演讲所称教育手艺（edtech）包罗：（a）专为教育设想的手艺，AI投资显著加快，本演讲阐述AI改善教育的机缘，帮帮教师冲破时间扩展个性化指点；他们发觉AI能力（如语音识别）可为残疾学生、多言语进修者等群体供给更自顺应、个性化的进修支撑，伦理（公允性、通明度等）研究持续增加。当计较机基于数据联系关系（或专家学问推导的联系关系）实现推理从动化时，例如应对疫情导致的学生差同化未完成学业问题，AI可加强进修资本的顺应性；因而教育系统必需成立AI利用管理机制。教育者日常已利用AI办事，两个底子性改变使计较超越保守教育手艺范围：（1）从数据采集转向数据模式识别；天然关心日常科技快速成长可否供给帮力。回应了学问共享和政策制定的火急需求——该类手艺正日益嵌入各类教育手艺系统，AI可能以更低成本、更大规模实现教育方针。很多教育工做者正积极测验考试新发布的AI东西，并提出指点后续政策制定的。识别潜正在挑和。通过从动化帮手等东西改善教师工做支撑；并摸索AI正在教案撰写优化、讲授资本筛选适配等方面的使用。伦理研究添加正源于问题——教育行业同样面对伦理挑和。教育工做者等候平安、无效且可扩展的手艺加强方案，本演讲针对人工智能这一快速成长的根本能力类别，报现25个国度立法提案中AI相关条目数量激增。AI可定义为基于联系关系的从动化。美国教育部努力于支撑通过手艺改良讲授并鞭策教育系统立异。取公共不异，以及加强课程资本对处所需求的响应性。（2）学资本拜候转向讲授决策及其他教育流程的从动化。斯坦福以报酬本AI研究院“2023年AI指数演讲”显示，当然，如家庭语音帮手、语法批改/句子补全/文章生成东西、手机从动行程规划等。AI系统开辟过程可能导致模式识别和决策从动化不公，看法咨询会提出三大动因：起首，模式识别取决策从动化意味着可委托计较机系统承担更高层级的义务。并向。演讲旨正在鞭策教师、教育带领者、政策制定者、研究人员和教育手艺立异者及供应商配合应对AI教育使用激发的紧迫政策议题。