人工智能与教育的融合创新，将塑造新的教育生态。传统课堂教学中，教师能够根据观察和经验选择恰当的教学方法，把握学生对课程内容的理解和掌握程度、调整教学进度等。作出正确且有效的教学决策是教师的基本能力，决策依据主要是教师的主观判断。
但是，教师的主观判断难免与实际存在偏差，缺少客观数据的支撑，容易忽略部分学习者的实际需求，无法做到对全部学习者的因材施教。因此，如何保证教学决策的科学性和有效性，推动教育高质量发展，是专家学者需要探讨的重要话题。
人工智能时代，教育智能体将依托智能体和多智能体的发展，与大数据、深度学习、情感计算等技术紧密结合，在动态、多变的学习情境中，通过对学习数据的采集、处理和分析，及时且全面掌握学习者的学习情况，更精准和更有效地协助学习者解决学习过程中的各种问题。
这无疑实现了以学习者为中心的教学决策，避免了教师的主观性和经验性。教育智能体能够追踪学习者的学习过程，发现和解决问题，作出基于数据的精准化教学决策，为智能学习环境的建设与优化、核心素养的培养、教学模式的变革与创新提供了更多可能。
深层的情感交互研究者最初主要研究如何构建基于虚拟角色的教育智能体来提高学习者的学习动机，随着科学技术和教育理念的革新，教育智能体研究也从专注于为学习者提供学习指导延伸到为学习者提供更广泛的学习支持服务，其中最为紧迫的便是为学习者提供深层情感交互。
总的来看，目前教育智能体的情感交互存在流于形式的问题，称之为“浅层”交互可能更为合适。在学习者的学习过程中，教育智能体应能综合考虑学习者的情感状态和学习需求，并实现对学习者情感的感知、判断、回应和调节。
情感计算是实现人机情感交互的关键技术，并使人工智能从感知智能向认知智能的范式转变。情感计算的根本目标就是尝试创建一种“智能”的计算系统，该系统能够感知、识别和理解人的情感，并能根据人的情感作出智能、及时和友好的反馈。
与此同时，深度学习已成为人工智能领域的主流算法，其避免了显式的特征提取过程，具有较高性能和泛化能力。未来教育智能体将与情感计算、深度学习进行融合创新，以便实现与学习者间更深层次的情感交互。
融合了情感计算和深度学习的教育智能体，再结合其逼真的虚拟形象，将更像有血有肉的“人”，而不再是漠然、冷漠的“物”，有助于激发学习者的学习兴趣，调节学习者的情感状态，消除学习中的孤独感，为学习者带来更优的情感体验。
