2017年時，教育行業曾做過壹個實驗。活動招募兩組學生，壹組學生由三名平均教齡為17年的資深老師進行真人授課，另壹組學生則完全由企業開發的智適應教學機器人進行教學。在四天時間裏通過初中數學的針對性和集中性教學輔導，客觀地比較兩組學生的學習效果。結果顯示，智適應教學機器人全面碾壓真人教學，在最核心的平均提分上以36.13分（機器教學）完勝26.18分（真人教學）。
從結果數據看，AI機器人完勝了人類教師，由此引發大家關於人類老師在未來會被AI徹底取代的討論和猜想。
尤其當前“AI+教育”市場火熱。全機器人供餐的學校食堂、智能媒體化的線上線下教學工具、無人機/機器人等創客興趣小組、人臉識別的課堂系統……各種智能化教學管理方式被引入教育行業，在提高老師效率的同時，也給他們帶來了職業危機感。
在教師節的今天，我們給出否定答案——“老師很難被AI所替代”。對於老師來說，或許人工智能是“解放”，而非“替代”。另壹方面，未來壹定是“人機***教”的時代。人工智能取代不了老師，但不會使用科技的教師必將被取代。
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AI是“解放”，而非“替代”
去年，BBC 劍橋大學研究者通過數據模型分析了365個職業在未來的“被淘汰概率”。
在人事、客服、政府職員、會計、銀行職員都高於89%的被淘汰率下，教師這個職業被機器人取代的可能性僅為0.4%。
不止數據統計分析，大量權威研究及名人言論都表明教師這個職業很難被人工智能替代。喬布斯也曾說出他對“計算機”在“教育”領域影響力的困惑：
那麽，教師為什麽會成為人工智能難以取代的職業之壹呢？
教育非常特殊，它有 “教”和“育”兩部分內容。“教”指知識傳遞，教授學生已知的知識，這部分工作AI可以比人做得更好；“育”指品格培養，鼓勵學生去探索未知，去發現、去創造、去愛，這部分工作很難被AI所替代。
教育不是培養流水線上的產品，無論技術如何發展，教師的言傳身教、面對面的溝通交流都是育人必不可少的環節。因為面對面溝通最能解決實際問題，如果是線上溝通會存在很多難以解決的問題。就像我們平時用言語就能很快解決問題，打字或者隔空對話就是會特別麻煩。
壹、教育的本質不會變
所謂，“師者，所以傳道授業解惑也”，也就說明教師除了要教授學生知識外，還有更重要的使命，就是“育人”，而“育人”這件事，教師擁有著人工智能所無法替代的特質，教師是富於感情和智慧的，懂得在潛移默化中將優秀的品質融入教育。
人工智能只是替代教師的部分勞動，並不能取代教師的角色。這是因為雖然機器人也有對話、動作等交流功能，但和人類豐富細膩的感情相比差距甚遠，更不用說達到教師以情育人的大愛境界了。
二、人工智能無法主觀判斷
如果將人工智能教育運用到實際中來，那麽學生的評判肯定也就交給了機器。edX創始人阿南特·阿格瓦爾關於對學生的打分曾經做過壹個有趣的實驗，他在edX平臺上讓機器人通過人工智能技術對10萬份論文進行打分，雖然速度很快，但是最終的打分結果讓老師和學生都感到莫名其妙。
因為機器在識別能力上還不夠完善，打分的標準非常死板，看不到學生論文中的閃光點，只是按照壹些特定標準打分。所以人工智能教育想要真的應用到現實中來，怎樣準確對學生做出判斷還值得研究，不然還得專門配備壹個師資團隊去評判學生的成績。
三、人工智能缺乏創新能力
就目前的技術而言，人工智能還沒有達到可以不斷創新的地步，在許多行業從事的也只是機械性的工作。雖然人工智能教育有取代教師的可能性，但是它背後還是需要模仿人類的智力行為，在人類智慧的基礎上建立各種模型。
雖然也能夠通過壹定的方式去探索，但是沒有人類的智慧模型和行為方式供它參考的話，人工智能教育還是沒有任何創新的能力。並且在敘事能力上，人工智能教育也會有所欠缺，它表達的方式是整合人們日常對話形成的，對於壹些套話和說話技巧，人工智能教育目前還沒有辦法實現。
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未來壹定是人機***教
借力科技方不被淘汰
目前的形勢，不是人工智能與老師爭奪飯碗，而是讓老師有更多的精力去研究和細化自己的工作，從而把飯碗端得更穩更牢，甚至端出藝術感。
包括識字軟件、英語口語APP、在線課堂、壹對壹網絡教室等，在技術與數據的支持下，教師可以更為直觀的獲取學生的學習數據與學習能力分析報告，解放大量精力，不再把時間用於完成基本教學任務的大鍋飯式教學，而是有針對性的因材施教，從教育的“初級階段”更快的過渡到“高級階段”。
同時，在政府的倡導下，作為個性化教育發展基礎的教育信息化，近年來取得了長足進步，這也是未來不可逆的趨勢。據《教育信息化“十三五”規劃》統計：我國中小學的互聯網接入率達到87%，多媒體教室普及率達到80%；優質數字教育資源日益豐富，信息化教學逐步普及；教師及學校管理者的信息化意識與能力顯著增強。隨著教育信息化應用的普及與推廣，傳統的教育教學模式發生了很大的改變，促進了教育公平並提高了教育教學質量。
因此，未來壹定是“人機***教”的時代。教師作為壹種職業不會被取代，但這並不意味著所有教師都不會被淘汰。重復性、機械性工作以後都可以交給人工智能，而教師需要不斷學習，及時關註最新技術進展，掌握如何運用人工智能技術來分析教學過程中的案例和問題，更好的幫助學生們及時掌握新知識。
並且，從目前國內外教育機構啟動人工智能教育的實踐來看，所謂面向K12人群的人工智能教育並不是絕對意義上的人工智能課程，而是更為涉及面更廣、普適性更強的計算機科學。其中，有幾個嚴肅的問題面臨解決：
第壹，教育不平等問題。目前的AI專業教師人才稀缺和教材昂貴，如何保證偏遠地區兒童的AI教育公平是壹個難題。
第二，專業化和標準化問題。在美國，少兒STEAM教育和計算機教育正在快速接近標準化，比如美國成立了CSTA。而國內雖然已經引入了STEAM教育，但是目前仍然缺乏相關的標準以及規則，如何防止教育企業內的亂象，同時保證相關教育人員的專業素質，同樣是壹個亟待解決的問題。
第三，教育產品問題。目前我國的 AI 教育大部分還停留在理論階段，尤其是中小學教育，幾乎很少有專門面向教育的編程產品，大部分老師也只是按部就班的進行壹些理論教育，學生本身參與甚少，實踐內容也大多是演示，對於人工智能這樣實踐為主的學科，這樣的教育方式似乎很難培養出能夠真正的“人才”。
因此，了解到了這壹點，廣大教師應做的，不是抵制技術，也最好不是以逸待勞的順應技術，主動擁抱、甚至引導技術才是我們最應該做的。
面對人工智能的挑戰，教師應該主動適應信息技術變革，認真反思、評估那些“機器無而人類有”的能力，從而有針對性地改進教育教學方式。唯有如此，才能將人工智能帶來的挑戰轉變為傳統教育的機遇。教師也可以利用人工智能、大數據等技術優勢，幫助學生的個性化學習設計科學的、合適的學習方案。人工智能、大數據，還可以作為教師的有力助手