Global Ai In Education Market
市场规模(十亿美元)
CAGR :
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USD
5.32 Billion
USD
53.34 Billion
2024
2032
| 2025 –2032 | |
| USD 5.32 Billion | |
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全球教育人工智慧市場細分,按組件(解決方案和服務)、部署模式(本地和基於雲端)、技術(深度學習和機器學習、自然語言處理 (NLP) 和電腦視覺)、應用(虛擬輔導員和學習環境、智慧系統 (ITS)、內容交付系統、詐欺和風險管理、學生發起的學習等)、最終用戶(K-12 教育趨勢
人工智慧教育市場分析
在自適應學習系統、個人化學習路徑和智慧輔導等尖端方法的推動下,教育市場的人工智慧正在取得重大進展。這些系統使用機器學習演算法根據學生的個別需求客製化教育內容,提高參與度和成果。由自然語言處理支援的聊天機器人可提供即時查詢解決方案,提高管理效率和學習者支援。
擴增實境(AR) 和虛擬實境 (VR) 與人工智慧相結合,提供沉浸式學習體驗,尤其是在科學和工程等複雜學科中。預測分析是另一項突破,使教育工作者能夠及早發現有風險的學生並進行有效幹預。人工智慧在教育領域的應用涵蓋 K-12、高等教育和企業培訓。 Coursera 和 Khan Academy 等平台採用人工智慧來個人化內容傳遞。學校採用人工智慧工具來處理管理任務,讓教育工作者專注於教學。
由於電子學習的普及、客製化教育的需求以及政府對教育系統現代化的舉措,市場正在強勁成長。北美和亞太地區是推動成長的關鍵地區。
人工智慧教育市場規模
2024 年全球教育人工智慧市場規模為 53.2 億美元,預計到 2032 年將達到 533.4 億美元,2025 年至 2032 年預測期內的複合年增長率為 33.51%。除了市場價值、成長率、市場區隔、地理覆蓋範圍、市場參與者和市場情景等市場洞察外,Data Bridge 市場研究團隊策劃的市場報告還包括深入的專家分析、進出口分析、定價分析、生產消費分析和 pestle 分析。
人工智慧在教育市場的趨勢
“透過人工智慧驅動的工具實現個人化學習的需求日益增長”
個人化學習是塑造教育市場人工智慧的關鍵趨勢。自適應學習系統等人工智慧平台使用數據分析來評估個別學生的表現並相應地自訂內容。 DreamBox Learning 和 Carnegie Learning 等平台會分析學生的解決問題模式,找出優勢和劣勢,從而客製化課程。這種方法確保學生按照自己的步調學習,提高參與度和學習成果。此外,個人化學習可以滿足多樣化的學習需求,從而降低輟學率,尤其是在大型多樣化的課堂中。例如,印度教育新創公司 Unacademy 擴大了其線下中心,從 2022 年的 6,000 名學習者成長到 2023 年的 32,000 名學習者。此外,該公司在過去八年中成功將現金消耗減少了 60%,這反映出營運效率的提高和學習者群體的成長。人工智慧聊天機器人的整合還可以實現按需輔導和指導,增強可訪問性並創造更具支援性的教育環境。
報告範圍及教育領域人工智慧市場細分
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屬性 |
人工智慧在教育領域的關鍵市場洞察 |
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涵蓋的領域 |
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覆蓋國家 |
北美洲的美國、加拿大和墨西哥、德國、法國、英國、荷蘭、瑞士、比利時、俄羅斯、義大利、西班牙、土耳其、歐洲其他地區、中國、日本、印度、韓國、新加坡、馬來西亞、澳洲、泰國、印尼、菲律賓、亞太地區 (APAC) 的其他地區、沙烏地阿拉伯、阿聯酋、南非、埃及、以色列、中東和非洲 (MEA) 的其他地區、其他地區的歐洲地區 |
