CN113778966B - 高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法及相关装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法及相关装置，该方法包括：在区块链上发布模型训练任务的智能合约，模型训练任务的智能合约至少包括模型训练图；管理智能合约，并生成智能合约的地址列表；根据地址列表获取模型训练图，对模型训练图进行训练，得到训练后的梯度数据的下载路径；将梯度数据的下载路径上传至智能合约。通过本发明的实施，根据区块链不可窜改的原理实现课程成绩查询与共享系统，并基于联盟链进行高校教学与课程成绩的跨学校信息共享；且将梯度数据上传至智能合约进行数据共享，避免了上传原始数据造成的隐私问题，同时共享梯度数据可解决应用场景数据较少的问题，加快模型训练速度和提升训练准确度。
Description
技术领域
本发明涉及区块链智能合约技术领域，尤其涉及一种高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法及相关装置。
背景技术
在近年的线上教学的发展中，线上教学的开展颠覆了传统授课模式，依托网络无处无时不在的特征，为学生提供随时随地的知识传授机会，彻底打破了传统授课模式在时间和空间方面的局限性。
但与此同时，传统成绩管理系统存在数据易篡改的问题，由于这种问题的存在，使得学生成绩数据的可信度大打折扣，降低了用人单位与学校、学生之间的信任，甚至影响到学校的声誉和学生的就业。
发明内容
本发明针对现有技术的问题，提供了一种高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法及相关装置，至少解决了相关技术中数据容易篡改及安全性不高的问题。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
第一方面，本发明提供了一种高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法，所述方法包括：
在区块链上发布模型训练任务的智能合约，所述模型训练任务的智能合约至少包括模型训练图；
管理所述模型训练任务的智能合约并记录所述智能合约的地址，管理多个所述模型训练任务的智能合约并形成所述智能合约的地址列表；
根据所述地址列表下载相应的所述模型训练图，对所述模型训练图进行训练，得到训练后的梯度数据的下载路径；
将所述梯度数据的下载路径上传至所述模型训练任务的智能合约。
第二方面，本发明还提供了一种高校教学与课程成绩的跨学校信息共享系统，所述系统包括：
发布模块：用于在区块链上发布模型训练任务的智能合约，所述模型训练任务的智能合约至少包括模型训练图；
管理模块：用于管理所述模型训练任务的智能合约并记录所述智能合约的地址，管理多个所述模型训练任务的智能合约并形成所述智能合约的地址列表；
训练模块：用于根据所述地址列表下载相应的所述模型训练图，对所述模型训练图进行训练，得到训练后的梯度数据的下载路径；
上传模块：用于将所述梯度数据的下载路径上传至所述模型训练任务的智能合约。
第三方面，本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述的高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法中的各个步骤。
第四方面，本发明还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述的高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法中的各个步骤。
本发明提供了一种高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法及相关装置，该方法包括：在区块链上发布模型训练任务的智能合约，模型训练任务的智能合约至少包括模型训练图；管理模型训练任务的智能合约并记录智能合约的地址，管理多个模型训练任务的智能合约并所述智能合约的地址列表；根据地址列表下载相应的模型训练图，对模型训练图进行训练，得到训练后的梯度数据的下载路径；将梯度数据的下载路径上传至模型训练任务的智能合约。通过本发明的实施，根据区块链不可篡改的原理设计并实现课程成绩查询与共享系统，并可以基于联盟链的方式进行高校教学与课程成绩的跨学校信息共享管理创新系统，对于教学的基本信息，区块链系统可以将信息进行有效的整合，并把学习轨迹与课程成绩有效保存，并在保护隐私的前提下可供学生进行信息提取；且将训练的梯度数据的下载路径上传至智能合约进行数据共享，避免了上传原始数据造成的隐私问题，同时共享梯度数据可解决应用场景数据较少的问题，加快模型训练速度和提升训练准确度。
附图说明
下面结合附图详述本发明的具体结构
图1为本发明的高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法的流程示意图；
图2为本发明的高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法的子流程示意图；
图3为本发明的高校教学与课程成绩的跨学校信息共享系统的程序模块示意图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，图1为本申请实施例中高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法的流程示意图，在本实施例中，所述方法包括：
