区块链赋能西部制造业新质育人评价实践路径探索

摘要：本文以培养西部制造业新质人才为目标，探索区块链赋能的育人评价实践路径。作者首先分析西部制造业对新质人才的需求，指出区块链技术对新质育人评价实施的技术可能性，并以此为基础，提出面向西部制造业的新质育人评价模式，接着构建以数据层、分析层和评价层为核心的育人评价实践路径，最后给出了育人评价实践路径实施中的关键问题和保障策略。

关键词：新质人才；育人评价；区块链；西部制造业；实践路径

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2025）02-0108-05

引言

当前，发展新质生产力是西部全面推进国家先进制造业建设的重要任务。新质生产力是创新驱动型生产力，是人才驱动型生产力，其发展依赖于巨量的新质人才。[1]新质人才的培养需要适应新质生产力的育人方式，即“新质育人”，而其育人评价是衡量新质人才培养质量的重要手段，凸显了新质生产力发展的核心要素。那么，在以新质生产力为导向的西部先进制造业建设的背景下，如何评价培养的人才与新质人才的契合程度是目前亟待解决的重要问题。因此，本文聚焦于西部制造业人才需求，构建了新质育人评价模式，探索新质育人的实践路径，这对于发展新质人才的培养方式、促进高效能的新质生产力、推动建设西部先进制造业具有重要意义。

区块链赋能西部制造业新质育人评价分析

当前的西部制造业正处于高速发展时期，其发展以高技能、复合型、创新型人才为支撑，而新质人才是能够引领新质生产力发

展[2]、体现数智时代富技术特质的创新恒常型人才[3]，这类人才可以满足制造业对人才的需求。因此，如何培养能够适应西部制造业发展的新质人才成为当今高等教育应关注的问题。

新质人才的核心在新，并具备创变思维、复合思维和技术思维等特质[4]，这些特质的评价既需要遵循人才发展规律，又能激发人才的创新潜质[5]，展示真实可信的评价内容。因此，需要对评价数据、评价环境、评价维度、评价方法等方面进行改革，为未来西部制造业新质生产力发展提供核心动力。区块链技术的开放性、匿名性、隐私性和安全性[6]等特征，为西部制造业新质育人评价改革提供了技术可行性，主要体现在以下四个方面。

第一，评价数据。可信的评价数据是新质人才评价的基础，是西部制造业相关企业选拔人才的重要依据。区块链非对称加密技术[7]能够在开放环境下保证数据的高度安全，分布式存储技术可以有效保证整个评价流程的可靠，共识机制保障记录的评价数据具有不可篡改性，最终形成客观可信的人才评价源数据集。

第二，评价环境。新质人才的评价是在开放的多方评价主体的环境中开展的，该评价环境一方面要具有透明性，即能保证评价主体之间密切协作，又有机制保障评价主体具有较高的自由度，另一方面要具备安全性，能保障评价主体数据开放共享。区块链提出了很多创新机制保证评价环境下的数据安全共享，如采用智能合约、自动筛选或去除不符合评价主体资格的节点，时间戳技术确保区块数据的安全性。[8]

第三，评价维度。新质人才的评价维度需要制造业企业、高校等多方评价主体根据市场环境、技术发展等因素共同协商制订[8-9]，相比传统的耗时长、流程烦琐的评价维度制订流程，它需要及时跟上新质生产力的发展。而区块链的分布式架构能够将评价相关主体通过网络以节点方式聚合在一起，形成评价资源共享平台，并采用智能合约等技术，促进了评价主体协同合作，简化了评价维度制订的流程，满足了评价的动态性要求。

第四，评价方法。根据新质人才的培养要求，重点关注面向未来西部制造业人才所具备的技术思维、创变思维和复合思维的评价，但目前高校对评价方式的模型方法正处于初步研究阶段，需要相关的机构、专家共同探讨构建评价模型。而区块链提供了开放、公平、可信、安全的评价平台，它可以结合人工智能、深度学习等技术，在保障安全可信的基础上，建立可扩展、可调整的评价模型，提升评价方法的科学性。

