京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
区块链显然是近年来金融科技中的热门领域。区块链是什么?它能用于教育吗?
区块链可以在个人教育机构,教育机构团体以及国家、国际教育机构中实施。事实上,任何想要安全地存储徽章,学分和学历资格,以及分析重要教育数据的人都可以使用区块链技术。
随着教育变得更加多元化,民主化,分散化和非中介化,我们仍然需要保持教育的声誉,以及对认证和学习证明的信任。对相关性和就业能力与日俱增的关注,也推动我们朝着这个方向发展,与此同时我们也需要更多的透明度。区块链可以提供这样一个系统:一个大规模的开放,在线,安全的数据库。
位于美国旧金山的 Holburton 学校是一所软件教育学校,提供作为大学课程的另一选择的项目教育。该学校已经在使用区块链来存储和发布的证书。这能够防止认证造假。加密和双重认证被用于创建,签发,并将证书放置到区块链数据库中。学校仍然给学生提供纸质的复印件,但系统创建的分散清算号码(DCN)可以让雇主进行认证。麻省理工学院正在做类似的事情,尼科西亚大学也是如此。
随着教育机构的集群和合作,认证和成就的共享需求变得现实起来。例如,代尔夫特,瑞士洛桑联邦理工学院,波士顿,澳大利亚国立大学和英属哥伦比亚大学的大学组织最近形成了一个代码共享的认证协议。它也可以被组成全球联盟或全球学校组织的附属组织使用。无论什么组织机构,区块链都为其提供了低成本的共享资源。
在一个国家内,非常需要对系统中的各级证书进行共享:学校,学院,大学,研究所,考试委员会,行业协会,雇主等。区块链技术可以解决这一问题。
目前的认证体系并不适合这一目的。纸质系统会损失,甚至被造假。随着学生和工作群体的流动人口数量越来越多,无论是换新的教育机构,新工作还是搬到新的国家,还是对于那些没有学位的难民,一个集中化的学历资质数据库都是很有意义的。安全的在线存储库将会有所帮助。

但是认证问题仍然有点模糊。每个独立公开课提供方颁发证书。主要的公开课提供方之间其实可以协议安全的认证方式。甚至可以为实际学位开放公开课认证。公开课是关于分散化和扩大访问,因此有充分的理由认为,组织者将希望分散和增加他们的认证方式。
始终存在一个问题,持续的专业发展(CPD 即Continuing Professional Development)难以实现,这往往是分散的,而且很难跟踪。假设区块链系统在一个行业内真正做到了这一点,并从参加会议、课程和其他形式的学习中获得了 CPD 数据。教师和其他专业人员可以从受信任的提供者那里获得输入。因此,如果这些经验和学习机会被安全地存储在一个声誉良好的系统中,那么他们就可以被激励进行更多的 CPD 。
公司为员工提供大量的培训,但存储这些成果并不容易。目前的学习和人才管理系统技术,SCORM 等有些陈旧。需要的是一个更开放但更安全的系统,不仅在内部使用,而且在员工离开公司时也可以使用。
职业教育现在是个大事业,世界各国政府承认,过度依赖纯粹的学术机构,来提供学校后续教育是愚蠢的。在英国,有 300 万学徒制的制度是通过对工资征税来支付的。这是一个复杂的业务,因为雇主将在管理和交付中发挥更大的作用。他们将如何管理流程和认证?区块链是一种可能性,因为它可以提供一个集中化但整齐分布的国家数据库,以实现对过程和认证的确认。
总而言之,它解放了系统,使系统更加开放和灵活。何尝不是一件好事呢?
https://oeb-insights.com/10-ways-blockchain-could-be-used-in-education/
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08