區(qū)塊鏈下新工科人才培養(yǎng)智慧管理淺析

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摘要：在人才個(gè)性化培養(yǎng)過(guò)程中，傳統(tǒng)對(duì)人才的個(gè)性識(shí)別還停留在教師的主觀判別上?；诖髷?shù)據(jù)的人工智能技術(shù)為科學(xué)識(shí)別學(xué)生的個(gè)性提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。通過(guò)構(gòu)建基于區(qū)塊鏈的人才培養(yǎng)系統(tǒng)，利用區(qū)塊鏈技術(shù)將大學(xué)生在大學(xué)期間所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，并在此基礎(chǔ)上利用人工智能技術(shù)對(duì)收集到的學(xué)生區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，提出了基于人工智能的競(jìng)賽組隊(duì)聚類推薦、個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦和學(xué)生學(xué)業(yè)預(yù)警3個(gè)具體的應(yīng)用方向，從而實(shí)現(xiàn)了新工科人才培養(yǎng)具有個(gè)性化的智慧管理。

關(guān)鍵詞：區(qū)塊鏈；新工科人才；個(gè)性化；智慧管理

隨著科技的進(jìn)步，社會(huì)進(jìn)入了“互聯(lián)網(wǎng)+”和“工業(yè)4.0”時(shí)代，中國(guó)面臨著相關(guān)人才嚴(yán)重不足的問題，培養(yǎng)出適應(yīng)新時(shí)代的工科人才變得迫在眉睫。為了滿足時(shí)代的需要、社會(huì)的需求，中國(guó)提出了建設(shè)新工科，培養(yǎng)全面型人才的新要求。與傳統(tǒng)的工科人才相比，所謂的新工科人才應(yīng)具備以下4種能力：①交叉復(fù)合特征，具備跨學(xué)科、跨產(chǎn)業(yè)的整合能力；②較強(qiáng)的實(shí)踐能力和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力；③自主學(xué)習(xí)和終身學(xué)習(xí)能力；④具有國(guó)際視野，獲得國(guó)際認(rèn)同，具備國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。為了培養(yǎng)新工科人才這4種能力，需要對(duì)現(xiàn)行的人才培養(yǎng)模式和方法作出相應(yīng)的變革[1]。2019年國(guó)務(wù)院在《中國(guó)教育現(xiàn)代化2035》中提出“利用現(xiàn)代技術(shù)加快推動(dòng)人才培養(yǎng)模式改革，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；逃c個(gè)性化培養(yǎng)的有機(jī)結(jié)合?！眰€(gè)性化即某個(gè)人的獨(dú)特性，個(gè)性化教育理念倡導(dǎo)以人為本、因材施教。在美國(guó)，很多高校都開設(shè)了“個(gè)人專業(yè)”，有針對(duì)性地對(duì)大學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化培養(yǎng)[2]。中國(guó)目前在大學(xué)生的個(gè)性化培養(yǎng)方面仍然存在著較大的不足[3-4]。首先，當(dāng)前在對(duì)某個(gè)學(xué)生的個(gè)性（獨(dú)特性）進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，存在著一定的主觀性，如某個(gè)教師對(duì)某個(gè)學(xué)生的獨(dú)特性評(píng)價(jià)，與這個(gè)學(xué)生對(duì)自己的獨(dú)特性評(píng)價(jià)會(huì)存在著一定的差異，產(chǎn)生這種差異的原因是多方面的，可能是因?yàn)椴煌脑u(píng)價(jià)主體對(duì)所評(píng)價(jià)的對(duì)象所獲得的信息不是完全相同的，此外也不能排除評(píng)價(jià)者對(duì)被評(píng)價(jià)者的主觀因素（如情感因素）的影響，最終造成教師對(duì)學(xué)生的個(gè)性評(píng)價(jià)結(jié)果與真實(shí)情況存在著一定的偏差。由于對(duì)學(xué)生個(gè)性評(píng)價(jià)偏差的存在，自然難以對(duì)學(xué)生進(jìn)行精準(zhǔn)化的個(gè)性化培養(yǎng)。其次，當(dāng)前的個(gè)性化教學(xué)由于各方面原因（如思想、制度等）的限制，很多高校在新工科人才個(gè)性化培養(yǎng)方面仍然停留在口號(hào)上，具體實(shí)施的案例并不多，像國(guó)外高校那樣開設(shè)個(gè)人專業(yè)更不可想象。本研究通過(guò)利用區(qū)塊鏈技術(shù)來(lái)收集大學(xué)生在大學(xué)期間所產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，通過(guò)人工智能技術(shù)對(duì)這些大數(shù)據(jù)分析，從而對(duì)學(xué)生的個(gè)性化進(jìn)行科學(xué)的識(shí)別和評(píng)價(jià)，最后在此基礎(chǔ)上提出了對(duì)新工科人才培養(yǎng)智慧管理的3個(gè)應(yīng)用設(shè)想。通過(guò)利用大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)對(duì)學(xué)生的個(gè)性進(jìn)行識(shí)別和智慧管理，既可以摒除對(duì)學(xué)生個(gè)性化評(píng)價(jià)的主觀化，又可以在現(xiàn)行的條件下最大化地實(shí)現(xiàn)新工科人才的個(gè)性化培養(yǎng)。

