基于区块链技术的在线学习评价模型研究

周羽鑫，张刚要

（南京邮电大学教育科学与技术学院，江苏南京 210023）

0 引言

2020 年初，受新冠疫情影响，学生居家学习成为常态。为了满足疫情防控需要、响应教育部“停课不停学”的号召，各地学校推出不同在线学习课程，以保证学生学习进度。然而，在线学习评价尚未形成规范，学生学习数据真实性和有效性、评价主体与主动性等因素对评价结果存在不同程度的影响。2019 年4 月，美国高等教育信息化协会（EDUCAUSE）颁布的《地平线报告》（2019 高等教育版）提出，区块链是推动教育变革的六大技术之一［1］。2008 年中本聪［2］最早提出区块链的概念，最初它属于比特币应用的底层技术，而后逐渐脱离比特币，开始在金融、征信、产品溯源、版权交易等领域崭露头角。区块链技术具有去中心化、开放透明、支持智能合约、数据不可篡改且可追溯等特征，可为解决在线学习评价中存在的问题提供新思路与技术支持。

1 相关研究工作

1.1 在线学习评价研究

国内外学者对在线学习评价进行了持续探索，大致发展出3 种典型的研究框架。

（1）观察学生在线学习状态，采集数据进行评析。Hummel 等［3］认为无线通信移动设备可采集较为完整的信息，可从学习内容、学习状态和自我评价等方面综合考量，学习者的学习行为和学习状态可在第一时间得到反映；郑勤华等［4］认为理论应与实践结合，建立以理论为磐石的五维度综合评价模型，由投入程度、完成程度、主动性层面、调控度、联通程度共同构成，强调需掌握学习行为聚合特征，并建构了初具雏形的计算模型。

（2）对学生在线学习行为的评价进行研究，如沈欣忆等［5］充分利用学习者在MOOCAP 中的在线学习行为数据，采用德尔菲法、专家排序法、专家工作坊等多种研究方法，构建MOOCAP 在线学习行为和学习评价模型；Morris 等［6］通过访问计算机日志获取学生参与频率、参与时间等8 个变量，探讨学习者在完全异步的网络课程中的参与情况及其与持久性和成就感的关系，并提出采用多元回归分析方法评估学生参与程度与预测成绩的好坏。

（3）在线学习者在学习内容和形式上各有不同，有学者对此进行了深入研究。Outtaj 等［7］发现学习者、学习平台自身和相互之间存在稳定的交互联系，学习者在学习过程中角色不同，通过划分角色，可设计出较稳定的学习行为评价标准，从而更加具有代表性；马玉慧等［8］在前人研究理论成果上，提出同伴评价是学习行为评价的重要组成部分。从学习者产生影响角度出发，确定同伴评价真实性可从网络身份标识、反馈完整和成体系的评价规定等方面着手，并通过实证研究的方法，验证这些关键因素对在线同伴评价的重要作用。

综上所述，国内外学者针对在线学习评价的研究已取得一定成果，但还是存在以下不足：①目前对于在线学习行为评价方面的研究，大多通过收集在线学习平台上学生的各种学习数据，经过数据处理和分析后进行研究，但学习行为数据庞大复杂，需耗费大量人力物力进行梳理；②在线学习平台没有实时监控功能，学生可能通过作弊手段完成学习步骤，在线学习数据真实性无法得到有效保障，在线学习评价结果信度不高；③目前，在线学习评价结果基本由任课老师决定，针对同伴评价的研究虽已引起研究者关注，但学生在整个评价过程中还是处于被动状态。

1.2 基于区块链技术的在线教育评价研究

目前关于区块链技术如何与教育行业实现深度对接已积累了基础性研究成果，理论上证明了“区域链+教育”模式可行性，但未有大规模实证研究。

在线教育评价应用方面的研究主要集中于应用区块链技术跟踪学生的操作数据，保证数据透明性等方面。如Li 等［9］开发了基于区块链的数字操作技能评价系统，教师可利用数字教育操作系统检查学生学习成绩和教育质量，区块链技术可简化系统流程，提高效率，避免信息不透明和伪造等问题；Zhao 等［10］构建了一个基于区块链技术的学生能力评价系统平台，通过区块链技术实现系统平台对学生能力评价全方位无死角的的监管，并实现24 小时完全监控追踪，对学生在课程、培训、竞赛、实习等活动中的学习成绩进行分析，客观评价学生专业能力，以期为学生就业提供合理的建议。该研究证明区块链技术可为教育评价过程安全性和可信度提供强有力的技术支持。

