在智慧教育背景下，家长在家庭层面上只是简单的辅助者角色，教师可以更有针对性地引导学生学习学校课程，挖掘更有特色的教学方法、知识内容，达成家校理念和方法的一致性。

实际上，在人工智能领域里，长期处于「大数据小任务」的状态，这套逻辑系统意味着AI可以收集大量的数据，但只能完成有限场景下的小任务，现场场景一但变化，需要重新进行大数据的训练。这一技术范式下的AI只能完成特定的、人类预先定义的任务无法实现；每项任务都需要大量标注数据，没有数据就无所适从；模型不可解释和知识表达不能进行交流，无法与人进行多次互动等等。

首先，过度依赖大数据计算泛式会使AI在收集各种复杂场景数据时成本很高；其次是准确性问题，只关注感知层面的技术算法对外部噪音非常敏感，准确率也很低。

为此，智慧教育智能提出了“小数据，大任务”的技术范式。具体地说，就是以任务为核心塑造智能系统，仅通过少量样本数据，就能完成更多、更复杂的任务。

换言之，基于智慧教育智能「小数据、大任务」技术范式和五层认知架构打造的智能教育产品，正以低成本、高准确度、强交互的认知AI，将学校教师的非标功能转化为任意场景、任意阶段的学生「第二个老师」，来辅助知识的流通与沉淀。

在底层技术跨越产业边界点时，智慧教育智能的技术范式优势会被指数级放大，使得整个智能AI教育行业实现“相变”。