CN112037590A - 一种区块链在线学习共享*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种区块链在线学***台，该在线学习平台由互通的学生模块、教师模块和管理员模块构成；还包括有连接于学生模块、教师模块和管理员模块三者之间的功能组模块，学生模块、教师模块和管理员模块通过该功能组模块实现互通；功能组模块至少包括有课程教学及学习、在线考试、***注册、和学习社区这四个功能组。本发明具有以下优点和效果：能够以可视化的方式有效地让老师与学生不再受任何因素，实时监看成绩和分布的关系，以此提高学习过程的质量和结果。

Description

一种区块链在线学习共享***

技术领域

本发明涉及区块链技术在教育领域的应用，特别涉及一种区块链在线学习共享***。

背景技术

目前，区块链作为时下最火热的技术之一，被广泛地应用于金融、证券、和保险公证等领域。并且伴随着2020年初疫情的影响，推广教育教学的信息化应用，就显得更为重要。并且在数字时代下，信息技术变革迅速，作为时代基石的教育行业伴随技术的更迭，需要提供一个更佳的环境。

此外，在国外教育行业，区块链的应用主要还是体现在提供慕课式课堂教育，此应用只有建立在可靠与可信的教育教学档案，仍以集中处理教学资源的方式，尚未触及安全、对等、和有效等问题；在国内教育行业，「区块链+教育+统计」正处于落地阶段，应用方向不再拘泥于学习成绩记录与成果展示，正在进入落地探索阶段，逐步发展出新的模式，形成以学习者本为核心的理念。

因此，亟需将区块链技术与线上教学联系起来，构建一个***，能够在区块链技术保证准确性的基础上，通过大数据统计分析方法实现更加完整且高效的数据分析，从而在此基础上进一步促进教育的发展。

发明内容

本发明的目的是提供一种区块链在线学习共享***，以解决背景技术中所提出的问题。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种区块链在线学***台，该在线学习平台由互通的学生模块、教师模块和管理员模块构成；其中，

所述的学生模块供学生使用并与学生进行信息交互，该学生模块至少包括有课程学习、在线考试和学习社区单元；

所述的教师模块供教师使用并与教师进行信息交互，该教师模块至少包括有课程教学、在线考试和学习社区单元；

所述的管理员模块作为辅助用的模块，其至少包括有对学生、教师的用户管理及信息维护单元；

所述的在线学习平台还包括有连接于学生模块、教师模块和管理员模块三者之间的功能组模块，所述的学生模块、教师模块和管理员模块通过该功能组模块实现互通；所述的功能组模块至少包括有课程教学及学习、在线考试、***注册、和学习社区这四个功能组；

所述的课程教学及学***台以提高教学效率和质量。

进一步设置是：还包括有基于所述的在线学***台建立方法；所述的在线学***台可用性的建立。

进一步设置是：所述的数据可信度的建立包括有用户申请与注册安全、学生学习真实及有效性、以及在线考试真实性；其中，

所述的用户申请与注册安全，用于保证整个在线学习平台的各模块均可信，并通过区块链加密算法，来保证用户的安全；

所述的学生学***台的各模块均可信，其根据学生的学习进度，随机检测实时学习成果；

所述的在线考试真实性，用于保证整个在线学习平台的各模块均可信，并通过验证考试资格，随机检测并实时反映学生考试情况。

进一步设置是：所述的在线学习平台可用性的建立包括有统计方法接口统一化和算法定制化、以及可视化工具的定制化；其中，

所述的统计方法接口统一化和算法定制化，用于保证整个在线学习平台的各模块均可用，并通过对现有的基本统计方法及机器学习算法进行归类，形成统一化的接口；且基于该统一化的接口，可对算法进行定制化，包括有修改和替换；

所述的可视化工具的定制化，用于保证整个在线学习平台的各模块均可用，并基于现有的可视化工具特点以及其对应的应用场景的资料，提出最为合适的可视化方法。

进一步设置是：所述的在线学***台。

本发明的有益效果是：

1、本发明实现学习、考试、和分享一体化的教育新模式，具备个性化与安全的特性；能借助不同的网络媒介，例如：手机、电脑、和多媒体技术，来可以摆脱传统教育行业低效率与拖沓的课堂模式，实现“无时无刻”在任何地方学习与测验。

