區塊鏈技術賦能高職學生個性化學習過程管理的應用探究

摘 要：當今科技飛速發展，高職教育正面臨著深刻的變革與挑戰。隨著人工智能、大數據等新技術在教育領域的應用迅速普及，個性化學習已成為高職教育發展的必然趨勢。區塊鏈技術的出現，為高職學生個性化學習過程管理帶來新的契機。在區塊鏈技術支持下，可以構建學生學習數據收集與分析、學生個性化學習路徑優化、多元化創新教學模式以及學習過程實時監測與反饋的高職學生個性化學習過程管理模式，以推動高職學生個性化學習模式創新，賦能高職教育高質量發展。

關鍵詞：區塊鏈技術；個性化學習；溯源存證；過程管理

中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：0450-9889（2025）06-0047-05

當前，全球科技創新進入空前活躍的時期，教育領域正面臨著新的機遇和挑戰。在此背景下，新興技術成為未來教育發展的重要支撐，尤其是隨著人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等技術的發展，未來教育模式將往智能化、多元化和個性化的方向發展［1］。

近年來，個性化學習模式得到了廣泛關注。隨著個性化學習模式普及，高職教育領域的個性化學習過程管理面臨著前所未有的挑戰。基于這一現實背景，區塊鏈作為新一代信息技術的研究熱點和前沿領域，應在高職教育管理領域中發揮重要作用。

一、區塊鏈技術與高職學生個性化學習過程管理耦合性分析

2020年1月，世界經濟論壇（WorldEconomic Forum）發布了《未來學校：為第四次工業革命定義新的教育模式》報告，提到個性化和自定義進度學習正在成為一種習慣和現實［2］。2024年4月，世界經濟論壇（World Economic Forum）發布了《塑造未來學習：人工智能在教育4.0中的作用》報告，著重闡述了人工智能賦能教育4.0的挑戰和潛能，提出未來學校教育4.0的8個框架，其中以“個性化學習和自主學習”為核心，旨在通過技術革新促進教育公平、提升教育質量［3］。2020年4月，教育部發布關于《高等學校區塊鏈技術創新行動計劃》的通知，將區塊鏈與教育治理作為行業應用類平臺建設方向之一，提出針對數字教育資源發展過程中遇到的一系列挑戰，建設基于區塊鏈技術的教育治理與應用創新平臺，支持開展面向教育領域需求的區塊鏈關鍵技術應用研究，提升我國教育治理的自主、開放、可控的能力。2020年7月，《區塊鏈技術在教育領域的應用研究白皮書》發布，提出更加關注個性化和多元化發展的目標。由此可見，區塊鏈技術在學生個性化學習教育治理中起到了極為關鍵的作用。

新時代高職教育的核心任務，是為社會培養高素質和高技能應用型人才，因此教育方式需要體現職業性和實踐性。然而，傳統的教育模式已經無法滿足新時代高職教育的發展需求，更難以滿足當前形勢下高職學生對知識與技能的多樣化與個性化學習需求。因此，高職院校亟須創新教學方式，強化實踐教學環節，盡可能滿足學生的個性化學習需求，使學生更好地適應社會發展。

個性化學習是以學生為中心的學習模式，以促進學生個性發展為目標。在新一代信息技術應用的背景下，個性化學習迎來了高質量的發展。個性化學習過程管理涉及云計算、大數據、5G（第五代移動通信技術）、區塊鏈和物聯網等技術，可以使個性化學習更加精準、高效。

區塊鏈是融合了分布式賬本技術、智能合約技術、共識算法、密碼學技術和P2P網絡等多種現有技術的創新產物，具有真實可溯、安全共享、透明公正、精細自治、不可篡改性、去中心化、可驗證、隱私性保障、自動執行等應用優勢［4］，能夠更好地解決教育變革中開放與安全、自治與信任等沖突，為構筑“人人皆學、處處能學、時時可學”的學習型社會提供更可信賴的記錄載體，同時能夠促進我國教育治理的自主、開放、可控能力提升［5］。

二、區塊鏈技術賦能高職學生個性化學習過程管理的優勢分析

融合現代信息技術的個性化學習模式，容易產生學習者信息泄露、學習者數據丟失、學習路徑監控難、信息孤島等現象。在高職教育管理領域，運用區塊鏈技術能夠更有效地解決學生個性化學習過程管理中遇到的障礙與難題。