总体上区块链应用于在线教育评价的研究还处于初步探索阶段。主要因为：①区块链在教育领域的实际应用较少，技术发展还不成熟；②相关政策还不完善；③现有研究多为宏观视角，关于区块链在教育中的应用研究较少。本文以在线学习评价模式存在的问题为着眼点，从学习者身份认证、学习者日常学习行为记录、学习者阶段与期末测试及第三方评价等不同角度探索区块链技术融入在线学习评价的方法，促进区块链技术在教育领域进一步发展与相关法律法规的完善。

2 模型实施方案

在线学习评价模型多个环节涉及学习者数据存储，包括学习者身份认证时的个人信息存储、学习者日常学习中的学习数据分布式存储、学习者在阶段测试和期末测试中的考试成绩存储及在线学习评价结果存储。本文评价模型结构设计分为学习者应用交互层和区块链层，如图1 所示。

Fig.1 Online learning evaluation model based on the blockchain图1 基于区块链的在线学习评价模型

2.1 模型结构

2.1.1 学习者应用交互层

纵观整个系统，最上层的结构由学习者应用交互层占据，这是一种与学习者进行直接交互的层次，能够通过用户操作接收和反馈信息。此外，它还负责将学习者数据（即与学习者学习评价数据相关的信息）封装成“事务”提交到每个节点，然后传输到区块链。

2.1.2 P2P 网络节点

块链层包括P2P 网络节点和底层块链，P2P 网络节点用于接收来自学习者数据应用层的封装“事务”，并验证“事务”，最后所有节点都将支持新的块。区块链用于存储所有“事务”，即学习者在线学习评价数据。块链层的上层是P2P 网络节点，区块链中的数据在P2P 网络中传输，为了提高在线学习评价可信度，节点设置可包括各院校和相关教育部门。各院校和监督教育部门可随时查看系统发布的信息，从而增强在线学习评价系统可信度。

2.1.3 区块链创建

在块生成之前，接收“事务”的节点需验证事务是否合法。从区块链技术的角度，整个评价过程可以被视为“交易”，验证成功之后新区块迎来“交易”。新区块哈希值由节点计算确定，哈希值具有唯一性。节点负责新区块运送，新区块在节点之中转移，层层验证，能够确保“交易”安全性。如果新区块被批准，它将被添加到链中。随着合法交易数量的增加，区块链规模将越来越大。

2.2 模型实现机理

2.2.1 公钥与私钥的使用

区块链在线评价模式要求公钥和私钥必须承担验证条件的任务，不论是“事务”的接收和发送均需经过检验。在这个系统中，所有参与者都会得到一对秘密钥匙。私钥是个人身份证明，在写入“交易”时，私钥作为数字签名写入交易，以确认“交易”发送者身份。公钥相当于1 个帐户，在向另1 个节点发送“事务”时，接收地址写入收件人的公钥，收件人必须使用自己的公钥解锁事务。每个学习者都有1 个公钥，学习者在线学习评价结果可以通过公钥查询。如果公钥可以用来查询学生信息，这表明学习者在线学习评价结果已成功存储在区块链上。

2.2.2 “交易”机制

在线学习评价系统传达的信息被封装成1 个虚拟资产，用于“交易”，学习者、教师、学校和教育局都是“交易者”。学习者创建虚拟资产，如学生姓名、学号和专业，将上述信息封装成“交易”，用私钥生成数字签名，并将“交易”发送给教师，“交易”接收方帐户是用于解锁接收到的“交易”的教师公钥。在验证学生身份后提取学生姓名、学号、专业3 个核心字段，并对学习者姓名、学号、所学专业、课程成绩等信息进行创建，并作为“交易”发送至学校，学校收到老师的“交易”，用自己的公钥解锁学习者在线学习评价结果后，学校将学生姓名、人数、专业和在线学习评价结果作为“交易”提交教育监管部门。因此，在这个系统中，教育部门不仅是网络中的节点，也是“交易”主体。

