目前，大多数的教育+人工智能，还处于研发和试验阶段。

在这个阶段，教育与技术相关人员往往会针对一些特定的应用场景进行“可计算”的量化设计，从而便于人工智能在某个细分部分进行工作。

简单来说，所谓的在教育中的人机耦合，实际上就是不断探索教育中哪些部分是真的可以用人工智能取代的，再去规划新的分工合作与协同。

转化的过程

这是一个非常有趣的过程。人工智能关注的是某个细分板块的数据、算法与算力。

例如，让人工智能进行一篇作文评分。这个例子中数据本身非常确定。就是这篇作文中所有的字符。

但是，评分的标准显然并不那么确定。特别是越可能得到高分的作文，就越难以用统一的标准去批判。

但是，最有意思的过程就在于我们怎么用可量化的步骤去让机器明白作文评分的过程。在设定的过程中，就会发现很多很有趣的细节。

有些时候，你会发现，原来人对于作文的评分竟然如此的机械化，如何的套路，甚至如此的古板。一篇作文能考出的能力与素养竟然如此有限？

数据+算法+算力

其实，不仅仅是作文评分中人工智能的应用。

例如用人工智能批改作业，用人工智能批改日记，用人工智能给学生写评语，用人工智能备课，用人工智能与学生谈心。

有些时候，人与机器获取的数据无法一致，有的时候算法无法一样，也有的时候算力差距太大。

但是，在重新梳理的过程中，我们竟突然觉得，原来有些过程去掉了那层模糊感，反倒需要重新推敲过程本身了。

反思·原来如此

任意一个教育教学的应用场景，拿起人工智能技术加以整合、设计与研发，我们竟然会反过来发现太多值得推敲的地方。

是不是教育就应该有如此多的不确定性？教育更像是艺术，而非科学？

还是我们可以借此，真的反过来迭代优化。

说不定，当前，反思与迭代优化的意义，将超过人机耦合的未来价值。