步骤101、在区块链上发布模型训练任务的智能合约，所述模型训练任务的智能合约至少包括模型训练图。
在本实施例中，区块链的设计目的是让所有节点共同参与维护公共数据账本的系统，让数据账本公开透明。区块链的基础架构可以分成六层，一般由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成。数据层用于构建数据区块，对数据进行加密签名，增加时间戳；网络层包括分布式对等网络，用于节点间的通信和数据验证；共识层实现各类共识算法，保持各个节点的数据一致性；激励层主要用于制定相应的激励机制；合约层主要封装各类脚本、算法和智能合约，是区块链可编程特性的基础；应用层则是基于区块链技术的各类应用。区块链应用的技术架构可以分为：面向用户的应用层、中间层和底层。应用层主要有基于区块链的智能合约记录网络；中间层主要有加密算法等；底层主要有分布式网络和共识算法。其中，通过搭建基于不同学院，不同高校的联盟链的区块链平台作为学生的授课与课程成绩的信息共享与存储平台。区块链平台基于交易平台的联盟链形成共享的线上平台，可在联盟链的各个平台和节点进行学生的信息共享。
在本实施例中，通过在区块链上发布训练任务的智能合约，从而可在区块链网络上记录信息；通过区块链模式解决线上与线下的信息管理，帮助线上线下混合式教学。在线教学时把信息上传至区块链线上系统，利用区块链和联邦学习进行教学信息处理；线下教学时结合学生的情况，及时进行和学生的双向反馈，把信息上传至区块链线上系统，根据线上的授课数据，进行调整。
在本实施例中，模型训练任务的智能合约还包括模型训练图的下载路径，便于用户通过下载路径下载模型训练图。
步骤102、管理所述模型训练任务的智能合约并记录所述智能合约的地址，管理多个所述模型训练任务的智能合约并形成所述智能合约的地址列表。
在本实施例中，管理智能合约可以管理记录多个具体的模型训练任务的智能合约，每一个模型训练任务的智能合约都有一个相应的地址，管理多个模型训练任务的智能合约将所有的地址记录下来，形成一个地址列表。
在本实施例中，学生的课题在线学习信息与成绩信息将以智能合约的形式进行存证，区块链系统可以将记录至区块链网络上的信息进行有效的整合，并把学习轨迹与课程成绩有效保存。
步骤103、根据所述地址列表下载相应的所述模型训练图，对所述模型训练图进行训练，得到训练后的梯度数据的下载路径。
在本实施例中，各个参与节点根据地址列表获取到模型训练任务的智能合约中的模型训练图后，对模型训练图进行训练，得到了训练后的梯度数据。
步骤104、将所述梯度数据的下载路径上传至所述模型训练任务的智能合约。
在本实施例中，将训练的梯度数据的下载路径上传至该智能合约中进行数据共享，避免了上传原始数据造成的隐私问题，同时共享梯度数据可解决应用场景数据较少的问题，加快模型训练速度和提升训练准确度。
在本实施例中，将训练的梯度数据的下载路径上传至智能合约中进行数据共享，还可供其它参与节点通过梯度数据的下载路径进行下载。
本发明提供了一种高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法，该方法包括：在区块链上发布模型训练任务的智能合约，模型训练任务的智能合约至少包括模型训练图；管理模型训练任务的智能合约并记录智能合约的地址，管理多个模型训练任务的智能合约并所述智能合约的地址列表；根据地址列表下载相应的模型训练图，对模型训练图进行训练，得到训练后的梯度数据的下载路径；将梯度数据的下载路径上传至模型训练任务的智能合约。通过本发明的实施，根据区块链不可篡改的原理设计并实现课程成绩查询与共享系统，并可以基于联盟链的方式进行高校教学与课程成绩的跨学校信息共享管理创新系统，对于教学的基本信息，区块链系统可以将信息进行有效的整合，并把学习轨迹与课程成绩有效保存，并在保护隐私的前提下可供学生进行信息提取；且将训练的梯度数据的下载路径上传至智能合约进行数据共享，避免了上传原始数据造成的隐私问题，同时共享梯度数据可解决应用场景数据较少的问题，加快模型训练速度和提升训练准确度。
进一步地，请参阅图2，图2为本申请实施例中高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法的子流程示意图，在本实施例中，根据所述地址列表获取所述模型训练图包括：
步骤201、运用节点选取相应的所述模型训练任务的智能合约，并读取相应的所述地址列表；
步骤202、根据所述地址列表从对应的所述模型训练任务的智能合约中获取所述模型训练图。
在本实施例中，将传统的学生成绩信息应用于区块链中，并对区块链的数据结构进行改良，通过预设交易节点及共识节点的方式，对原有的高自由度的区块链进行限制，所以运用节点读取地址列表，当节点选择参与某一个具体的模型训练任务的智能合约时，从智能合约的地址列表中获取对应的智能合约的地址，节点可通过该地址下载智能合约中的模型训练图。
在本实施例中，智能合约具有值和状态两个属性，例如智能合约用If-Then和What-If等语句预置了合约条款的相应触发场景和响应规则，验证有效后被打包进新数据区块，新数据区块经共识算法认证后链接到区块链主链；本申请实施例中的数据特征与现有的学生课程课业数据结构不同，应用区块链联盟链的分布式数据库结构，构建学生课程课业数据的行业内共享与数据保护机制。此外，通过共享与信息保护的模式，建立学生数据的行业内共享与数据保护机制，保证记录都权威可信，也建立信息采集制度。核心上，本申请实施例使用智能合约来进行联邦学习的应用与共享机制，智能合约的特征是是自我验证、自执行、防篡改，保证更高程度的安全性，减少对中介方的依赖。通过智能合约的交易方式，传统的暗箱操作也可以得到有效控制，并为区块链应用在金融数据信息领域提供了理论依据和广泛实际应用场景。
