De jogos educativos de vocabulário com elementos de jogo impulsionados por agentes inteligentes a robôs psicológicos conversacionais e robôs de IA que respondem às perguntas dos alunos, a educação com IA+ oferece diversas abordagens e está provocando mudanças significativas nas vidas acadêmicas de professores e alunos.
Durante o intercâmbio, várias escolas compartilharam seus mais recentes avanços na educação em IA. Os repórteres observaram que, em muitas escolas, a educação em IA já entrou na fase de desenvolvimento e aplicação de agentes inteligentes, com alguns professores de disciplinas começando inclusive a criar independentemente "agentes específicos da disciplina" para apoiar seu ensino.

Uma pesquisa realizada pela Escola Secundária de Pequim nº 80 revela as expectativas reais dos alunos quanto ao aprendizado assistido por IA: "Espero que a IA possa corrigir tarefas; espero que os professores nos ensinem a usar a IA de forma eficaz, em vez de dependermos excessivamente dela; espero que a IA possa criar questões adaptadas às minhas dificuldades e gerar planos de estudo com base no meu progresso acadêmico; espero que a IA possa gerar materiais de aprendizagem envolventes."
Nas aulas de educação física, pode ajudar os professores a analisar os movimentos do salto em distância parado; nas aulas de inglês, pode utilizar jogos de eliminação de palavras para ajudar os alunos a memorizar vocabulário; no ambiente escolar, também pode ajudar o pessoal de segurança a identificar rapidamente informações perigosas.

Estamos iniciando o desenvolvimento de inteligência estudantil baseada em IA, inteligência docente e inteligência escolar. Isso é especialmente verdadeiro no ensino em sala de aula, onde conteúdos anteriormente difíceis podem ser complementados pela criação de recursos didáticos visualmente atrativos por meio de IA generativa e agentes por disciplina. Por exemplo, um "experimento de tunelamento quântico" seria difícil de compreender pelos alunos se apresentado apenas verbalmente. No entanto, quando um professor utiliza um agente para criar um modelo animado do experimento, os alunos conseguem compreender o conceito de forma muito mais vívida e intuitiva.