改革与创新:基于区块链技术的高校专业质量监测体系构建

王玉亮,姚光顺,王妮,溫卫敏,叶春

(滁州学院 计算机与信息工程学院,安徽 滁州 239000)

2021年1月,教育部发布《普通高等学校本科教育教学审核评估实施方案(2021—2025年)》(简称“审核评估实施方案”),将专业认证(评估)列为专业建设的必选指标,将质量保障列为一级指标,专业认证(评估)是专业建设质量总体监测的集中体现。《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010－2020)》已明确提及专业监测与评价,提出要鼓励专门机构、社会第三方组织对高等教育中的学科、专业、课程等进行质量评估,要构建国家教育质量监测评估机构,完成监测评估体系,定期发布质量监测评估报告,形成高等教育质量监测常规性、客观性和持续改进性相结合的监测体系[1]。专业质量监测建立在数据驱动基础上,如何确保数据的客观性、可信性、全面性和多元性是高校专业质量监测的核心。新一轮的审核评估实施方案明确了坚持方法创新的原则,鼓励综合运用互联网、大数据、人工智能等现代化信息技术手段,深度挖掘常态监测数据[2]。2021年6月8日,经合组织(OECD)发布了《数字教育展望2021:用人工智能、区块链和机器人应用前沿》报告,明确指出以人工智能、区块链技术等为代表的新一代数据技术将改变现有教育运行模型[3]。

区块链技术集成了分布数据存储、点对点传输、加密算法和共识机制,形成了数据管理新型应用模式。区块链技术在教育领域中的开发和应用,初步构建了基于区块链技术的成绩管理、课程学习、证书认证、资源共享和学业征信等方面的教育新生态[4]。区块链技术在专业人才培养、成果共享和证书管理等方面的应用启发了专业质量监测体系的构建思路。将区块链技术应用到高等教育专业质量监测体系中,充分利用区块链去中心化、开放性、独立性、安全性、匿名性等特点[5],可以构建可信、共享、可追溯的高校专业质量监测体系,从而为高等教育专业评估和质量监测提供强有力的保障。

1 高校专业质量监测与区块链技术

1.1 高校专业质量监测现状及问题

专业质量监测数据是专业认证(评估)的核心依据,是教育部高等教育教学评估的重要抓手,教育部建有高等教育质量监测国家数据平台,该数据平台用于专业质量监测数据的上报、量化和分析,实现高校专业建设质量的把控、调整和反馈整改,达到专业建设质量的不断提高。当前,我国高等教育专业质量监测主要特点包括:(1)专业质量监测目的是为教育主管部门制定、调整教育政策提供依据;(2)专业质量监测要求是为高等教育评估工作提供充分的基础数据,确保质量评估的精度和可信度;(3)专业质量数据源自高校自我监测。质量监控数据填报的可信度取决于各高校校内的自我监测管理;(4)专业质量监测的作用是为学生专业选择、社会用人单位人才选用提供必要的信息源,专业质量监测的结果必须公开于世[6]。

因此,建立并不断完善高等教育专业质量监控体系,将有助于教育主管部门对各高校专业建设和专业教育质量现状的掌控和政策调整;有助于高校优化学科专业结构,大力发展优势专业建设,不断推进一流专业建设和一流学科建设;有助于规范高等教育的管理,引导专业建设方向和正确的社会舆论;有助于提高高等教育质量的可信性和权威性[7]。

现有高等教育专业质量监测主要途径为,高校自己将通过监测数据上传至教育部专业评估和质量监测平台(专业质量状态数据采集平台)完成状态数据的输入,教育部通过采集数据的分析,建立专业质量评估与分析,最终输出专业质量监测报告。由于基础数据的采集来源于各高校自己填报的数据,数据填报完全根据学校教学管理掌握的信息,数据来源单一,降低了可信度;专业教学数据主要来源于教务部门的教务管理系统,数据中心化程度较高,共享性差;各高校教务管理系统功能模块存在较大差异,导致数据统计类型不一致;填报过程人为干扰因素较大,在填报过程中往往会出现人为错报、漏报和谎报情况,导致数据的不准确,最终误导政策的制定;除此之外,专业质量监测的数据在传输、处理和发布的过程中存在数据安全问题,可能导致数据的丢失、篡改、伪造等现象。这些情况严重影响了专业评估和质量监测的可信度和权威性,影响了高等教育专业教育质量的公信力。