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主要市場參與者 |
ALEKS(美國)、Riiid, Inc.(韓國)、Discovery Education(美國)、Amazon Web Services, Inc.(美國)、IBM Corporation(美國)、Microsoft(美國)、Cognizant(美國)、Google LLC(美國)、Pearson(英國)、Carnegie Learning, Inc.(美國)、Fishtree Inc. Inc.(美國)、Jellynote(法國)、阿里雲(中國)、Adobe(美國)、OpenAI(美國)、Udacity, Inc.(美國)、Duolingo, Inc.(英國)和 Jenzabar Inc.(美國) |
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市場機會 |
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加值資料資訊集 |
除了市場價值、成長率、市場區隔、地理覆蓋範圍、市場參與者和市場情景等市場洞察之外,Data Bridge 市場研究團隊策劃的市場報告還包括深入的專家分析、進出口分析、定價分析、生產消費分析和 pestle 分析。 |
教育市場定義中的人工智慧
教育領域的人工智慧(AI) 透過個人化體驗、自動化管理任務和提供數據驅動的見解來改變教學和學習。自適應學習平台等人工智慧工具可滿足個人學習風格和節奏,提高學生的參與度和學習成果。虛擬導師和聊天機器人提供按需支持,而人工智慧分析則幫助教育工作者確定學生需要改進的領域。此外,人工智慧簡化了評分和出勤管理等任務,使教師能夠專注於教學。自然語言處理等新興技術實現了更好的溝通,使教育更具包容性。透過整合人工智慧,教育變得更有效率、更容易取得,並能滿足不同學習者的需求。
人工智慧教育市場動態
驅動程式
- 以人工智慧為基礎的教育科技提升學習成果
人工智慧驅動的教育科技透過個人化學習體驗顯著改善了學習成果。這些系統分析學生數據,根據個人的優勢、劣勢和興趣量身訂做教學。透過調整教育的進度和內容,人工智慧確保每個學習者都能有效地進步。教育工作者可以透過即時了解學生的表現和需要改進的領域來制定更有針對性的教學策略。例如,《富比士顧問》 2023 年 10 月的一項調查顯示,55% 的美國教育工作者觀察到人工智慧提高了教育成果。在受訪的 500 名教育工作者中,60% 表示在課堂上使用人工智慧工具,凸顯了人工智慧的普及率和效能日益提高。
- 支援教育工作者的人工智慧工具
在教育人工智慧市場中,自然語言處理 (NLP) 技術使聊天機器人能夠為學生提供全天候支持,解答疑問並提供課程材料。這些聊天機器人透過解決可用性挑戰來幫助教育工作者。人工智慧還可以自動執行高等教育中的評分、抄襲檢測和管理任務,使教育工作者能夠專注於學生的參與。例如,印度軟體公司 Pinak Ai 於 2024 年 3 月推出了一款人工智慧聊天機器人。這款聊天機器人專為公務員考試考生設計,可在 Android 和 iOS 上使用,提供有關主題和時事的即時資訊。這項創新凸顯了人工智慧在提高教育者效率和學生獲取資源方面日益重要的作用。
機會
- 人工智慧投資不斷增加
對人工智慧的投資不斷增加,推動了全球教育人工智慧市場的成長,其中基於人工智慧的學習平台發揮著至關重要的作用。這些投資實現了更先進、更個人化的學習,符合個人化教育的趨勢。人工智慧驅動的平台正在改變教育方式,促進終身學習並提高教育機會。例如,英國承諾到 2025 年將支援 1,000 多名專注於人工智慧的博士研究人員,同時也為早期職業人工智慧研究人員提供圖靈獎學金等措施。這些努力反映了全球對培養未來人工智慧勞動力、在教育領域創造重大機會和加速市場成長的承諾。
- 未來就業技能發展
