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(jì)算與大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)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(dòng)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(píng)價(jià)系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱CEC系統(tǒng)）的“智聽(tīng)、智控、智評(píng)、智診、智改”能解決時(shí)間與空間的矛盾，解決當(dāng)前聽(tīng)評(píng)課停留在聽(tīng)課筆記上、不可回溯性、不專業(yè)等各種問(wèn)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(píng)價(jià)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(guò)程大數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)分析與挖掘后即時(shí)地反饋和篩選，讓評(píng)價(jià)的可回溯性進(jìn)一步增強(qiáng)。

關(guān)鍵詞：教學(xué)大數(shù)據(jù);智能化;云評(píng)價(jià);聽(tīng)評(píng)課;CEC系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TP393? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 論文編號(hào)：1674-2117（2021）01-0000-04

教學(xué)評(píng)價(jià)中通常最為有效的方式是課堂觀察，是基于教學(xué)過(guò)程促進(jìn)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(jìn)和創(chuàng)新教學(xué)行為的有效措施，是教學(xué)過(guò)程的真實(shí)反映，更是教育大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的基礎(chǔ)。筆者經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的深入研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)基于云計(jì)算的課堂教學(xué)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，特別是在中職領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)研究基本空白?，F(xiàn)有的是浦東教學(xué)管理評(píng)估系統(tǒng)和TOPCOP系統(tǒng)，以及部分高校分院內(nèi)部的個(gè)別系統(tǒng)，大部分是簡(jiǎn)單信息化系統(tǒng)，基于B/S結(jié)構(gòu)，且對(duì)教師或?qū)W校收費(fèi)。由于受帶寬的限制及用戶數(shù)和費(fèi)用的限制，這些評(píng)價(jià)系統(tǒng)對(duì)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(jì)算及教學(xué)大數(shù)據(jù)在中職中的推廣和運(yùn)用極為不利?；诖?，筆者開(kāi)發(fā)了移動(dòng)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(píng)價(jià)系統(tǒng)（Cloud Evaluating System For Classrooms，以下簡(jiǎn)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(tīng)評(píng)課系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

CEC系統(tǒng)聚焦教師的課堂評(píng)價(jià)與改進(jìn)，分享教師在教學(xué)實(shí)踐中的教學(xué)改進(jìn)成果，是一種聚焦教師課堂教學(xué)與評(píng)價(jià)的新途徑，它利用大數(shù)據(jù)采集、洗滌、處理等先進(jìn)數(shù)據(jù)技術(shù)，借助模型算法與人工智能，通過(guò)對(duì)教學(xué)模式、學(xué)習(xí)模式數(shù)據(jù)量化，對(duì)數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)分析和挖掘進(jìn)行深度分析，形成“智聽(tīng)、智控、智評(píng)、智診、智改”的課堂觀察生態(tài)圈，最后形成分別針對(duì)開(kāi)課教師、聽(tīng)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(píng)價(jià)和診斷報(bào)告。同時(shí)，CEC系統(tǒng)根據(jù)教學(xué)過(guò)程大數(shù)據(jù)，通過(guò)自我學(xué)習(xí)、不斷改進(jìn)評(píng)價(jià)與分析標(biāo)準(zhǔn)，形成人機(jī)匹配的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，避免過(guò)度依賴人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)而導(dǎo)致的評(píng)價(jià)與診斷偏差，最終達(dá)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(jìn)化。CEC系統(tǒng)功能架構(gòu)如圖1所示。

2.評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)

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(píng)價(jià)緯度如何確立成為關(guān)鍵問(wèn)題。由于中職課堂專業(yè)的多樣性和專業(yè)性，其對(duì)課堂的評(píng)價(jià)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(cuò)性、可操作性原則來(lái)確定中職課堂教學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，所選的指標(biāo)分別來(lái)源于專家學(xué)者關(guān)于聽(tīng)評(píng)課的指標(biāo)、本地區(qū)所有中職教師和普高教師都認(rèn)為的最重要的三大聽(tīng)評(píng)課調(diào)研指標(biāo)（調(diào)查問(wèn)卷回收845份，經(jīng)過(guò)篩選和合并，有效指標(biāo)為235條）。以及對(duì)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(gè)一級(jí)指標(biāo)形成相關(guān)二級(jí)指標(biāo)，具體如圖2所示。課堂教學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)根據(jù)需要可以自由選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)，并提供自定義指標(biāo)， CEC系統(tǒng)根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)同時(shí)會(huì)更新或替代不合適的指標(biāo)，實(shí)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(píng)價(jià)的變化和發(fā)展。

● 基于大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈的智能聽(tīng)評(píng)課系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)機(jī)制

基于區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能構(gòu)建的智能聽(tīng)評(píng)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(yè)圖3所示。

