از تخته ‌سیاه تا شبکه‌های عصبی 

یکی از اساسی‌ترین کارکردهای هوش مصنوعی در آموزش، فراهم آوردن بستر یادگیری تطبیقی بر‌اساس تحلیل داده‌های رفتاری، شناختی و عملکردی فراگیران است.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به‌ویژه مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق و سیستم‌های توصیه‌گر آموزشی قادرند با رصد مستمر تعاملات کاربر با محتوای آموزشی، پروفایلی دقیق از سبک یادگیری، نقاط قوت و ضعف و الگوهای پیشرفت او ترسیم کنند. بر این اساس، مسیر آموزشی هر فرد می‌تواند به‌صورت پویا و شخصی‌سازی ‌شده به‌روزرسانی شود (روندی که فراتر از منطق برنامه‌های درسی ایستا و کلیشه‌ای نظام‌های سنتی عمل می‌کند).  
در سطح کلان‌تر، هوش مصنوعی می‌تواند از طریق پردازش زبان طبیعی، شناسایی احساسات و داده‌کاوی آموزشی، بینش‌هایی ارزشمند در اختیار مدیران آموزشی و سیاست‌گذاران قرار دهد؛ بینش‌هایی که برای طراحی سیاست‌های کلان، تخصیص منابع و بهینه‌سازی زیرساخت‌ها حیاتی ‌است. 
نقش معلم نیز در این زیست‌بوم جدید دچار تحول مفهومی شده است. با اتوماسیون بخش‌های تکرارشونده‌ای مانند ارزیابی، پایش عملکرد و حتی تولید محتوای اولیه، معلم از جایگاه انتقال‌دهنده دانش به نقش طراح تجربه یادگیری و تسهیل‌گر تعامل انسانی ارتقا می‌یابد. این بازتعریف نقش، نیازمند بازآموزی نیروی انسانی آموزشی در سطوح مختلف است.  
با این‌ حال، چالش‌ها همچنان پابرجا هستند. یکی از مهم‌ترین آنها، مسأله عدالت آموزشی و دسترسی برابر به فناوری‌های هوشمند است. نابرابری در زیرساخت دیجیتال می‌تواند شکاف‌های آموزشی را عمیق‌تر کند. همچنین نباید از تبعات احتمالی کاهش تعاملات انسانی و اثر آن بر رشد مهارت‌های نرم غافل شد (مهارت‌هایی که هنوز هیچ الگوریتمی به‌درستی قادر به جایگزینی‌شان نیست) .
هوش مصنوعی نه جایگزین آموزش انسانی که مکملی توانمند برای ارتقای کیفیت آن است. به‌شرط آن‌که در طراحی آن، هم دقت فناورانه لحاظ شود و هم حساسیت‌های انسانی. آینده آموزش، در گرو یافتن این توازن پیچیده است.