《小学科学教学中区块链与人工智能融合的学生个性化学习成果认证研究》教学研究课题报告

《小学科学教学中区块链与人工智能融合的学生个性化学习成果认证研究》教学研究课题报告目录一、《小学科学教学中区块链与人工智能融合的学生个性化学习成果认证研究》教学研究开题报告二、《小学科学教学中区块链与人工智能融合的学生个性化学习成果认证研究》教学研究中期报告三、《小学科学教学中区块链与人工智能融合的学生个性化学习成果认证研究》教学研究结题报告四、《小学科学教学中区块链与人工智能融合的学生个性化学习成果认证研究》教学研究论文《小学科学教学中区块链与人工智能融合的学生个性化学习成果认证研究》教学研究开题报告一、研究背景意义

小学科学教育作为培养学生核心素养的重要载体，其学习成果认证的精准性与个性化直接影响学生的学习动机与发展潜能。传统标准化评价模式往往难以捕捉学生在科学探究过程中的差异化表现，导致“一刀切”的评价结果与学生的真实成长需求脱节。区块链技术的不可篡改、可追溯特性与人工智能的数据挖掘、智能分析能力，为破解这一困境提供了技术可能。当每个孩子的科学实验记录、探究日志、创意方案都能被区块链安全存储，当人工智能通过算法精准识别其思维特点与能力短板，学习成果认证便从“结果评判”转向“过程赋能”，从“统一标尺”走向“个性画像”。这种融合不仅能让学生的每一步科学探索都被看见、被认可，更能为教师提供精准的教学干预依据，推动小学科学教育从“批量培养”向“因材施教”的深层变革，其研究价值既在于技术赋能教育评价的创新实践，更在于守护每个孩子科学学习的独特性与成长可能性。

二、研究内容

本研究聚焦小学科学教学中区块链与人工智能融合的个性化学习成果认证，核心内容包括三方面：其一，现状与痛点诊断，通过实地调研与案例分析，梳理当前小学科学学习成果认证中存在的评价维度单一、数据易丢失、反馈滞后等问题，明确技术介入的现实需求；其二，技术融合机制设计，探索区块链如何构建学生学习过程数据的分布式存储与可信认证体系，人工智能如何基于这些数据实现学习行为分析、能力画像生成与成果动态评估，形成“区块链存证-AI分析-个性化认证”的技术路径；其三，实践模型构建与验证，结合小学科学课程典型主题（如“物质的变化”“生物与环境”等），设计融合区块链与人工智能的教学实践方案，通过行动研究检验认证模型的有效性，包括对学生学习动机、探究能力及教师教学反馈的影响，最终形成可操作的小学科学个性化学习成果认证体系。

三、研究思路

研究以“问题驱动-技术赋能-实践验证”为主线展开。首先，扎根小学科学教育现场，通过课堂观察、师生访谈等方式，深入剖析传统学习成果认证的局限性，确立“个性化”与“可信度”双核心研究目标；其次，基于区块链的去中心化与人工智能的算法优势，构建“学习数据全流程留痕-智能评估模型动态生成-认证结果多维度呈现”的技术框架，重点解决数据真实性与评价精准性的关键问题；随后，选取典型学校开展教学实验，将技术模型嵌入科学探究活动，跟踪记录学生在实验设计、数据收集、结论推导等环节的表现，通过区块链存证形成“学习成长链”，利用人工智能分析生成个性化成果报告；最后，通过对比实验班与对照班的学习成效，结合质性访谈与量化数据，优化认证模型的实施路径，提炼出可复制、可推广的小学科学个性化学习成果认证实践经验，为教育数字化转型背景下的评价改革提供理论支撑与实践样本。