1基于區(qū)塊鏈的人才培養(yǎng)信息管理系統(tǒng)

1.1區(qū)塊鏈的特點(diǎn)及其應(yīng)用

區(qū)塊鏈技術(shù)是一種計(jì)算機(jī)綜合技術(shù)，綜合了分布式存儲(chǔ)、加密技術(shù)、共識(shí)算法、智能合約等技術(shù)，具有去中心化、防篡改等特點(diǎn)。高校在新工科人才培養(yǎng)過(guò)程中，可以利用區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)人才培養(yǎng)過(guò)程進(jìn)行詳細(xì)的學(xué)習(xí)記錄，并以此認(rèn)證人才是否完成學(xué)習(xí)，是否可以獲得相應(yīng)的學(xué)分。如果人才獲得了高校所規(guī)定的學(xué)分，即可順利畢業(yè)。

1.2基于區(qū)塊鏈的人才培養(yǎng)系統(tǒng)框架

基于區(qū)塊鏈的新工科人才培養(yǎng)系統(tǒng)框架如圖1所示。1.2.1底層技術(shù)框架。這部分也是整個(gè)模式框架的技術(shù)基礎(chǔ)?；旧嫌上嚓P(guān)的區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)成，主要包括分布式存儲(chǔ)、加密技術(shù)、共識(shí)機(jī)制、區(qū)塊鏈管理技術(shù)等。在存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)上，可以將每個(gè)高校設(shè)計(jì)為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)組成P2P對(duì)等網(wǎng)絡(luò)。用戶通過(guò)統(tǒng)一門戶接入節(jié)點(diǎn)進(jìn)行相關(guān)的操作。1.2.2CA中心。在用戶通過(guò)客戶端參與到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)之前，客戶端需要先向CA節(jié)點(diǎn)登記注冊(cè)，并從CA節(jié)點(diǎn)那里取得合法的數(shù)字身份證書。在本系統(tǒng)中，學(xué)校為根CA證書發(fā)布中心。只有通過(guò)學(xué)校CA認(rèn)證的人和設(shè)備才能加入本區(qū)塊鏈系統(tǒng)。1.2.3用戶及其接入方式。本系統(tǒng)的用戶包括教師、學(xué)生、教學(xué)管理部門（如教務(wù)處）、教學(xué)輔助部門（如學(xué)工處、圖書館等）。接入系統(tǒng)的方式可以是電腦端，也可以是手機(jī)移動(dòng)端。1.2.4區(qū)塊的產(chǎn)生及區(qū)塊鏈的管理。首先，每個(gè)學(xué)生都有一個(gè)屬于自己的區(qū)塊鏈。區(qū)塊鏈由區(qū)塊以鏈狀的方式串在一起從而形成區(qū)塊鏈。其中，每一個(gè)區(qū)塊即為學(xué)生的一條記錄。每個(gè)學(xué)生可以自己主動(dòng)將學(xué)校沒有的記錄的信息（如參加社團(tuán)信息、在校外兼職信息等）加入到區(qū)塊鏈中。其次，教師也可以將在教學(xué)過(guò)程或者指導(dǎo)學(xué)習(xí)過(guò)程中，對(duì)某個(gè)學(xué)生的主觀評(píng)價(jià)寫入該學(xué)生的區(qū)塊鏈中。最后，教學(xué)部分和教學(xué)輔助部門可以主動(dòng)將在各類管理中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)加入?yún)^(qū)塊鏈中，也可以由區(qū)塊鏈系統(tǒng)主動(dòng)將這些信息加入?yún)^(qū)塊鏈中。在區(qū)塊鏈的管理中，可以使用SHA256對(duì)區(qū)塊鏈的區(qū)塊進(jìn)行加密管理，以防止信息被篡改。

