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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"信息技术对教育发展具有革命性影响，这种影响不是体现在技术本身，而是体现在信息技术与课程的深层次整合上。"
区域教育可信数据空间的产品设计指引与分析
从产品路径出发，拆解能力图谱、信任架构、价值闭环与演进路线
王涛 基于可信数据空间的教育数据要素流通治理体系与实践路径
教育数据要素的高效流通是实现教育数字化转型的重要驱动力，然而实践中面临教育数据要素流通信任性阻滞、系统性梗阻和制度性藩篱等多重困境。
当AI从"会回答"到"能执行" 教育数字化的下半场，比模型更需要升级的是什么？
过去两年，大模型涌入校园，AI助手遍地开花。但如果仔细看，大多数AI应用仍然停留在"你问我答"——能告诉你政策怎么走，却替你走不完流程；能生成一份教案，却接不上你学校的排课系统。这中间缺的那一步，恰恰是教育数字化真正最难的一步。一、分水岭：AI建设的"上半场"已经跑完，瓶颈在哪？回看过去两年的教育A...
教育数字基座权限治理：从“平铺散乱”到“分层可控”的实战落地路径
但回头看，很多地方的建设节奏是“先跑起来、再补漏洞”。权限管理也跟着沿用了最省事的平铺式架构，结果角色越建越多、权限越散越乱，审批流于形式，冗余权限越堆越高。这些问题不只是运维成本的事，更直接的后果是学生隐私、学业数据暴露在越权访问的风险下，已经成了教育数字基座稳健运行的短板。
数字基座、数据治理、低代码、AI智能体：基础教育数字化里这四样怎么摆
我们老说教育数字化，钱花了、系统上了，可数据就是流不到离孩子最近的那双手上。问题常常不在某一层没建，而在我们把基座、治理、低代码、智能体当成四笔彼此无关的预算来批——谁都建了，谁也没接上。
教培这行，可能要被 AI 从根上掀了
过去二三十年，这行解决的是"让更多人听上好老师的课"；往后的课题，是"让每个孩子都有个专属自己的老师"。这件事比任何一次政策、任何一轮在线教育热潮，都来得彻底。
高质量数据集与可信数据空间：政策、技术、场景全维度结合与深度关联
高质量数据集：人工智能、产业数字化核心战略生产要素，严格满足完整性、准确性、一致性、时效性国家四性标准，经多源汇聚、清洗脱敏、标准化标注、合规确权、质量校验的政务 / 行业 / AI 基准数据资源，是数据价值产出、模型赋能、业务智能的核心内核。
熊璋 聚焦“全要素、全过程、全场景”，推动人工智能教育生态多维度健康发展
人工智能教育生态的多维度健康发展是当前的紧迫任务。如何认识人工智能教育生态建设的战略性、全局性、基础性和持续性地位？如何实现人工智能教育生态的多维度发展？一起来看北京航空航天大学教授熊璋的深入阐述——
一文梳理高质量数据集的国家政策法规
高质量数据集作为数据要素价值释放的核心载体，已成为国家数字经济战略的重要支撑。我国已构建起以法律为基础、行政法规为骨干、部门规章为支撑、政策文件为指引的多层次制度体系，全面规范和推动高质量数据集建设与应用。