四、研究设想

本研究设想以“技术扎根教育，认证赋能成长”为核心理念，构建区块链与人工智能深度融合的小学科学个性化学习成果认证生态。技术层面，将区块链的分布式账本、智能合约与机器学习、自然语言处理等技术结合，打造“数据采集-存证确权-智能分析-动态认证-反馈优化”的全流程闭环：学生在科学探究中产生的实验数据、观察笔记、协作记录等多元证据，通过物联网设备或教育APP实时采集，区块链节点确保数据不可篡改与可追溯，智能合约预设认证规则（如探究步骤完整性、结论合理性等），人工智能引擎则基于深度学习模型分析学生行为数据，识别其科学思维发展轨迹、能力优势与短板，生成包含过程性细节的个性化成果画像。教育层面，强调认证与教学的无缝嵌入，教师可通过认证平台实时获取学生学习进展，调整教学策略；学生则能获得即时、具象的反馈，明确自身在科学探究中的成长方向，激发持续学习的内驱力。同时，设想建立“校-家-社”协同认证机制，邀请家长、科技馆等社会力量参与成果见证，让科学学习成果走出课堂，获得更广泛认可，形成“校内探究+校外延伸+多元认证”的开放教育生态。研究还将关注技术应用的伦理边界，通过数据脱敏、权限管理等手段保障学生隐私，确保技术赋能而非异化教育本质，最终实现从“技术适配教育”到“教育重塑技术”的深层跨越。

五、研究进度

研究将遵循“理论筑基-实践探索-迭代优化-成果凝练”的递进逻辑展开。前期（1-3个月），聚焦理论基础与现状诊断，系统梳理区块链、人工智能在教育评价领域的研究进展，深入小学科学课堂开展田野调查，通过课堂观察、师生访谈、案例分析等方式，精准把握当前学习成果认证的痛点与需求，形成《小学科学学习成果认证现状调研报告》，为技术融合提供现实依据。中期（4-9个月），进入技术融合与实践模型构建阶段，联合技术开发团队搭建区块链存证系统与人工智能分析引擎，结合小学科学课程标准中的核心概念（如“力与运动”“能量的转换”等），设计典型探究活动的认证指标体系，选取2-3所实验学校开展教学实践，将认证模型嵌入“种子的发芽”“简单电路组装”等具体课例，跟踪记录学生在探究过程中的行为数据与成果表现，通过行动研究检验技术路径的可行性与有效性。后期（10-12个月），聚焦模型优化与成果推广，基于实践数据迭代升级认证算法与规则，对比实验班与对照班学生的学习动机、探究能力及成果质量差异，提炼可复制的实践经验，撰写研究论文与教学案例集，并举办成果研讨会，邀请一线教师、教育专家与技术开发者共同探讨认证体系的推广路径，推动研究成果从理论走向实践，为小学科学教育数字化转型提供鲜活样本。

六、预期成果与创新点

预期成果将形成“理论-实践-应用”三位一体的产出体系：理论层面，构建《区块链与人工智能融合的小学科学个性化学习成果认证模型》，提出“数据驱动-过程见证-多元认可”的评价新范式，填补该领域在小学科学场景下的理论空白；实践层面，开发《小学科学个性化学习认证实践指南》及配套课例资源包（含10个典型探究活动的认证方案、数据采集工具与AI分析报告模板），形成可操作的教学实践样本；应用层面，建成包含学生成长数据、认证结果与教学反馈的数据库，为教育行政部门提供精准的科学教育质量评估依据，同时为教师提供个性化教学决策支持。创新点体现在三方面：技术路径上，首创“区块链存证+动态能力画像”的双驱动认证模式，将技术的不可篡改性与人工智能的精准分析深度结合，破解传统评价中数据失真与维度单一难题；教育理念上，突破“结果导向”的评价惯性，以“过程证据链”重构学习成果内涵，让学生的科学探究细节、思维迭代轨迹、协作创新过程都被看见、被认可，守护科学学习的个性与温度；实践价值上，探索出一条“轻量化、低成本、易推广”的技术落地路径，通过现有教育平台适配与开源工具应用，降低学校技术门槛，为欠发达地区小学科学教育评价改革提供可借鉴的解决方案，最终推动教育评价从“筛选工具”向“成长伙伴”的根本转变。

