近年来，人工智能技术在教学中的广泛应用催生出教育人工智能（Educational Artificial Intelligence）这一领域，它主要关注于教学模式的丰富、学习效率的监测以及个性化教学等。通过模拟出更加逼真的教学环境以及对更多教学数据的记录和分析，人工智能在未来将更加广泛地实现移动学习、自适应学习、增强现实和虚拟现实、情感计算等教学模式或技术。然而在此过程中，人工智能技术的运用并非完全积极的，一方面它能够实现教育方式的变革和教学效果的提升，但同时也会因机器和人的差异性而导致一些潜在的问题和风险，这主要体现于以下三个方面：1. 教学形式的辅助；2. 教学评估和教学反馈； 3. 个性化内容的设计。
首先，人工智能的应用将使得教学形式更加多样化，借助于图像、语音、视频、搜索引擎，机器翻译等更丰富的教学工具，教师能够更准确、清晰地将教学内容传达给学生，同时学生也能够利用这些工具多次反复地学习，而非传统模式下的单一过程。此外，基于人机交互、VR虚拟情景的应用的发展，虚拟课堂可能会更加为学生所青睐。通过调动各类电子学习资源，既丰富了学生的学习内容和方式，提升了学生的学习兴趣，同时也增加了学生接受、记忆的程度，实现更加真实的情境化学习。这一模式无疑将给外语、文学、历史等学科的教学效果带来显著的提升，因为相较于其他学科，它们在更大程度上依赖于主体的经验过程，在某一具体场景中的情感体会等，而人工智能的应用能够更全面地刺激学生的多种感官知觉，而非只依赖于传统模式下的声音和文字。总体而言，人工智能技术将创造一个更加数字化的教学环境，或者说一个充分智能化的课堂。然而，这一模式所隐含的问题是，教学辅助在多大程度是可以被接受的？当教学过程中过多地使用电子资源，甚至于完全依赖虚拟教师来进行教学时，教师在教学过程中的价值角色和参与是否会受到侵蚀？ 这一结果恐怕是难免的，但也未必是无法接受的。当教学辅助更多地替代了教师的文字描述，语言解释以及教师和学生的直接交流时，教师在教学环节中的参与度将必然降低，同时带来的更大危害是，教师的创新性意识也将随附性地减弱。这一趋势在目前已有所体现，电子化的教学课件在节约了教师时间的同时也阻碍了教师在课堂中的自主性讲授，教学的主体由教师转移到了电子化的设备、机器等。但这一结果并非无法接受的原因在于，这不是一个非此即彼的困境，我们可以通过限制以及规定教学辅助的程度来协调两者之间的张力，以致于达到一个适当的比重。
其次，人工智能在目前教学中的一个广泛的应用是教学的评估和反馈，这是为学生提供个性化学习的关键步骤。一方面能够通过图像识别技术，对学生所提交的文字作业、语音作业等进行审阅、评分，另一方面也能够对学生的答题表现、积极性、效率、认知负荷等总体学习水平和状况进行储存记忆，同时通过和数据库的比对和计算，给出面向学生以及教师的学习情况反馈。这些评估的数据和反馈将用于调整该学生的进一步学习内容以及其他学生学习状况的评估。这一模式将伴随人工智能领域中深度学习的不断发展而得到更加全面和有效的应用。然而一些批评者却指出，教学评估背后所依赖的算法模型并不能实现真正意义上的个性化教学，相反，“当所有的受众背后都面对同一个计算模型和算法时，实际的结果反而是合众化的”。这一结果源于人类普遍采用的量化世界的方式，当我们应用人工智能的算法模型将学生也量化为各个方面的数值时，这一方式固然能够使我们更加清晰和准确地了解学生的学习能力和状况等，但同时也潜在地排除了学生能力发展的其他可能性。因此，与人工智能在教学形式中的辅助性作用相类似，应用这一技术对学生成绩以及教学效果进行评估和反馈也需要控制在一定的范围和程度下，确立以教师和学生间联系为主导的教学模式，而非以数字化的虚拟人物代替教师或学生本身。