融入课程质量的在线学习成果认证区块链模型及实现机理研究

梁青青 张刚要

[摘   要] 推进在线学习成果认证平台建设有助于构建终身教育体系，加快学习型社会建设。文章通过对比国内外相关研究工作的优缺点，基于区块链技术设计了一种融入课程质量的在线学习成果认证模型，即基于课程质量和在线学习成果的双向考核标准的区块链模型。该模型使用“主从多链”的架构实现数据的分类存储，减少区块信息的冗余量，促进在线学习成果与课程质量的双向评价，解决了课程质量评价缺席而导致认证结果公平性和可信度不高的问题。同时，基于变色龙哈希技术实现区块链网络中部分信息的可更改性，消除了数据不可篡改而带来的系统灵活性不佳的弊端，进一步拓展了区块链技术在学习成果认证方面的应用深度。

[关键词] 区块链; 学习成果认证; 智能合约; 实现机理

[中图分类号] G434            [文献标志码] A

[作者简介] 梁青青（1995—），男，江苏海门人。硕士研究生，主要从事数字媒体技术研究。E-mail：1091512229@qq.com。张刚要为通讯作者，E-mail：zhanggy@njupt.edu.cn。

一、引   言

2019年2月，中共中央、国务院印发的《中国教育现代化2035》进一步强调“建立健全国家学分银行制度和学习成果认证制度”[1]。近年来，在线教育、社区教育等非正规学习成果认证制度（学分银行）日益为国内外学者所关注，取得了一定的成效，但在线学习成果认证的可靠性、及时性、可信性和公平性并未得到令人满意的改善。制约在线学习成果认证成效的原因何在，如何改善在线学习成果认证的信度和效度，更好地满足构建终身教育体系、推进学习型社会建设的需要？区块链因其具有集体维护、不可伪造、全程留痕、可以追溯、公开透明等特征，奠定了坚实的“信任”基础，创造了可靠的“合作”机制，具有广阔的应用前景。2019年10月24日，习近平总书记在中共中央政治局第十八次集体学习时强调，“要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口，明确主攻方向，加大投入力度，着力攻克一批关键核心技术，加快推动区块链技术和产业创新发展”[2]。因此，推动区块链在教育教学中的应用无疑有着积极的现实意义[3]。我们期待，区块链技术能够为在线学习成果认证拓展富有创见的思路与方法。

二、区块链的基本概念和核心机制

本质上，区块链就是一个基于P2P网络的分布式数据库系统，它没有单一的、中心化的数据库或服务器，区块链网络中的所有节点共同构成了一个庞大的、不可篡改的数据库系统。区块链随着比特币而进入公众视野，随后受到前所未有的关注，被认为是“未来世界发展的关键性技术”，其核心机制和特征主要有：

（一）去中心化的共识机制

区块链网络中没有一个中心进行集中的管理，所有網络节点权限对等，整个网络系统中的数据由所有节点共同更新和维护。当有新的区块加入网络链中，需要得到所有节点的共识，即使某个节点受到攻击和篡改也不会影响整个网络的正常运行。

（二）智能合约机制

智能合约的概念最早由尼克·萨博于1995年提出，他认为“智能合约是一套数字形式定义的承诺，包括合约参与方可以在上面执行这些承诺的协议”[4]。从形式上来说，智能合约就是数字化的智能合同，智能合约会对区块链网络中的各个参与方的行为进行响应，自动执行提前编辑好的协议。

（三）可追溯机制

区块链是一种链状的数据结构，它以线性的方式将区块顺序相连。同时所有的操作都需要网络中的所有节点的认可，保证了区块不能被篡改、伪造和删除。所有的信息数据都被区块链所记录，形成了一条完整的数据历史链条，这就意味着通过区块链能够进行溯源查询。

