创新工场董事长兼首席执行官李开复先生在世界人工智能大会上谈及人工智能时提出：“AI会影响所有行业，特别是传统行业。拥抱AI的行业才能得到最大增长。”经历农业时代、工业时代和信息时代，人类社会正迎来人工智能时代。许多国家纷纷发布相关战略，力图在这个时代占得先机。
2016年以来美国政府相继发布了三个重要的人工智能报告，分别是《为未来人工智能做准备》、《国家人工智能研发战略规划》和《人工智能、自动化和经济》。这三份报告标志着美国全面开启人工智能时代。其中，《国家人工智能研发战略规划》就指出AI研究能够进一步增强国家的综合实力：推动经济的发展，增加教育机会，提升人民的生活质量，增强国家安全。同时，报告中提出了七项战略：
1、在AI研究领域进行长期的投入；
2、对于人机合作寻求有效的合作；
3、理解和解决人工智能所带来的伦理、法治等社会影响；
4、建立安全有效的人工智能系统；
5、针对人工智能的训练和检测，提供共享的数据和环境；
6、利用相关基准去衡量人工智能技术；
7、更好地理解国家人工智能科研投入的工作需求。
同时，报告关注了教育领域，提出应用人工智能的学校可以被推广，人工智能老师可以对亲自授课的老师形成补充，更好地对于学生的发展进行分析，更加准确地因材施教。人工智能应用于教育领域可以面向全社会民众，让大家实现“终身学习”，不断获得新的技能。
2017年10月，英国政府发布《在英国发展人工智能产业》（Growing the Artificial Intelligence Industry in the UK）。报告中指出，人工智能能够通过诸如评价在线学习的效果等方式提高教育的有效性，同时也可以更好地支持个性的发展。在人工智能与教育方面，报告首先将重点放在人才培养的方面，重视数学的学习，在学生的数学教育中投入得更多。接着，提出将数据科学和人工智能更加广泛地嵌入教育领域，特别是人工智能对于STEM教育会产生积极的影响。报告中，针对目前人工智能时代经济发展由数据驱动的情况，大学和职业教育就课程设置和培养目标做出调整，并提供本科、研究生等多阶段进行人工智能学习的机会。报告还提出了建立英国人工智能委员会来整合各方资源，以促进英国人工智能领域的发展。该委员会在教育领域要采取行动提供技能的学习，为研究生建立相关基金、提供国家性的人工智能奖学金以及发展慕课。
为了举全国之力推动国家未来信息经济的发展，新加坡推出国家级项目AI Singapore。AI Singapore旨在将国内所有的研究机构和企业联合起来，增强新加坡人工智能领域的能力，包括开发AI产品、推动AI领域知识发展、培养AI人才等等。这项国家级战略的目标是应用于能够影响社会生活的各个领域，推动经济与社会的发展。
目标一：致力于用人工智能解决影响社会的问题，迎接产业的挑战。例如，用人工智能解决上下班高峰期的交通拥堵问题，迎接医疗领域遇到的挑战。
目标二：加大投入，抓住即将到来的科技创新浪潮。人工智能将赋予更多类似人类的学习能力以及一些相近的技能。国家研究委员会计划将这些应用于科学研究等方面，要求能培养更多的新型人才参与到人工智能的深度学习和发展中去。
目标三：在工业领域，不断拓宽运用人工智能和机器学习的应用范围。AI Singapore项目将与企业合作，完成科研成果从实验室到市场的转化，利用人工智能提升产量、开发新产品。国家研究委员会的目标是用100个有意义的AI项目和已成熟的概念去满足现实社会的要求。这些主要的潜在应用领域是金融、健康保健和城市管理方面。
国外也一直探索着人工智能在教育领域的应用，教育人工智能的前沿研究主要表现在新技术的应用以及由此产生的教育新形态，包括物联网、大数据、泛在学习、人工智能2.0等。下面摘编自陈颖博、张文兰（2019）的《国外教育人工智能的研究热点、趋势和启示》，对国外人工智能的一些研究热点进行介绍。
智能导师系统是以人工智能、计算机科学、教育学、心理学、数学建模、脑神经科学等为基础形成的智能化学习环境。它通过对学习大数据进行聚类分析和智能评估，预测学习水平，发现学习问题，推荐个性化学习资源和策略，进而实现个性化精准学习和辅导。
人工智能教育机器人是人工智能技术具象化、集成化的课堂表现，可以作为学习过程的新角色，形成新的“人机协同”教学形态。
人工智能技术的发展使得机器人智能化、人性化的特点愈发显著。
国外教育机器人的教学应用是进行语言、科学、技术教育的课堂教学，同时作为在线学习者的学习伙伴和智能助手。
比如，乐高机器人在人工智能教育机器人中有重要的影响。
学习模型是教育人工智能的技术基础，由学习行为数据算法、数据分析模型、数据分析维度及学习辅助功能等构成。国外研究主要集中在交互可视化模型构建、学习路径分析、数字游戏学习模型等方面。希腊学者迪亚斯等(Dias et al．，2015)介绍了模糊认知映射—交互质量(FCM-QoI)模型。该模型可以对在线学习管理系统用户的交互行为进行可视化，分析交互行为和交互效果的因果关系。
智慧学习是人工智能2.0时代教育应用的创新范式，在跨媒体智能理念的引领下，可以从不同的信息源收集学习环境数据、个体认知数据、生命体征数据、行为数据、脑神经活动数据等，进行多维度的学习分析和跨媒体的泛化推理，揭示学习过程的心理活动、认知机制、行为模式等，并对学习障碍及其原因进行深度分析，做出合理决策，提出科学建议。国外对于人工智能支持的智慧学习主要聚焦学习分析、学习支持系统、智慧学习空间等方面。
教育是民族振兴、社会进步的重要基石。各类官方报告均对“人工智能与教育”的话题高度关注。一方面教育对人才的培养深刻地影响着人工智能的发展，越来越多的教育工作者加入到“人工智能时代我们该如何培养学生、培养什么样的学生”的讨论中，形成了未来教育的关键是具备跨学科的思维方式和学习能力的共识。另一方面，“AI+教育”正在掀起一场教育革命，越来越多的企业投入到AI技术与教育深度融合的实践探索中。近年来，国外挖掘人工智能在教育领域应用的做法值得我们借鉴。
