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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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...
我们这两年拼命建的教育数字基座,不也快走到“一切皆插件”这一步了吗?应用是插件,物联模块是插件,消息、组织、AI 能力,全都可以作为插件往基座上挂。那问题就来了——当基座里一切皆插件,挂插件的内核,也就是真正的核心,到底该是什么?