（四）安全机制

区块链的安全性主要体现在两个方面：一是从技术层面上看，区块链利用了大量关于密码学和信息安全的知识，包括Hash算法和摘要、非对称加密、数字签名和证书、Merkle树等，从而保证了信息的安全;二是从整个网络系统来看，区块链不再依靠中央机构背书，它依靠去中心化的共识机制将信任转移到了区块链自身，转移到了各个网络节点上，保证了信任的安全性。

三、相关研究工作

（一）对相关研究框架的描述

围绕区块链技术与在线学习成果认证的关系构成与运作机理，国内外研究者进行了持续的探索，相应地发展出三种研究框架。

一是侧重于“经验外推”的案例研究。例如：Alexander & Camilleri在JRC科学政策报告中，对比分析了英国开放大学、尼科西亚大学、麻省理工学院、马耳他大学等欧洲教育领域机构的区块链学分管理与认证的案例[5];黄庆平从数据存储、学习评估、学信数据等多个角度出发，列举了国内外学分银行系统主要业务模式和案例[6];Jirgensons & Kapenieks描述了麻省理工学院媒体实验室开发的区块链教育认证系统[7]。这类研究旨在通过对区块链学分管理与认证案例进行深度描述与分析，回答区块链技术如何助力学习成果认证的问题。

二是聚焦于整体性的模型构建研究。较为典型的例子有：黄宇翔等提出了一种面向学分银行的区块链学习成果管控模型[8];Srivastava etc.构建了一个由大学、公司和其他同意合作的高等教育机构组成的全球区块链可信教育框架[9];Grather etc.围绕认证机构、学习者和雇主三方，提出了一个区块链教育平台模型，提供了颁发、验证和分享证书的实际解决方案[10];Sharples & Domingue基于区块链技术提出了一个永久性分布式的学习信息、荣誉和奖励的教育记录系统[11]。这类研究侧重于从整体的视角，注重学习成果的量化与非量化记录，以及记录的学分转化，并构建出具体的区块链模型。

三是面向局部功能实现的开发研究。这部分研究往往基于工程（技术）的视角，针对在线学习成果认证系统的某一局部功能的实现进行深入研究，致力于解决当前成果认证过程中存在的突出问题。例如：李凤英等针对在MOOC学习过程中学习者冒名顶替和抄袭等问题，提出了基于双因子模糊认证和区块链技术的身份识别模式和解决方案[12];杨兵等为了解决数据的存储和隐私安全问题，提出一种基于联盟链的学习数据存储方案[13]。

（二）对现有框架的检讨

总体来看，上述三种研究框架具有相同的技术共性，都是利用区块链的底层技术保证存储数据的不可篡改性和安全性，实现高度可信的学习过程和学习成果记录，进而在如何保证认证结果的真实性和不可篡改，如何进行跨机构、跨区域、跨国家的高效学分转换与认证等方面提供了富有启发性的建议。但是，有些问题依然悬而未决，存在着继续“言说”的空间，这突出地表现在以下两个方面：

一是忽略了课程质量评价，导致认证结果可信度不高。目前，在线教育相关的监管体系尚未建立，在线教育平台几乎没有准入门槛，平台中课程的质量也存在良莠之别，而已有的研究都按照统一的标准进行课程认证以及学分转换，这就影响了在线学习成果认证结果的公平性和可信性。

二是在系统的灵活性方面缺少进一步的思考。现有的研究框架几乎都在恪守区块链数据不可篡改的基础上，保证在线学习成果认证结果的安全性和可信性。但是我们也应该注意到，在一些特殊情况下（如系统漏洞、记录出错、学习者出现不当行为等），区块链的不可篡改性就会带来很多不便，不利于及时止损。

有鉴于此，本文尝试构建“主从多链”的数据链架构，将课程质量作为一条单独的数据链，在在线学习成果认证的过程中充分考虑课程质量这一因素。同时，我们在保证数据安全、可信的前提下，利用变色龙哈希（Chameleon Hash）技术[14]实现区块链数据的可编辑性，提高在线学习成果认证的灵活性。

