随着云计算、物联网、移动技术、社交网络等新兴信息技术的发展，国内越来越多的学校逐渐从数字校园向智慧校园转变。
（1）学生行为分析
对学生的行为活动轨迹进行综合统计，建立学生行为轨迹的路线图，可以了解一个学生一天在学校的运动轨迹。综合学生的基础信息、消费信息、行为偏好、日常作息等信息，抽象出标签化的学生模型，分析挖掘出每一位学生个性化情况，为学生的学习就业提供个性化的培养指导，为学校提供精细化的教育管理与服务。此外，通过对学生课堂学习行为的分析，将具有相同学习兴趣和能力水平的学生进行组合，可以为不同民族、不同学习偏好、不同能力水平的学生提供差异化、个性化的课堂教学辅导服务、学习推荐以及校园优质服务。
学生行为分析模型
案例：某校获得了学生1400多万条一卡通消费流水数据，并对其进行数据挖掘和关联分析。从学生消费频次、图书馆刷卡次数、学生教室刷卡打水时间、宿舍门禁刷卡数据等一卡通的海量数据中挖掘分析出一个学生的行为信息，使学校对学生的学习生活情况有了更加理性、清晰的认识，引导高校形成健康科学的学生培养模式和教学生活管理方式。
行为分析图
以该校学生生活习惯分析结果为例，学校可在学生早餐、中餐、晚餐和打水洗澡的高峰时段，通过增加窗口、延长营业时间、设立人流疏导屏等方式来减少人员聚集。
（2）平安校园
校园安全始终备受社会关注，诸如"米脂4.27"等校园事件中，凸显了传统校园安全工作的盲区，往往耗费大量人力而效率低下。人工智能的不断进步，将AI人脸识别技术应用于视频监控，大大弥补当前监控工作中的不足，条件允许的情况下，甚至可以将系统与公安嫌犯资料库联网，以判断来人是否有危险。
首先，在校园建立智能安保系统，一些摄像头、红外传感器安装之后，便可实现自动监控、报警等。其次，将校园贵重财物贴上二维码并配合相应的定位、遥感设备，对这些物品进行更精细化的管理。再次，时刻监测校园车辆的动态，从而为校园安全进一步提供保障。最后，人物身份的确定及考勤的管理可以进一步加强校园安全管理。
（3）智慧型图书馆
较比传统的图书馆，这种图书馆不仅开放、智慧，而且还可以将图书进行自动盘点，对相应的图书能够快速定位，从而使相关的工作更有效率。那么学生在浏览书籍时，采用手机或电脑进行广泛阅览，可以摆脱传统纸质书籍的限制。尤其是可以让不同的学校在图书资源等方面进行资源共享，实现教育资源均衡发展。
（4）教学资源共享
在教学平台中为学生创设更加真实、自然的教学场景，使学生能够快速掌握和理解知识。同时运用视频技术以及二维码技术，能够让学生更好地获取数字化教学资源，实现自助学习以及实时学习，打破传统课堂教学模式的限制，能够实现移动化学习。此外，在教学工作中能够实现设备共享，大力拓展知识空间，学生能够在广阔的学习环境中获取知识资源。
在学校的学习或者研究性工作中共享资源，把课堂理论知识学习和实践案例充分结合起来，能够有效提升课堂教学质量。同时，学校和社会资源充分结合起来，能够实现资源互补，发挥优质资源的教学作用。利用物联网技术使学校和企业资源连通起来，能够建立双向互动的稳定关系，实现多区域、多范围的互动。
（5）学情管理
学情管理作为一种最基本的教学资源，早在古代就有"因材施教"之说。传统方法通过谈话观察、考试测验，主观成分大，难以精准控制。而在人工智能教育中，用"数据决策"代替"经验决策"，用数据驱动精准教学，通过全方位智能学情分析，便可以帮助老师为学生打造个性化学习方案。
案例：2016年，合肥省某重点中学应用科大讯飞智能教学系统，该校35班级、共1973名学生，在学期末，英语作文平均分较最初的作文分数提高了15%。在智能教育核心服务中，该智能教学系统集成了最新的学情分析服务。以所有学生的行为数据、基础信息数据和学业数据为基础，通过智能技术处理和大数据分析，形成对学生个体与学生整体的画像，该结果可视化后提供给教师和家长，用以精准教学。
学情管理框图
（6）后勤服务
高校食堂用餐时间集中，短时间内人流量大，传统的打卡点餐模式效率低，经常看到排排长龙打饭的情景。将人工智能与高校餐厅结合，通过算法识别食物种类，食物所富含的营养成份，为每一位消费者构建最适化菜谱。
案例：2017年10月，广金南苑食堂运用朴食科技的智慧食堂解决方案，正式实现智慧化升级。系统通过图像识别技术，智能识别碗碟，自动核算价格，并进行结算，支持微信支付和账户关联健康管家，同时，除了将学生所选菜品价格录入后台以外，还会对其所含营养数、卡路里、脂肪摄入量等数据整理，发到学生个人手机，并且每月根据学生餐单系统智能给出膳食搭配改善建议。
人工智能赋能教育，不仅仅局限于教学活动上的高度信息化和智能化，还体现在全面打造更好的教学环境，实现智能化的校园管理，获取学生的全面的信息，辅助实现全方位的人才培养。