（一）保駕護航：數據安全性與隱私保護

區塊鏈技術的分布式存儲和加密算法優勢，使得學生的學習數據和個人信息在傳輸和存儲過程中更安全。整個網絡的運行由數萬個節點維護，采用去中心化的存儲方式避免了單點故障和數據泄露的風險，確保了學生數據的完整性和保密性。區塊鏈本質上是一個基于密碼學原理的分布式賬本，單個節點出現故障并不影響整個網絡的運行。利用區塊鏈加密算法技術可以保證學生的學習特征數據和個人數據不被泄露，這體現了系統的安全性。此外，區塊鏈技術具有分布式、不可變性等特征，能夠成為識別和排除惡意客戶端的有效手段。

（二）溯源存證：可追溯性與不可篡改性

區塊鏈技術的可追溯性和不可篡改性為學生提供了可靠的學習記錄證明，包括課程學習過程、課程完成情況、作業提交情況、考試成績等。學生學習數據都被存儲在區塊鏈上，形成了不可更改的歷史數據。鏈上數據有助于任課教師追蹤學生的學習情況，并且進行教學評估和個性化指導。區塊鏈技術的不可篡改性和分布式存儲可以確保學生學習數據的真實性和安全性，能夠為個性化學習過程管理提供可靠的數據支持。

（三）合作共贏：去中心化實現資源共享

區塊鏈技術可以促進教育資源的去中心化共享，打破傳統教育資源分配不均等局限。通過智能合約自動化授權和支付機制，各類教育資源（如課程、教材、實驗設備等）可以在區塊鏈上進行共享和流通，為學生提供更豐富的學習資源。教師可以指導學生根據個體情況選擇校內或者校外的學習資源，或者根據個人的興趣和需求選擇適合自己的課程資源。同時，去中心化的資源共享方式可以降低教育成本，提高教育資源的利用效率；可以打破傳統教育模式的限制，促進教育資源的共享和優化配置。而智能合約功能可以實現自動化管理和交易，降低管理成本，提高管理效率。

（四）監督追蹤：學習動態實時有效監控

區塊鏈技術分布式記錄數據，能夠完整保存學習者的學習經歷，對學生個性化學習過程進行跟蹤，不需要第三方完成教育過程的記錄與更改，通過技術本身特性保證記錄數據的真實性。區塊鏈技術輔以人工智能技術對學習者數據進行分析，能夠促進學生個性化學習甚至終身學習。智能合約是一種在區塊鏈上運行的自動化程序，能夠根據預設的條件自動執行合約條款［6］。區塊鏈智能合約技術與共識算法相結合，能夠實現學習路徑的自動化監控，從而對學生異常學習行為及時預警。

三、區塊鏈技術賦能高職學生個性化學習過程管理的實施路徑

基于區塊鏈技術的高職學生個性化學習過程管理包括眾多環節，比較重要的環節是結合大數據技術的學生學習數據的收集與分析、結合AI（人工智能）大模型的個性化學習推薦、結合數字技術的線上線下混合式學習與協作學習等多元化教學模式、結合AI技術學生個性化學習體驗、結合物聯網技術的實時反饋與監測等（見下頁圖1）。目前，高職院校中主要有兩類課程適用本研究中的學生個性化學習模式，第一類是學生全程使用計算機進行實操和實訓的課程，如工商企業管理專業的商務數據分析、人力資源管理實訓、ERP沙盤模擬實訓等課程，以及供應鏈運營專業的大數據分析與挖掘、Excel在物流中的應用、供應鏈金融綜合實訓等課程；第二類是以實踐結果為考核目標的實踐性課程，如創新創業教育、就業指導、大學生職業生涯規劃、勞動教育等課程。

