CN109447858B - 一种基于区块链的泛在学习环境构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于区块链的泛在学***台，为用户和学习资源生产者提供了直接的沟通渠道。
Description
技术领域
本发明涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链的泛在学习环境构建方法。
背景技术
泛在学习是泛在计算在学习领域的应用，泛在学习通过普适计算技术，其目标是构建信息空间和物理空间相融合的无缝的学习空间，使学习的需求、资源和过程自然融入日常学习、工作和生活中。
学***台。“泛在学***台是由各类中介教育机构汇总的教学资源，并自主建立的集中式学***台，各平台侧重的学习内容各不相同，
目前，“泛在学***台如图2所示，存在以下问题：
一、学***台各自为营，专注于不同的学***台存储的学习资源有限，难以满足用户海量的学习需求；
二、学***台对于内容的分类粒度较大，无法提供精细准确的学科分类，用户个性化学习定制的需求难以满足。
三、平台交互性差，用户和学***台作为一个中间平台，为用户和学习资源生产者之间搭建了一个桥梁，但是也为用户和学习资源生产者之间的沟通造成了障碍，带来了不好的交互体验。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于区块链的泛在学***台阻碍了学习者和学习资源之间的直接交互渠道，难以灵活构建强交互式的智能泛在学习环境的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于区块链的泛在学习环境构建方法，包括：节点基于共识机制记录学习者的交易；
当收集到达到预设数量的交易或者距上一次收集交易达到一定的时间间隔，最高信用的节点对每个交易进行审查，符合要求的交易被记录在所述区块的区块体中。
优选地，所述最高信用的节点对每个交易进行审查，符合要求的交易被记录在区块的区块体中，包括：
抽取各个所述交易中的智能学习元内容的语义特征和更新内容的语意特征，将所述更新内容的语义特征与所述智能学习元内容的语义特征进行相似度计算，超过可信度阈值的内容交易被接受；
通过资源信任度和用户信任度以及时间影响、差异影响和多数可靠假设，对所述学习者进行信任度评分，最高信任度的学习者获得所述区块的更新权。
优选地，所述交易为履行所述学习者为教学方提供的学习服务付费的智能合约而进行的交易。
优选地，所述教学方提供的学习服务为根据学习者的特征和学习轨迹，为所述学习者生成自适应的学习内容并辅之以自适应的教学策略，并记录形成性评价的结果。
优选地，所述区块包括区块头和区块体；
区块头包括：版本号、指向前一区块的哈希指针、当前区块的哈希值、梅克尔树的树根指针和时间戳；
区块体包括：对智能学习元的操作交易；所述操作交易构成了梅克尔树，所述梅克尔树的树根记录在区块头中。
优选地，所述节点对智能学习元的操作记录都会作为一个交易广播给所有节点；
所述节点收集所有接收到的交易。
优选地，所述对智能学习元的操作交易包括：智能学习元的创建、已有智能学习元内容的更新、练习的过程和结果、形成性评价和教学的策略。
优选地，所述学习者使用任意的节点ID对智能学习元进行操作交易；
所述学习者在节点自己保存所有的使用的节点ID；
智能学习元根据所述节点ID跟所述学习者的对应关系，为所述学习者推荐学习内容、生成练习题目、选择教学策略和生成评价结果。
优选地，所述节点基于共识机制记录学习者的交易包括：
所述节点记录每个所述学习的交易一次。
通过本发明提供的一种基于区块链的泛在学***台，为用户和学习资源生产者提供了直接的沟通渠道，具有更好的用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为现有技术公开的泛在学习平台框架示意图；
图2为现有技术公开的泛在学习的问题示意图
图3为本发明实施例提供的一种基于区块链的泛在学习环境构建方法。
图4为本发明实施例提供的共识机制原理示意图；
图5为本发明实施例提供的智能合约示意图；
图6为本发明实施例提供的基于区块链搭建的泛在学习环境图；