教育領域的人工智慧透過將學習模組與不斷發展的行業需求相結合,徹底改變了技能發展,確保學生為人工智慧驅動的就業市場做好準備。它透過個人化程序促進編碼、數據分析和機器學習等領域的實踐培訓。例如,Coursera 和 Udacity 等平台利用人工智慧提供適應學習者進度的課程,提高他們在高需求領域的熟練程度。這些進步使學生能夠獲得與行業相關的認證和實踐經驗。透過彌合技能差距並為學習者做好未來職業的準備,人工智慧使個人受益,並透過解決勞動力準備挑戰來推動教育市場的需求。
限制/挑戰
- 缺乏足夠的IT基礎設施
許多新興經濟體缺乏足夠的 IT 基礎設施,這仍然是人工智慧在教育領域發展的重大障礙。儘管智慧型手機普及率高且網路數據成本下降,但許多地區仍面臨網路連線品質低和相容設備短缺的問題,尤其是在欠發達地區。這限制了人工智慧驅動的教育工具的有效性和可訪問性,阻礙了其廣泛採用。此外,這些地區缺乏熟練的專業人員,這也加劇了這個問題,阻礙了教育環境中人工智慧系統的開發、實施和維護。這些基礎設施和人才差距限制了人工智慧在教育領域的可擴展性和影響力,阻礙了其在這些市場的潛在成長。
- 實施成本高
高昂的實施成本對教育市場人工智慧的發展構成了重大障礙。開發和整合人工智慧技術到教育機構需要大量的前期投資,包括購買硬體、軟體和專用工具。此外,更新、故障排除和系統管理的持續維護成本也增加了財務負擔。這帶來了相當大的挑戰,特別是對於預算有限或經濟落後地區的學校。因此,許多教育機構可能會因為需要高額的資金投入而推遲或放棄採用人工智慧,從而阻礙市場的成長並限制獲得創新教育解決方案的機會。
本市場報告提供了最新發展、貿易法規、進出口分析、生產分析、價值鏈優化、市場份額、國內和本地化市場參與者的影響的詳細信息,分析了新興收入領域的機會、市場法規的變化、戰略市場增長分析、市場規模、類別市場增長、應用領域和主導地位、產品批准、產品發布、地理擴展、市場技術創新。要獲取更多市場信息,請聯繫 Data Bridge Market Research 獲取分析師簡報,我們的團隊將幫助您做出明智的市場決策,實現市場成長。
人工智慧在教育領域的市場範圍
市場根據組件、部署模式、技術、應用和最終用戶進行細分。這些細分市場之間的成長將幫助您分析行業中成長微弱的細分市場,並為用戶提供有價值的市場概覽和市場洞察,幫助他們做出策略決策,確定核心市場應用。
成分
- 解決方案
- 服務
部署模式
- 本地
- 基於雲端
科技
- 深度學習和機器學習
- 自然語言處理(NLP)
- 電腦視覺
應用
- 虛擬促進者與學習環境
- 智慧輔導系統(ITS)
- 內容交付系統
- 詐欺與風險管理
- 學生自主學習
- 其他的
最終用戶
- K-12教育
- 高等教育
- 企業培訓與學習
- 其他的
人工智慧教育市場區域分析
對市場進行分析,並按上述組件、部署模式、技術、應用和最終用戶提供市場規模洞察和趨勢。
市場報告涉及的國家有:北美的美國、加拿大、墨西哥、德國、瑞典、波蘭、丹麥、義大利、英國、法國、西班牙、荷蘭、比利時、瑞士、土耳其、俄羅斯、歐洲的其他地區、日本、中國、印度、韓國、紐西蘭、越南、澳洲、新加坡、馬來西亞、泰國、印尼、菲律賓、亞太地區(APAC)的其他地區、巴西、阿根廷、南美洲的其他地區、歐洲地區(AME、AME)。
由於先進的技術基礎設施和對教育技術的大量投資,北美預計將在教育人工智慧市場中佔據主導地位。美國領先的教育科技公司和人工智慧解決方案供應商的存在促進了創新,加速了教育機構對人工智慧工具的採用,增強了學習體驗。
受數位化學習解決方案和個人化教育日益普及的推動,歐洲教育人工智慧市場預計將呈現顯著成長。歐盟委員會的數位教育行動計畫等政府措施正在促進人工智慧在教育領域的融合。此外,對智慧輔導系統和虛擬學習環境的需求正在推動對人工智慧工具的投資。
報告的國家部分還提供了影響市場當前和未來趨勢的個別市場影響因素和市場監管變化。下游和上游價值鏈分析、技術趨勢和波特五力分析、案例研究等數據點是用於預測各國市場情景的一些指標。此外,在對國家數據進行預測分析時,還考慮了全球品牌的存在和可用性及其因來自本地和國內品牌的大量或稀缺的競爭而面臨的挑戰、國內關稅和貿易路線的影響。
