人工智能（Artificial Intelligence），引文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
（一）学科范畴
人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。
（二）涉及学科与领域
哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论。控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观等。
•从学科的视角来看，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
•从研究与应用领域来看，人工智能主要集中在问题求解、逻辑推理、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、人工神经网络系统、机器人、模式识别、机器视觉、智能检索等领域。
1、推荐系统的基础原理
推荐系统是基于大数据和机器学习算法的一类技术应用，旨在根据用户行为或兴趣提供个性化内容。
推荐系统在教育领域中主要依赖以下两种方法：
•基于内容的推荐：分析学习材料的特征，将与学生当前学习内容类似的内容推荐给他们。比如，如果学生在学习加法，系统可以推荐一些加法的变式或相关小游戏。
•协同过滤：通过分析大量学生的学习行为来找到学习模式的相似性。比如，系统可以分析一组成绩相近的学生的学习记录，推荐类似的学习路径。
2、个性化学习的原理
在个性化学习中，系统会根据每个学生的学习水平、学习速度、学习兴趣等因素进行动态调整，使教学内容更加契合个体的需求。个性化学习系统的核心理论包括：
• 适应性学习：即系统根据学生的进展动态调整学习内容。适应性学习背后的理论包括“掌握学习理论”（Mastery Learning Theory），即学生在掌握一个概念后才进入下一个概念。
• 知识追踪（Knowledge Tracing）：系统通过记录和分析学生的学习过程来判断其对某个知识点的掌握程度。基于这种技术，系统可以实时调整学习内容，为学生推荐最适合的知识点。
3、学生画像（Student Profiling）
为了实现个性化学习，系统通常会构建“学生画像”。学生画像是对学生知识水平、学习习惯、兴趣爱好等多方面信息的综合描述。该信息可以通过平时的作业、课堂表现、测试结果等数据获得。学生画像用于帮助系统在学习资源的选择和顺序上做出个性化推荐，使学习内容与学生的需求高度契合。
4、反馈循环
推荐系统和个性化学习的另一个关键因素是“反馈循环”系统会根据学生的表现不断更新他们的学习路径和推荐内容。
这种反馈不仅能帮助学生及时纠正错误，还能让系统自我改进，逐步提升推荐准确性。