人工智能推理被应用于教育，以创建个性化学习的自适应系统，自动化反馈，并提高管理效率。这些系统使用数据分析，模式识别和决策算法等技术来解决特定的教育挑战。通过处理大型数据集，人工智能可以识别趋势，预测结果，并根据个人需求定制互动，从而使教育更加有效和可扩展。
一个关键应用是个性化学习平台。这些系统分析学生表现数据——如测验分数、任务花费时间和错误模式——以调整内容难度或推荐资源。例如，一个数学学习应用程序可能会使用知识图谱来映射概念之间的关系（例如，代数和几何），并根据学生的薄弱领域动态生成练习题。可汗学院或 Duolingo 等工具也采用类似的逻辑，其中人工智能识别理解上的差距，并提供有针对性的练习。开发者可以使用基于规则的系统或在历史学生数据上训练的机器学习模型来实现这一点，以预测最佳的学习路径。
另一个领域是自动评分和反馈。在结构化数据集上训练的人工智能模型可以评估编码练习或多项选择题等作业，提供即时反馈。例如，Coursera 等平台上的编程课程使用人工智能来检查代码语法、逻辑和效率，并与预定义的测试用例进行比较。自然语言处理 (NLP) 模型还可以通过将论文与高质量的示例进行比较、标记语法错误或评估论证的连贯性来评估文章。虽然这些系统并不完美，但它们减少了教师的工作量，并使学生能够更快地迭代。开发者可以使用决策树进行基于规则的评分，或使用像 BERT 这样的 Transformer 模型进行文本的语义分析来构建这些工具。
最后，人工智能推理支持管理任务，例如预测学生辍学风险或优化资源分配。机器学习模型可以分析出勤记录、成绩和参与度指标，以识别有风险的学生，从而使学校能够及早干预。例如，佐治亚州立大学使用预测分析来标记需要学术支持的学生，从而降低辍学率。人工智能还可以自动化调度——例如根据入学数据分配教室——或管理回答常规学生查询的聊天机器人。这些系统通常依赖于聚类算法来对相似的案例进行分组，或使用回归模型来预测趋势。通过处理重复性任务，人工智能使教育工作者能够专注于更高影响力的活动，展示了技术解决方案如何在教育中扩展人类工作。