基于以上分析，笔者认为区块链技术赋能新质育人评价，有助于为西部制造业培养符合需求的高质量的新质人才。

西部制造业新质育人评价模式

根据新质生产力发展要求，笔者提出“1-2-3-4”西部制造业新质育人评价模式。下图展示了其概念模型框架：“1”指以科技创新为关键核心；“2”指两个根本原则，即最大程度考核创新和最大限度释放评价效能；“3”指三个评价模型，包括技术思维、创变思维和复合思维模型；“4”指四个关键因素，关注新质育人评价中的评价数据可信性、评价环境开放性、评价维度动态性和评价方法科学性。

1.关键核心

新质生产力是以科技创新为内核[10]，科技创新的主体为人才[11]，只有培养与现代制造业生产力发展相适应的新质人才，才能有助于产业的高速发展。因此，新质育人评价需要紧紧围绕科技创新这个关键核心开展评价活动。

2.根本原则

原则一：最大程度考核创新能力。新质育人的关键核心是科技创新，评价时需要在整个过程中最大程度考核人才的创新能力。从评价主体方面，鼓励多元化评价主体参与创新评价。现行的育人评价主体主要是教育机构，但培养面向未来制造业发展的人才，其创新能力需要得到企业的认可，因此，需要鼓励企业等社会需求方参与人才创新性的评价。从评价标准方面，要设置体现创新能力的多维度评价标准。制造业人才的创新能力体现在多个方面，如制造专业技术、管理生产能力、灵活处理问题能力，对于不同的能力，都需要尽可能地构建相应的创新评价标准。

原则二：最大限度释放评价的效能。创新能力的培养需要较长的培养周期，包括理论知识体系和制造实践技能的学习，创新意识、创新行为、工匠精神、团队协作、终身学习等品质的培养。[7]而在培养周期内的评价需要符合人才创新能力的动态发展规律，制订合适的评价指标，才能激励人才发挥自身的主动性和内驱力，最大限度释放评价的效能，以促进创新能力的提升。

3.思维评价

新质人才需要具备技术思维、创变思维和复合思维三种思维特质，基于此，新质育人评价有必要构建这三方面的评价模型，且评价模型的构建主要使用深度学习工具，将反映不同能力的思维数据作为输入，输出评估的思维能力等级。在技术思维方面，评估人才是否具有西部制造业背景下的必备技术素养，如智能制造技术、系统协同能力[12]等，尤其是人工智能素养；在创变素养方面，聚焦制造业关键技术的创新能力，评价人才能否用开放的思维模式提出新的观点；在复合思维方面，聚焦复合与交叉学科的能力，评价人才能否采用统筹考虑思维方式，从全局多角度地解决行业难题。

4.关键要素

为实现对面向制造业的新质人才的科学准确的评价，还要构建公平可信的评价生态环境。因此，在评价过程中，要关注四个关键因素，即评价数据的可信性、评价环境的开放性、评价维度的动态性和评价方法的科学性。首先，评价数据的可信性是新质育人评价的基础，需要保证评价过程数据和评价结果数据是真实可靠的，才能为制造业岗位提供合适的人才。其次，评价环境的开放性指的是学校、企业等构成一个开放的评价平台，及以此为基础构建和运行思维评价模型。再次，评价维度的动态性，强调对人才素养的考核指标不是一成不变的，需要根据社会需求动态变化。最后，评价方法的科学性是以科技创新为核心，坚持两个根本原则，多样化地全面地评价新质人才的技术思维、创变思维和复合思维。

西部制造业新质育人评价实践路径

笔者采用区块链技术建立西部制造业新质育人评价实践路径。实践路径主要分为数据层、分析层和评价层三个层面。

1.数据层

数据层是新质育人评价的重要基础，将高校、企业作为网络的节点，构建基于P2P的区块链网络。其主要包括三个部分：评价主体认证、评价数据采集和评价数据管理。第一，评价主体认证。负责审核评价主体是否有资格评价新质人才，若资格通过，则加入区块链网络，在此基础上，完善评价主体信息并设置评价权限。第二，评价数据采集。设计以节点可信度算法为核心的评价区块生成方法，以及一系列区块操作，包括时间戳验证计算函数、打包区块选择算法、区块一致性共识策略等，用于收集评价对象的过程数据。第三，评价数据管理。设计智能合约算法，自动执行评价数据的更新和查询，同时建立数据共享方案，在开放的评价环境上实现可信数据管理。

