構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈的智能中職課堂云教學(xué)評價系統(tǒng)

徐正偉 馬海峰

摘要：在當(dāng)今教育數(shù)據(jù)體量巨大、數(shù)據(jù)類型繁多的情況下，使用云計算與大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)符合教育發(fā)展規(guī)律的智能化系統(tǒng)是首選。而移動終端的APP架構(gòu)的基于大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈的智能中職課堂云評價系統(tǒng)（簡稱CEC系統(tǒng)）的“智聽、智控、智評、智診、智改”能解決時間與空間的矛盾，解決當(dāng)前聽評課停留在聽課筆記上、不可回溯性、不專業(yè)等各種問題，CEC系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈等相關(guān)技術(shù)讓課堂教學(xué)評價走上可延續(xù)可發(fā)展的生態(tài)圈，CEC系統(tǒng)讓教師的教學(xué)過程大數(shù)據(jù)經(jīng)過分析與挖掘后即時地反饋和篩選，讓評價的可回溯性進一步增強。

關(guān)鍵詞：教學(xué)大數(shù)據(jù);智能化;云評價;聽評課;CEC系統(tǒng)

中圖分類號：TP393? 文獻標(biāo)識碼：A? 論文編號：1674-2117（2021）01-0000-04

教學(xué)評價中通常最為有效的方式是課堂觀察，是基于教學(xué)過程促進教學(xué)交流、提升教師教學(xué)技能水平的有效途徑，也是觀摩教學(xué)成果、促進和創(chuàng)新教學(xué)行為的有效措施，是教學(xué)過程的真實反映，更是教育大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的基礎(chǔ)。筆者經(jīng)過長期的深入研究發(fā)現(xiàn)，對基于云計算的課堂教學(xué)評價系統(tǒng)，特別是在中職領(lǐng)域，國內(nèi)研究基本空白。現(xiàn)有的是浦東教學(xué)管理評估系統(tǒng)和TOPCOP系統(tǒng)，以及部分高校分院內(nèi)部的個別系統(tǒng)，大部分是簡單信息化系統(tǒng)，基于B/S結(jié)構(gòu)，且對教師或?qū)W校收費。由于受帶寬的限制及用戶數(shù)和費用的限制，這些評價系統(tǒng)對中職教師的課堂教學(xué)能力、中職課堂教學(xué)質(zhì)量、中職學(xué)校教學(xué)管理精準(zhǔn)化的提升以及云計算及教學(xué)大數(shù)據(jù)在中職中的推廣和運用極為不利?；诖耍P者開發(fā)了移動終端的APP架構(gòu)的基于大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈的智能中職課堂云評價系統(tǒng)（Cloud Evaluating System For Classrooms，以下簡稱CEC系統(tǒng)），以期能夠有效提高教學(xué)質(zhì)量。

● 基于大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈的智能聽評課系統(tǒng)設(shè)計

1.系統(tǒng)功能設(shè)計

CEC系統(tǒng)聚焦教師的課堂評價與改進，分享教師在教學(xué)實踐中的教學(xué)改進成果，是一種聚焦教師課堂教學(xué)與評價的新途徑，它利用大數(shù)據(jù)采集、洗滌、處理等先進數(shù)據(jù)技術(shù)，借助模型算法與人工智能，通過對教學(xué)模式、學(xué)習(xí)模式數(shù)據(jù)量化，對數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)分析和挖掘進行深度分析，形成“智聽、智控、智評、智診、智改”的課堂觀察生態(tài)圈，最后形成分別針對開課教師、聽課教師及學(xué)校教務(wù)處的基于數(shù)據(jù)證據(jù)鏈的綜合評價和診斷報告。同時，CEC系統(tǒng)根據(jù)教學(xué)過程大數(shù)據(jù)，通過自我學(xué)習(xí)、不斷改進評價與分析標(biāo)準(zhǔn)，形成人機匹配的評價標(biāo)準(zhǔn)，避免過度依賴人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)而導(dǎo)致的評價與診斷偏差，最終達到系統(tǒng)與教師的平衡，并隨著教學(xué)改革的不斷深入而不斷智能進化。CEC系統(tǒng)功能架構(gòu)如圖1所示。

