人工智能对教育领域，尤其是数学教学的变革，正深刻地改变着我国的社会现实。这既带来了新的发展机遇，也带来了诸多挑战，值得我们进行深入的研究和讨论。
计算器助力理解
现在，计算器在数学学习中发挥了重要作用。这使得学生能从繁琐的计算中解脱出来，更专注于对数学概念的理解。比如，在日常生活中，复杂的数值计算往往占用学生大量时间。有了计算器，学生可以更高效地将精力集中在函数、几何原理等深层次的理解上。此外，这种现象在世界许多国家，包括中国在内的学校中已得到广泛认可。越来越多的学校开始允许在部分学习或测试情境中使用计算器。这不仅关系到学生个人的学习效率，更代表着一种教育观念的变革。
这种状况在教学方式上也有所反映。过去，教学更注重计算技能的培养，而现在，老师们更多地投入到对概念的阐释中。以中学数学教学为例，数学教师不再过多地关注学生计算的精确度，而是更多地引导学生对数学概念进行深入思考。
机器参与计算
各领域普遍认可机器参与数学运算。在咱们日常生活中，智能设备能迅速完成计算工作。比如，智能教学软件能给学生提供计算练习，并能立即纠正错误。在科研领域，这一点尤为明显，许多科研计算都依赖计算机完成。举个例子，在天文学研究中，计算天体轨道需要处理大量数据，计算机能迅速而准确地完成这些计算。
我国科技不断进步，各行各业对机器计算的需求日益增长。机器计算在我国教育及社会相关领域无处不在，其作用无可替代。同时，机器计算能力的增强也推动教育部门对数学教学的内容和形式进行改革，以应对技术变革带来的需求变化。
Lean平台带来新合作模式
Lean平台被数学家用来解决现代数学的前沿难题。该平台能够将数学命题进行形式化处理，并通过计算机进行验证。在我国众多数学研究机构中，已有不少研究者开始尝试运用它。Lean平台使得证明过程变得更加透明，便于大家分工协作。比如，一个数学证明可能需要多个领域的知识，而不同的专家可以专注于自己擅长的领域。
证明一旦需要调整，编译器便会自动标出相关部分，此举大大减少了时间和精力的消耗。与需重新撰写整个证明的传统方法相比，这一优势在团队协作的研究项目中尤为突出。众多高等学府的数学研究团队正在逐步摸索，如何更高效地运用这一平台来提升研究的效果与品质。
语言模型的优劣
大型语言模型在训练过程中需要依靠数据模式，但在数学证明领域却显得力不从心。尽管它们的数据量十分庞大，但关于逻辑推理和数学证明的案例可能还不够丰富。我国的研究也得出类似结论，将语言模型用于数学研究或教育时，常常会遇到逻辑能力不足的难题。
语言模型自有其长处。它擅长发现数据间的联系，并能迅速推断出结构的可能性。在处理几何问题时，它能预判出有益的结构，为解决奥数中的几何题目提供参考。我国教育领域也在积极研究如何弥补其不足，并充分利用其长处。比如，尝试运用它的预测功能来开发教学辅助工具，以此帮助学生形成解题思路。
Khan的个性化学习
Khan利用机器学习技术来挑选习题。在我国的教育领域，推行个性化教学已成为潮流。他依据学生的答题情况来推荐题目，这样做可以让学习变得更加有的放矢。以我国的在线教育平台为例，它们也采用了类似的策略，根据学生的具体学习数据来制定学习方案，以此来增强学习成效。
个性化学习对各类学生都大有裨益。对于成绩不佳的学生，它提供了符合他们水平的练习题；而对于成绩优异的学生，则有机会挑战更有难度的题目。这样的做法有助于打造一个更加公平、高效的教育体系。
AI辅助判断
AI如今能对体育成绩和数学成绩等进行公正评价。在我国，学校里已经开始推广AI辅助的测评方式。智能评分系统在学生中运用，减少了人工评分的主观性。这就像计算器对考试的影响一样，AI使得教学和考试更加注重对思维能力的考察。
将来，此类辅助决策将更为广泛且精确。比如，在升学考试决策中，若能恰当运用人工智能辅助决策，便能更科学地挑选人才，从而为中国教育的公平性及人才培养打下更坚实的基础。