2、本发明将区块链技术与线上教学联系起来，构建成一个完整的***，能够在区块链技术保证准确性的基础上，通过大数据统计分析方法实现更加完整且高效的数据分析，从而在此基础上进一步促进教育的发展。

3、本发明能够以可视化的方式有效地让老师与学生不再受任何因素，实时监看成绩和分布的关系，以此提高学习过程的质量和结果。

附图说明

图1为本发明实施例的***图；

图2为本发明实施例中课程教学及学习单元的流程图；

图3为本发明实施例中在线考试单元的流程图；

图4为本发明实施中***注册单元的流程图；

图5为本发明实施例中学习社区单元的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。

如附图1所示，为本发明实施例所提供的一种区块链在线学***台，该在线学习平台由互通的学生模块、教师模块和管理员模块构成；其中，

学生模块供学生使用并与学生进行信息交互，该学生模块至少包括有课程学习、在线考试和学习社区单元；

教师模块供教师使用并与教师进行信息交互，该教师模块至少包括有课程教学、在线考试和学习社区单元；

管理员模块作为辅助用的模块，其至少包括有对学生、教师的用户管理及信息维护单元。

在线学习平台还包括有连接于学生模块、教师模块和管理员模块三者之间的功能组模块，学生模块、教师模块和管理员模块通过该功能组模块实现互通。如附图2至5所示，功能组模块至少包括有课程教学及学习、在线考试、***注册、和学习社区这四个功能组；

课程教学及学***台以提高教学效率和质量。

其中，课程教学及学习功能组包括有学生模块中的课程学习单元及教师模块中的课程教学单元；在线考试功能组包括有学生模块和教师模块中的在线考试单元；学习社区功能组包括有学生模块和教师模块中的学习社区单元。

本发明实施例中，还包括有基于所述的在线学***台建立方法；在线学***台可用性的建立。

数据可信度的建立包括有用户申请与注册安全、学生学习真实及有效性、以及在线考试真实性；其中，

用户申请与注册安全，用于保证整个在线学习平台的各模块均可信，并通过区块链加密算法，来保证用户的安全；

学生学***台的各模块均可信，其根据学生的学习进度，随机检测实时学习成果；

在线考试真实性，用于保证整个在线学习平台的各模块均可信，并通过验证考试资格，随机检测并实时反映学生考试情况。

具体的，数据可信度的建立具有以下三种方法，具体如下：

方法一、用户申请与注册安全。用户安全保证是基于区块链的加密算法。例如：用户利用公钥完成对数据信息的签名处理，用户自主保存私钥，用户提交信息进入***，提交***申请验证，***与管理员辅助完成验证，用户获取资格，进入***。

方法二、学生学习真实及有效性。学生学习的真实性研究是基于学习***检测机制，会根据学生的学习情况，随机检测实时学习成果。例如：学生进入***之后，更新课程教学计划，根据教师安排的课程任务，打卡完成课程学习任务与课堂作业，基于学习社区功能，学生学习期间可以边学边做边问，发掘思维灵感，通力合作解决“奇难杂症”。

以上两个方法利用了区块链智能合约技术。智能合约是在区块链上运行的应用或程序，通常情况下，作为一组巨有特定规则的数字化协议，且该协议能够被强制执行。根据教师预先设置的教学计划，***将教学资源、学习计划、与任务由智能合约分享给每个课堂学生。学生的课程学习与日常学习生活，以及教师们教学安排以及课堂互动都将被智能合约完全记录。通过智能合约，学生和教师之间可以就作业内容，提交日期和评分截止时间达成数据协议，可以通过智能合约来完成学生学习过程中随机检测、完成在线考试、考试审核、和学习推荐等基本要求。

此外，方法二还利用了学生成绩聚类分析技术。聚类分析是将事物根据一定的特征,按某种特定要求或规律分类的方法。学生成绩是检验学生学习成果，学习进程以及知识掌握程度的重要指标，也是衡量教学质量的重要依据。传统课堂一般是将成绩分为五个阶级，即优秀、良好、中等、及格、和不及格五个等级。但是，如果试卷难易程度估算错误，将出现学生成绩集中于某一个阶级，那么这种成绩阶级将失去意义。因为，我们采用划分的聚类算法(K-means算法)，算法采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似性越大。K-Means算法的准则函数定义如下：