2.評價指標(biāo)設(shè)計

隨著教學(xué)信息化與課堂教學(xué)的深度融合，信息化教學(xué)課堂的評價緯度如何確立成為關(guān)鍵問題。由于中職課堂專業(yè)的多樣性和專業(yè)性，其對課堂的評價指標(biāo)的量化考核難度較大，所以筆者遵循了科學(xué)性、一致性、完整性、回溯性、容錯性、可操作性原則來確定中職課堂教學(xué)評價指標(biāo)體系，所選的指標(biāo)分別來源于專家學(xué)者關(guān)于聽評課的指標(biāo)、本地區(qū)所有中職教師和普高教師都認為的最重要的三大聽評課調(diào)研指標(biāo)（調(diào)查問卷回收845份，經(jīng)過篩選和合并，有效指標(biāo)為235條）。以及對學(xué)生的調(diào)研獲取的指標(biāo)。從教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)態(tài)度、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)效果這五個一級指標(biāo)形成相關(guān)二級指標(biāo)，具體如圖2所示。課堂教學(xué)評價指標(biāo)根據(jù)需要可以自由選擇評價指標(biāo)，并提供自定義指標(biāo)， CEC系統(tǒng)根據(jù)機器學(xué)習(xí)同時會更新或替代不合適的指標(biāo)，實現(xiàn)指標(biāo)的專業(yè)性和指向性，不斷完善和適應(yīng)課堂教學(xué)評價的變化和發(fā)展。

● 基于大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈的智能聽評課系統(tǒng)實現(xiàn)機制

基于區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能構(gòu)建的智能聽評課系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)，有應(yīng)用層、模型層、數(shù)據(jù)處理層，具體如下頁圖3所示。

1.利用大數(shù)據(jù)進行智能分析、評價、可視化

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對所有原始評價數(shù)據(jù)進行整理，然后根據(jù)課堂評價維度和不同評課側(cè)重點，進行分析與評價。大數(shù)據(jù)處理的第一步是按照教學(xué)評價環(huán)節(jié)的要求對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行抽取和重組，從中得出所抽取數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，再經(jīng)過關(guān)聯(lián)和聚合等操作，輸出規(guī)定格式的數(shù)據(jù)到新的儲數(shù)據(jù)庫中。第二步是進行數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理過程中的核心，通過數(shù)據(jù)抽取和集成環(huán)節(jié)，筆者已經(jīng)從各個不同的數(shù)據(jù)維度中獲得了用于數(shù)據(jù)處理的原始數(shù)據(jù)，每位教師或者管理者都可以根據(jù)自己的需求提出不同的分析處理模型，數(shù)據(jù)分析可以用于決策分析、推薦與預(yù)測等。通過數(shù)據(jù)分析能夠掌握數(shù)據(jù)中的信息，同時發(fā)現(xiàn)很多平時在人工操作中無法發(fā)現(xiàn)的問題。

在對聽評課數(shù)據(jù)進行分析后，對課堂分析結(jié)果進行解釋。大部分教師、學(xué)生無法直接看懂分析結(jié)果的數(shù)據(jù)，這一方面是因為數(shù)據(jù)比較抽象，另一方面是因為關(guān)聯(lián)等信息無法直觀地展現(xiàn)出來。因此，數(shù)據(jù)分析結(jié)果如何展示出來，展示和呈現(xiàn)方式怎么樣，對于教師、學(xué)生來說非常重要，數(shù)據(jù)可視化和人機交互是展示的主要技術(shù)。這個步驟能夠讓教師們清楚聽課評價分析的數(shù)據(jù)的結(jié)果。

使用大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的可視化技術(shù)，可以通過圖形的方式直觀地分析的結(jié)果呈現(xiàn)給教師、學(xué)生、管理者，教育者可以根據(jù)不同的需求，靈活地使用這些可視化技術(shù)。而人機交互技術(shù)可以引導(dǎo)用戶對數(shù)據(jù)進行逐步的分析，使用戶參與到數(shù)據(jù)分析的過程中，深刻地理解數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

