在艺术教育领域内，有关AI 的研究主要聚焦于通过多元化课程设计（如数字媒体艺术，人工智能艺术等）推广在线学习与远程教育，实现跨学科教育的融合，引入项目式学习并拓宽国际合作与交流的路
径，以达成课程改革与进步的目标。旨在为学生提供更广泛的学习选择，增强学生的跨学科技能，将理论与实践相结合，推动实践与创新并且提升学生的国际视野。
数字技术在多方面对高等教育产生了深远影响，改变了信息获取的方式，促进了在线学习和大规模开放在线课程（MOOCs）的发展，辅助了学习管理系统（LMS）的实施，提供了各类协作工具，推动了适应性学习的发展，以及支持基于数据的决策制定。此外，人工智能对教育的影响已成为教育研究领域关注的焦点。人工智能（AI）不断地改变我们的教育方式和经验，为学生提供前所未有的机会，包括访问丰富的信息资源，参与在线学习和大规模开放在线课程，利用学习管理系统管理他们的学习进度，以及使用协作工具进行团队作业。 AI 和数字技术的引入，使教育实现了更多的包容性和民主化，让所有人，无论他们来自何处，都能接触到优质的教育。这些技术不仅改变了学生的学习方式，还在教师、教育者和学校之间创造了新的协作方式，提高了教育的效率和效果。借助适应性学习技术和数据分析，教育者现在能够更好地理解学生的学习需求和进度，并能针对这些需求提供个性化的学习方案。AI 的引入，特别是 AI 驱动的聊天机器人，可以提供全天候的教学支持，帮助学生解答问题，引导他们完成学习任务。
尽管人工智能（AI）在其他行业的应用广泛，但在整体教育领域其采用率相对较低。此外，关于大型语言模型（LLM）在教育中的应用研究也相对不足。尽管教师对于教育AI 的态度普遍积极，并愿意推广AI，但 AI 工具的整合程度和其有用性、易用性以及对工具的信任度等因素对教师接受度有一定影响。最近的研究开始关注大型语言模型在学生答案自动评估，适应性反馈，以及教学内容生成等方面的应用。例如，一些人工智能系统已被用于评估化学教育学习环境中的学生答案，表明大型语言模型在评估学生答案方面有强大的潜力。此
外，基于自然语言处理（NLP）的模型还可以用于生成自动适应性反馈。
大型语言模型还可以协助生成练习题，人工智能模型可以提供各种编程任务，测试一般知识的问答对也能自动生成。语言模型也已被引入数学教育，自动生成数学应用题。值得注意的是目前AI 较多的应用于标准化教育，在艺术教育中的应用相对较少。尽管大型语言模型能够适当地回答学生的问题，但在帮助学生解决开放性问题方面，其表现远不如人类，这凸显出需要进一步的研究。人工智能系统在美术教育用的应用较少，缺乏系统的应用策略、评估体系，以及成熟的应用案例，呼唤未来有更多的研究和实践能够针对这一领域进行深入探索。