本發(fā)明涉及智能算法領(lǐng)域，尤其涉及一種面向?qū)W分銀行全納學(xué)習(xí)成果的學(xué)分通兌與共識構(gòu)建方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著數(shù)字技術(shù)的飛速發(fā)展和全球教育模式的變革，學(xué)習(xí)成果的可追溯性、可驗證性以及透明性變得越來越重要。這不僅能有效防止學(xué)術(shù)不端行為，如抄襲、偽造等，還能為教育者和學(xué)習(xí)者提供更準(zhǔn)確、全面的學(xué)習(xí)評估。在這一背景下，基于區(qū)塊鏈技術(shù)的學(xué)習(xí)成果鏈(learning?outcome?chain)逐漸受到關(guān)注。

2、區(qū)塊鏈技術(shù)，以其去中心化、不可篡改的特性，為學(xué)習(xí)成果的認(rèn)證和追溯提供了技術(shù)基礎(chǔ)。通過區(qū)塊鏈，學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)成果可以被有效地記錄和驗證，從而構(gòu)建一個可靠、透明的學(xué)習(xí)成果鏈。

3、然而，當(dāng)前基于區(qū)塊鏈的學(xué)習(xí)成果鏈構(gòu)造方法大多側(cè)重于單一認(rèn)證機構(gòu)或中心化認(rèn)證，這在一定程度上限制了其應(yīng)用范圍和可信度。因此，如何構(gòu)建一個基于多人認(rèn)證算法的全納學(xué)習(xí)成果鏈，以提高其去中心化程度和可信度，成為當(dāng)前亟待解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中基于區(qū)塊鏈的學(xué)習(xí)成果鏈構(gòu)造方法大多側(cè)重于單一認(rèn)證機構(gòu)或中心化認(rèn)證，這在一定程度上限制了其應(yīng)用范圍和可信度的問題。提供了一種面向?qū)W分銀行全納學(xué)習(xí)成果的學(xué)分通兌與共識構(gòu)建方法，包括以下步驟：

2、全納學(xué)習(xí)成果上鏈請求步驟，收集全納學(xué)習(xí)成果并上傳至區(qū)塊鏈；數(shù)字化標(biāo)簽步驟，為每個學(xué)習(xí)成果分配數(shù)字化標(biāo)簽，所述數(shù)字化標(biāo)簽包括學(xué)歷教育證書數(shù)字化標(biāo)簽、職業(yè)資格證書數(shù)字化標(biāo)簽、社會評價證書數(shù)字化標(biāo)簽和專家信息數(shù)字化標(biāo)簽；全納學(xué)習(xí)成果學(xué)分通兌步驟，基于最大熵模型的評價專家篩選，實現(xiàn)不同學(xué)習(xí)成果之間的學(xué)分轉(zhuǎn)換和互認(rèn)。

3、所述全納學(xué)習(xí)成果上鏈請求步驟包括：

4、全納學(xué)習(xí)成果預(yù)處理；包括對學(xué)歷教育證書、職業(yè)資格證書和社會培訓(xùn)證書三類成果的圖片和說明文字的處理，并生成上鏈前的個人私鑰；全納學(xué)習(xí)成果的上鏈請求；將個人私鑰加密的學(xué)習(xí)成果圖片、說明文字上傳，發(fā)出學(xué)習(xí)成果上鏈請求；系統(tǒng)根據(jù)準(zhǔn)確率進行判斷是否大于閾值，當(dāng)準(zhǔn)確率小于閾值時，則學(xué)習(xí)成果請求上鏈進行上鏈的信息為錯誤信息進行打回，而當(dāng)準(zhǔn)確率大于或等于閾值時，則進行上鏈，獲取區(qū)塊信息；服務(wù)端收到學(xué)習(xí)成果上鏈的請求，進行解密和驗證，并給出驗證通過或不通過的響應(yīng)。所述區(qū)塊鏈為fabric方案構(gòu)建，包括成員管理服務(wù)、區(qū)塊鏈服務(wù)、鏈碼服務(wù)和事件，所述成員管理服務(wù)負(fù)責(zé)管理網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點身份和權(quán)限，確保網(wǎng)絡(luò)的安全性和可信度，所述區(qū)塊鏈服務(wù)為區(qū)塊鏈主體功能提供共識管理、分布式賬本實現(xiàn)、賬本的存儲及網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點之間的通信實現(xiàn)，所述鏈碼服務(wù)提供鏈碼的部署及運行時的所需環(huán)境，所述鏈碼是fabric中的智能合約，定義了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的交易邏輯，所述事件為各組件之間的異步通信提供技術(shù)實現(xiàn)，在fabric中，事件機制允許不同組件之間在不需要直接交互的情況下，通過事件進行通信和協(xié)作；