2.3 模型优势

2.3.1 学习者学习数据记录与共享

通过总结现有研究可以发现目前在线学习评价主要是收集学生在线学习数据进行集中管理与分析。以这种方式进行在线学习评价，不仅效率低下，而且可能遭遇数据泄露和滥用的危险。区块链存在众多节点，节点层叠形成网状节点，成熟的区块链技术不依赖第三方硬件设施支持，没有中心集中制管理，记录形式分散，各个节点交互对信息进行刻录和传递［11］。应用区块链技术可将数据和计算分布到世界各地可供分享的网络节点中，不需要中心服务器，可以通过点到点网络通信协议建立起可信的数据交互，从而实现学习数据分布式存储和去中心化管理［12］。因此区块链作为一种账本，对第三方存储平台依赖性不强。在本文在线学习评价模型中，利用区块链分布式存储技术，可以全过程记录学习者在网络学习空间中的学习过程、学习成绩及其他评价结果，在保证学习者学习数据被高效且完整记录的同时，避免了学习者数据被泄露的风险。学习者学习数据真实且完整的记录为后续客观公正的学习评价提供了具有较大参考价值的数据来源，也使最后评价结果有迹可循，使评价结果具有可信度。

2.3.2 学习数据防篡改性

本文基于区块链技术的在线学习评价模型可解决在线学习数据被伪造的问题。区块链技术本身具有共识机制和智能合约技术，这使学习记录一旦生成无法被改动，数据可靠性大幅提升。区块链技术允许在一定条件下大数据向小区块拆分，小区块利用哈希函数被更小的哈希值代替，更好地被存储在众多区块的块头中，任一修改都会在哈希值上留下痕迹，下载时数据可从多个节点同时获得［13］。而且，由于没有中心服务器，节点不会受到干涉和影响，被攻击的机会小，因而安全性和效率均比较高。同时在本文在线学习评价模型中，从学习者身份验证、学习者学习数据到阶段和期末测试均严格把控，从各环节保证了学习数据真实性。

2.3.3 评价数据透明性

区块链技术支持分账类查询，权限开放给全部使用群体，并且支持按照时间顺序查询交易信息、更改信息或者对信息进行更改。因为区块伴生时间戳，所以区块追溯结果一般较为完整，难以遗漏［14］。在本文在线学习评价模型中，学习者在学习过程中的表现被完整记录下来，方便学习者随时查询自己的学习进度，这对自我评价有积极意义。学习者能够监督自己的学习，学习数据按照规定的时间节点被整理存储于学习管理数据库中，以便使用在线学习评价系统中的师生及时掌握学习或教学状况。

为解决在线学习中学生被动性问题，本文在线学习评价模型加入第三方评价，各个评价单位共同对评价结果进行监控。在必要时，还可以加入学习者小比例的自我评价，不仅能让学习者对自己的学习情况有所了解，而且学习者在整个学习评价中可占据主动位置。

3 基于区块链技术的在线学习评价流程

基于区块链技术的在线学习评价模型，在线学习评价流程为：①学习者登录平台并进行身份认证；②在学习者学习过程中，区块链技术对学习者学习数据进行分布式管理；③学习者在学习中接受阶段性测试和期末测试；④利用智能合约技术，教师和第三方评价单位形成对学习者的综合评价；⑤利用区块链技术对学习者学习成果进行认证。如图2 所示。

Fig.2 Online learning evaluation process based on block chain technology图2 基于区块链技术的在线学习评价流程

3.1 学习者身份认证

在虚拟的网络环境中，没有面对面的教学和互动，教师和学生可能素未谋面，学习者身份辨认存在较大难度。密码学是区块链一重要技术组成，尤其是椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）发挥着核心作用，以此区块链实现了P2P系统设计，摆脱了中心控制［15］。学习者在进入学习平台学习之前，在平台进行身份注册，提交个人有效的身份证明与学习者指纹数据。这些学习者身份信息将通过区块链私钥自动存储在系统中，当学习者进入平台进行学习、测试和学习成果认证时，可根据这些信息对学习者身份进行认证，并且区块链技术可防止学习者身份信息泄露。

3.2 学习者平时学习数据分布式管理

区块链技术分布式特征使教育机构能够追踪学习者学习行为，这种监测不会受到空间和平台的限制，而且无需借助中枢存储机制即可实现，学习者考试之前的学习行为数据能够完整全部保存下来。数据被记录后立马上传云端，任何删改行为都不被接受，学习者借助这些数据可以保证自己学习过程真实存在。在线学习评价主要从知识和互动两个层面着手，知识维度主要是指学生作业完成程度、资料是否下载和学习时间等，该维度数据可直接说明学习者是否进行学习和学习步骤的完成程度。互动主要包括论坛发帖数、与教师的交互数据等。与教师的交互数据主要指在课堂中回答问题的频率与课后向老师提问的频率，互动数据主要代表学生协作学习的能力与对课程知识认真学习的程度。

