毫不奇怪，人工智能也会改变人们的学习方式。教育最大的挑战之一是每个人的学习方式不同，人工智能系统可以为每个学习者提供个性化的学习方式，使每个学生能够以最适合自己的方式学习。
人工智能已经存在了50多年，但它一直是一种边缘技术，直到近几年，由于数据的丰富(大数据)、可负担的计算能力和机器学习的进步，它才开始变得有意义。
在学习环境中，机器会收集学习者的大量数据，使用机器学习算法来创建学习者的有意义的见解(智能化)，然后采取行动使学习者更好地学习。人工智能驱动的学习技术与过去的学习技术有着根本上的不同，因为它不断地了解学习者并做出明智的决定。
学校和家长的重点是确保学生完成课程。无论是科学、数学还是其他学科，取得优异成绩的方法都是通过不断查漏补缺来修正你的知识。你修正得越多，学生在学校获得好成绩的机会就越大。家长在家长会上得到的唯一洞察是学生在考试中的分数。通常，老师和家长都不知道如何让孩子提升至更高的一个层次。
当前的系统在以下三个方面不够完善：
1.没有正确的数据
2.没有从数据中获取洞察力(可操作的智能)的工具
3.没有办法在洞察的基础上采取个性化的学习方式
教育的未来在于用AI促进每个学习者的个性化和更好的学习成果。在以AI为动力的认知学习环境中，系统首先通过参数(例如，学习者的最佳学习方式，对某一主题的熟练程度，对该主题的兴趣程度)来了解学习者。基于对学习者的洞察力，会自动创建一条个性化的学习路径，以确保学习者能够以尽可能好的方式学习并取得成功。
例如，对于同一主题的视频，视觉学习者只看到它是一个视觉插图，而对于动觉学习者，则更将其看作“让我们一起来做”的视频。
同样，学生所做的所有作业和测评都有助于系统不断了解学习者。如果一个学生在数学中遇到单词问题，系统将能够判断出问题是否与学生可视化问题、简化问题或使用正确的数学公式来解决问题的能力有关。
同时，学习过程本身也可能存在差距，迫使孩子通过“死记硬背”而不是正确的学习方式来学习，学生可能无法做出阻止孩子超越所写内容的推理意义。另一个孩子可能找不到模式和关系，因此可能难以与先前学过的内容建立联系。而如今，一个人工智能驱动的系统便可以捕捉到这些数据并为有效的学习提供补救措施。