进一步地，对模型训练图进行训练，得到训练后的梯度数据的下载路径包括：
所述节点运用自身拥有的教学相关数据对所述模型训练图进行训练。
在本实施例中，节点通过自身所拥有的教学相关数据对模型训练图进行训练，从而得到训练后的梯度数据的下载路径，通过下载路径可下载训练后的梯度数据。
进一步地，将梯度数据的下载路径上传至模型训练任务的智能合约包括：
将所述梯度数据的下载路径上传至所述模型训练任务的智能合约的指定存储位置。
在本实施例中，将训练的梯度数据的下载路径上传至该智能合约的指定存储位置进行数据共享，避免了上传原始数据造成的隐私问题，同时共享梯度数据可解决应用场景数据较少的问题，加快模型训练速度和提升训练准确度。
进一步地，区块链采用无中心化系统的多节点构架网络。
在本实施例中，区块链的技术的核心是无中心化系统的多节点架构网络，平台通过分布式网络、加密算法等技术实现智能合约，并直接在区块链上进行不可篡改的叠加记录。
进一步地，本申请实施例构建针对教学以及学生的课堂成绩的数据特征，建立特有的教学以及学生的课堂成绩数据库模型，不依赖某个中心节点，而是由区块链完成信息共享；且本申请实施例构建了智能合约应用于教学以及学生的课堂成绩平台的层级设计，物理层:封装了支持智能合约及其应用实现的所有基础设施，包括分布式账本及其关键技术、开发环境和可信数据源等合约层:封装了静态的合约数据；应用层：区块链及智能合约的具体应用层，帮助区块链的分布式架构植入不同场景和去中心化的应用。将区块链智能合约技术应用于在教学以及学生的课堂成绩的分布式区块链(联盟链)信息共享平台，构建教学以及学生的课堂成绩的信息共享区块链的智能合约以联盟链的框架，有效统合现有的不同的教学以及学生的课堂成绩平台，通过区块链的联盟链加盟方式将各个平台和节点进行信息公开和信息共享。
进一步地，本申请实施例基于超级账本联盟链技术开发，采用Node.js作为服务器后端运行环境，前端使用区块链联盟链体系构建用户界面。系统实现了学生课程成绩的录入与查询功能，学生可通过浏览器查询区块链中的成绩数据；系统有效解决学生成绩信息的真实性问题，为区块链在教育领域的应用提供了思路。
进一步地，本申请实施例还提供了一种高校教学与课程成绩的跨学校信息共享系统300，请参阅图3，图3为本申请实施例中高校教学与课程成绩的跨学校信息共享系统300的程序模块示意图，在本实施例中，上述高校教学与课程成绩的跨学校信息共享系统300包括：
发布模块301：用于在区块链上发布模型训练任务的智能合约，所述模型训练任务的智能合约至少包括模型训练图；
管理模块302：用于管理所述模型训练任务的智能合约并记录所述智能合约的地址，管理多个所述模型训练任务的智能合约并形成所述智能合约的地址列表；
训练模块303：用于根据所述地址列表下载相应的所述模型训练图，对所述模型训练图进行训练，得到训练后的梯度数据的下载路径；
上传模块304：用于将所述梯度数据的下载路径上传至所述模型训练任务的智能合约。
在本实施例一种可选实施方式中，训练模块在执行根据所述地址列表获取所述模型训练图的功能时，具体用于：运用节点选取相应的所述模型训练任务的智能合约，并读取相应的所述地址列表；根据所述地址列表从对应的所述模型训练任务的智能合约中获取所述模型训练图。
在本实施例一种可选实施方式中，训练模块在执行对所述模型训练图进行训练，得到训练后的梯度数据的功能时，具体用于：所述节点运用自身拥有的教学相关数据对所述模型训练图进行训练。
在本实施例一种可选实施方式中，上传模块在执行将所述梯度数据上传至所述模型训练任务的智能合约的功能时，具体用于：将梯度数据的下载路径上传至模型训练任务的智能合约指定存储位置。
在本实施例一种可选实施例方式中，区块链采用无中心化系统的多节点构架网络。
本申请实施例中提供的高校教学与课程成绩的跨学校信息共享系统，可以实现：在区块链上发布模型训练任务的智能合约，模型训练任务的智能合约至少包括模型训练图；管理模型训练任务的智能合约并记录智能合约的地址，管理多个模型训练任务的智能合约并所述智能合约的地址列表；根据地址列表下载相应的模型训练图，对模型训练图进行训练，得到训练后的梯度数据的下载路径；将梯度数据的下载路径上传至模型训练任务的智能合约。通过本发明的实施，根据区块链不可篡改的原理设计并实现课程成绩查询与共享系统，并可以基于联盟链的方式进行高校教学与课程成绩的跨学校信息共享管理创新系统，对于教学的基本信息，区块链系统可以将信息进行有效的整合，并把学习轨迹与课程成绩有效保存，并在保护隐私的前提下可供学生进行信息提取；且将训练的梯度数据的下载路径上传至智能合约进行数据共享，避免了上传原始数据造成的隐私问题，同时共享梯度数据可解决应用场景数据较少的问题，加快模型训练速度和提升训练准确度。
进一步地，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现的上述高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法中的各个步骤。
进一步地，本申请实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现的上述高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法中的各个步骤。