1.3基于區(qū)塊鏈的人才培養(yǎng)系統(tǒng)的應(yīng)用

大學(xué)新生入學(xué)后，隨著各項(xiàng)活動(dòng)的開展，便同時(shí)產(chǎn)生了大量的各種數(shù)據(jù)信息，如學(xué)生的高考入學(xué)成績(jī)、家庭情況、心理測(cè)試結(jié)果、圖書館借閱記錄、各類課程考試成績(jī)等。然而這些數(shù)據(jù)往往都是獨(dú)立分布于高校的各個(gè)信息管理系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)之間是相互割裂的，因此無(wú)法綜合并充分利用這些數(shù)據(jù)，以發(fā)揮出這些數(shù)據(jù)應(yīng)有的作用。利用區(qū)塊鏈技術(shù)則可以將這些分布的數(shù)據(jù)信息集中起來(lái)，然后再利用人工智能技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的開發(fā)和利用。利用區(qū)塊鏈技術(shù)的學(xué)生信息收集系統(tǒng)如圖2所示。XX學(xué)生的區(qū)塊鏈信息示意圖如圖3所示。該系統(tǒng)通過(guò)學(xué)生的特定學(xué)號(hào)來(lái)檢索記錄該生不同信息的信息管理系統(tǒng)，將檢索到的信息形成區(qū)塊，并加入到該學(xué)號(hào)學(xué)生的區(qū)塊鏈中，形成該生所獨(dú)有的區(qū)塊信息鏈。該系統(tǒng)的好處在于對(duì)已經(jīng)設(shè)立的各個(gè)學(xué)生信息管理系統(tǒng)不需要做任何改動(dòng)，沒有任何影響，而且可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析的需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集，滿足各種不同的數(shù)據(jù)分析需求。由于該生的所有信息都集中于此區(qū)塊鏈中，數(shù)據(jù)量大，因而有利于科學(xué)地對(duì)學(xué)生的個(gè)性化進(jìn)行分析。為防止學(xué)生個(gè)人信息的泄露，同時(shí)也需要加強(qiáng)區(qū)塊鏈信息的加密工作。

2基于大數(shù)據(jù)人工智能的新工科人才培養(yǎng)的智慧管理

智慧管理是一種新的管理模式，要打破傳統(tǒng)的人才管理理念和方式。學(xué)生各種數(shù)據(jù)的收集如果僅僅只是停留在存儲(chǔ)管理階段，無(wú)疑是一種資源的極大浪費(fèi)。為了充分發(fā)揮所收集數(shù)據(jù)的價(jià)值，本文提出了利用大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)對(duì)所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的開發(fā)利用，具體應(yīng)用有以下3個(gè)方面。

