数据驾驶舱：从“看见”到“用好” 普教与高教治理进阶之路
不少学校的数据平台建起来了，驾驶舱也上线了，可真正在用的人却不多。校领导偶尔在汇报时打开大屏，业务部门日常统计还靠 Excel，老师还在反复填同一张表。平台建了，数据聚了，为什么没真正发挥作用？这篇文章，希望把“数据驾驶舱到底该怎么建、怎么用”这件事，从根上讲透。
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"人工智能 + 教育正在引起关于教育的一场革命，但教育传承文化、创造知识、培养人才的本质不会变，立德树人的根本目的不会变。"
未来学习中心和因材施教，最后拼的都是底下那层数据底座
这篇文章在我的草稿箱里躺了很久，一直只写了一半。停笔的原因很简单：写到“需要统一的数据底座支撑”那句就写不下去了，因为当时市面上大多数数智基座，离这句话差得还很远。最近未来学习中心、数智赋能大规模因材施教这一类项目在不少地方陆续铺开，又把这篇翻了出来。更重要的是，当年悬着的几件事，这两年有一批真的成...
下一个移动互联网的前夜，教育信息化厂家手里还剩什么
对话式 AI 已经不再是“一个会聊天的工具”，它正在变成一层新的操作系统。这件事对普通互联网行业意味着流量重新分配，对教育信息化意味着另一层更狠的东西——我们这行卖了十几年的“系统”“平台”“入口”，可能要被重新定义一遍。
教育信息化没有寒冬，只有一场安静的筛选
当时我注意到，地方没钱了，教育部自己下场做了“国家智慧教育平台”，给经费欠缺的地方当“兜底”。我当时把它解读成“需求人的最后一根稻草”，现在换个角度——它恰恰说明，钱虽然紧，但该做的事、靠旧方式做不动的事，并没有被取消，只是更集中地流向了能真正解决问题的地方。
教育数据上报：AI 能接走的那部分，和它永远接不走的那部分
把规则写死。规则能覆盖的标准化场景，效率确实上去了；规则覆盖不到的地方，全部原样退回给人。而教育数据上报里最耗人的那部分，恰恰都在规则覆盖不到的地方。
学校的流程越来越多，基础教育到底该怎么治 从 MIS、BPM、iPaaS、ETL 到 Agent，重新看一遍校园里的流程
智慧校园建设到今天，一个越来越现实的问题是：学校里的流程很多，但未必真梳理清楚了。它们散在教务、学工、人事、财务、低代码平台、集成平台和数据平台里。很多学校知道自己有多少"系统"，却未必知道到底有多少流程、经过哪些人哪些系统、哪里重复、哪里断点。
昨天在深圳做完 FDE 路演，我更确定：企业真正缺的不是模型
FDE 的机会很大，也确实难做。它要求一个人既能进客户现场，又能回到代码和数据；既能推动项目，又敢拒绝没有证据的承诺；做完眼前这一个客户，还要把现场验证过的东西送回研发后台，变成下一个项目可以调用、修改和继续迭代的资产。来真正稀缺的，不只是会使用 AI 的人，而是能带着 AI 进入真实世界、把复杂问题做成可验证结果的人。
人难用，人难管：我在教育信息化这行，重新读懂了“培养人才”
项目要交付，人要对齐，需求还在一个劲儿地变。我做教育信息化这行有些年头了，越来越觉得，最累的从来不是技术，是人。招人难，用人难，留人也难。
科创教育换地图：从拼竞赛拼装备，到做中学与看见每个孩子
科创教育换地图这件事，我也没有标准答案。只能把看到的政策、数据和企业动作摊开在这里。地基换了，上面的楼怎么盖，每个家庭、每所学校都得自己想清楚。我能确定的只有一点：将来被看重的，不会是一张张奖状，而是一个孩子是不是真的在真实世界里，学会提出好问题、并把问题一点点解决掉。
AI时代，教育将淘汰什么？——教育的新生之路何在？
当人工智能几秒内读完一本专著、几分钟生成完整课件、瞬间算出千组数据、精准完成海量习题批改时，一个残酷的真相正在浮出水面：被AI淘汰的从来不是学生和教师，而是整套诞生于工业时代、早已跟不上时代变革的陈旧教育逻辑与教学模式。今天很多孩子的勤奋、无数师生的内卷、日复一日的刷题与背诵，本质上是在用工业时代的...