在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本发明所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
以上为对本发明所提供的一种高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法及相关装置的描述，对于本领域的技术人员，依据本申请实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (8)
1.一种高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法，其特征在于，包括：
在区块链上发布模型训练任务的智能合约；其中，所述模型训练任务的智能合约至少包括模型训练图，且学生的课题在线学习信息与成绩信息以所述智能合约的形式进行存证；所述区块链为联盟链，所述智能合约利用If-Then或What-If语句预置合约条款的相应触发场景和响应规则，所述智能合约在验证有效后被打包进新数据区块，所述新数据区块经共识算法认证后链接到所述联盟链的主链上；所述课题在线学习信息及所述成绩信息的数据结构为所述联盟链的分布式数据库结构；所述联盟链包括物理层、合约层和应用层，所述物理层用于封装支持所述智能合约及其应用实现的所有基础设施，包括分布式账本及相应技术、开发环境和可信数据源，所述合约层用于封装静态的合约数据，所述应用层用于帮助所述联盟链的分布式架构植入不同场景及去中心化应用；
管理所述模型训练任务的智能合约并记录所述智能合约的地址，管理多个所述模型训练任务的智能合约并形成所述智能合约的地址列表；
根据所述地址列表下载相应的所述模型训练图，对所述模型训练图进行训练，得到训练后的梯度数据的下载路径；
将所述梯度数据的下载路径上传至所述模型训练任务的智能合约中进行数据共享，以供其它参与节点通过所述梯度数据的下载路径进行下载。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述地址列表选取具体的训练任务并下载相应的所述模型训练图包括：运用节点选取相应的所述模型训练任务的智能合约，并读取相应的所述地址列表；
根据所述地址列表从对应的所述模型训练任务的智能合约中获取所述模型训练图。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述模型训练图进行训练，得到训练后的梯度数据的下载路径包括：所述节点运用自身拥有的教学相关数据对所述模型训练图进行训练。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述梯度数据的下载路径上传至所述模型训练任务的智能合约包括：将所述梯度数据的下载路径上传至所述模型训练任务的智能合约的指定存储位置。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区块链采用无中心化系统的多节点构架网络。
6.一种高校教学与课程成绩的跨学校信息共享系统，其特征在于，包括：
发布模块，用于在区块链上发布模型训练任务的智能合约；其中，所述模型训练任务的智能合约至少包括模型训练图，且学生的课题在线学习信息与成绩信息以所述智能合约的形式进行存证；所述区块链为联盟链，所述智能合约利用If-Then或What-If语句预置合约条款的相应触发场景和响应规则，所述智能合约在验证有效后被打包进新数据区块，所述新数据区块经共识算法认证后链接到所述联盟链的主链上；所述课题在线学习信息及所述成绩信息的数据结构为所述联盟链的分布式数据库结构；所述联盟链包括物理层、合约层和应用层，所述物理层用于封装支持所述智能合约及其应用实现的所有基础设施，包括分布式账本及相应技术、开发环境和可信数据源，所述合约层用于封装静态的合约数据，所述应用层用于帮助所述联盟链的分布式架构植入不同场景及去中心化应用；
管理模块，用于管理所述模型训练任务的智能合约并记录所述智能合约的地址，管理多个所述模型训练任务的智能合约并形成所述智能合约的地址列表；
训练模块，用于根据所述地址列表下载相应的所述模型训练图，对所述模型训练图进行训练，得到训练后的梯度数据的下载路径；
上传模块，用于将所述梯度数据的下载路径上传至所述模型训练任务的智能合约中进行数据共享，以供其它参与节点通过所述梯度数据的下载路径进行下载。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至5任一项所述的高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法中的各个步骤。
8.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至5任一项所述的高校教学与课程成绩的跨学校信息共享方法中的各个步骤。
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Also Published As
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| CN113778966A (zh) | 2021-12-10 |
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