1.2 区块链技术赋能高校专业质量监测

对于专业质量监测数据来源单一、可信度低,数据中心程度高,数据共享性差,数据伪造、丢失、篡改等问题,区块链技术可以予以化解。区块链技术可以理解为一种分布式账本技术[8],其自身优点可克服当前专业质量监测痛点问题:(1)共识机制确保了数据存储的一致性,通过分布式存储避免了单一账本被人为篡改的可能性,保障了数据的安全性和真实性;(2)去中心化确保数据不依赖额外的第三方管理机构或硬件设施,避免了中心的管制,实现了各节点信息的自我验证、传递和管理;(3)共享性确保了数据的公开性,信息高度透明,有利于专业质量数据的实时获知、预警和调整;(4)独立性确保了数据在系统中能够实现安全验证和数据交换,避免了人为的干预;(5)匿名性确保了各节点的身份信息不需要公开或验证,信息传递可以匿名,有利于基础工作人员敢于说真话[9]。

区块链技术在高等教育领域的开发与应用已经初步形成了“区块链＋高等教育”的应用模式。2014年,塞浦路斯的尼科西亚大学开始将学生成绩、获奖情况等信息储存在分布式账本上,有效保证了这些数据信息的真实可靠,成为全球首个使用区块链技术记录学生成绩的高校。2015年,美国麻省理工学院媒体实验室开始使用比特币区块链认证系统Blockcerts向参加30周年的校友颁发证书。2016年,未来教育研究所联合美国高考基金会提出了利用区块链技术记录学生学习期间通过常规学术活动和非正式学习活动获得的学分,并将学习成果作为用人单位真实可靠的学习参考依据。中央财经大学联合微软公司共同开发了中国首个“校园区块链”,用于记录学生在学习成绩、资质证书、获奖情况等方面的证明材料,降低了学生的求职成本,提高了学生求职的成功率[10－11]。英国开放大学借助区块链技术将学生和教学资源直接联系起来,促进了对学习信息和教学工具等教育资源的共享[12]。区块链技术在证书管理、学分认定、专业人才培养和成果认定方面的快速应用,开启了区块链技术在高校专业质量监测体系构建的探索,利用区块链技术所代表的新型数据治理模式,可解决高校专业建设和管理过程中的数据开放性、数据安全性和数据可信性等问题,可为高校专业质量监测提供更加安全、更加权威、全程可溯源的共享数据,为高校专业质量全面监测和高等教育教学审核评估提供有效的数据保障。

1.3 区块链技术在高校专业质量监测中的运用优势

区块链技术在高校专业质量监测中可以充分发挥其永不可篡改、全程可溯源、信用塑造和正向激励等优势:

(1)全面提高高校专业质量监测数据的客观性。区块链技术采用分布式存储模式和共识机制,确保了数据永不可篡改;数据在传输过程中采用的点对点安全传输确保了数据的安全性,避免了传输过程中数据的丢失和重新组织。区块链技术确保了专业质量监测数据的真实性和可信性。

(2)全面拓展专业质量监测的范围。传统专业质量监测数据是按照监测指标和监测点一对一上报的,这些数据往往是结果数据,往往不能反应过程。利用区块链技术将实现专业建设全过程的数据采集,这些数据既包括过程数据又有统计分析的结果数据,让专业建设过程更加透明。

(3)全面提升一线老师参与度。传统专业质量监测不能直接体现一线老师教学过程,而主要通过教学后上报的统计数据集中体现出来,因而往往不能客观评价老师教学质量和教学过程的投入情况。区块链技术在高校专业质量监测中可建立全过程可溯源和信用塑造机制,让每位一线老师成为专业质量监测的主体,从而激发每位一线教师专业授课的积极性和主动性。