其中E是数据库所有对象的平方误差的总和，x是空间中的点，表示给定的数据对象，i是簇C_i的平均值。通过算法分析可以清晰获取学生们成绩分布情况，教师们可以更好地了解到学生们的真实情况，辅助教师们完成对教学计划的灵活调整，做到“对点”教育。及时发现学生们学习过程中缺点与不足，便于学生们更好的补缺查漏，全面优质学习。

方法三、在线考试真实性。考试真实性是基于***辅助验证考试资格，并设置随机检测机制并实时反映学生考试情况，来保证公平、公正、公开的基本条件。例如：教师发布考试计划，学生们提交申请考试资格，***辅助验证，验证通过授权学生考试。学生实时参加考试，限制时间，工具环境。学生实时考试作答情况直接反映在***界面，教师们可以在线查看。

此方法利用了考试可信性分析技术。信度是指采用同样的方法对同一对象重复测量时，所得结果的一致性程度。信度分析的方法有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。其中，最常见的就是α信度系数法，显示如公式(2)：

a＝(l/(k-1))*(1-(∑Si²)/ST²) (2)

其中，k为量表中题目的数量，Si²为第i题得分的题内方差，ST²为全部题项总得分的方差。从公式(2)中可以看出，α系数评价的是量表中各题项得分间的一致性，属于内在一致性系数。α系数介于0-1之间，系数越高，说明试题的内在一致性越强，测试的结果越可靠。通常一般考试限制系数区间为0.6-0.8之间，如果本次试卷信度系数大于0.6，那么我们就可以得到信度较好的结论。

本发明实施例中，在线学习平台可用性的建立包括有统计方法接口统一化和算法定制化、以及可视化工具的定制化；其中，

统计方法接口统一化和算法定制化，用于保证整个在线学习平台的各模块均可用，并通过对现有的基本统计方法及机器学习算法进行归类，形成统一化的接口；且基于该统一化的接口，可对算法进行定制化，包括有修改和替换；

可视化工具的定制化，用于保证整个在线学习平台的各模块均可用，并基于现有的可视化工具特点以及其对应的应用场景的资料，提出最为合适的可视化方法。

具体的在线学习平台可用性的建立具有以下三种方法，具体如下：

方法一、统计方法接口统一化和算法定制化。该部分首先基于现存的基本统计方法以及机器学习算法，并对其进行归类研究，从而提供一套统一化的接口。因算法具有了统一的接口，因此可在相同接口上对算法进行定制化，其中包括修改和替换。除此之外可在现有算法的基础上研究一些适合教育使用的统计学习方法。例如：统计成绩分布与统计成绩分析两种方法。其中，

关于统计成绩分布方法。众所周知,按照数理统计学的基本原理,考试成绩的分布应该是正态分布。由于客观真实的考试成绩服从正态分布规律,在进行成绩分析时,就有规律可循,就可以根据“两头小,中间大”的正态分布特点来检验实际考试成绩是否符合这一规律,从而根据这一规律查找原因与不足,及时纠正。公式(3)正态分布，表达式中有两个参数，即期望(均数)μ和标准差σ，σ²为方差；

虽然真实的考试成绩服从正态分布规律，使我们在成绩分析的过程可以依循，判断成绩是否符合正态分布显得尤为重要。通过分析成绩，可以判断本次考试过程是否保证公平，教师在考试过程是否出现能力不当或不公平打分的现象。通过分析考试成绩，教师们一方面可以了解到本次考试命题是否合理，考试组织是够存在问题或弊端，为改进和完善考试工作提供重要的信息依据；另一方面是为教学质量。

此外关于统计成绩分析方法，在比较同一教师授课或不同教师授课的两个平行班的教学效果时,不能简单地看哪个班的考试成绩平均分高,需要判别两个班平均成绩的差异是否是受试验误差的影响。因此，将使用统计学F分布与t分布的假设检验来判断不同个体。不同学生与不同教师之间是否存在显着性差异。假设相互独立两个平行班级的成绩总体，分别为平均分数和方差，显示如公式(4)的平均值，公式(5)和(6)的变异数:

其中，N₁和N₂分别是两个班级参加考试的学生人数，先假设H₀:μ₁＝μ₂计算统计量T，如公式(7):

检验统计量T服从N₁+N₂-2个自由度的t分布,T～T(N₁+N₂-2)，给定显著性水平α，计算t分布临界值满足：

P{|T|＞λ}＝a (8)

