人工智能正在顯著進入教育領域。教育中的技術具有有效執行某些任務的潛力，通過提供增強的功能來改變學生的學習方式。最近，卡內基梅隆大學的一組研究人員開發了一種由AI驅動的技術，該技術使教育工作者能夠快速創建智能的計算機輔導系統。通過顯示解決主題中問題的各種方法，教師可以教計算機，例如多列添加，并且如果計算機響應不正確，則可以對其進行糾正。

與教師相比，計算機系統不僅可以解決所教的問題，而且可以更廣泛地理解該主題中的所有其他問題。博士學位Daniel Weitekamp III是CMU人機交互研究所(HCII)的一名學生，他解釋說：“學生可以學習解決問題的一種方法，這已經足夠了。但是輔導系統需要學習解決問題的各種方式。”它需要學習如何教授解決問題的方法，而不僅僅是學習如何解決問題。

近年來，人工智能的發展吸引了學術界和業界的巨大貢獻。就這一點而言，基于深度神經網絡的機器學習技術(由相當大的計算能力和可用數據推動)正在增加，并用于促進更智能的系統。智能輔導系統旨在不斷跟蹤學生的學習進度，提供下一步建議并挑選練習問題，以幫助學生學習新技能。

根據人機交互和心理學教授肯·科丁格(Ken Koedinger)的說法，在建立第一批智能導師時，他和其他人手工編寫了生產規則，每個導師每小時要花費大約200個小時的開發過程。之后，他們將創建一個快捷方式，其中他們試圖演示解決問題的所有可能方式。這樣可以將開發時間減少到40或50小時，但是對于許多主題而言，幾乎不可能顯示所有可能出現的問題的所有可能的解決方案，從而降低了快捷方式的適用性。

據報道，新的計算機系統可以使教師在大約30分鐘內創建30分鐘的課程。肯稱其為智能導師開發人員的宏偉愿景。他說：“到目前為止，要成為完整的智能導師，唯一的方法就是編寫這些AI規則。但是現在系統正在編寫這些規則。”

在接受描述該方法的論文的計算系統人為因素會議(CHI)上，作者在多列加法主題上展示了他們的方法，但是基礎機器學習引擎已被證明可用于各種主題，包括方程求解，分數加法，化學，英語語法和科學實驗環境。該方法不僅加快了智能導師的發展，而且有望使教師(而不是AI程序員)開發自己的計算機化課程成為可能。