(4)全面提高学生培养质量。专业质量监测的核心主体是学生,重点在学生的培养质量。传统专业质量监测按照结果进行导向,监测周期长,效率低,缺乏动态的预警和预测。基于区块链技术的专业质量监测提供过程监测、动态预警,利用信息化和大数据技术能大大缩短评估周期,提高评估效率,建立动态、常态化过程监测,有助于学生培养过程的动态调整,并正向激励学生培养质量的提升。

(5)全面提升高校人才培养的社会认可度。区块链技术在专业质量监测中确保了数据的客观性、评价的有效性和结果的可信性,符合社会对高等教育质量要求的期盼;教学全过程的可溯源,教师的积极主动性、学生综合能力的提高,可以更好地为社会提供符合时代产业需求的高层次人才。

2 基于区块链技术的高校专业质量监测体系设计原则与思路

2.1 区块链高校专业质量监测体系设计原则

高校专业质量监测持续性、系统性收集专业建设相关数据,包括运行状态、过程管理、产出效果等,并按照一定理论和规则对监测数据进行系统性分析与验证,其目的是通过可靠的数据分析发现影响专业质量和发展的主要因素,衡量各主要影响因素对观测指标的变化和权重,评判各观测指标是否达到预期目标,并按照观测指标建立定量和定性评价,指导专业建设的整改和发展趋势。高校专业质量监测过程是相关观测点和各因素的相互制约、相互联系的整体,是由多个有机联系和相互作用的子系统和多要素构成的体系。高校专业质量监测体系主要由目标系统、指标系统、决策系统、对象系统等多个子系统构成,主要要素包括监测目标、监测内容、监测方法、监测主体、监测结果等。

因此,在构建基于区块链技术的高校专业质量监测体系应综合考虑到各子系统和各要素的相互关联性和制约性,它一般应满足以下基本原则(如图1所示):

图1 基于区块链技术的高校专业质量监测体系构建原则

(1)整体性和相关性原则。高校专业质量监测体系中的各个子系统构成一个不可分的整体系统,体系设计时应考虑到各子系统的关联性和相互协调性,确保整个体系运行的有序性。应明确各要素在整个系统中的权重,并根据地方经济发展、产业结构和社会需求变化进行调整,使各要素的相关制约和影响性达到社会发展人才的需求。

(2)重点性和客观性原则。应根据人才培养的定位和产业发展需求,明确不同类型高校专业质量监测的关键要素,把握关键指标和关键要素动态变化,按照实事求是的原则,无偏差地收集重要信息,确保关键指标信息和关键要素信息的翔实性和可信度。

(3)常态化和动态性原则。应坚持将专业建设过程监测和效果监测相结合,利用大数据、区块链技术实现专业质量监测的信息化、常态化和动态化,其中常态化体现专业质量持续性和全过程化监测;动态化要求监测指标和要素要根据人才培养的定位和目标做适时调整;常态化和动态化相结合强调了专业质量监测的持续性和灵活性。

(4)目标性和预警性原创。专业质量监测体系建设的目标,是通过指标信息的收集和统计对影响专业质量的各关键要素状态进行描述,重点评价各指标在相关要素影响下的动态变化,观测核心指标与预期的差距,建立指标预警机制,及时反馈预警信息并构建整改、调整措施。

(5)时效性和先进性原则。基于区块链技术的高校专业质量监测体系实现了全过程监测,对观测指标的信息采用实时性数据采集,通过日常观测指标数据的采集把握翔实的动态数据。这些数据的采集采用多种感知手段和先进的算法,包括自然语言处理、语音识别和大数据挖掘等先进技术手段,使获取的指标信息能准确地反映客观的状态。

(6)独立性和权威性原则。构建专门的专业质量监测机构,专业质量监测过程不受高校或其他管理机构的人为干涉;数据来源基层数据采集单元,坚持多主体数据采集的一致性校验原则,及时避免数据的差异和人为误差;区块链技术采用去中心化、分布式存储,克服了监测数据人为篡改、丢失等问题,保障了数据的真实性和权威性。

