在我们寻求跨各个部门的数字化转型的过程中，教育是需要大规模技术升级的重要部分之一。人工智能正在慢慢改变教育工具和机构，并改变教育的未来前景。人工智能及其子集机器学习为该领域带来了很多好处。因此，难怪教育机构正在竞相收获可用的AI功能，通过帮助年轻人实现学习目标来增强年轻人的才智。

在AI的帮助下，教育行业已经取得了一些显着的进步，例如提供在线课程，包含在线模块，督导在线评估，虚拟指导以及通过选择下班后与讲师交流的方式提高了师生的参与度。所有这些更改都是由于对计算机进行了培训以执行此类复杂任务而发生的。为了训练任何模型，无论是用于AI还是ML应用程序，我们都需要数据。我们拥有的数据越准确和丰富，人工智能系统就越好。在这方面，教育部门被证明有助于提供对此类数据的访问。这发生在学校，高中，本科和研究生的教育水平。因此，回想起来，大数据软件和工具也在改善教育水平。没有它，人工智能方面的创新是不可能的。如果政府创建了基础架构，则可以在国家/地区级别构建此大数据环境，从而可以对该国的教育状况提供巨大的见解。

在印度，中央中等教育委员会(CBSE)试图通过将人工智能纳入学生的教学大纲，重塑自己的教育体系，使学生精通当今快速发展且要求很高的技术。不幸的是，由于效率低下阻碍了学生的学习，我们的教育系统已经落后了。此外，只有13%的使用AI资源为其产品提供服务的初创公司迎合了教育领域的需求。在数据检索方面，印度面临两个主要漏洞。

印度政府于2016年启动了国家学术档案馆(NAD)。其主要目的是提供一个在线商店，该商店可以由学术机构或董事会或资格评估机构以完全数字化的格式获得所有学术奖项，例如证书，文凭，学位，分数表。但是由于NAD没有设定截止日期，因此仍无法完成工作。

另一个问题是缺乏基层内部数据。许多教育机构仍未实施ERP(电子资源计划)，因此，没有中央存储库可以收集数据以从中获取更多情报。这些问题可能成为学习分析(LA)和教育数据挖掘(EDM)的巨大障碍，这对于在教育中开发和实施AI和ML工具至关重要。

印度基于AI的教育的其他障碍是缺乏良好的互联网连接以及大多数学生都来自的农村地区基础设施有限，因此在印度在教育和学习方面存在着巨大的数字鸿沟。

同时，另一个问题浮现在脑海中，即教师和讲师是否具备利用诸如Microsoft Office之类的简单工具和软件之类的可用资源，或学习分析以根据过去和现在的学习记录来确定必须重点关注哪个学生的能力。 。

因此，总而言之，在我们采用印度基于AI和机器学习的教育系统之前，需要解决许多挑战。尽管像中国这样的国家已经通过创新的学习过程见证了融合技术的惊人成果，这确实改变了全国的教育系统，但在国内还需要做很多工作。幸运的是，该国的教育先驱者发誓要根据2018年AI国家战略：#AIforALL，将国家教育体系与全球水平相提并论。此外，他们必须制定政策措施来培训教师，并激励大学在与AI相关的课程中采用具有学分的MOOC(大规模开放在线课程)。