能语音识别算法可以评估学生的英语发音，即使没有以英语为母语的教师，也能帮助学生改进语音语调。
从教师的角度看，这些工具可减轻批改作业的负担，让他们有更多时间关心学生的其他方面。中国的七天教育公司已经在使用感知人工智能的视觉识别能力，研发对复选题及填空题打分数的扫描仪，甚至还可以自动标示论文中的拼音、语法之类的常见错误，并根据预设的标准来扣分。这种人工智能技术能节省教师批改基本错误的时间，用来和学生沟通较高层次的问题。
最后，对于学习落后的学生，人工智能系统里的学生档案会自动通知家长，详细说明他们对哪些概念理解困难。家长可以根据这些信息，选择远程辅导服务，例如为中国学生提供美国教师在线授课的VIPKID。远程辅导服务存在已久，但现在感知人工智能让这些平台持续通过表情及情绪分析，收集学生投入程度的数据，并将这些数据持续写入学生的档案里，帮助平台选择能让学生更加投入的教师。
上述所有工具大多已经存在并开始应用在中国各地的课堂上。这些工具结合起来，将构成新的人工智能驱动型教育模式，融合线上与线下世界，创造出针对每个学生的不同需求的学习体验。在教育领域，中国已经领先美国一大步。信奉传统观念的中国家长会在孩子教育上进行大笔投入，中国高考的激烈竞争以及质量参差不齐的公共教育体系进一步加强了这样做的理由。短短几年，这些家长的投入已经让VIPKID之类的公司有了超过30亿美元的估值。