大数据、并行计算和深度学习驱动人工智能技术飞速发展，并重塑教育新形态。在教育问题解决与应用中，人工智能主要有四大应用形态：智能导师系统、自动化测评系统、与教育机器人。

(一)智能导师系统

智能导师系统(Intelligent Tutoring System，ITS)由早期的计算机辅助教学发展而来，它模拟人类教师实现一对一的智能化教学，是人工智能技术在教育领域中的典型应用。典型的智能导师系统主要由领域模型、导师模型和学习者模型三部分组成，即经典的“三角模型”。领域模型又称为专家知识，它包含了学习领域的基本概念、规则和问题解决策略，通常由层次结构、语义网络、框架、本体和产生式规则的形式表示，其关键作用是完成知识计算和推理。

导师模型决定适合学习者的学习活动和教学策略，学习者模型动态地描述了学生在学习过程中的认知风格、能力水平和情感状态。事实上，ITS的导师模型、学习者模型和领域模型正是教学三要素——教师、学生、教学内容的计算机程序化实现。

(二)自动化测评系统

评价是教学活动的重要组成部分，自动化测评系统能够实现客观、一致、高效和高可用的测评结果，提供即时反馈，极大地减轻教师负担，并为教学决策提供真实可靠的依据。

ICT技能是信息时代的基本素养，文字编辑、电子表格数据处理、收发邮件、制作演示文稿和网页等技能的学习和培训过程中，ICT自动化测评系统所构建的信息模型通过信息获取、知识推理和综合评价三个步骤，动态跟踪用户的操作行为，并对操作过程进行诊断、评价和反馈，极大地提高了学习效率。目前，国内外已经实现自动化测评的程序设计语言包括Java、C/C++、Python和Pascal，以及汇编语言、脚本语言和数据库查询语言等。

（三）教育机器人

教育机器人在教学中的应用越来越普遍，一方面，教育机器人可以培养和发展学生的计算思维能力。越来越多的学校正在引进教育机器人作为创新的学习环境，用于提高和建立学生的高层思维能力，作为提高学生学习动机和抽象概念理解的补充工具，帮助学生解决复杂的问题。另一方面，教育机器人具有多学科性质，提供建设性的学习环境，有助于学生更好地理解科学知识，在科学、技术、工程和数学(STEM)教育方面发挥着重要作用。

在STEM教学方面，机器人可以协助教师实现工程和技术概念的真实应用，将现实世界中的科学和数学概念进行具体化，有助于消除科学和数学的抽象性。事实上，各种教育机器人的应用推动了科学、技术、工程和数学在教学的改进，机器人固有的灵活性使其在STEM不同教育场景中的应用取得了成功。此外，使用机器人教学有助于增强批参与者的判性思维，促进团队合作，提高沟通交流能力和创新能力。

在授课模式方面，区别于传统的少儿编程授课，采用了全新的线上线下相结合的授课方式，双管齐下，助力孩子更加牢固地掌握相关知识点；全程由专业教师进行授课，线上线下均为相同的师资，保证孩子们的学习质量；在课堂上鼓励孩子们表达自己的观点，放飞自己的想象力进行编程创作，老师则会针对孩子在编程过程中出现的问题进行指导和讲解，在尊重孩子创造力的同时纠正孩子在学习过程中出现的一些错误。