人工智能在教育生态系统中的整合彻底改变了高等教育。

机器学习是人工智能（AI）的子集，可帮助计算机或使机器从过去的所有信息中学习并做出有决定性的决策。机器学习系统涉及捕获和保留一组丰富的数据，并将其更改为结构化的知识库，以供不同领域的各种使用。在教育领域，教师可以通过接受机器学习来在非课堂练习中腾出时间。例如，老师可以利用虚拟助手，他们在远离家的地方为学生工作。这种帮助有助于提高学生的学习体验，并可以改善学生的学习成绩。

目前，创新无处不在，包括教育领域，在这一领域中，创新对理解学生的学习成果至关重要。在这一点上，学校教育不只是单纯的课文教学或要求学生保留原始手稿。课堂内外的教学周期已成为一项具有可衡量目标和成果的活动。

从纸笔方法到在线模型，再到基于AI（基于人工智能）的考试的进步，已经成为教育的基础。随时随地使用的便利性，社交媒体平台的可访问性，对资源的访问以及可靠的结果正在以非凡的方式促进在线教育。人工智能在教育生态系统中的集成已彻底改变了高等教育，这种变化已被影响基于AI的考试技术以推动其教育计划并为学生提供灵活参加考试的大学。

自动督导通过基于AI的考试提供了可靠，省时且经济高效的解决方案。自动督导考试将费用减少了三分之一，使其成为一种经济实惠的技术。来自世界各地的学生在参加考试时，自动督导员的行为就像人类的监考员。由于其智能功能有助于建立防作弊环境，因此这项创新已变得扎实。

更好的考试是另一个利用机器学习（一种高级人工智能）来区分可能表现出作弊行为的客户行为模式的另一个示例。它的创新同样可以自动标记多项选择题和数学考试。

此外，它使用网络摄像头检查每个考试保姆的身份，以确保没有其他人为他们参加考试。更好的考试程序同样会限制访问Web或每个人的PC上的某些站点和应用程序。

一段时间以来，分析师一直在努力减少语音识别功能，以使系统能够理解人类语言。具有语音功能的自动监理器可以区分声音以进行验证，并将其与任何背景噪声匹配，从而通过对语音模式进行图形化描绘来消除作弊现象。

截至2017年5月，由于Google的机器学习计算可以识别语音并做出有意义的结果，因此其机器的英语单词准确率达到95％。自2013年以来，这几乎提高了20％。

机器学习具有足够的适应性，考虑到所有对学习速度几乎不关心的学生。通过使用能够计算出学生如何使用数据的算法，机器学习使学生可以在真正掌握了过去的内容之后继续前进。此过程可确保没有任何学生被忽视或遗弃。无论他们是否只是尚未理解内容，这都是真实的。

随着对无数学生提供优质教育的需求不断增加，对技术的依赖也越来越大，他们需要分担人力，消除错误并利用考试自动化。