人工智慧在教育市場的份額
市場競爭格局提供了競爭對手的詳細資訊。詳細資訊包括公司概況、公司財務狀況、收入、市場潛力、研發投資、新市場計劃、全球影響力、生產基地和設施、生產能力、公司優勢和劣勢、產品發布、產品寬度和廣度、應用優勢。以上提供的數據點僅與公司對市場的關注有關。
在教育市場中運作的人工智慧領導者有:
- ALEX(美國)
- Riiid, Inc.(韓國)
- 探索教育(美國)
- 亞馬遜網路服務公司(美國)
- IBM公司(美國)
- 微軟(美國)
- Cognizant(美國)
- 谷歌有限責任公司(美國)
- 培生(英國)
- 卡內基學習有限公司(美國)
- Fishtree Inc.(美國)
- Anthology Inc.(美國)
- Jellynote(法國)
- 阿里雲(中國)
- Adobe(美國)
- OpenAI(美國)
- Udacity, Inc.(美國)
- Duolingo, Inc.(英國)
- Jenzabar 公司(LOUSE)
人工智慧在教育市場的最新發展
- 2024年9月,領先的K-12教育雲端軟體供應商PowerSchool推出了其新的PowerBuddy AI產品。這些工具旨在加強學校工作人員、教師、輔導員、學生、家庭和更廣泛的社區之間的聯繫。此外,PowerBuddy for College and Career 和 PowerBuddy for Custom AI 幫助學生探索機會並採取切實可行的步驟,在大學、職業和生活中取得成功,促進更互聯的教育生態系統
- 2024 年 7 月,培生透過 Pearson+ Channels 推出了新的生成式人工智慧工具,以增強各個教育程度的教學和學習體驗。這些工具使學生能夠上傳他們的教學大綱並獲得個人化的學習體驗,同時影片中嵌入的人工智慧導師可以解答與概念相關的問題。此外,培生將這些人工智慧功能整合到 Connections Academy 的高中課程中,讓教師能夠針對特定科目設計基於人工智慧的評估
- 2024 年 2 月,CoRover P. Limited 推出了一款人工智慧教育平板電腦,旨在促進數位學習和包容性。這款平板電腦配備了虛擬助理 BharatGPT,支援跨語言翻譯並適應印度的多種語言。這項創新解決方案旨在提升來自不同語言背景的學生的學習體驗,促進不同能力人士的包容性,為全國範圍內的數位教育提供更便捷、更有效的方法
- 2021 年 7 月,中央中等教育委員會 (CBSE) 與英特爾公司合作推出了人工智慧學生社群學習平台 (AISC)。這項措施使來自 CBSE 和非 CBSE 機構的學生能夠從人工智慧驅動的學習中受益。該平台提供英特爾人工智慧認證專家的培訓,培養學生的人工智慧素養,為他們未來在教育和各行業的技術進步做好準備
- 2020 年 1 月,培生收購了教育科技新創公司 The Smart Sparrow Pty Ltd,以增強其自適應學習能力。此次收購旨在透過整合 Smart Sparrow 的創新學習技術來加強 Pearson 的全球學習平台 (GLP)。此次合作使培生能夠提供更個人化和動態的教育體驗,促進為不同教育程度的學生開發客製化的學習途徑
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研究方法
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DBMR 研究团队使用的关键研究方法是数据三角测量,其中包括数据挖掘、数据变量对市场影响的分析和主要(行业专家)验证。数据模型包括供应商定位网格、市场时间线分析、市场概览和指南、公司定位网格、专利分析、定价分析、公司市场份额分析、测量标准、全球与区域和供应商份额分析。要了解有关研究方法的更多信息,请向我们的行业专家咨询。
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