（一）學生學習數據收集與分析

對學生的學習數據進行收集與分析，是區塊鏈技術賦能高職學生個性化學習過程管理的第一環節（見下頁圖2）。這一環節涉及數據的全面收集、安全存儲、隱私保護以及深度挖掘、深入分析。區塊鏈技術可以記錄學生在學習過程中的各種數據，鏈上存儲數據僅支持上傳者本人與授權者（教師）瀏覽與提取，這保證了數據的隱私性。教師可以通過教務系統、超星學習通平臺、易校園App、校園網、計算機課程監控系統等進行數據收集。采集的數據包括兩部分：一是前期數據，包括歷史成績、學生消費行為、上網行為、校園活動軌跡等數據；二是學習過程管理中的個性化學習日志，包括學習時間、學習內容、學習進度、測試結果等。這些數據通過加密算法等技術手段被安全地存儲在區塊鏈上，數據的真實性和完整性獲得保障。應用區塊鏈密碼學中的默克爾樹算法（見圖3），能將以往零散的前端學生數據統一歸集、完整性驗證的同時，保證數據的安全和隱私性。

在此環節，還要利用大數據分析技術和人工智能技術，對區塊鏈上收集到的學生數據進行深度挖掘和分析，以識別學生的學習風格、興趣偏好、學習難點、學生水平等，同時為下一個環節學生個性化學習路徑優化提供數據支持。

（二）學生個性化學習路徑優化

學生個性化學習路徑優化的核心內容是基于區塊鏈技術和人工智能技術，構建一個動態、智能且安全的學習推薦系統（見下頁圖4）。根據學生的學習數據和分析結果，為學生推薦個性化的學習資源、課程和學習路徑。此環節借助區塊鏈技術保證路徑執行的有效性與連貫性，借助智能推薦系統分析學生的學習進展和反饋，動態調整推薦內容，推薦適合學生的學習資源和課程，確保學習資源的時效性和針對性。教師根據系統推薦情況指導學生選擇適宜的學習方式，學生也可以在個性化路徑選擇過程中結合系統推薦，根據個人興趣與教師指導形成個人學習規劃方案，并基于智能合約技術不斷修正與完善學習路徑［7］。

智能推薦系統通過收集學生的學習行為數據（如學習時長、作業成績、考試成績等），利用區塊鏈技術確保數據的真實性和不可篡改性。同時，在人工智能算法支持下，系統能夠精準構建學生的學習者畫像，顯示包括學習偏好、知識掌握水平和學習風格等，進而根據學生的學習進展和反饋，實時優化推薦內容，確保學習資源的時效性和針對性。基于區塊鏈的智能合約技術自動化管理學習路徑的執行，如自動解鎖學習內容、發放學習成果認證、根據課程完成情況發放學分等，從而提高學習過程的效率和透明度。

教師可以根據系統推薦情況指導學生選擇學習方式，學生也可以結合系統推薦和個人興趣，形成個性化的學習規劃方案。在學習過程中，智能合約技術能夠根據學生的學習進度和反饋，不斷修正和完善學習路徑，確保其連貫性和有效性。

（三）支持多元化創新教學模式

區塊鏈技術的有效記錄功能可以支持多元化創新的教育模式。通常，教師根據學生課程學習情況與技能掌握情況，靈活安排學生上課形式。拔尖學生可以在教師指導下自主選擇學習課程、普通學生可以根據教師授課計劃完成課程學習。例如，采用Excel進行商務數據分析課程教學，可以基于前兩個環節的分析情況將學生分成三個層次：第一層次，對此項技能已經掌握的學生可以自主選擇其他在線教育平臺（如慕課、網易云課堂等）的學習資源，利用Power BI或者Python進行商務數據分析；第二層次，學習能力比較強的學生，可以利用校內平臺資源自主進行課程學習；第三層次，對需要教師手把手教學的學生，可以采取準時到教室上課的方式。借助區塊鏈技術的數據驗證、記錄以及智能合約功能，教師可以及時發現學生情況變化進而調整上課形式，學生也可以及時優化學習路徑。在智能合約技術支持下，學習路徑的執行過程被自動化記錄，確保路徑的連貫性和有效性。例如，當學生完成某個學習任務后，系統可以自動解鎖下一階段的學習內容；當學生沒有按時按量完成作業，系統會及時發出預警并將信息發送科任教師。區塊鏈技術還可以支持學生之間開展協作學習，如學生借助區塊鏈信息平臺組建學習小組，共同完成任務和項目。區塊鏈的透明性和不可篡改性可以確保協作過程中的數據安全和隱私保護，并且對學生學習過程進行有效記錄。