1.利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析、評(píng)價(jià)、可視化

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)所有原始評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，然后根據(jù)課堂評(píng)價(jià)維度和不同評(píng)課側(cè)重點(diǎn)，進(jìn)行分析與評(píng)價(jià)。大數(shù)據(jù)處理的第一步是按照教學(xué)評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)的要求對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)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(guò)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(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中。第二步是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的核心，通過(guò)數(shù)據(jù)抽取和集成環(huán)節(jié)，筆者已經(jīng)從各個(gè)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(cè)等。通過(guò)數(shù)據(jù)分析能夠掌握數(shù)據(jù)中的信息，同時(shí)發(fā)現(xiàn)很多平時(shí)在人工操作中無(wú)法發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。

在對(duì)聽(tīng)評(píng)課數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，對(duì)課堂分析結(jié)果進(jìn)行解釋。大部分教師、學(xué)生無(wú)法直接看懂分析結(jié)果的數(shù)據(jù)，這一方面是因?yàn)閿?shù)據(jù)比較抽象，另一方面是因?yàn)殛P(guān)聯(lián)等信息無(wú)法直觀地展現(xiàn)出來(lái)。因此，數(shù)據(jù)分析結(jié)果如何展示出來(lái)，展示和呈現(xiàn)方式怎么樣，對(duì)于教師、學(xué)生來(lái)說(shuō)非常重要，數(shù)據(jù)可視化和人機(jī)交互是展示的主要技術(shù)。這個(gè)步驟能夠讓教師們清楚聽(tīng)課評(píng)價(jià)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(guò)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(jī)交互技術(shù)可以引導(dǎo)用戶對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步的分析，使用戶參與到數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，深刻地理解數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

2.基于公有鏈實(shí)現(xiàn)身份信息、校驗(yàn)信息等安全性與信任機(jī)制

HPB是國(guó)產(chǎn)公有鏈的一個(gè)典型代表，它用分布式應(yīng)用的方式實(shí)現(xiàn)性能擴(kuò)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(kù)、異步通信以及在數(shù)以千計(jì)的CPU、FPGA或群集上的程序調(diào)度。該區(qū)塊鏈為一個(gè)全新的體系架構(gòu)，通過(guò)低延時(shí)高并發(fā)硬件加速技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)單位時(shí)間內(nèi)高頻次交易，且達(dá)到秒級(jí)確認(rèn)。本系統(tǒng)設(shè)計(jì)基于HPB公有鏈作為開(kāi)發(fā)存查證實(shí)的區(qū)塊鏈，將用戶的身份信息、驗(yàn)證信息、校驗(yàn)信息、完整性信息等經(jīng)過(guò)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(guò)處理后存儲(chǔ)在區(qū)塊鏈上，利用HPB區(qū)塊鏈上區(qū)塊信息作為一個(gè)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(guò)程如下：架設(shè)需要處理信息為M，M經(jīng)過(guò)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(jìn)行私鑰加密后存為信息K，存儲(chǔ)到區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)庫(kù)中。查證過(guò)程如下：將待驗(yàn)證信息M1作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，M1經(jīng)過(guò)調(diào)用SHA-1、SHA-256 和MD5哈希算法求得待驗(yàn)證始信息D1，根據(jù)用戶對(duì)應(yīng)區(qū)塊鏈中存儲(chǔ)檢索信息，查取區(qū)塊鏈中信息K1，對(duì)K1通過(guò)私鑰進(jìn)行解密取得信息D2，如果D1與D2信息相匹配，則說(shuō)明信息驗(yàn)證有效。通過(guò)以上方式，對(duì)系統(tǒng)中身份信息、驗(yàn)證信息、數(shù)據(jù)校驗(yàn)、數(shù)據(jù)完整性等關(guān)鍵信息進(jìn)行區(qū)塊鏈驗(yàn)證，從而實(shí)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(jī)制。

3.利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行評(píng)價(jià)模型維護(hù)

機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的核心，利用計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)活動(dòng)，是人工智能中最顯著的特征之一，能對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行不斷迭代和優(yōu)化。機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言理解、機(jī)器視覺(jué)、模式識(shí)別等許多領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用。在CEC的模型庫(kù)中，利用機(jī)器學(xué)習(xí)的新技術(shù)，對(duì)評(píng)價(jià)模型庫(kù)進(jìn)行不斷優(yōu)化與迭代。

利用機(jī)器學(xué)習(xí)框架對(duì)評(píng)價(jià)過(guò)程中形成的模型進(jìn)行“打分”，然后新選擇同一主題下更優(yōu)秀的模型是實(shí)現(xiàn)CEC系統(tǒng)智能化的重要手段。評(píng)價(jià)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(jìn)行權(quán)重處理，然后對(duì)處理過(guò)的權(quán)重進(jìn)行學(xué)習(xí)，如找出每個(gè)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(jìn)行分析并可視化展示。同時(shí)，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(píng)價(jià)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(jìn)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(duì)模型變量進(jìn)行命名以便更好地標(biāo)記，從而實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)模型的智能進(jìn)化。

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基金項(xiàng)目：全國(guó)教育信息技術(shù)研究課題“中職課堂教學(xué)智能化云評(píng)價(jià)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用研究（CEC系統(tǒng)）”（課題立項(xiàng)號(hào)： 183320005，主持人：馬海峰）