在数智化驱动的教育变革浪潮中，人工智能技术的迅猛发展，为教育带来了前所未有的机遇，但也带来了新的挑战。AI与教育的深度融合，需要根植于教学场景，基于实际需求来调整技术的应用方式与适配方案，这就离不开对数据的挖掘、收集、分析与利用。AI教育的探索，既要兼顾师生群体千人千面的个性化需求，又要通过高度的总结与教研能力求得最大公约数，从而达成AI能力服务于育人需求的长远目标。

在AI教育的发展进程中，AI与日常教学数据之间并非孤立存在，而是形成了紧密相连、相互成就的共生关系。这种关系如同树木与土壤，数据是AI生长的“养分”，为其发展提供坚实基础；而AI则是数据价值的“挖掘者”，能让数据发挥出推动教育变革的强大力量。

在“师-生-机”协同引领AI教育的实践探索中，北京长水教育集团打造“水手数智教室”，依托智能手环、学生终端、智能笔+点阵本等硬件矩阵，构建了全场景数据采集网络，将AI能力与个性化教学深度融合，通过多模态数据采集与算法分析能力，构建真实可感的智慧教学环境。这种基于实际需求的技术适配，正是对“AI教育需服务于育人需求”理念的最佳诠释。

日常教学中，从学生的课堂专注度、作业笔迹特征到教师的教学语言节奏，多维度数据通过数智教室系统实时汇聚，为AI模型训练提供了丰富“教材”。

数据是AI得以运转和发展的基础，没有充足、高质量的数据，AI系统便如同无米之炊，难以发挥作用。

从AI的技术本质来看，AI系统，尤其是机器学习和深度学习模型，其核心原理是通过对大量数据的学习，从中总结规律、构建模型，进而实现预测、判断和决策等功能。在教育领域，日常教学数据就是AI系统学习的“教材”。这些数据不仅记录了学生的学习轨迹、教师的教学过程，更反映了教育活动中的各种现象和问题，为AI教育的优化与创新提供了坚实的基础。

在北京长水教育集团AI学校的建设中，“师-生-机”协同的水手“331”AI实效课堂模式是依据长水“331”实效教学法，严格落实导、思、议、展、解、达、学七大教学环节，利用AI水手的两款核心产品S900智能教室终端与S300AI学伴，实现“课堂一体、学教协同”的新范式，通过AI技术优化教学全流程，真正实现“以学生为中心”的智能化因材施教。

在该模式下，教师不再是唯一的知识出口，而是教学设计者、引导者、情绪调动者。学生不再是被动接收者，而是教育中心，是主动参与者、探究者、表达者。机器不再是冰冷的工具，而是学情分析师、个性化推题员、课堂协作者。“师-生-机”三者紧密协同融合，共同构成一个闭环式的学习生态。

这离不开数据的挖掘与分析，因为日常教学数据的丰富性直接决定了AI系统的能力边界。要让AI系统具备为学生推荐个性化学习资源的能力，它需要先学习大量学生的学习数据，包括不同学生在各个知识点的掌握情况、学习进度、学习习惯等。通过对这些数据的分析，AI系统才能总结出不同学习特征的学生与适合他们的学习资源之间的对应关系，从而在面对新的学生时，能够根据其学习数据准确推荐资源。

同时，数据的质量对AI系统的性能起着至关重要的作用。若数据存在错误、缺失或偏差，AI系统基于这些数据学习构建的模型就会出现“偏差”，导致其做出错误的判断。比如，在自动批改作业的AI系统中，如果用于训练系统的作业数据存在标注错误，那么系统在实际批改过程中就可能频繁出现误判，影响教学应用效果。因此，高质量的日常教学数据是保证AI系统可靠运行的前提。

在数据与AI的关系中，AI并非被动接受数据，而是能主动对数据进行处理和分析，挖掘数据背后隐藏的价值，让原本零散、无序的数据产生实际效用，成为推动教育发展的有效资源。

面对海量的日常教学数据，人工处理往往显得力不从心，不仅效率低下，还难以发现数据中深层次的规律。而AI技术凭借其强大的计算能力和复杂的算法模型，能够高效地对数据进行清洗、整合、分析和挖掘。例如，一所学校的数千名学生，每人每学期都会产生大量的学习数据，包括数十次的测试成绩、上百次的作业提交记录等。如果依靠教师人工分析这些数据，可能需要耗费大量时间，且只能得出一些表面结论。但AI系统可以在短时间内完成对这些数据的梳理，通过对比分析发现不同班级学生的学习差异、不同知识点的掌握难点分布等有价值的信息。

AI还能让数据实现“动态价值”。日常教学数据并非一成不变，而是随着教学活动的开展不断更新。AI系统可以实时对新产生的数据进行分析，及时调整其模型和判断，使数据的价值能够持续发挥。比如，在AI自适应学习平台中，随着学生不断学习并产生新的学习数据，AI系统会实时更新对学生学习状况的评估，动态调整为学生推荐的学习内容和学习路径，确保推荐始终符合学生当前的实际需求。这种动态的数据分析与应用，让数据能够紧跟教学节奏，持续为教学提供支持。

此外，AI还能将数据转化为可直接应用于教学实践的“行动建议”。通过对数据的分析，AI系统不仅能指出学生的学习问题、教师的教学不足，还能进一步提出具体的改进措施。例如，针对某班级学生在物理实验部分普遍表现不佳的情况，AI系统在分析相关数据后，不仅能明确是实验操作步骤理解还是实验原理掌握方面存在问题，还能推荐适合该班级的实验教学视频、虚拟实验操作资源等，为教师调整教学提供直接的参考，让数据真正转化为推动教学改进的动力。

总之，在AI教育领域，数据与AI相互依存、相互促进。数据为AI的发展提供了必要的支撑，而AI则让数据的价值得到了充分的发挥。只有把握好二者之间的关系，通过建立完善的数据收集体系、运用先进的数据分析技术、实现数据驱动的教学应用以及加强数据安全与隐私保护，充分挖掘这些数据的价值，为学生提供更加个性化、高效的教育服务，才能更好地推动AI教育的不断创新与持续发展。