2.2 基于区块链技术的高校专业质量监测体系运行机制和设计思路

基于区块链技术的高校专业质量监测体系运行过程主要包括:(1)监测目标。制定专业质量监测目标,明确监测指标和内涵,确定指标样本抽样时间段,完成监测体系指标初始化;(2)数据采集。实现对专业质量监测指标数据的动态采集,体现核心指标多主体去中心化、持续性状态数据的采集,对多个监测对象的多个主体数据进行一致性校验,建立分布式存储;(3)信息处理。对采集的数据进行重要信息的提取,对信息进行分类统计、分析和存储,实现点对点的安全传输,建立信息的共识机制;(4)信息检验。对核心指标信息分析结果和重要的影响要素进行抽样检验,衡量分析结果与真实状态是否一致性,对存在信息差异性的指标建立信息更新机制;(5)监测报告发布和反馈整改。专业质量监测报告可以综合反映学校的办学水平,是社会衡量高校的人才培养质量的重要参考。监测报告主要面向高校和社会,高校对监测报告中的评价要做积极的整改并及时上报整改效果,随时接受再一次的监测采样。整个运行流程如图2所示。

图2 基于区块链技术的高校专业质量监测体系运行流程

在新一轮评估的背景下,将区块链技术运用在高校专业质量监测体系中,在设计思路上应满足区块链去中心化、分布式存储、数据共识机制、数据共享和检索智能合约等性能需求,该体系设计思路(如图3所示)如下:

图3 基于区块链技术的高校专业质量监测体系设计思路

(1)专业质量监测结构设计:按照监测机构分层设计可分为国家级、省级和校级监测平台;按照监测主体分为内部监测和外部监测,重点建设校级质量监测平台。校级质量监测平台是高校进行自检、自评和自测的主要抓手。按照区块链工作原理,将专业质量监测体系分为四个工作层:数据层(负责数据加密和分布式存储)、服务层(负责数字签名认证)、网络层(负责数据校验和记账)和应用层(负责数据接口、查询等其他应用)。

(2)专业质量监测数据层设计:数据层要将专业质量指标数据通过多渠道采集、分布式存储到带有时间戳的数据区块上。在数据源采集中建立多主体数据采集模式,按照分层进行数据采集和验证(国家、省级和高校三层数据采集面),实现去中心数据填报和分布式存储。采用哈希函数、数字加密和共识算法完成数据入链。

(3)专业质量监测内容设计:强调专业质量监测指标的过程把控和结果评价相结合,监测主体从“以教师为中心”转向“以学生为中心”,侧重监测培养产出的人才质量,监测在专业建设中落实OBE理念和“新工科、新农科、新文科等”要求的情况,评估学生学了什么、学得怎样,衡量学生学习的过程和成果,利用区块链技术对学生所得学分和成果进行认证,建立分布式电子证书。监测内容按照监测目标指标进行动态调整,主要内容包括培养目标(知识、素养、能力要求)、培养过程(课程体系、师资团队、培养方案、学分认定等)和培养成效(学生成果、学生满意度、社会满意度、第三方评价等)。

(4)专业质量监测共识机制设计:共识机制用于决策参与节点工作方式与某些特定数据达成一致,克服因数据攻击、堵塞导致的节点记录事物存在的时间差异。本设计采用权益证明机制(POS)与实用拜占庭容错算法(PBFT)[12]实现监测数据的识别,通过加密算法和共识算法完成监测数据验证、存储、更新和入链,并利用动态的数据认证组克服可能的破坏或欺骗。

3 基于区块链技术的高校专业质量监测体系构建

基于区块链技术的高校专业质量监测体系主要包括目标系统、工作系统(指标、对象、监测和报告)和要素系统(技术、组织、制度和基础保障)。目标系统是整个监测系统的核心和指挥棒,引导质量监测的方向,制定专业质量监测指标、要求、流程和规则。工作系统是专业质量监测的主体内容,负责监测指标分解、执行、监测过程实施、信息检索和结果报告及反馈。要素系统是专业质量监测的核心基础,负责监测对象的组织,制定监测执行制度,构建监测基础保障体系。区块链技术是要素系统中的技术要素,确保了专业质量监测过程的去中心化、可信、共享、可追溯。

