学习是由复杂的层面组成的多层面，多维和动态的体验，包括阅读，写作，听力，观看，思考，测试等。这些层次交织在一起，使学习成为每个人的私人经历。理解构成我们学习方式的要素具有力量。与人工智能(AI)合作时，这些知识可以使我们创造支持所有学习者的学习体验。可以将自适应学习并通过机器智能增强我们自然学习风格的学习体验视为AI辅助学习(AIAL)。
人工智能能够识别模式并做出对用户有价值的决策。当我们考虑与人类有关的学习时，也有许多独特的模式。AI在学习中的功能很有帮助，因为它不仅可以大规模检测这些模式，而且还可以使用数据提供建议，从而改善某人实时学习的方式。AI辅助学习考虑了诸如学生的背景，主题，模式和环境等因素，以创建整合的学习体验。
了解不同的学习方法很重要，因为它将帮助设计可以帮助他们的AI模型，这是AI辅助学习所要尝试的。学习科学领域对学习发生在不同环境中(例如在学校或家庭中)进行检查。它提出了以下问题：我们如何学习?以及我们如何运用所学知识?
有很多学习新事物的方法。例如，学习数学理论的大学生可能会选择在书中进行阅读。问题在于，通常会有大量的资源，选择合适的资源可能很困难。如果某人无法与信息建立联系或认同，那么单靠阅读并不总是足够的。
在这种情况下，基于AI的算法可以跟踪学生与文本进行交互的方式，例如他们倾向于在页面上停留的位置以及他们花在阅读某些主题上的时间。随着时间的流逝，机器将能够对其理解水平进行评估，并将其与更相关和更有针对性的材料相匹配。可以将相同的逻辑应用于视频学习。类似的算法可以跟踪用户的点击，喜欢和评论，以向他们展示更适合他们的学习风格的视频。
对于高中生学习代数的情况，动手实践问题可能比仅仅阅读它更有效。代数由彼此堆积的模块组成，在继续学习下一个基础之前，一定要了解其基础。人工智能辅助学习有利于需要逐步教授的材料。
机器学习算法可以吸收诸如家庭作业结果和考试成绩之类的信息，并将表现相似的学生分组在一起，并建议过去曾帮助过具有类似特征的学生的补充材料，例如使用的合适方程式以及如何应用它们。随着系统的学习，它可以产生最相关的实践问题并亲自指导学生解决这些问题。
AI辅助学习系统可以帮助学生学习的另一种方法是通过自适应游戏系统，使学生保持专注和参与。这些系统还使学习密集的材料更容易消化。已经创建了使用面部表情和任务信息来确定用户的情绪并预测其表现的模型。
尽管存在局限性，研究人员正在探索个性和学习方式等共同属性如何与之相互作用。对于学习基本数学原理的年轻学生，该系统可以使用面部识别功能来检测他们何时处于挣扎状态，并将其重定向到更符合其学习风格的内容。