2021年，人工智能领域的发展可谓风风火火，受国家大力支持量子技术发展等利好信息的影响，人工智能的发展也迎来了最好的时期，人工智能领域是资本追逐的重要行业之一，于此同时另外一个行业也可谓相当的火爆，受到资本的强烈追捧，这个领域就是在线教育领域。随着国家各项政策的扶持与支持，在线教育领域也充分受到了资本的追捧。在2021年开始，在线教育领域中的人工智能教育，AI课程又被推到了风口浪尖，AI课程到底怎么样，发展的情况如何，北京理工大学教育领域专家黄璐教授在《人工智能教育发展中的问题及建议 》的研究中给予了客观专业的回答。
黄璐教授指出，人工智能教育，包括AI课程等利用人工智能技术进行在线教育学习，培训的服务，目前国内还处于初级阶段，还有很长的路要走，重点表现出的问题之一就是目前阶段教育领域的数据、课程储备还严重不足，无法达到人工智能和AI课程的服务要求。
众所周知，AI课程，人工智能教育可谓给在线教育领域提供了福音，AI课程和人工智能教育由于课程开发速度快，成本低，且无需真人老师一对一教学，极大的降低了在线教育的成本，由于拥有该明显的优势，知名在线教育企业纷纷选择将AI课程作为他们的主打产品和拳头产品。这样的产品符合互联网资本快速迭代的需求，大幅度降低了在线教育的成本，让企业可以把更多的资金用在广告传播和市场推广上，可以快速提升盈利能力，也符合企业的利益诉求和背后资本的变现诉求。
AI课程和人工智能教育目前还处于发展的初级阶段，众多的企业尝试该模式，并在现阶段得到了较大的实惠，但由于AI课程和人工智能教育不成熟，引申出的问题也值得我们去加强关注。
北京理工大学教育专家黄璐教授表示，教育行业利用人工智能、AI课程等技术，存在的最大的挑战之一是数据层面的挑战，首先，教育行业的数据储备量不足。与金融、医疗、制造等其他人工智能应用行业相比，教育行业数据储备严重不足，数据类型单一，数据规模有限，大大制约了人工智能教育的发展，课程内容的不足，数据层面的不足，直接导致了所谓人工智能在线教育在现阶段只是一个概念，以录播课的形式呈现。
其次，缺乏标准化的大规模数据感知体系。教育数据产生于各种教育活动和整个教学的全过程，但在实践中难以落实，问题在于数据的采集。当前，中国尚未建立规范化的教育数据动态采集与更新机制，缺乏适应教育大数据需求的配套软硬件数字化教学环境，同时，在教育数据的安全治理、服务运营和质量标准规范上没有出台具体的法律法规，这都严重影响了大数据技术在教育行业中的应用推广，与此同时，数据采集的安全性目前在线教育领域没有任何教育敏感信息的
第三，数据的互联互通尚未有效解决，没有形成一个智能的闭环。互联网在连接教育各种场景的过程中，产生了大量信息，但目前还没有统一的数据平台可以使教和学、教和管之间的多源异构数据实现有效整合，不能实现互动中数据的实时处理和信息反馈，使各类数据都处于孤立状态，无法形成大规模的应用。
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