5、所述數(shù)字化標(biāo)簽步驟包括：

6、學(xué)歷教育證書數(shù)字化標(biāo)簽：根據(jù)上傳的學(xué)歷教育圖片和說明文字，從中抽取詞語構(gòu)成學(xué)歷教育證書數(shù)字化標(biāo)簽，包括學(xué)校名稱、學(xué)歷層次、專業(yè)、畢業(yè)年份；職業(yè)資格證書數(shù)字化標(biāo)簽；根據(jù)上傳的職業(yè)資格圖片和說明文字，從中提取詞語構(gòu)成職業(yè)資格證書數(shù)字化標(biāo)簽，包括證書名稱、發(fā)證部門、發(fā)證日期；社會評價證書數(shù)字化標(biāo)簽；根據(jù)上傳的社會評價證書圖片和說明文字，從中提取詞語構(gòu)成社會評價證書數(shù)字化標(biāo)簽，包括發(fā)證部門，證書類別；專家信息數(shù)字化標(biāo)簽：根據(jù)專家的自我介紹文字，從中提取詞語構(gòu)成專家信息數(shù)字化標(biāo)簽，包括人工智能領(lǐng)域、教育領(lǐng)域、交通與物流領(lǐng)域、金融領(lǐng)域、醫(yī)療健康領(lǐng)域。

7、所述全納學(xué)習(xí)成果學(xué)分通兌步驟包括：

8、基于最大熵模型的評價專家篩選：通過最大熵模型對評價專家的文本和學(xué)習(xí)成果說明文本進行匹配，篩選匹配程度最高的3位專家來對上傳的學(xué)習(xí)成果進行評價，所述最大熵模型的描述如下：

9、假設(shè)滿足所有約束條件的模型集合為：

10、

11、定義在條件概率分布p(y|x)上的條件熵為：

12、

13、則模型集合c中條件熵h(p)最大的模型稱為最大熵模型；

14、學(xué)習(xí)成果學(xué)分通兌體系：包括學(xué)習(xí)成果等級、學(xué)分通兌原則與換算關(guān)系。其中換算采用標(biāo)準(zhǔn)化的形式，公式為：

15、

16、其中value指的是標(biāo)準(zhǔn)化后的學(xué)分值，vnow指的是原有學(xué)分值，vmin是該類學(xué)習(xí)成果的最小值，vmax是該類學(xué)習(xí)成果的最大值；

17、學(xué)習(xí)成果學(xué)分認(rèn)定：專家對上傳的成果，根據(jù)學(xué)分通兌體系進行學(xué)分的認(rèn)定，每項成果均由3位專家所給的學(xué)分，平均后得出。

18、所述方法還包括共識構(gòu)建方法：

19、學(xué)分的鏈上發(fā)布：專家完成學(xué)分評定后，系統(tǒng)上傳至區(qū)塊鏈，經(jīng)后臺審核后完成學(xué)分的鏈上發(fā)布；結(jié)果的共識：區(qū)塊鏈上的企業(yè)和用戶對之前學(xué)分兌換結(jié)果達(dá)成共識；結(jié)果的反饋：完成學(xué)分銀行全納學(xué)習(xí)成果的共識，并進行反饋。

20、本發(fā)明還提供了一種面向?qū)W分銀行全納學(xué)習(xí)成果的學(xué)分通兌與共識構(gòu)建系統(tǒng)，包括全納學(xué)習(xí)成果上鏈請求模塊、數(shù)字化標(biāo)簽?zāi)K和全納學(xué)習(xí)成果學(xué)分通兌模塊，所述全納學(xué)習(xí)成果上鏈請求模塊用于收集全納學(xué)習(xí)成果并上傳至區(qū)塊鏈；所述數(shù)字化標(biāo)簽?zāi)K為每個學(xué)習(xí)成果分配數(shù)字化標(biāo)簽；所述全納學(xué)習(xí)成果學(xué)分通兌模塊基于最大熵模型的評價專家篩選，實現(xiàn)不同學(xué)習(xí)成果之間的學(xué)分轉(zhuǎn)換和互認(rèn)。

21、本發(fā)明的優(yōu)異效果是：

22、本發(fā)明通過引入多人認(rèn)證算法，該方法降低了對單一認(rèn)證機構(gòu)的依賴，從而增強了學(xué)習(xí)成果鏈的去中心化程度。這意味著沒有單一的中心化控制點，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

23、由于該方法結(jié)合了多個認(rèn)證機構(gòu)或個人的認(rèn)證結(jié)果，因此它可以提供更全面、更準(zhǔn)確的學(xué)習(xí)成果認(rèn)證。這種綜合性的認(rèn)證方式降低了單一認(rèn)證可能帶來的偏見或錯誤，從而提高了學(xué)習(xí)成果鏈的可信度。

24、本發(fā)明的全納學(xué)習(xí)成果鏈記錄了學(xué)習(xí)者的所有學(xué)習(xí)成果及其相應(yīng)的認(rèn)證信息，確保了數(shù)據(jù)的完整性和可追溯性。這使得教育者和學(xué)習(xí)者能夠更準(zhǔn)確地評估學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)成果。在構(gòu)造全納學(xué)習(xí)成果鏈的過程中，該方法通過加密技術(shù)和訪問控制等手段確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護。這有助于維護學(xué)習(xí)者的個人信息和學(xué)術(shù)成果的安全，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。

