网络环境包括资源推荐方、交易方，包括交易标准、资源属性标准、适应智能资源的动态资源属性和框架，并在此基础上存在着国际互通的资源属性和交易属性，如同课程制作SCORM标准一样流通。随着资源智能化和精准化的要求和推进，对资源的要求也在不断地提升，要求资源的属性能够适应以下特性。

（1）适应行业特性。

（2）适应学生和教师画像中的重要特性。

（3）适应资源之间的组合性、耦合性。

（4）适应知识图谱搜索脉络特性。

（5）适应深度搜索、横向搜索、启发式搜索等特性。

（6）适应当今搜索策略。

这就要求有能够适应以上特性的资源加工厂，营造智能的环境，提升资源提供者的素质，提升网上人员的信息，如移动设备信息等，提供直接或者间接信息进行资源个性化的完善，如只知道手机号就可以获取个性化信息等，通过全民性意识提升所有的智能环境的条件，这也无形中提升了大数据下的搜索理念和问题有效的聚类和分类理念。在知识传播当中要进行人工自动化或半自动化的资源内容语义分析和定位，如图像、视频、语音等关键词的抽取，要吸收当今淘宝、抖音等客户端的数据思想，嫁接它们的内容和图像定位方式完成搜索工作。

网上的知识内容要具有多个属性可供教育课程组合进行搜索，并不断地扩展属性为智能和行业发展奠定基础。智能资源环境的形成需要所有网络提供商和个体共同营造完成，所有人都将是网络的受益者，也同样是网络的服务者和交易者，资源银行的提出为网络提供责权利的交易环境。

这里又给出了一个新的概念，那就是对资源提供商或个人的画像问题，即所有的人都有自己的画像，画像包括个性化的基本信息，包括个人爱好、研究、方向成果和行业信息等，也包括移动手机所含的内容，这样我们就可以将搜索方和被搜索方进行互联。为了资源的精准化，需要提供方给出资源描述和分类描述，当然也可以通过语义识别进一步完善内容。这样在资源智能化问题研究上就出现了三个重要的智能环节需要研究，即三个环节同时提升的问题。(www.daowen.com)

在资源教学过程中，教学资源的自愈和构成是整个智能化学习的问题，是被智能体反映出精准搜索的过程，形成的课程是知识图谱支持下的一个搜索精准属性所完成的过程，而完成这些精准属性过程的人是教师、学生。

这和我们在移动端如企业微信、钉钉平台上工作一样，由于移动环境的提升，大家在很多的工作理念上和提供的内容上逐渐被完善，通过人们不自觉的行为而进行完备。所以说资源智能的关键在于整体环境的提升，只有整体在智能环境条件下，智能具备条件和智能逻辑实施等方面同时进行，才能产生完备的思想和内容，才能产生资源体自身的反映，才能产生人对问题体直接的受益反映和非受益反映。所以我们认为人工智能下的环境，不是单方面智能的提升，而是整体水平的提升，包括人们的认知，包括人们提供空间以后所产生的标准化的智能条件，它的逼近程度的认知，包括在这个资源自身的精准反馈，以及学生进一步的认知和反映，形成整体在学习过程的智能化的成长。

高新技术的发展对教育性能会有所提升，会在教育技术性能上进行推进和改变，真正体现技术价值的是它为教育人解决的问题，为教育工作者排除的困扰，做到教育人做不到的事情，对教育管理办学起着辅助性的决策作用和启示作用，开拓了教育人的思想。严格来说，不是教育去发现技术，而是技术去适应教育，在教育的应用中衬托出技术的价值。

教育智能化的关键在于对办学思想和办学深度的理解，教育智能化是对教育者经验的挖掘和教学过程的挖掘，通过对被挖掘数据智能语义的理解，会了解到教师想什么、学生想什么、在不同的教学过程时期人们关注什么、校长办学最怕什么、管理人员办学思路从哪里来、从哪里能获得启发、从什么问题上能够得到启示等问题的答案，而这些问题和答案正是智能教育思想和智能教育开发所必须研究的问题，我们要围绕这些问题进行训练，找出适合的解决方法。教学的惯性行为和过程并不是智能管理和智能设计所关心的主体，它关心的是预测和事件突然性、爆发性所带来的综合联想效应等问题。

作为教育工作者，我们不要将希望寄托于技术的万能上，而应该将希望寄托于我们对技术的要求，我们能给技术什么，我们能让技术赋予我们什么，我们能提示技术做到什么，希望它能够提升我们哪些能力，希望它能解脱和解救我们什么等。首先必须要想到我们要做什么才能够提出让技术达到相应的智能水准。只有在人能够智慧地提出和智慧地给出解决这个问题的可能性及相应的途径的前提下，在人们提供大量的应用案例、应用框架下的现象、语言等多种内容前提下，计算机才可能完成问题的训练和评判，在训练中逐渐达到人们能够适应的教学智能化环境和对问题的清晰辨识。智能性的提升是教育智慧的展现，也是人们智慧性格的磨炼，是人们敢于或者勇于为后人做贡献的思想表现和品德表现，所以说人工智能的实践和教育智能化的深入似乎体现的是技术的特征，其实它真正体现的是教育工作者的内涵，是真正了解和掌控教育的人的智慧的体现，是真正吃透知识、运用知识、进行知识的任意分解和形态转变智慧的表现，同时也是教育工作者新的工作起点。

教育智能化不仅是替代人们的工作，更重要的是引领和启发人们的思维，是对人的工作效率和工作思想的提炼。在教学和教育过程中，以下问题是必须探索的。

一是教学思维的智能化问题。我们可以围绕发散思维、高度聚合的思维进行研究，通过对拟合度运算和聚类运算找出关联度不同的内容分布。在引入事实和问题的时候，我们可以以发散的思维对问题进行引入，其发散事实的程度和叙事张力要紧密结合，发散的程度要与讲课之间的逻辑关联、与同类问题关联。比如：讲课需要收敛中心化的时候，我们就可以在逻辑关联较密切的地方和聚合程度较高的地方进行引入。这样的思维案例非常普遍，引入后的效果会非常好，关键是在后面要做大量由计算机去寻找相关事实和案例的基础工作，需要在讲课中不断地积攒、不断地提炼，不断地借助网络进行内容相似度的筛选，以此来提高讲课的效率和知识的认知程度。

二是管理思维问题。我们需要进行总结经典、提取模式，将管理思想进行数字化，将管理的特点进行数字特征化和属性标定化，要对管理的事实和思想进行有效的存储，并给出可以搜索的依据，我们可以将管理的经验和事实范围的引用扩大到历史、军事、经济等重大问题的解决方案上。在用人方面，我们可以借助交互问题推送出相应的用人方法和原则，给出具体的或者原则性的做法和案例。对某人用不用，此人是否忠诚，是否可以给予更大的职责时候，我们可以让计算机和人进行交互，找出迟疑和问题，然后由计算机给出相应的答案，当然，答案也可能是：疑人不用，用人不疑。