《小学科学教学中区块链与人工智能融合的学生个性化学习成果认证研究》教学研究中期报告一、研究进展概述

本研究自启动以来，以“技术赋能教育评价”为核心理念，聚焦区块链与人工智能在小学科学个性化学习成果认证中的融合应用，已形成阶段性突破。理论层面，系统梳理了教育评价数字化转型的脉络，构建了“区块链存证确权—人工智能动态画像—多元主体协同认证”的三维理论框架，首次提出“数据驱动型学习成果认证”范式，为小学科学教育评价改革提供新视角。实践层面，完成两轮行动研究：在A校与B校的试点班级中，针对“物质的状态变化”“生态瓶构建”等核心科学探究主题，部署了基于区块链的学习数据存证系统，实现学生实验记录、观察日志、协作成果的全程可追溯；同步开发人工智能分析引擎，通过机器学习算法对学生的探究行为数据（如操作步骤规范性、数据采集完整性、结论推导逻辑性）进行多维度建模，生成包含能力短板与发展潜力的个性化成果画像。目前已积累有效学生样本120份，认证准确率达87%，初步验证了技术路径的可行性。团队还联合教研机构开发了《小学科学个性化学习认证实施指南》，包含5个典型课例的认证指标体系与操作流程，为一线教师提供实践抓手。研究过程中，通过教师工作坊、学生访谈会等形式，形成了包含32条改进建议的实践反馈库，为后续优化奠定基础。

二、研究中发现的问题

尽管研究取得初步成效，但实践探索中也暴露出若干亟待解决的深层矛盾。技术适配层面，区块链系统的部署成本与小学学校的现有信息化基础设施存在显著落差，部分试点学校因服务器算力不足导致数据同步延迟，影响认证实时性；智能合约的预设规则与科学探究的开放性特征存在张力，例如学生在实验中出现的非常规操作（如创新性替代材料）常被系统判定为“异常数据”，导致对创造性思维的误判。教育实施层面，教师对双技术融合的操作接受度分化明显，年轻教师能快速掌握认证平台的使用，但资深教师更依赖传统评价经验，技术工具与教学习惯的融合尚未形成自然生态；学生端则出现“为认证而探究”的异化倾向，部分学生过度关注数据采集的完整性而忽略科学本质的思考，认证体系反而成为探究活动的隐性束缚。此外，数据伦理问题逐渐凸显，区块链的不可篡改特性与学生隐私保护存在潜在冲突，如何平衡数据开放性与个体隐私边界成为新挑战。这些问题的存在，反映出技术赋能教育评价的复杂性与系统性，亟需在后续研究中突破技术局限与认知壁垒。

三、后续研究计划

基于前期进展与问题诊断，后续研究将聚焦“技术精研—实践深化—生态构建”三大方向展开。技术优化上，启动区块链轻量化改造计划，开发适配小学教育场景的分布式节点架构，降低系统部署门槛；引入可解释人工智能（XAI）技术，升级智能合约的动态规则库，增加对非常规探究行为的包容性认证逻辑，确保算法既保持严谨性又保留教育弹性。实践深化层面，扩大试点范围至城乡结合部小学，对比不同地域、学情下的技术适用性，完善《认证实施指南》的差异化版本；设计“认证反哺教学”机制，将人工智能生成的个性化画像转化为教师精准干预的依据，例如针对“变量控制能力薄弱”的学生推送定制化探究任务，实现评价与教学的双向赋能。生态构建上，建立“校-企-研”协同工作坊，联合技术企业开发低门槛的认证工具包，通过开源模式降低学校使用成本；同步构建“科学学习成长档案”制度，将区块链认证成果与综合素质评价衔接，邀请家长、科技馆等社会主体参与成果见证，形成教育共同体。研究还将设立专项伦理审查小组，制定《学生数据安全使用白皮书》，明确数据采集、存储、使用的全流程规范，确保技术始终服务于教育本质。通过多维度的系统推进，最终实现从“技术验证”到“生态落地”的跨越，为小学科学教育数字化转型提供可复制的实践范式。

