人工智能技術的應用也為在線教育行業帶來了新的模式，在傳統的教育模式下老師與學生是一對多的關系。老師的精力有限決定了其教學只能針對平均水平推進。對于學習能力不同的學生來說，這樣的教學欠缺了一些針對性。因此，個性化教育成為了未來智慧教育的趨勢之一。

在國內的在線教育市場中，中小學在線教育、在線職業教育、高等學歷在線教育等細分領域成為在線教育市場規模增長的主要動力。隨著內容生產方、技術設備提供方、平臺搭建方的相繼入場，用戶習慣的養成，將促使在線教育將會有持續的增長。其中，職業在線教育和在線語言培訓屬于用戶剛性需求，因此用戶付費能力較強，將會成為在線教育發展較為突出的領域。如果能夠利用人工智能技術提升在線教育教學的互動體驗，將個性化的內容和教學方式植入在線教育的課堂中，那么，在線教育的市場規模有望持續高速成長。

美國的在線教育服務公司Knewton提供動態適配學習技術，能夠為學生創造個性化學習資源并不斷了解學生學習特點。Knewton的核心產品是在線學習工具，可針對每一位學習者的個性化需求進行適配。

Knewton通過與Pearson等出版商合作，將各類課程材料進行數字化，其覆蓋的學生范圍包括K12、高等教育及職業發展教育等。Knewton的核心技術是適配學習技術，通過數據收集、推斷及建議來提供個性化的教學：

1）數據收集階段會建立學習內容中不同概念的關聯，然后將類別、學習目標與學生互動集成起來，再由模型計算引擎對數據進行處理供后續階段使用。

2）推斷階段會通過心理測試引擎、策略引擎及反饋引擎對收集到的數據進行分析，分析的結果將提供給建議階段進行個性化學習推薦使用。

3）建議階段則通過建議引擎、預測性分析引擎為教師與學生提供學習建議，并提供統一匯總的學習歷史。

人工智能技術在教育方面有很大的發展潛力，根據每一個學生的情況各自調整課程，從而實現最輕松最高效的學習方法“適應性學習(AdaptiveLearning)”多年前就應該出現了。但新的機器學習技術可能最終有望幫助實現這一目標。適應性學習對大量學生使用同一材料進行學習的情況最有效，因為這樣可以收集到大量的數據。

人工智能+教育將用戶需求深度挖掘，而通過大數據技術，可以實現個性化推薦，而基于移動終端的特性，使用戶可以用碎片化時間進行沉浸式學習，讓在線教育切中了傳統教育的一些痛點和盲區。將網絡引進學校和課堂是大勢所趨，但這些只是硬件設備，如果思維不是“互聯網思維”，依然起不了任何作用。將一些名校名師名課程的視頻放到網上，有助于優質資源的社會共享，促進教育公平。在互聯網時代，教師將分為兩種：一種是線上講公開課的明星教師，一種是線下的輔導教師。