在数据层，区块链保证了开放评价环境下的数据可信性，评价主体一旦在区块链上发布评价结果，则它就是可追溯的、不再变化的数据拥有者，解决了评价结果被篡改的问题，同时也迫使评价主体严格执行评价准则，促使新质育人评价过程能够在高度信任评价环境中得到良好发展，为未来制造业企业人才选拔提供依据。

2.分析层

分析层负责新质育人评价维度的确定，主要包括评价维度建立、维度动态调整及激励机制三个部分。

第一，评价维度建立。首先，从企业角度，提出技术思维评价维度、创变思维评价维度和复合思维评价维度，建立初始的评价维度请求数据DR。其次，高校根据DR，并结合人才培养规则和规律，确定评价维度探讨数据DD。最后，将DD返回到企业，并经过探讨后与高校达成共识，在此基础上设计智能合约，并将合约代码存储在区块链上。需要注意的是，合约一旦构建，就会自动地按照共识后的评价维度执行。

第二，维度动态调整。制造业技术发展是日新月异的，所以新质育人的评价维度往往也需要随之动态调整，具体包括如下步骤：设计区块链评价维度动态调整模型、生成数据摘要区块和调整维度数据、广播到全网其他评价主体处求得调整评价维度共识。同时，设计评价维度与时效窗口关联模型，保证维度调整的时间性。

第三，激励机制。激励的目的是鼓励更多的评价主体参与评价维度的制订与调整，尽可能地合理地确定新质育人的评价维度。激励机制的核心是奖励计算，即对评价维度有贡献的评价主体给予一定的虚拟奖励，增加其信誉值，使得其在今后的共识过程中，会有相对重要的评价话语权。

在分析层，评价维度的确定既考虑了制造业企业发展对人才的动态需求，又尊重高校人才发展规律，在保障评价维度稳定性基础上，又能兼顾评价维度的动态性。区块链的智能合约技术为此提供保障，即通过智能合约的执行，使企业、高校等主体对于评价维度提出和制订协商更加紧密，同时，及时调整评价维度，并立即按照最新的评价标准执行，加速促进新质人才的培养。

3.评价层

评价层负责面向西部制造业需求的新质人才评价，建立评价模型，并根据社会角色自适应地生成评价报告。其主要分为三个部分：评价模型建立、评价角色驱动的可视化展示和评价结果隐私保护。

第一，基于深度学习的新质人才评价模型建立。首先，设计恶评者剔除的评价算法，筛除输入数据中的恶评数据。其次，根据确定的评价维度，采用深度学习工具，分别建立技术思维评价模型、创变思维评价模型和复合思维评价模型，同时，设计关联评价任务基干网络，探索这三个评价模型的内在关系，实施联合评价得出精准全面的新质育人评价结果。此外，需要设计概念漂移的评价异常检测算法，保障评价模型的稳定性。

第二，角色驱动的评价结果可视化展示。采用可视化技术展示评价结果，及时反馈给评价对象或者评价主体，既能促进评价对象自身的主动发展，又可指导评价主体改进评价方法。需要注意的是，评价结果展示强调两个方面：①从客观发展的角度去描述评价结果，更多地关注未来新质人才应该加强的创新素养能力。②强调定制化的结果可视化展示，不同的评价主体应根据各自的需求自适应地展示相应能力评价。例如，评价对象，需要结合过程评价和结果评价内容，有效地表征评价对象的能力水平，促进其自我反思。

第三，评价结果隐私保护。鉴于参与评价主体的多样性与广泛性，需要更加注意评价结果的隐私安全，重视评价结果读取、存储等整个过程的隐私保护，为不同的评价身份设置不同的访问权限与存取权限，建立监控方法，更好地保障评价结果的安全性和隐私性。