导读教育部门的一个非常有趣的方面是，可用的数据是准确的并且也是逐年建立的。这既发生在学校生态系统中，也发生在本科生和研究生教育中。鉴于
教育部门的一个非常有趣的方面是，可用的数据是准确的并且也是逐年建立的。这既发生在学校生态系统中，也发生在本科生和研究生教育中。鉴于大数据使AI能够发挥其全部潜力，可以说没有大数据就不会有数据驱动的AI。如果政府创建了基础架构，则可以在国家/地区级别构建此大数据环境，从而可以对该国的教育状况提供巨大的见解。 截至目前，人工智能和机器学习已发展出两个领域，其中特别着重于教育。他们正在学习分析(LA)和教育数据挖掘(EDM)。两者在目标和技术上相互重叠。
虽然人工智能在教育领域具有巨大潜力，但印度是一个广阔的县，所带来的挑战是独特的，无法与在教育中实施人工智能和机器学习的其他国家相比。我将介绍在印度教育框架中应用和采用AI和ML所面临的挑战。 缺乏可靠的高数据：尽管政府已采取步骤和举措来收集高等教育机构中的数据，但“实际”数据与信息系统提取的数据之间仍然存在巨大差距。尽管政府启动了国家学术档案馆(NAD)的目标是提供一个在线商店，该商店可以持有所有学术奖项，例如证书，文凭，学位，分数表等，并由学术机构或委员会适当地数字化并提交给他们评估机构
缺乏可靠的高数据：尽管政府已采取步骤和举措来收集高等教育机构中的数据，但“实际”数据与信息系统提取的数据之间仍然存在巨大差距。尽管政府启动了国家学术档案馆(NAD)的目标是提供一个在线商店，该商店可以持有所有学术奖项，例如证书，文凭，学位，分数表等，并由学术机构或委员会适当地数字化并提交给他们评估机构，还有很长的路要走，工作仍在进行中。除非为所有先前的记录设置了截止日期，否则将无法在此数据上应用AI工具。 地区州和地区一级缺乏数据：许多印度教育机构仍然没有可供基层使用的内部数据。