人工智能（ai）在教育领域的应用正变得越来越广泛和深入。以下是与人工智能+教育最相关的人工智能技术：
1. 机器学习（machine learning）：机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并不断改进其性能。在教育领域，机器学习可以帮助教师个性化教学，根据学生的学习进度和能力调整教学方法和内容。此外，机器学习还可以用于自动化评估和评分，提高评分的准确性和效率。
2. 自然语言处理（natural language processing, nlp）：nlp是一种强大的人工智能技术，它可以解析和理解人类语言。在教育领域，nlp可以帮助教师和学生进行更有效的沟通，例如自动批改作业、智能问答系统等。此外，nlp还可以用于语音识别和语音合成，为有障碍的学生提供更便捷的学习工具。
3. 计算机视觉（computer vision）：计算机视觉是一种使计算机能够理解和解释图像和视频的技术。在教育领域，计算机视觉可以应用于智能教育软件、虚拟现实（vr）和增强现实（ar）等技术中，为学生提供更加生动和互动的学习体验。
4. 知识图谱（knowledge graph）：知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它将实体、属性和关系组织成图的形式。在教育领域，知识图谱可以帮助教师和学生更好地理解复杂的学科内容，促进知识的共享和传播。
5. 深度学习（deep learning）：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过多层神经网络模拟人脑的工作原理。在教育领域，深度学习可以用于语音识别、自然语言处理、图像识别等任务，为教育提供更加智能化的解决方案。
6. 推荐系统（recommendation systems）：推荐系统是一种基于用户行为和偏好信息，为用户推荐相关内容的技术。在教育领域，推荐系统可以帮助教师了解学生的学习需求，为他们提供个性化的学习资源和辅导建议。
7. 数据分析（data analytics）：数据分析是一种通过对大量数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和规律的方法。在教育领域，数据分析可以帮助教师了解学生的学习情况，优化教学方法和课程设计。
8. 机器人辅助教学（robot-assisted teaching）：机器人辅助教学是一种利用机器人为学生提供辅助教学服务的技术。在教育领域，机器人可以用于辅助教学、辅导作业、陪伴学生等，为学生提供更加个性化和有趣的学习体验。
9. 自适应学习系统（adaptive learning systems）：自适应学习系统是一种可以根据学生的需求和能力，自动调整教学内容和难度的学习平台。在教育领域，自适应学习系统可以提高学习效果，帮助学生更好地掌握知识。
10. 虚拟实验室（virtual laboratories）：虚拟实验室是一种利用计算机模拟实验环境的技术。在教育领域，虚拟实验室可以为学生提供更加安全、方便的实验操作体验，降低实验成本和风险。