技術(shù)特征：

1.一種面向?qū)W分銀行全納學(xué)習(xí)成果的學(xué)分通兌與共識構(gòu)建方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種面向?qū)W分銀行全納學(xué)習(xí)成果的學(xué)分通兌與共識構(gòu)建方法，其特征在于，所述全納學(xué)習(xí)成果上鏈請求步驟包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種面向?qū)W分銀行全納學(xué)習(xí)成果的學(xué)分通兌與共識構(gòu)建方法，其特征在于，所述數(shù)字化標(biāo)簽步驟包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種面向?qū)W分銀行全納學(xué)習(xí)成果的學(xué)分通兌與共識構(gòu)建方法，其特征在于，所述全納學(xué)習(xí)成果學(xué)分通兌步驟包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向?qū)W分銀行全納學(xué)習(xí)成果的學(xué)分通兌與共識構(gòu)建方法，其特征還在于，所述方法還包括共識構(gòu)建方法：

6.一種面向?qū)W分銀行全納學(xué)習(xí)成果的學(xué)分通兌與共識構(gòu)建系統(tǒng)，其特征在于，包括全納學(xué)習(xí)成果上鏈請求模塊、數(shù)字化標(biāo)簽?zāi)K和全納學(xué)習(xí)成果學(xué)分通兌模塊，所述全納學(xué)習(xí)成果上鏈請求模塊用于收集全納學(xué)習(xí)成果并上傳至區(qū)塊鏈；所述數(shù)字化標(biāo)簽?zāi)K為每個學(xué)習(xí)成果分配數(shù)字化標(biāo)簽，所述數(shù)字化標(biāo)簽包括學(xué)歷教育證書數(shù)字化標(biāo)簽、職業(yè)資格證書數(shù)字化標(biāo)簽、社會評價證書數(shù)字化標(biāo)簽和專家信息數(shù)字化標(biāo)簽；所述全納學(xué)習(xí)成果學(xué)分通兌模塊基于最大熵模型的評價專家篩選，實現(xiàn)不同學(xué)習(xí)成果之間的學(xué)分轉(zhuǎn)換和互認(rèn)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種面向?qū)W分銀行全納學(xué)習(xí)成果的學(xué)分通兌與共識構(gòu)建方法系統(tǒng)，所述全納學(xué)習(xí)成果上鏈請求模塊包括學(xué)習(xí)成果預(yù)處理、上鏈請求和上鏈響應(yīng)三個模塊：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種面向?qū)W分銀行全納學(xué)習(xí)成果的學(xué)分通兌與共識構(gòu)建系統(tǒng)，所述數(shù)字化標(biāo)簽?zāi)K包括：學(xué)歷教育證書數(shù)字化標(biāo)簽、職業(yè)資格證書數(shù)字化標(biāo)簽、社會評價證書數(shù)字化標(biāo)簽、專家信息數(shù)字化標(biāo)簽四個子模塊，其中：

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種面向?qū)W分銀行全納學(xué)習(xí)成果的學(xué)分通兌與共識構(gòu)建系統(tǒng)，所述全納學(xué)習(xí)成果學(xué)分通兌模塊包括：基于最大熵模型的評價專家篩選、學(xué)習(xí)成果學(xué)分通兌體系、學(xué)習(xí)成果學(xué)分認(rèn)定三個模塊，其中：

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種面向?qū)W分銀行全納學(xué)習(xí)成果的學(xué)分通兌與共識構(gòu)建系統(tǒng)，所述系統(tǒng)還包括共識構(gòu)建模塊，所述共識構(gòu)建模塊包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種面向?qū)W分銀行全納學(xué)習(xí)成果的學(xué)分通兌與共識構(gòu)建方法，涉及學(xué)習(xí)成果認(rèn)證技術(shù)領(lǐng)域，包括全納學(xué)習(xí)成果上鏈請求、全納學(xué)習(xí)成果數(shù)字化標(biāo)簽、全納學(xué)習(xí)成果評價和共識結(jié)果輸出與反饋四大模塊，所述學(xué)習(xí)成果請求上鏈包括以下內(nèi)容：學(xué)習(xí)成果請求上鏈指的是學(xué)歷教育學(xué)習(xí)成果以及在校期間完成相關(guān)課程獲得對應(yīng)學(xué)分和畢業(yè)后的學(xué)歷證書，同時包括非學(xué)歷學(xué)習(xí)成果，各類技術(shù)等級證書以及無固定形式的學(xué)習(xí)成果，本方案通過采用多人認(rèn)證算法進行認(rèn)證學(xué)習(xí)成果，在錄入者對學(xué)習(xí)成果進行修改以及錄入，在錄入完成后，通過申請學(xué)習(xí)成果認(rèn)證，再進行認(rèn)證判斷錄入或修改的學(xué)習(xí)成果是否符合，將判定符合的則進行上傳到學(xué)習(xí)成果鏈中并進行保存更新，而不符合的則通過打回。

技術(shù)研發(fā)人員：錢音肖,陳海建,郭翠,柴澤英
受保護的技術(shù)使用者：上海開放大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2