2.基于公有鏈實現(xiàn)身份信息、校驗信息等安全性與信任機制

HPB是國產(chǎn)公有鏈的一個典型代表，它用分布式應(yīng)用的方式實現(xiàn)性能擴展，HPB芯鏈提供用戶賬戶、身份與授權(quán)管理、策略管理、數(shù)據(jù)庫、異步通信以及在數(shù)以千計的CPU、FPGA或群集上的程序調(diào)度。該區(qū)塊鏈為一個全新的體系架構(gòu)，通過低延時高并發(fā)硬件加速技術(shù)，可實現(xiàn)單位時間內(nèi)高頻次交易，且達到秒級確認。本系統(tǒng)設(shè)計基于HPB公有鏈作為開發(fā)存查證實的區(qū)塊鏈，將用戶的身份信息、驗證信息、校驗信息、完整性信息等經(jīng)過處理后，以公鑰形式存入公鏈中。

根據(jù)區(qū)塊鏈的不可篡改性，把系統(tǒng)中相關(guān)信息經(jīng)過處理后存儲在區(qū)塊鏈上，利用HPB區(qū)塊鏈上區(qū)塊信息作為一個去中心化的第三方存證和查證系統(tǒng)。相關(guān)信息存證處理過程如下：架設(shè)需要處理信息為M，M經(jīng)過調(diào)用SHA-1、SHA-256和MD5哈希算法求得待存原始信息D，將信息D中部分信息利用進行私鑰加密后存為信息K，存儲到區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)庫中。查證過程如下：將待驗證信息M1作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，M1經(jīng)過調(diào)用SHA-1、SHA-256 和MD5哈希算法求得待驗證始信息D1，根據(jù)用戶對應(yīng)區(qū)塊鏈中存儲檢索信息，查取區(qū)塊鏈中信息K1，對K1通過私鑰進行解密取得信息D2，如果D1與D2信息相匹配，則說明信息驗證有效。通過以上方式，對系統(tǒng)中身份信息、驗證信息、數(shù)據(jù)校驗、數(shù)據(jù)完整性等關(guān)鍵信息進行區(qū)塊鏈驗證，從而實現(xiàn)系統(tǒng)的用戶等方面的信息安全性，形成全新的信任機制。

3.利用機器學(xué)習(xí)進行評價模型維護

機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的核心，利用計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)活動，是人工智能中最顯著的特征之一，能對數(shù)據(jù)模型進行不斷迭代和優(yōu)化。機器學(xué)習(xí)在自然語言理解、機器視覺、模式識別等許多領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用。在CEC的模型庫中，利用機器學(xué)習(xí)的新技術(shù)，對評價模型庫進行不斷優(yōu)化與迭代。

利用機器學(xué)習(xí)框架對評價過程中形成的模型進行“打分”，然后新選擇同一主題下更優(yōu)秀的模型是實現(xiàn)CEC系統(tǒng)智能化的重要手段。評價模型數(shù)據(jù)分析這一步驟主要是數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，將每一種模型進行權(quán)重處理，然后對處理過的權(quán)重進行學(xué)習(xí)，如找出每個權(quán)重的最大值、最小值、平均值、方差、中位數(shù)、三分位數(shù)、四分位數(shù)、某些特定值（比如零值）所占比例或者分布規(guī)律等進行分析并可視化展示。同時，要確定模型權(quán)重（x1...xn）并求變量y，找出因變量和自變量的相關(guān)性，確定相關(guān)系數(shù)。另外，評價特征的選擇很大程度上決定了模型分類器的效果。將上一步驟確定的自變量進行篩選，篩選可以手工選擇或者模型選擇，選擇合適的特征，然后對模型變量進行命名以便更好地標(biāo)記，從而實現(xiàn)評價模型的智能進化。

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基金項目：全國教育信息技術(shù)研究課題“中職課堂教學(xué)智能化云評價系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用研究（CEC系統(tǒng)）”（課題立項號： 183320005，主持人：馬海峰）