2.1基于人工智能聚類的學(xué)生競(jìng)賽組隊(duì)推薦

在大學(xué)期間，學(xué)生會(huì)參與各類的學(xué)科競(jìng)賽。在參與學(xué)科競(jìng)賽時(shí)，通常由若干名學(xué)生來(lái)組成一只參賽隊(duì)伍。傳統(tǒng)的參賽隊(duì)伍的組成方式，是由學(xué)生通過(guò)在平時(shí)相互接觸并了解的基礎(chǔ)上，根據(jù)各自的興趣愛好來(lái)自由組隊(duì)，或是由老師根據(jù)學(xué)生平時(shí)的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，擇優(yōu)選擇學(xué)生來(lái)組隊(duì)。傳統(tǒng)的競(jìng)賽團(tuán)隊(duì)組隊(duì)方式有一定的局限性：首先，組隊(duì)人員的可選擇范圍小，通常是組隊(duì)成員人際交往圈子中相互來(lái)往的同學(xué)；其次，隊(duì)員的組合有一定的個(gè)人偏好，有一定的主觀性，最終導(dǎo)致這樣組成的參賽隊(duì)伍并不一定是最優(yōu)的人員配置?；诖髷?shù)據(jù)的聚類組隊(duì)方式則不同，通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析，把各方面的要素都相似的學(xué)生進(jìn)行聚類，并結(jié)合不同學(xué)科競(jìng)賽的特點(diǎn)進(jìn)行組隊(duì)推薦。如參加創(chuàng)業(yè)大賽需要具有不同學(xué)科背景（財(cái)務(wù)、營(yíng)銷、技術(shù)等）的同學(xué)組成，則可以通過(guò)該系統(tǒng)應(yīng)用來(lái)生產(chǎn)推薦人選，推薦人選之間在此基礎(chǔ)上自愿進(jìn)行組隊(duì)。由于推薦人選是從全校的學(xué)生在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，推薦人選相互之間可能是之前沒有任何往來(lái)的同學(xué)，這種組隊(duì)的方式打破了傳統(tǒng)的通過(guò)人際圈子組隊(duì)的方式，在全校范圍內(nèi)進(jìn)行人員的選擇，選擇范圍大，且是建立在科學(xué)的個(gè)性化分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行組隊(duì)，從而優(yōu)化了人員的配置，更有利于團(tuán)隊(duì)的合作，也更有利于取得更好的競(jìng)賽成績(jī)。

2.2基于人工智能回歸的學(xué)習(xí)內(nèi)容推薦

大學(xué)生在大學(xué)學(xué)習(xí)過(guò)程中，學(xué)習(xí)通常會(huì)有一定的隨機(jī)性和盲目性，比如圖書的借閱、選修課的選擇、社團(tuán)的參與等。為了減少學(xué)生選擇的盲目性，可以針對(duì)學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中所面臨的各種選擇，基于人工智能產(chǎn)生一些有針對(duì)性的個(gè)性化的推薦性建議，比如推薦借閱書目、推薦選修課程等，也可以針對(duì)學(xué)生的職業(yè)生涯規(guī)劃提出一些個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議。應(yīng)用的步驟如下：首先，選出優(yōu)秀的畢業(yè)學(xué)生，這些學(xué)生可能在某些方面比較優(yōu)秀，如考研、競(jìng)賽、就業(yè)等方面。對(duì)這些優(yōu)秀的學(xué)生的成長(zhǎng)路徑進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)在某一方面表現(xiàn)優(yōu)秀的學(xué)生成長(zhǎng)的共同點(diǎn)，如他們閱覽了哪些圖書，參與了哪些課外獲得，選修了哪些課程等。然后，結(jié)合當(dāng)前就讀學(xué)生個(gè)人的未來(lái)的發(fā)展規(guī)劃（如考研、競(jìng)賽等），對(duì)每個(gè)學(xué)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，并產(chǎn)生推薦信息，如對(duì)計(jì)劃考研的學(xué)生推薦其選擇考研的專業(yè)；對(duì)計(jì)劃參加學(xué)科競(jìng)賽的同學(xué)，推薦其參加哪一類的競(jìng)賽項(xiàng)目，等等。推薦信息僅供學(xué)生參考，大大減少了學(xué)生選擇的盲目性。學(xué)生選擇好未來(lái)的具體的發(fā)展方向后，人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)之前的回歸分析，針對(duì)不同的學(xué)生推薦不同的書目等個(gè)性化學(xué)習(xí)建議。當(dāng)然這些學(xué)習(xí)推薦建議也不是一成不變的，應(yīng)該是動(dòng)態(tài)的可以隨著學(xué)生未來(lái)發(fā)展方向的變化而變化。