此外，基于區塊鏈技術可以構建個性化的學習環境，便于學生根據自己的興趣和學習進度，選擇適合自己的學習資源和課程。對全程使用計算機實操和實訓的課程，學生可以根據前期評估方案，采用準時到教室上課、自行安排上課時間、自行安排上課地點等學習模式。區塊鏈技術還可以支持學生之間的互評并提供反饋數據，提高學生學習的互動性和參與度。區塊鏈技術還可以為學習成果提供認證服務，學生通過區塊鏈平臺上傳自己的學習成果和證書。這種認證方式具有不可篡改性和可追溯性，較大限度保障了學習成果的真實性和有效性。

（四）學習過程實時監測與反饋

區塊鏈技術可以實時監測學生的學習進度和成果，鏈上存儲數據能夠有效解決“信息孤島”問題，促使學生學習評估結果更具連貫性。通過區塊鏈存儲的信息，教師可以隨時查看學生的學習數據和分析結果，了解學生的學習情況。如結合易校園App消費路徑、校園網上網行為、學生校園活動軌跡、計算機課程監控等鏈上數據，及時發現學生的異常情況，在保證隱私性的同時較好實現對學生行為的監控。區塊鏈技術為實現隨時可學、隨處可學、自主學習的創新型學習模式提供了技術支持。

在應用區塊鏈技術進行高職學生個性化學習過程管理中，智能合約技術可以被用來設定學習目標和獎勵機制，當學生在個性化學習過程中達到某個目標時，智能合約會自動發放相應的獎勵或發布下一個學習任務。這種自動化監控機制能夠激勵學生積極參與學習，同時也能減輕教師的負擔（見下頁圖5）。

區塊鏈技術在教育行業具有廣泛的應用前景，在高職學生個性化學習過程管理創新模式中，應用區塊鏈技術有助于推動高職教育的轉型升級和創新發展。同時，區塊鏈技術還可以為學生提供更加安全、透明、公正的學習環境和學習成果認證服務。然而，區塊鏈技術在高職教育中的應用仍處于探索階段，面臨著一些技術、觀念和政策制度等方面的挑戰。例如，存在區塊鏈技術的應用性能有待優化、與現有教育系統的融合難度需降低、教育工作者對新技術的接受程度有待提高以及相關法律法規有待完善等問題，需要在實踐中改進與攻克。展望未來，隨著區塊鏈技術的不斷成熟和教育理念的持續更新，區塊鏈技術將在高職學生個性化學習過程管理中發揮更加重要的作用，能夠進一步推動高職教育朝著更加智能化、個性化、公平化和高效化的方向發展，為培養適應社會發展需求的高素質應用型人才提供強有力的支持，助力高職教育在新時代的征程中實現更大的跨越與突破。

參考文獻

［1］劉妍，胡碧皓，顧小清.人工智能將帶來怎樣的學習未來：基于國際教育核心期刊和發展報告的質性元分析研究［J］.中國遠程教育，2021（6）：25-34，59.

［2］王永固，許家奇，丁繼紅.教育4.0全球框架：未來學校教育與模式轉變：世界經濟論壇《未來學校：為第四次工業革命定義新的教育模式》之報告解讀［J］.遠程教育雜志，2020，38（3）：3-14.

［3］蘭國帥，杜水蓮，肖琪，等.人工智能賦能教育4.0：挑戰、潛能與案例：《塑造未來學習：人工智能在教育4.0中的作用》的要點與思考［J］.開放教育研究，2024，30（4）：37-45.

［4］郝興偉，梁志勇.區塊鏈技術及應用［M］.北京：人民郵電出版社，2024：117-135.

［5］曲一帆，秦冠英，孔坤，等.區塊鏈技術對教育變革探究［J］.中國電化教育，2020（7）：51-57.

［6］李曉黎.Solidity智能合約開發技術與實戰［M］.北京：人民郵電出版社，2022：1-24.

［7］李志欣，凌鋒，唐振軍，等.基于多頭注意力網絡的無監督跨媒體哈希檢索［J］.中國科學：信息科學，2021，51（12）：2053-2068.

注：本文系廣西物流職業技術學院科研平臺“廣西物流大通道研究院”2024年研究成果。

（責編 黃健清）