双创教育是什么教育
目前，社会上依然有些人对创新创业教育持质疑态度，他们认为大学应该是搞学术、锤炼人格、提升综合素质的地方，搞创业、融资，太功利性了。
范海林解释说：“搞创新创业教育恰恰是为了回应社会上的批评，有些人不是质疑我们的孩子是考试机器、是高分低能吗？归根到底，创新创业教育其实就是素质教育，有助于学生社会责任感、创新精神和实践能力的提升。”
范海林表示，学生们做创业、开店面起一个带动作用，我们倒不必太在意创业的成功率有多高，这是一次重要的人生经历，有助于潜能的释放，当然在这过程中，如果有好的项目可以实现成功转化，那就更好了。
“关于创新创业教育，目前已经成效显著，但是离原来的预期还是有一定的距离。我们预期的是三全：面向全体学生、全体教师参与、贯穿教学全过程。”范海林表示，目前学生的参与度还做不到全体，有一部分学生还是习惯传统意义的教育，“我们希望创新创业教育能够激发原动力，老师能够做互动式的教学，把孩子该有的批判精神、好奇心开发出来，对于老师来讲，教学相长，和学生共同成长。”
希望大家共同成长吧。
创新创业教育简称双创教育，它不是“创新与创业”教育两个名词的简单叠加，而是基于我国现阶段社会和科技发展中呈现出的一种新的教育理念，在其教育观念和内容上实现了对创新和创业教育的超越。在双创教育中，创新与创业之间相互影响、相互作用并贯穿始终，共同构成了双创教育的核心。
大数据将为教育带来什么样的改变？如何应用到儿童教育当中
教育的目的是为了使人们不仅能够学习知识，而且在实际生活工作中能够组织和运用这些知识。大数据为教育带来更多的可能性，通过学校、企业、社会等数据的综合分析，能使专业做到更好的针对性，对学生进行个性化的辅导，从而发个每个人的特长与潜能。 可以分析儿童相关的数据，如书籍，玩具，儿童培训等数据，再结合自身企业所从事的内容，进行横向比对，纵向关联，找出一些关键因素，推动个人或企业的发展。
正好本人之前在教育科技领域有过创业经验，说说我的体会。
一、教育行业大数据应用存在的不足
现状调研发现，大数据等科技手段应用不足制约了教育效果和管理效率。具体来说：
面向教育管理者：
• 教学评估方法单一，数据支撑不完善
• 教学过程评价难以实现
• 教学过程数据的采集与留存缺乏整体规划
• 教学综合数据的应用缺乏标准
面向教师：
• 缺乏教学大数据，难以实现个性化教学
• 教学模式创新及其成果评估难
• 无法对每个学生实时的、长期的学习监督
面向学生：
• 学生学习成绩、成果的评价单一
• 缺乏教学数据，难以实现个性化的学习推送
• 缺乏自动预警机制及时引导学生学习
二、教育行业的数据资源丰富
教育行业其实蕴藏着丰富的数据资源，这些数据主要来源于：学生、家长、老师、学校、教学设备等。
涉及的数据包括：学生学习行为数据、设备状态数据、学生体质数据、学生生活数据
、学生学习过程中的情感数据、校园安全数据、课堂教学数据、各种在线与管理数据、移动学习过程数据、运维日志与用户日志数据、教育网络舆情数据、学生考试成绩数据
、各种作业/练习数据、学生课程笔记等书写数据。
三、大数据将为教育带来 “四个转变”
用好以上提到的大数据可以为教育行业带来“四个转变”：
1、教育过程：从非量化向量化转变。教与学的行为信息将越来越精确地被记录下来，这些数据能将教与学的动作全面数量化
2、教育决策：从经验化向科学化转变。教与学的管理不再依赖于个人经验或拍脑袋做决定，数据驱动的决策将变得越来越可靠
3、教育模式：从群体化向个性化转变。学习分析技术将赋予教师认识每个“真实”学生的能力，为每个人制定个性化的学习提升路径，实现真正的因材施教
4、教育管理：从不可视向可视化转变。利用数据可视化技术，可以实现更直观、更准确、更高效的教育资源与业务管理
四、大数据在K12教育领域将大有作为
大数据在K12（K12,kindergarten through twelfth grade，是学前教育至高中教育的缩写，现在普遍被用来代指基础教育）教育领域有广泛的应用场景，可以从面向家长、面向学生、面向管理机构和面向老师四个方面来说：
例1：利用大数据，在“教、学、考、评、管”五个方面助力教育变革和创新
例2：通过学生画像，洞察学生的特征，以便实行个性化教育管理
例3：教学可视化分析，助力教育结果科学评价
大数据可视化分析可以在教育平台上跟踪和关注老师和学生的教学、学习过程，记录老师和学生的课堂表现以及课下行为的数字化痕迹，通过在教育活动中点滴微观行为的捕捉，为教育管理机构、学校、老师和家长提供最直接、客观、准确的教育结果评价等 。
例4：智能判卷与作业批改，提高老师工作效率
• 利用智能评价技术，实现机器批改。以英语为例，需要建立英语本族语语料库，通过AI技术、图像识别、自然语言处理与理解、机器学习等，自动识别语法错误、不地道的词组搭配、写错的单词，并给出修改建议
• 采集每一位学生的手写笔迹后，利用大版面文字公式混合识别技术和智能推理解题判卷技术，实现学生原始笔迹数据的识别还原和对学生的“批改判卷”。在不改变学生现有手写书写习惯的前提下，采集学生答题笔记，数据采集率理论上可达到 99.99%
总之，大数据可以在教育行业有巨大的应用潜力，能对学生、老师、教育管理机构和家长等产生巨大价值。大数据和人工智能技术将重新定义教育的实施过程，为教与学注入新的动能。
标签： #全球教育科技创新
