以太坊:俞敏洪：区块链+AI可取代高考，难道现在高考不好？

作者丨莱道君

来源丨莱道区块链

10月31日，新东方董事长俞敏洪在教育的创想大会上畅谈AI+教育的看法，俞敏洪坦言，对于教育领域未来发展，他的内心是有一点悲哀的，国内教育企业对AI技术的结合忽略了教育的基本诉求，即教育的根本是以提高学生和教师的整体水平为导向，让AI起到辅助的功能，但是目前来看AI+教育普遍是本末倒置。

俞敏洪毫不避讳的说，在思考和理解的范围内，他从来没有想清楚，互联网和AI是不是有可能彻底的改变中国教育现状。但他坚信未来教育领域在中国真正发生的革命还不是AI的革命，是互联网、AI加上区块链技术合起来以后颠覆的革命。

在会上，俞敏洪讲到大家都比较关注应试教育高考环节上，如是说中国所有的孩子它的前途只是一根线，就是高考，不管你原来学的多好，如果你高考成绩没到北大清华去不了，如果高考那天你生病了就算你倒霉。区块链根本是不可更改、永久保持数据技术，我们是不是可以把孩子从小学开始到初中、高中的所有学习轨迹记录下来，而这个是不可以更改。再通过人工智能分析，是不是就可以拿出这个孩子人工智能分析报告递交到大学，说我的孩子12年就是这样的。是不是就可以把高考取消了？我12年学习的证明难道还不如你一天高考成绩吗？这个成绩不能更改，这个很重要。

Aave社区反对在V2上冻结CRV代币的提议:6月19日消息，Aave社区一致投票反对Gauntlet提出的冻结第2版Curve DAO(CRV)代币的提议。上周，Gauntlet建议在Aavev2冻结CRV市场，Gauntlet的提议旨在管理与Curve创始人Michael Egorov获得的大笔贷款相关的风险。[2023/6/19 21:47:37]

首先，毋庸置疑的是AI+区块链的巨大潜能，由区块链记录大众的行为数据，不可篡改。当数据量足够的庞大，就可以利用AI技术对其进行分析，得出客观的结论，让数据智能化为大众提供科学的服务。

但俞敏洪说添加区块链的AI对考生成绩评判标准，真的会比传统的应试高考更有益吗？

先来看看我们现在的高考

1，统一试卷

美SEC主席通过更新规则计划应对加密货币DEX:金色财经报道，美国证券交易委员会（SEC）准备在重新开放拟议法规时转向 DeFi 监管。2022 年 1 月，SEC 在其拟议的规则制定中表示，某些从事交易活动的实体不受交易所监管，造成监管差异。加密行业认为该提议是一种过度的权力攫取，未能对其合法性的含义提供足够的清晰度。SEC 将在周五投票决定对这一批评的回应。如果获得批准，更新后的提案将使用更明确的表述将 DeFi 纳入受监管交易所的扩大定义中，并将详细说明其对这一变化预计会给行业带来多少成本的估计。具体的变化将在今天晚些时候会议结束并投票后公布。[2023/4/14 14:04:53]

2，同一时间考试

3，按照考试分数录取

俞敏洪与会所讲的例子区块链+AI的例子也是深入人心，简单的来说分为三步取代高考。

数据：流动质押协议Lido总锁仓量跌破60亿美元，过去24小时跌幅7.43%:9月19日消息，据Defillama数据显示，流动质押协议Lido总锁仓量跌破60亿美元，现为59.8亿美元，过去24小时跌幅7.43%。其中以太坊链上锁仓量为58.4亿美元。[2022/9/19 7:05:18]

1，利用区块链技术将学生长时间行为数据记录，并且不可更改

2，通过AI对数据分析，总结出报告递交给大学

3，大学根据根据报告来确定是否录用

针对第一个环节是利用区块链技术将学生长时间行为数据记录，目前已经可以实现，比如以太坊区块链上完全可以把一些简短的信息描述添加在区块链网络上，并且不可篡改，公开透明可查询。那么，针对某个学生就需要有一个唯一的账号，账号可以对应某个人真实的身份。尽管信息可查询，但是如果不是本人提供签名，就无法确定是某个人拥有哪个账户。这样既做到了数据的公开透明，又使其本人匿名，隐私受到保护。

互换市场完全定价美联储在接下来两次会议将累计加息150个基点:金色财经报道，互换市场完全定价美联储在接下来两次会议将累计加息150个基点。(金十)[2022/7/13 2:11:11]

每个账户对应一个身份，并且把数据公开或者一部分公开，这些都OK，关键是谁来将数据写入区块链？对应身份的本人？这不可能，还是对这个人的直属管理机构或者人，目前来看依然是需要国家背书的。更直接点，就是学校将学生的数据写入信息系统，那么和现在的学生信息存档也就差别不大了，就是有了不可篡改和可查询的特性。

第二个环节是通过AI对学生数据分析，总结出报告。这就要分成两种形式，第一种就是学生自然行为数据分析，有点类似现在的高考的地方卷和全国卷一样。针对这个方面就需要不同的AI算法对数据进行分析，得出不同的分析报告，这就是地方卷，并且成本极高还难以实现；那相对比较容易实现的就是，规定学生上传的行为数据类，然后使用统一的AI算法分析数据，得出同一类事件但是不同的行为数据报告，这像全国卷。

第三个环节就是，大学根据学生数据分析报告来确定学生是否被录取。那么分析报告上就可能标上全国统一分析报告或者地方性分析报告，报告上面可能会直接标上评分，按评分录取，或者由大学直接评定分析报告来确定是否录取。

事实上，由繁到简我们可以总结出，区块链充当的是“监考老师”防止学生去作弊，并且记录学生做试卷的过程，比如说时间上是不是更快，方法上是不是有效直接等。AI充当的就是评分老师，给区块链记录的数据进行评分。而学生的考试过程是读书的整个过程，由一纸试卷决定变成整个求学生涯过程客观分析。

AI+区块链的益处

毫无疑问，学生的整体成绩变得更客观真实，并且可查。

对于学生，不会让当天高考的优秀考生错失考出优秀成绩的机会。同时通过这套系统比较容易总结出某个学生的特长与不足，可以让学生全方位的发展等。

对于教师，可以降低监考老师因性格偏差而造成监考的规范程度不一，也可以避免评分老师因为情绪差异导致评分的不同等。

对于大学，可以按照自己的优秀择生标准对学生进行筛选，让学校在某一领域学术研究出类拔萃，或者平衡院校专业水平的失衡等。

AI+区块链的不利

低效：我们可以看到把一两天的考试过程变成长达十几年的客观评价，效率是很低的，尽管裹着科技的外衣，依然是低效的进行。

不公平：为什么说是不公平呢？尽管对于那些极少数会在高考当天出现意外的优秀考生是个补偿方案，但涉及的环节过多，周期过长，就会产生不确定性，比如在数据上链的过程中给记录的人塞红包等，从源头解决不利数据或者直接数据造假，就会产生一系列的不公平现象。

成本高，本来一个两天的考试周期延长时间，耗费时间成本，当然还有各种不统一数据评定标准而造成的决策成本。

事实上，目前来说高考是很公平高效的进行，考试当天出现意外的概率发生在任何人身上都是一样的。学生做统一的试卷，用统一的时间，大学按分数录取，本质上减少了很多的不确定性。最关键的就是有唯一的评判标准，那就是分数，有了唯一的大家共识的评判标准，就不会有太大的争议，这永远比模糊的没有标准通过主观意识评判有意义的多，尽管这些评判在道德层面上更说的过去。

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