2.3基于人工智能分類的學(xué)業(yè)預(yù)警

學(xué)業(yè)預(yù)警是針對(duì)學(xué)生在學(xué)習(xí)、生活中出現(xiàn)的不良情況，及時(shí)提示、告知學(xué)生本人及其家長(zhǎng)可能出現(xiàn)的不良后果，并有針對(duì)性地采取相應(yīng)的防范措施。傳統(tǒng)的學(xué)業(yè)預(yù)警是通過(guò)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況的記錄，如出勤情況、不及格科目數(shù)量等信息來(lái)進(jìn)行預(yù)警，這種方式的預(yù)警多屬于事后控制，由于信息收集的不足以及滯后等原因，通知學(xué)生學(xué)業(yè)預(yù)警時(shí)，往往不良后果已經(jīng)造成，以致防范措施起不到應(yīng)有的效果。而利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行的人工智能學(xué)業(yè)預(yù)警則完全不同，屬于事前控制。首先將以往學(xué)校已經(jīng)學(xué)業(yè)預(yù)警的學(xué)生的大數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析，提取出關(guān)鍵特征，然后利用人工智能建立分類模型，該模型可以對(duì)可能產(chǎn)生預(yù)警的學(xué)生進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，然后將所有剛?cè)雽W(xué)的學(xué)生的大數(shù)據(jù)輸入預(yù)測(cè)模型，就可以篩選出可能出現(xiàn)學(xué)業(yè)預(yù)警的學(xué)生，甚至可以在此基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)學(xué)業(yè)預(yù)警的原因，有針對(duì)性地對(duì)模型篩選出來(lái)的學(xué)生進(jìn)行及早干預(yù)，從而減少產(chǎn)生學(xué)業(yè)預(yù)警的學(xué)生數(shù)量。最后，在此基礎(chǔ)上，還可以利用大數(shù)據(jù)分析學(xué)業(yè)預(yù)警防范措施的有效性，不斷改進(jìn)防范措施，使得學(xué)業(yè)預(yù)警的防范措施得以改進(jìn)和完善，真正發(fā)揮學(xué)業(yè)預(yù)警的作用并實(shí)現(xiàn)其所要達(dá)成的目標(biāo)。

3結(jié)語(yǔ)

當(dāng)前區(qū)塊鏈技術(shù)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用方興未艾，新工科人才的個(gè)性化培養(yǎng)也愈來(lái)愈受到高等學(xué)校的重視。本文正是在此背景下，將數(shù)據(jù)與人才培養(yǎng)深度融合，提出了將區(qū)塊鏈技術(shù)和基于大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)應(yīng)用于新工科人才的個(gè)性化培養(yǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景，雖然僅僅提到了3個(gè)方面的應(yīng)用，但將來(lái)的應(yīng)用不會(huì)局限于此，筆者認(rèn)為將來(lái)還會(huì)有更多、更廣泛的應(yīng)用。由于本研究?jī)H僅處于理論探索階段，如果要將其實(shí)施，還有很多技術(shù)問題需要進(jìn)一步深入研究。

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作者:梁建 單位:南京工程學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院