2021年，人工智能領域的發展可謂風風火火，受國家大力支持量子技術發展等利好信息的影響，人工智能的發展也迎來了最好的時期，人工智能領域是資本追逐的重要行業之一，于此同時另外一個行業也可謂相當的火爆，受到資本的強烈追捧，這個領域就是在線教育領域。隨著國家各項政策的扶持與支持，在線教育領域也充分受到了資本的追捧。在2021年開始，在線教育領域中的人工智能教育，AI課程又被推到了風口浪尖，AI課程到底怎么樣，發展的情況如何，北京理工大學教育領域專家黃璐教授在《人工智能教育發展中的問題及建議 》的研究中給予了客觀專業的回答。

黃璐教授指出，人工智能教育，包括AI課程等利用人工智能技術進行在線教育學習，培訓的服務，目前國內還處于初級階段，還有很長的路要走，重點表現出的問題之一就是目前階段教育領域的數據、課程儲備還嚴重不足，無法達到人工智能和AI課程的服務要求。

眾所周知，AI課程，人工智能教育可謂給在線教育領域提供了福音，AI課程和人工智能教育由于課程開發速度快，成本低，且無需真人老師一對一教學，極大的降低了在線教育的成本，由于擁有該明顯的優勢，知名在線教育企業紛紛選擇將AI課程作為他們的主打產品和拳頭產品。這樣的產品符合互聯網資本快速迭代的需求，大幅度降低了在線教育的成本，讓企業可以把更多的資金用在廣告傳播和市場推廣上，可以快速提升盈利能力，也符合企業的利益訴求和背后資本的變現訴求。

AI課程和人工智能教育目前還處于發展的初級階段，眾多的企業嘗試該模式，并在現階段得到了較大的實惠，但由于AI課程和人工智能教育不成熟，引申出的問題也值得我們去加強關注。

北京理工大學教育專家黃璐教授表示，教育行業利用人工智能、AI課程等技術，存在的最大的挑戰之一是數據層面的挑戰，首先，教育行業的數據儲備量不足。與金融、醫療、制造等其他人工智能應用行業相比，教育行業數據儲備嚴重不足，數據類型單一，數據規模有限，大大制約了人工智能教育的發展，課程內容的不足，數據層面的不足，直接導致了所謂人工智能在線教育在現階段只是一個概念，以錄播課的形式呈現。

其次，缺乏標準化的大規模數據感知體系。教育數據產生于各種教育活動和整個教學的全過程，但在實踐中難以落實，問題在于數據的采集。當前，中國尚未建立規范化的教育數據動態采集與更新機制，缺乏適應教育大數據需求的配套軟硬件數字化教學環境，同時，在教育數據的安全治理、服務運營和質量標準規范上沒有出臺具體的法律法規，這都嚴重影響了大數據技術在教育行業中的應用推廣，與此同時，數據采集的安全性目前在線教育領域沒有任何教育敏感信息的

第三，數據的互聯互通尚未有效解決，沒有形成一個智能的閉環?；ヂ摼W在連接教育各種場景的過程中，產生了大量信息，但目前還沒有統一的數據平臺可以使教和學、教和管之間的多源異構數據實現有效整合，不能實現互動中數據的實時處理和信息反饋，使各類數據都處于孤立狀態，無法形成大規模的應用。

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