这一问题并没有暗示道德教育将拥有一种完全意义上的人工智能模式，因为那将假设了一种强人工智能的立场。相反，一种更有希望的计划则注重运用人工智能技术对现有的日常道德教育进行补充，进而实现更好的教育效果。但正如上文中所言，对于目前一般的教育人工智能而言，实现道德教育的困难来自于道德知识中所包含的实践性要求，即需要应用人工智能技术模拟出大量的道德实践的场景，在其中培养学习者针对这类场景所可能具有的行为习惯、性格特征以及情感态度等。这一计划包含了我们关于未来人工智能发展的诸多方面的需求，例如情绪监测、情感机器人以及道德规则的程序化等。因此，一种基于人工智能技术的道德教育也许将呈现为以下几种模式：
第一，道德情境的模拟。对于道德教育而言，道德知识的呈现方式大都是情境化的，一个认知主体将在某一场景下理解什么是谦虚、宽容或者诚信，而非仅仅通过对于这些概念的意义解释。这就要求在应用人工智能技术传达道德规范时，避免将它们呈现为一系列的知识原则，进而通过这些原则间的推论关系把握这一类的道德规范。相反，应通过语音、视频、虚拟现实（VR）等方式构造出足够多的道德情境，让学习者在此情境中通过自身的行为选择而形成一定的性格和习惯，进而我们可以称该学习者具备了相关的德性。
这里涉及两个学习内容上的设计要求，一是呈现给学习者的道德情境的数量足够多，二是这些场景所包含的可能性足够复杂。数量上的要求是为了达到形成习惯的可能，而复杂性是为了使模拟的道德情境更接近于真实环境。在现实世界中，我们处理的大多数道德问题也都在一个复杂情境下，并且选择的结果也可能无法进行简单的对、错判定。这一情况即要求道德情境的设计更接近于我们的真实情况，而道德教育的结果将不止于提供一个行为对错的说明，更大程度上提供一种对于社会规范系统的整体性认识，以及提供一个对于行为选择结构的未来模拟。这在一定程度上既保留个人对于社会规范的接受空间，另一方面也从整体上提升了学习者对于社会规范系统的接受程度。此外，在学习内容中引入“电车难题”这样的道德困境也将是有帮助的，即便此时的目的并非区分功利主义和义务论，但这能够引起学习者在进行不同选择时的情感差异，进而感受情感态度在对于社会道德规范的认同中所发挥的作用。一种关于上述模式的可能性质疑是，在虚拟场景下所形成的品质、性格等是否也是虚拟的？例如我们可能因在虚拟场景中无需承担真实的责任而表现出勇敢的德性，但在真实场景下则变得极为懦弱。对此，在未来虚拟现实技术也许能够给予我们更多的帮助。这就要求所模拟的场景，包括学习者所拥有的感受、知觉等，都足够地真实，进而学习者在其中无法区分虚拟和现实的差异。
第二，一种更强的人机交互（Human-Robert Interaction）模式。目前而言，已有一些人形智能机器人广泛地应用于幼儿的陪伴、教育当中，它们所具有功能中即包括了道德教育的功能，这些机器人能够特别地帮助自闭症儿童以及身体残疾的学习者形成道德规范的概念。因此，在未来对于智能的机器人的设计中，我们可以憧憬一种自身包含了道德行为动机，以及包含了道德情感的的智能机器人，它们既可以作为社会行为规范的教学引导，也可以帮助纠正一些非道德行为。这一计划在诸多学者那里已进行了理论上的探索，斯洛曼（Aaron Sloman）即构想了一种可以产生动机、情感、情绪、态度，甚至个性的生成机制，在计算机中可以将其实现出来。帕纳（Laura Pana）也试图构建一种能够应用于人工智能主体（Artificial Intelligence Agent）之上的道德系统，其中可以实现比情绪、感觉更高的道德意识、道德精神性等。然而这一计划的困难也是明显的，一个仅仅在刺激-反应模式上展现出道德行为的智能机器人并不能被称为真正意义上的道德主体，因为后者所能够处理的道德问题比前者复杂得多。对此，帕纳解释说，道德智能并不能还原为某种单一的智能模式，无论是艺术的、数学的还是语言的，而是基于一种通用人工智能的发展。