3.3 阶段测试与期末测试监测

传统考试中，教师可对考场中的学习者进行统一管理和监督。但学生应对在线学习测试往往有多种作弊手段，诚信原则往往不能彻底贯彻。根据美国教育合作组织调查结果表明，接近40%的学校应用技术手段杜绝作弊手段［16］，比如，虚拟监考防止代考行为。本文在研究在线学习评价模型过程中，利用ID 及指纹认证等方式对学习者身份进行可靠验证，使用视频录像全方位维护考试秩序和诚信原则。在这个过程中，使用软件阻止考生在考试过程中打开其他软件或网页浏览器，并且教师将通过网络摄像头对学生进行实时远程监考。这种虚拟监控通过模仿教室中的真实体验，比现场监控考场的效果更佳。

3.4 第三方评价

区块链技术去中心化特点使第三方主体有更大的发挥余地。区块链技术独创了智能合约技术，使在没有人工干预的情况下，也可处理非常复杂的交易，交易效率可得到质的飞跃，也就因此，交易流程更加简短，交易成本进一步缩减［17］。在线学习评价模型中，评价的第三方组成多元化，专家、教师、学生、家长等主体均参与在内，共同饰演第三方角色。区块链机制使第三方成员成为网络节点，节点之间并不以一定节点为先，互相平等的地位使共识可更加轻松地达成。P2P 网络使共识之后的传送更加便捷，这意味着第三方多元化真正具有积极作用。在这个模型中，在平台中学习的学习者是评价对象，根据课程要求，学习者、教师、第三方评价单位、教育行政部门均可在区块链中提出评价指标，在达成共识后，以代码的形式安装在区块链中，形成智能合约。只要被评学生信息不违背智能合约标准，智能合约技术就会自动发挥作用，数据信息被写入区块链中，其中不需要任何人工操作。

3.5 学习成果认证

第三方评价由专家和家长等多个主体构成，对学习者测试分数和平时表现等进行综合性考评，教师和第三方评价单位结果在最终评价结果中占有一定比重。学习评价结果通过区块链公钥存储起来，学习者可以在任意时间和空间查看评价结果进行自我评价反思，并且平台可根据各课程评价结果，给学习者颁发相应证书。区块链技术可根据时间戳完整保存证书中的学习者个人信息、课程内容、颁发日期等，并可以保证证书内容真实性。学生的学习证书可作为教育记录被永久保存，不仅可以供学习者未来的学校或雇主查看，还可为个人终身学习提供可能，促进个性化学习。

4 结语

人工智能深度学习、大数据、云计算等技术促进了在线学习方式的变革，为学习者提供从世界各地获得知识与教育的机会。深度学习等技术有利于在线课程设计与开发，促进学生在学习过程中的交互，实现资源合理规划。人工智能技术大幅提升了在线学习质量，而区块链技术可使在线学习合法化。教育评价是学科建设与拓展的重要环节，在大数据时代，在线教育评价该从哪些方面着手，与传统办法之间没有明显区别，因此目前在线教育评价面临着重重困难，对新技术的需求日益迫切。

本文通过对当前国内外在线学习评价模型优缺点进行对比总结，深度分析区块链技术融入在线学习评价模型的相关优势，构建了一种基于区块链技术的在线学习评价模型，利用区块链技术，解决目前在线评价模式中的学习数据收集困难、学习数据不真实、学习者处于被动位置等问题。从学习者身份认证、学习者日常学习行为记录、学习者阶段与期末测试和第三方评价等不同阶段探索区块链技术融入在线学习评价的应用细节，为区块链技术融入在线学习评价模式提供新的研究视角。

区块链技术融入教育领域的相关研究还处于初步发展阶段，实证研究较为鲜见，需结合我国国情，深入目前区块链技术发展热点与难点问题，制定适当可行的法律法规加以规范和引导。本文从理论角度剖析了将区块链技术融入在线学习评价中的方法，下一步将推进模型在实际教学中的应用。