什么是智慧教育？

智慧校园指的是以物联网为基础的智慧化的校园工作、学习和生活一体化环境，这个一体化环境以各种应用服务系统为载体，将教学、科研、管理和校园生活进行充分融合。
其中，“智慧”则体现在以下几个方面：

1、为广大师生以及广大家长提供一个全面的智能化感知环境和综合信息服务平台，提供基于角色的个性化定制服务；

2、通过智能感知环境和综合信息服务平台，为学校与外部世界提供一个相互交流和相互感知的接口；

3、将基于计算机网络的信息服务融入学校的各个应用于服务领域，实现互联和协作。

这个问题我来回答一下吧，关于物联网如何打造智慧城市的问题，物联网可以联系到整个城市的方方面面，可以进行统一规划管理，集中决策，进行自动规划，所以叫做智慧城市，具体主要包括就是交通调度、城市各种数据检测、安全监管、应急处置、物流管理、政府工作、医疗卫生、消防环保、智慧园区和教育等等，接下来详细阐述。

整个智慧城市里面最重要的可能就是智慧交通，城市越来越大，车辆人口越来越多，拥挤堵车是常态，所以智慧城市的第一步就是要打造实时自动调度的交通系统，能够对交通复杂区域进行合理规划，在高峰时期合理调度车辆和路线，这就需要对全市的车辆进行登记，安装物联网设备，同时，对整个城市主要交通节点进行检测和车流量分析，反馈给决策系统做出调度决策，保证整个城市是交通调度。

第二个方面就是城市各项参数检测监管，包括温度湿度，气压，各种污染物，以及天气预警，实现整个城市的各项参数可视化，在各大主要区域进行展示，参数异常就进行预警派人处理。这里面同样包括消防，对整个城市是建筑进行监测，安装各种物联网系统，实时检测分析，出现问题能够讲预警信息直接传输到所有相关部门，进行应急处理。接着就是智慧应急处理，那就是城市在紧急时候进行全城管理，为紧急事件让步，这就需要政府的数字化办公，能够及时的收到应急事件并启动统一管理。

大城市有一个问题就是流动人口多，不好进行管理，智慧城市在物联网时代应该借助物联网系统对流动人口加强监测，主要就是开发物联网设备，在主要路口进行人员跟踪识别，信息录入数据库，并进行大数据比对，可以对高危人群进行监测，需要的时候可以利用这个信息。这个不仅仅是智慧城市的一部分，更是智慧园区、社区的一部分。在教育方面，大家都知道教育资源发布是极其不均衡的，在物联网时代，借助5G高速低延迟的特点，可以借助智慧教育系统，实现优质教育资源全城共享，促进公平公正的教育事业。主要技术就是物联网、云计算和大数据分析，涉及到传感器网络布局、数据传输、调度算法、决策算法等等方面。

虽然我们的大脑结构都是相同的，但每个人的思维方式却截然不同。比如说，一些人喜欢用逻辑思考和分析问题，另一些人则更习惯用感知来了解事物。很多科学研究发现，学生如果用自己天性喜欢的方式学习，则学得更快，知识在大脑里留下的印象也更深刻。此外，学生只有在认为所学的知识或技能对自己很重要的时候，才会将学到的东西存进大脑的长期记忆中。所以，学习自己感兴趣的东西，效果要比不感兴趣的好得多。

所以，教育研究界有一个共识，就是老师在教孩子知识之前，首先要激发学生的灵感和兴趣，英文是“Inspire”。最高境界的教育，不是把知识或者技能灌输给学生，而是发掘学生自身的兴趣，让学生主动学习，主动思考，并在此基础上创新。这就意味着，每个学生所学的科目和主题是完全个性化的，是学生自己主动选择的。

但是要做到教学科目和方法的完全个性化，在传统的学校课堂里是不可能的。一个班四五十名学生，怎么可能照顾到每个人的兴趣和偏好呢？如果这个任务完全交给老师来做，那一个老师肯定没法照顾到几十上百个学生，这就意味着，老师和学生的比例需要大幅提高，而这样做的人力成本就太高了，也许只有一些收取天价学费的贵族学校才有可能做到。

可不可以让机器来分担这个工作呢？答案是肯定的。人工智能的飞速发展已经让所谓的“自适应学习”成为可能。首先，电脑通过收集学生的学习行为数据，产生关于学生学习习惯和偏好的大量数据，然后，算法通过对数据进行系统地分析，自动调整学生下一步学习的内容，推荐适合学生的习题，甚至改变教授知识的方法。这个过程不断地进行，数据越多，机器对学生的习惯和偏好掌握得越透彻，推荐的内容和方法也就越精确地匹配学生，学习效率自然不断提高。

很多人上学的时候都有这种经历：一开始学得很轻松，但随着年级的升高，一些科目学得越来越糊涂，后来只能靠死记硬背和大量习题应付考试，考完之后立马还给老师，最后似乎什么也没学到。

为什么会这样呢？原因是我们学习的过程太粗糙，一个概念还没有理解透彻，就匆忙开始学下一个。很多知识，尤其是理科知识都是互相关联的，前一个概念没有完全理解，下一个就会有些糊涂，再下一个就完全摸不着头脑了。这时候很多人可能会觉得自己“不是学这个的料”，开始厌恶这个学科，甚至对自己失去信心。其实大多数时候，这种情况和个人本身的智力和能力没有太大关系，只是因为知识链条中的一个环节没有掌握好，于是整个链条就断了。

真正有效的学习应该是精细化的，就像几百年前欧洲手工匠人的学徒制：一门手艺的每一个步骤都要练习到炉火纯青，才能开始下一步。一个学徒，没有十年以上的修炼，做出的东西是不可能像师傅做的一样卖个好价钱。如今这个时代，已经很难找到这样精细的学习了。知识爆炸、信息充斥，我们的时间也都“碎片化”了，每个人都没有耐心进行深耕式的学习，很多东西仅仅学到一点皮毛就匆忙进入了下一步。

虽然并不是所有的知识和技能都需要精细学习，但是，在培养孩子学习方法和习惯的K12教育中，精细化学习是绝对不可忽略的。我们要培养学生严密的思维习惯和缜密的逻辑，就需要他们至少对一门学科能够有全面深刻的理解。这对教学的要求无疑非常高。在一个四五十人的班级里，老师只能按照大家的平均进度教课，但班里面可能没有一个人的学习进度是和老师的教学进度完全吻合，这样的教学肯定无法使学生达到精细化学习。

人工智能则可以改变这个现状。学生的学习进度不是由老师来决定，而是由无时无刻不在观察学生学习的机器来进行实时调试。人工智能算法根据学生练习的表现推测学生哪些知识点没有掌握，然后用加强练习、复习概念、举更多例子等方法来弥补学习中的缺陷，直到整个知识体系链条掌握完整为止。这种方式的好处在于，一方面防止学生在掌握必要知识之前就跳到下一步，另一方面也节省了做无用练习的时间，使学习效率大幅度提高。