图7为本发明实施例提供的智能学习元示意图；
图8为本发明实施例提供的智能学习环境的效果示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种基于区块链的泛在学习环境构建方法，如图3所示，步骤S101，节点基于共识机制记录学习者的交易；
步骤S102，当收集到达到预设数量的交易或者距上一次收集交易达到一定的时间间隔，最高信用的节点对每个交易进行审查，符合要求的交易被记录在所述区块的区块体中。
比特币区块链平台最初采用高度依靠节点算力的工作量证明(Proof of Work，PoW)共识机制来保证分布式***中账本的一致性。在工作量证明机制中，各个计算机节点(矿工)竞争解决一个复杂且容易验证的数学难题(挖矿)，最快解决该数学难题的节点获得把最近的交易记录写入区块的权力并因此获得奖励。PoW机制经过比特币长期稳定运行的考验，也保证了比特币的安全。但PoW共识机制造成了严重的电力浪费，且长达10分钟的解题过程降低了交易确认的频率。另一种权益证明(Proof of stake，PoS)共识机制采用权益证明代替了工作量证明机制中基于算力的共识机制，由***中具有最高权益而非最高算力的节点获得区块记账权。除了上述的工作量证明和权益证明机制，还出现了授权股份证明共识机制(Delegated proof of stake，DPoS)、PoW和PoS联合共识机制、行动证明(Proofof Activity，PoA)共识机制等。如图4所示，在本发明中，所述节点记录每个所述学习的交易一次。
所述交易可以为履行所述学***台中，不可篡改，具备信任力和安全性。协议是技术实现(technicalimplementation)，在这个基础上，合约承诺被实现，或者合约承诺实现被记录下来。智能合约由市场、参与方、区块链平台和法律四方约束，如图5所示。
所述教学方提供的学习服务为根据学习者的特征和学习轨迹，为所述学习者生成自适应的学习内容并辅之以自适应的教学策略，并记录形成性评价的结果。以以太坊作为基础，实现了基于区块链的智能泛在学习环境，如图6所示。
学习元面向具体的学习目标，又可以彼此联通，构建以学习者为中心的个性化知识网络。学习元的内容包括元数据、聚合模型、领域本体、内容、练习、评价、活动、生成性信息、多元格式、服务接口等部分。智能学习元在在学习元的基础上，增加教学策略和智能教学两个元素。教学策略有多种适合学习内容的教学策略，智能教学根据学习者的特征及其学习轨迹为学习者匹配适合的教学策略、练习以及下一步学习的内容，如图7所示。
所述对智能学习元的操作交易包括：智能学习元的创建、已有智能学习元内容的更新、练习的过程和结果、形成性评价和教学的策略。
智能学习元是以学习者为中心，每个学习元的认知负荷足够小，学习元之间构成一定的逻辑关系，使学习者学习的梯度足够小。学习元为每个学习者提供适合的学习内容、练习的数量以及下一步需要学习的学习元。智能学习元还根据学习者的掌握程度提供适合的教学策略，如样例学习、自我解释、即时反馈等。智能学习元使得泛在学习环境具备了一定的教学能力，进行自适应的学习和自适应的教学，进一步降低了学习者的学习难度，真正做到个性化学习。
在基于区块链的泛在学习环境中，每个区块包括区块头和区块体两部分。
区块头的内容包括：版本号，指向前一区块的哈希指针，当前区块的哈希值，梅克尔树的树根指针以及时间戳。
区块体部分包括：针对智能学习元的操作交易。这些交易构成了梅克尔树。梅克尔树的树根记录在区块头中。
在基于区块链的泛在学习环境中，新生成的区块会链接到上一个区块上，这样就形成了一个单向的区块链。每个节点都保存完整的区块链。节点通过点对点的方式进行通讯，任何节点对智能学习元的操作记录都会作为一个交易广播给所有节点。节点收集所有接收到的交易，当收集到设定数量的交易或者达到一定的时间间隔，具有最高信用的节点会对每个交易记录进行审查，符合要求的交易被记录在区块的区块体中。
对智能学习元的操作包括：智能学习元的创建，已有智能学习元内容的更新，练习的过程和结果，形成性评价，教学的策略等。每次对智能学习元的操作都通过节点的ID与特定学习者联系起来。