如果|T|>λ,则否定原假设H₀:μ₁＝μ₂；反之如果|T|≤λ,则假设H₀:μ₁＝μ₂是相容的。再假设H₀:α₁ ²＝α₂ ²成立。取统计量F＝s₁ ²/s₂ ²,当F很大或很小时,假设H₀就不能认为成立。统计量F遵从自由度为N₁-1,N₂-1的F分布,F～F(N₁-1,N₂-1)。给定显着性水平α,得到的F分布临界值λ₁和λ₂满足:

P{F＜λ₁}＝α/2，P{F＞λ₂}＝α/2 (9)

如果F的数值小于λ₁或大于λ₂,即F<F(α/2,N₁-1,N₂-1)或F>F(1-α/2,N₁-1,N₂-1),则假设否定H₀:α₁ ²＝α₂ ²；反之如果F的数值界于λ₁和λ₂之间,则假设H₀:α₁ ²＝α₂ ²是相容的。

通过比较不同学科之间的成绩，可以发现该次考试是否覆盖全面，并且可以发现不同学生群体对本次考试的发挥情况，有利于老师对学生真实状况的把握。还可以通过比较不同班级的成绩，达到对教师们之间，教学水平以及学生们对教师们接受程度的判断。同类试题之间的评分，也可以反映出不同教师是否在改卷过程中保持公平、公正的态度。

方法二、可视化工具的定制化。该部分首先研究现有的可视化工具特点以及其对应的应用场景，根据研究人员提供的数据特点，可提供较为合适的可视化方法。可视化方法和统计方法类似，不同的可视化方法，均采用相同的接口，由此可帮助研究人员实现定制化功能。例如：采用统计成绩可视化方法进行研究。传统考试技术都是利用条形图或柱状图来展示成绩，形式单一且不容易呈现细节。所以，学习平台直接使用开源工具Chart.js对考试成绩进行实时处理，通过页面向学生用户提供不同的功能选择展示成绩。

另外，在线学***台的建立。

本发明通过区块链在线学***台、和操作***等的限制，实时监看成绩和分布的关系。最终，呈现数据统计与分析的结果。让此平台不只提高学习过程的质量与公信力，还会提供有效地数据统计应用与分析工具。

值得注意的是，上述实施例中，所包括的各个模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (5)

1.一种区块链在线学***台，该在线学习平台由互通的学生模块、教师模块和管理员模块构成；其中，

所述的学生模块供学生使用并与学生进行信息交互，该学生模块至少包括有课程学习、在线考试和学习社区单元；

所述的教师模块供教师使用并与教师进行信息交互，该教师模块至少包括有课程教学、在线考试和学习社区单元；

所述的管理员模块作为辅助用的模块，其至少包括有对学生、教师的用户管理及信息维护单元；

所述的在线学习平台还包括有连接于学生模块、教师模块和管理员模块三者之间的功能组模块，所述的学生模块、教师模块和管理员模块通过该功能组模块实现互通；所述的功能组模块至少包括有课程教学及学习、在线考试、***注册、和学习社区这四个功能组；

所述的课程教学及学***台以提高教学效率和质量。

2.根据权利要求1所述的一种区块链在线学***台的在线学***台建立方法至少包括有数据可信度的建立和在线学习平台可用性的建立。

3.根据权利要求2所述的一种区块链在线学习共享***，其特征在于：所述的数据可信度的建立包括有用户申请与注册安全、学生学习真实及有效性、以及在线考试真实性；其中，

所述的用户申请与注册安全，用于保证整个在线学习平台的各模块均可信，并通过区块链加密算法，来保证用户的安全；

所述的学生学***台的各模块均可信，其根据学生的学习进度，随机检测实时学习成果；

所述的在线考试真实性，用于保证整个在线学习平台的各模块均可信，并通过验证考试资格，随机检测并实时反映学生考试情况。

4.根据权利要求2所述的一种区块链在线学***台可用性的建立包括有统计方法接口统一化和算法定制化、以及可视化工具的定制化；其中，

所述的统计方法接口统一化和算法定制化，用于保证整个在线学习平台的各模块均可用，并通过对现有的基本统计方法及机器学习算法进行归类，形成统一化的接口；且基于该统一化的接口，可对算法进行定制化，包括有修改和替换；

所述的可视化工具的定制化，用于保证整个在线学习平台的各模块均可用，并基于现有的可视化工具特点以及其对应的应用场景的资料，提出最为合适的可视化方法。

5.根据权利要求1所述的一种区块链在线学***台可结合大数据可视化，建立教育平台。

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