從最近各種機構已出版教材，以及各種人工智能主題研討會、論壇中發布的人工智能教育成果中，可以看到，人工智能教育在取得成績的同時，也存在很多問題。
1.頂層設計問題
人工智能核心概念沒有清晰的界定。在基礎教育階段，這個問題尤其突出。因為對人工智能概念認識不清，有些教育行政部門領導甚至教育專家，將人工智能技術與程序設計混為一談，有的將教育機器人活動項目等同於人工智能教育。
人工智能技術在近年得到快速發展，得益於物聯網、大數據、雲計算等技術的發展，與信息與計算科學、網絡通信、感測技術、自動控製技術等基礎性學科的發展緊密相關，是現代信息科技發展高層次集中的體現。脫離其他相關技術的支持，人工智能技術的發展將失去根基;但若將人工智能技術外延擴展到所有相關領域，人工智能技術又將失去發展主攻方向。
2.教學方式問題
人工智能在研究領域尚有許多不確定的問題，在教學方式上自然無法得到統一。人工智能技術中的許多代表性內容采用以“大數據+深度學習”為標識的人工智能算法，但這些算法深奧晦澀，需要學生具備深厚的知識基礎和能力儲備才能理解;在基礎教育階段，如何將人工智能技術的工作過程可視化，讓學生把“黑匣子”打開，看到其中究竟，不是一朝一夕可以解決的。
3.師資問題
師資隊伍建設是人工智能相關課程發展的核心問題。中小學信息技術教師將成為承擔人工智能課程教學任務的主體。人工智能處在信息科技發展的最前沿，一線教師普遍沒有接受過專業培訓，需要投入大量時間和精力進行學習，而相關的學習資源、教學案例又極匱乏，教師從事相關內容教學困難重重。
4.裝備問題
人工智能課程的順利開展，需要必要教學裝備的支持。人工智能課程需要什麽樣的裝備，如何才能提高人工智能教育裝備性價比，有許多問題還需要深入研究。目前中小學信息技術必修課教學環境尚不能滿足教學需求，設備更新跟不上，學校人工智能實驗室和相關設備配備幾乎還是空白。
以上這些信息技術課程發展過程中遇到的障礙、阻力、困難，人工智能教育同樣會遇到。如何克服這些障礙，形成合力，是人工智能教育能否順利實施的重要因素。