出于隐私保护的目的，学习者可以使用任意的节点ID对智能学习元进行操作，学习者在节点自己保存所有的使用的ID，智能学习元根据节点ID跟学习者的对应关系，把所有与该学习者相关的ID都与该学习者对应起来，从而为其推荐学习内容、生成练习题目、选择教学策略、生成评价结果等。
在本发明实施例中，具体的可以抽取各个所述交易中的智能学习元内容的语义特征和更新内容的语意特征，将所述更新内容的语义特征与所述智能学习元内容的语义特征进行相似度计算，超过可信度阈值的内容交易被接受；
通过资源信任度和用户信任度以及时间影响、差异影响和多数可靠假设，对所述学习者进行信任度评分，最高信任度的学习者获得所述区块的更新权。
影响信任度的因素包括：内容的准确度、内容客观性、内容完整性、使用的频度、形成性评价的结果、学习的周期、与其他学习者的交互次数等。
本发明实施例提供了一种基于区块链的泛在学***台，为用户和学习资源生产者提供了直接的沟通渠道，具有更好的用户体验。
提出了智能学习元的概念，通过区块链的智能合约，实现了自适应的学习和自适应的教学。通过语义基因相似度模型进行交易合法性的审查，通过基于信任度的共识机制实现了新区块的生成。该***实现了去中心化的开放的学习环境，任何人，任何地点，任何时间都可以实现个性化的学习。该***是基于以太坊区块链***实现的。使用以太坊的原因是其图灵完备的智能合约机制。利用智能合约可以实现本文提到的智能教学和个性化学习，图8为本发明实施例提供的智能学习环境的一个效果示意图。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (6)
1.一种基于区块链的泛在学习环境构建方法，其特征在于，包括：节点基于共识机制记录学习者的交易；
当收集到达到预设数量的交易或者距上一次收集交易达到一定的时间间隔，最高信用的节点对每个交易进行审查，符合要求的交易被记录在区块的区块体中；
所述最高信用的节点对每个交易进行审查，符合要求的交易被记录在区块的区块体中，包括：
抽取各个所述交易中的智能学习元内容的语义特征和更新内容的语意特征，将所述更新内容的语义特征与所述智能学习元内容的语义特征进行相似度计算，超过可信度阈值的内容交易被接受；
通过资源信任度和用户信任度以及时间影响、差异影响和多数可靠假设，对所述学习者进行信任度评分，最高信任度的学习者获得所述区块的更新权；
所述交易为履行所述学习者为教学方提供的学习服务付费的智能合约而进行的交易；
所述教学方提供的学习服务为根据学习者的特征和学习轨迹，为所述学习者生成自适应的学习内容并辅之以自适应的教学策略，并记录形成性评价的结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区块包括区块头和区块体；
区块头包括：版本号、指向前一区块的哈希指针、当前区块的哈希值、梅克尔树的树根指针和时间戳；
区块体包括：对智能学习元的操作交易；所述操作交易构成了梅克尔树，所述梅克尔树的树根记录在区块头中。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述节点对智能学习元的操作交易 都会作为一个交易广播给所有节点；
所述节点收集所有接收到的交易。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对智能学习元的操作交易包括：智能学习元的创建、已有智能学习元内容的更新、练习的过程和结果、形成性评价和教学的策略。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述学习者使用任意的节点ID对智能学习元进行操作交易；
所述学习者在节点自己保存所有的使用的节点ID；
智能学习元根据所述节点ID跟所述学习者的对应关系，为所述学习者推荐学习内容、生成练习题目、选择教学策略和生成评价结果。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述节点基于共识机制记录学习者的交易包括：
所述节点记录每个所述学习者 的交易一次。
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