四、模型实现方案

（一）方案设计原则

针对当前在线学习成果认证实践中存在的“课程质量评价缺席而导致认证结果公平性和可信度不高”“数据不可篡改而带来的系统灵活性不佳”等问题，以及前文对区块链基本概念与核心机制的分析，本文拟构建一个基于区块链的在线学习成果认证模型。通过对比目前已有的在线学习成果认证模型中存在的问题，分析列举出本模型应该具备的特点与对应方案（见表1）。从表1可以看出，本模型的设计原则与方案主要包括：

第一，学生信息的识别、课程的评价信息、在线学习成果与课程质量的双向考核等环节无须可信第三方背书（与区块链去中心化的共识机制高度契合），系统能够在透明的环境下自动智能处理（与区块链智能合约机制高度契合），各种记录支持追溯、查询和申诉（与区块链去中心化的共识机制和可追溯机制契合度较高）。

第二，在線学习成果认证区块链上的用户必须是实名制，入链前必须经过相关部门的严格审核。同时，还必须设法保护用户的隐私。因此，除了充分利用区块链的安全机制外，还需要从区块链的架构方面考虑数据的安全和隐私问题。

第三，区块链上的数据一旦上链便无法更改，但是在一些特殊的情况下，区块链的不可更改就会带来很多不便，不利于及时止损。因此，当突发情况发生时，在线学习成果认证系统能够提供安全有效的数据更改规则，提高应用的灵活性。

第四，数据存储必须有所创新，如分布式数据库系统能够有效提高数据的存储、访问和更新速度，进而有效降低数据库的负荷压力。

（二）模型系统架构

模型的系统架构主要涉及的节点包括：用户端（学习者）、资源端（高校、课程资源提供方等组织机构）和查询端。在区块链网络环境下，所有的流程操作都在这三个端口上运作，并根据智能合约自动执行。

1. 用户端

当学习者注册加入系统平台时，需要输入相应的个人信息，并将其发送给第三方监管机构进行验证。由于在区块链网络中，所有数据信息都是加密存储的。因此，个人信息的存储与传输难以被篡改或盗取，具有一定的安全性。当验证通过后，学习者才能加入区块链网络，此时系统将为学习者创建唯一的区块链地址以及对应的公钥和私钥。

在成功加入区块链网络后，学习者可以自主选择课程进行学习，每一门课程都有其唯一的ID，并将连同学习行为数据、考试结果等信息存储在主区块链中。其中，对于学习时长、学习行为、考试结果等成果数据都将按照基于“学习的量”和“学习的成果”为双重标准的学分转换方式进行评价，即在评价过程中既要考察学习者学习时长、学习行为、学习课程数量等“量”的投入，又要在参考课程类型、学习要求的基础上考察学习者考试成绩等“成果”的产出。同时，由于相同学习内容的课程质量参差不齐，在计算学习成果的过程中，需要以课程的教学大纲、教学目标、学习要求、考试类型等为依据，基于学习者对课程的评价对不同课程的质量权重进行分配换算，将最终的成果记录在主区块链中，确保不同课程的学习成果具有相同的可信度。这些分析、转换的步骤都将由智能合约依据提前设计的方法自动执行。

2. 资源端

资源端主要由教育资源（课程）提供方、证书发布方等组成，既是系统的维护者，又是系统的监管者。当新的资源端节点试图加入区块链网络时，同样需要一定的资质证明信息，并将信息数据发送给其他监管者进行审查。当验证通过后，系统将会生成对应的区块链地址、公钥和私钥。由于学习资源数据量庞大，安全性的需求不迫切，因此，学习资源存储在区块链数据库之外。在学习资源成功上传至服务器后，课程的相关信息（包括课程ID、课程类型、学习要求、课程大纲等）将同步上传到区块链网络中的课程链中。资源端的主要作用就是提供教育资源的数据信息，保持区块链的正常运行，监督区块中数据的正确性，负责区块的创建与数据的记录。