3.1 目标系统构建

质量监测的目标随着需求的变化而动态变化,受到社会发展、产业结构调整和高等教育发展态势的制约,不同发展阶段专业质量监测目标不同。当前,在专业认证和新一轮审核评估背景下,专业质量监测目标侧重于评价人才培养是否达到专业认证的标准,坚持以社会需求为导向,以学生能力培养为落脚点,以满足经济、社会发展和产业需求的人才为出发点,以目标导向为核心,动态调整专业质量监测的目标。

基于区块链技术的高校专业质量监测体系的目标系统主要包括:(1)人才培养目标。核心监测点包括专业人才素质的基本要求、专业能力的基本要求以及专业人才的专业知识要求;(2)人才培养过程。核心监测点包括教学方法、教学手段、教学效果、课程体系等;(3)人才培养效果。核心监测点为社会满意度、第三方调查结果和学生对专业的满意度。目标系统在区块链中主要用于检测数据的一致性、评价数据的合理性和提供数据分类存储的依据。

3.2 工作系统构建

工作系统是基于区块链技术的高校专业质量监测体系的运行单元,主要包括:(1)监测指标体系构建和分解。负责构建一级指标、二级指标体系和监测点,对各指标和监测点进行明确的说明,明确其内涵和范围;(2)监测对象。明确监测的主体和客体,其中监测主体是以学生为中心,以成果为导向,所涉及的监测点包括课程体系建设、教材建设、学生参加学科竞赛比例、获奖比例以及师资队伍建设等;(3)监测过程实施。利用区块链技术完成监测高校的布点和环境配置,构建多主体、多渠道的监测点数据采集;通过哈希运算建立数据的区块存储(入链),通过POS和PBFT算法实现数据共识,建立数据一致性校验、检测和数字签名,实现数据的共享发布;(4)监测报告与反馈。根据监测指标的预期评价监测点是否达标,建立监测点偏差预警,并反馈给被监测单位进行限时整改。

3.3 要素系统构建

要素系统是对专业质量监测影响因素,主要包括:(1)技术系统。负责专业质量监测实施过程技术保障,如区块链技术中采用了数据加密算法、分布式存储算法、共识机制算法,实现数据分析的大数据技术,实现数据传输和数据安全的技术;(2)组织系统。负责专业质量监测活动的相关管理和组织,根据国家、省和高校三层组织结构,分别建立专门的专业质量监测部门,一般由监测中心、数据中心和数据分析中心构成;(3)制度系统。负责规范专业质量监测过程的操作流程,保障各项工作按照一定制度开展;各级管理机构根据需要制定明确的管理制度,如操作规范、报告制度、反馈制度等;(4)基础保障系统。负责专业质量监测的软硬件基础条件,如仪器设备、实验室环境、实训实习基地、教学科研经费保障、运动场所等。

3.4 基于区块链技术的高校专业质量监测体系

利用区块链技术可以将高校专业质量监测体系的目标系统、工作系统和要素系统构成一个开放的闭环监测体系(如图4所示)。区块链技术为高校专业质量监测提供全过程的技术保障。区块链的技术支持包括:数据层采用哈希算法、多叉树结构和数据加密技术;服务层由POS算法和PBFT算法数据的共识机制,并完成数据的认证;网络层实现点对点(P2P)网络传输、分布式存储和权限更新;应用层为专业质量监测提供评价报告、信息查询和对外的数据接口等服务。基于区块链技术的高校专业质量监测体系将培养目标、培养过程、培养结果建立为目标系统;将监测的内容、形式和实施过程建立为工作系统;将监测体系的技术系统、组织系统、制度系统和保障系统建立为要素系统,从技术保障、组织保障、制度保障、基础保障、过程保障上确保体系的完备性和可行性。

图4 基于区块链技术的高校专业质量监测体系

4 结束语

区块链技术在高等教育中的应用将随着区块链技术的不断完善得到拓展。利用区块链去中心化、分布式存储、安全性、独立性和匿名性等特点,按照高校专业质量监测体系构建原则,构建具有四层技术支持架构的区块链系统,可以解决高校专业质量监测数据在传输、处理和发布的过程中存在的数据安全问题,避免数据的丢失、篡改、伪造等现象,提高专业评估和质量监测的可信度和权威性,从而为高等教育专业评估和质量监测提供可信的数据保障。