虽然我们的大脑结构都是相同的，但每个人的思维方式却截然不同。比如说，一些人喜欢用逻辑思考和分析问题，另一些人则更习惯用感知来了解事物。很多科学研究发现，学生如果用自己天性喜欢的方式学习，则学得更快，知识在大脑里留下的印象也更深刻。此外，学生只有在认为所学的知识或技能对自己很重要的时候，才会将学到的东西存进大脑的长期记忆中。所以，学习自己感兴趣的东西，效果要比不感兴趣的好得多。
所以，教育研究界有一个共识，就是老师在教孩子知识之前，首先要激发学生的灵感和兴趣，英文是“Inspire”。最高境界的教育，不是把知识或者技能灌输给学生，而是发掘学生自身的兴趣，让学生主动学习，主动思考，并在此基础上创新。这就意味着，每个学生所学的科目和主题是完全个性化的，是学生自己主动选择的。
但是要做到教学科目和方法的完全个性化，在传统的学校课堂里是不可能的。一个班四五十名学生，怎么可能照顾到每个人的兴趣和偏好呢？如果这个任务完全交给老师来做，那一个老师肯定没法照顾到几十上百个学生，这就意味着，老师和学生的比例需要大幅提高，而这样做的人力成本就太高了，也许只有一些收取天价学费的贵族学校才有可能做到。
可不可以让机器来分担这个工作呢？答案是肯定的。人工智能的飞速发展已经让所谓的“自适应学习”成为可能。首先，电脑通过收集学生的学习行为数据，产生关于学生学习习惯和偏好的大量数据，然后，算法通过对数据进行系统地分析，自动调整学生下一步学习的内容，推荐适合学生的习题，甚至改变教授知识的方法。这个过程不断地进行，数据越多，机器对学生的习惯和偏好掌握得越透彻，推荐的内容和方法也就越精确地匹配学生，学习效率自然不断提高。
很多人上学的时候都有这种经历：一开始学得很轻松，但随着年级的升高，一些科目学得越来越糊涂，后来只能靠死记硬背和大量习题应付考试，考完之后立马还给老师，最后似乎什么也没学到。
为什么会这样呢？原因是我们学习的过程太粗糙，一个概念还没有理解透彻，就匆忙开始学下一个。很多知识，尤其是理科知识都是互相关联的，前一个概念没有完全理解，下一个就会有些糊涂，再下一个就完全摸不着头脑了。这时候很多人可能会觉得自己“不是学这个的料”，开始厌恶这个学科，甚至对自己失去信心。其实大多数时候，这种情况和个人本身的智力和能力没有太大关系，只是因为知识链条中的一个环节没有掌握好，于是整个链条就断了。
真正有效的学习应该是精细化的，就像几百年前欧洲手工匠人的学徒制：一门手艺的每一个步骤都要练习到炉火纯青，才能开始下一步。一个学徒，没有十年以上的修炼，做出的东西是不可能像师傅做的一样卖个好价钱。如今这个时代，已经很难找到这样精细的学习了。知识爆炸、信息充斥，我们的时间也都“碎片化”了，每个人都没有耐心进行深耕式的学习，很多东西仅仅学到一点皮毛就匆忙进入了下一步。
虽然并不是所有的知识和技能都需要精细学习，但是，在培养孩子学习方法和习惯的K12教育中，精细化学习是绝对不可忽略的。我们要培养学生严密的思维习惯和缜密的逻辑，就需要他们至少对一门学科能够有全面深刻的理解。这对教学的要求无疑非常高。在一个四五十人的班级里，老师只能按照大家的平均进度教课，但班里面可能没有一个人的学习进度是和老师的教学进度完全吻合，这样的教学肯定无法使学生达到精细化学习。
人工智能则可以改变这个现状。学生的学习进度不是由老师来决定，而是由无时无刻不在观察学生学习的机器来进行实时调试。人工智能算法根据学生练习的表现推测学生哪些知识点没有掌握，然后用加强练习、复习概念、举更多例子等方法来弥补学习中的缺陷，直到整个知识体系链条掌握完整为止。这种方式的好处在于，一方面防止学生在掌握必要知识之前就跳到下一步，另一方面也节省了做无用练习的时间，使学习效率大幅度提高。
学习智慧教育，可以提高就是专业素养，普通教师信息技术支持的教学能力。另一方面可以加强以学生为本的教学实践。促进课堂教学改革的实现，提高学生学习的主动性和自觉性，促进课堂有序有效的展开。