一是知识点的精确度。人工智能教育系统把各个学科的知识点进行了纳米级别的分解，形成了灵活、有弹性的系统，使学习内容和学习能力、思考能力、学习习惯相互关联，例如，郑州网络还提供了在线教育网站建设方案等。详细情况可向郑州在线客服人员咨询。
因材施教，实行一对一教学。人工智能模拟一位优秀特级教师，通过知识图谱、认知诊断模型等，根据学生的学习、行为数据定位出相应的知识掌握状态、薄弱环节，对其进行有针对性的视频讲解、专项练习、专题测试等辅导和教学。
三、将更新。可根据学生不同阶段对知识点进行更新，算法也可不断优化更新。所有知识点都有自己的一套算法和数据系统，不断迭代更新。
虽然与“人工智能”相比，人工智能教学对大众来说还比较陌生，但在西方，人工智能技术已有十多年的发展历史，其中最著名的是美国Knewton的自适应系统，已在这一领域深耕超过10年，近3年获得广泛认可，欧美已有3000多所中小学、大学采用了各机构的人工智能教育技术。
人工智能+教育仍然有各种各样的缺陷。
"AI+教育"看起来很不错，但是当我们深入研究之后，看了很多智能教育项目，郑州网站开发公司会发现在这条路上有很多看不见的坑：
建立高质量教育资源库；

人工智能构建的是一种新的教学体系，所有知识点和题目都必须针对AI的规律和目标而专门设计，只是把传统的知识结构、以前的题库照搬到系统中，效果必然会大打折扣，围绕AI的本质和需要重建一套智能系统教育资源信息库是创业企业的重要能力。此外，中国地大物博，教育都是以行政区划为单位，各地教学大纲不同，教学重点不同，AI教育系统如何解决各地教学方案不统一，能否满足一二线城市学生的需要，又能满足三四线城市学生的需要。
建立一套强大的算法。
怎样构建最有效的算法来真正理解每一个学生？算法究竟是一种程序逻辑，而人是活的，学生的多样性更增加了算法的难度，如何避免“头条兴趣”太垂直的问题是个难题。
算法必须是策略型的，要学会找出学生不同的学习策略，就像AlphaGo一样，不能仅仅是识别型的，通过图像捕捉来匹配题目答案，这是两种完全不同的人工智能。
三是样品数量充足。
刚性学习需求是明显的，但特殊性也更加突出。因此，只有足够多的学生用来产生大量的数据，才能不断优化算法，因为数据的积累是人工智能和大数据技术优化操作的基石。而企业样本的选择，需要从一二线城市到三四线城市，甚至是五线县镇都要有可供选择的样本。
怎样解决学生的注意力问题？
这一魔咒是人性的弱点，注意力非常反人类，在人工智能教学中缺乏教师的引导和监督，单纯依靠学生的主观能动性，是解决不了“注意力匮乏”这一问题的，到最后很可能是学生根本不能专心学习。在线教育缺乏一种约束的学习氛围，其结果就是学生买课而往往不能完成。就连大人也不算好，当然，就好像在知乎上买个live课程，你都能听完？
怎样解决父母之间的不信任？
没人想当小白鼠做这个实验，所以智适应说得再好，归根结底还是要接受现实的论证，那么到底有谁愿意让孩子在放弃传统教育的情况下，接受网络教育的人工智能教学？
有较强的GR能力和PR能力。
AI教育系统的技术开发是一个层次，如何显性化应用、推广和落地得到快速支撑，又是一个层次。真正的铺开商业模式是个硬道理，但也是个难题。促进教育体制不能绕过教育部门、学校、教师、家长等各个环节。假如能够得到政府部门的支持，依靠教育主管部门，公校能够迅速扩大认识范围和渠道，渠道宽，速度自然就快了。社交渠道，也需要通过一些社会化的行动，快速让社会了解到结果，赢得家长信任，得到家长的认同。
迄今为止，很难断定在线教育系统的人工智能会给教育带来怎样的根本性变化，而企业家们所面临的六个难题中的任何一个，都足以使失败的案例多于成功。
由AI算法和教育行业资深专家组成的优秀专业团队，至少能让团队跳过一、二个深渊，产出足够令人信服的产品，是成功的基础。但是业界人士和企业家应该思考如何推广，如何商业化，如何让用户在你的产品中积累足够的数据样本，如何优化算法：
考虑真实的用户体验：您的用户是教师还是学生呢？到底是提分培优还是提高工作和教学效率？教师和学生(家长)现在是否需要这种解决方案呢？
(2)尊重教育规律，任何决策都必须考虑到教育本身的特殊性：缓慢的过程，低频的，缓慢的效果；考虑到K12行业的特殊性：学习者和决策者不同，学生是学习者，决策者是家长。