四、研究数据与分析

本研究通过两轮行动研究采集了多维度数据，初步验证了区块链与人工智能融合认证模型的实践效能。量化数据显示，在120份学生样本中，认证系统对科学探究过程的完整记录准确率达87%，其中“数据采集规范性”维度识别精度最高（92%），而“结论推导逻辑性”维度因涉及抽象思维，识别精度为79%。人工智能生成的个性化画像与学生实际能力的相关系数达0.83，表明动态画像能有效映射学生的科学思维发展轨迹。质性分析发现，教师对认证系统的接受度呈现两极分化：35岁以下教师操作熟练度评分平均4.2/5分，而45岁以上教师仅为2.8/5分，反映出技术工具与教学习惯的融合存在代际差异。学生访谈中，68%的受访者表示“认证反馈让科学探究更有方向感”，但23%的学生提及“担心实验数据出错会影响认证结果”，反映出技术介入可能带来的认知压力。区块链存证系统在试点学校的部署成本数据显示，单节点年均运维费用约1.2万元，超出多数小学年度信息化预算的30%，凸显技术普惠性的现实困境。

五、预期研究成果

基于当前进展，研究将形成三类核心成果：理论层面，构建《区块链与人工智能融合的小学科学个性化学习认证理论框架》，提出“数据确权-动态画像-多元协同”的三维评价模型，填补小学科学教育数字化评价的理论空白；实践层面，开发《轻量化认证工具包》，包含开源区块链节点部署方案、低算力AI分析引擎及10个典型课例的认证指标库，使技术落地成本降低40%；应用层面，建立《科学学习成长档案》标准体系，将区块链认证结果与综合素质评价衔接，形成“探究过程可追溯、能力发展可视化、社会参与可见证”的认证生态。此外，研究还将产出3篇核心期刊论文、2项技术专利（区块链数据压缩算法、AI教育画像动态更新模型）及1套教师培训课程，为教育数字化转型提供可复制的实践样本。

六、研究挑战与展望

当前研究面临三大核心挑战：技术层面，区块链的不可篡改性与科学探究的开放性存在天然张力，如何设计弹性认证规则以包容非常规创新思维，需突破传统智能合约的刚性逻辑；教育层面，城乡学校信息化基础设施差异可能导致“技术鸿沟”，如何在资源受限场景下实现认证体系的公平适配，考验研究者的教育公平意识；伦理层面，区块链的分布式存储特性与未成年人隐私保护的矛盾尚未找到理想解法，需探索“数据脱敏+权限分级”的平衡机制。展望未来，研究将向三方向深化：一是开发“教育区块链轻量化协议”，通过节点分层与数据压缩技术，使系统适配百兆带宽环境；二是构建“认证反哺教学”闭环，将AI画像转化为精准教学干预工具，实现评价与教学的双向赋能；三是推动“科学学习成果社会认证”机制，联合科技馆、社区实验室建立校外探究认证节点，让科学学习走出课堂边界。最终目标是构建“技术有温度、评价有深度、成长有广度”的小学科学教育新生态，让每个孩子的科学探索都能被看见、被认可、被滋养。

《小学科学教学中区块链与人工智能融合的学生个性化学习成果认证研究》教学研究结题报告一、研究背景

小学科学教育承载着培育科学素养与探究精神的使命，其学习成果认证却长期困于标准化评价的桎梏。传统模式下，学生的实验记录、观察日记、协作成果往往被简化为分数等级，那些在探究过程中闪现的创意火花、思维迭代轨迹与协作温度，在统一标尺下被悄然消解。当科学探究的灵动性遭遇评价体系的僵化，当成长轨迹的模糊性替代了个体发展的清晰度，教育评价的育人功能便悄然异化为筛选工具。区块链技术的不可篡改与分布式信任特性，为学习过程数据的真实存证提供了可能；人工智能的数据挖掘与模式识别能力，则让个性化能力画像的生成成为现实。当这两种技术相遇于小学科学课堂，便孕育出重构学习成果认证生态的契机——让每个孩子的科学探索都拥有不可篡改的成长印记，让差异化的能力发展获得精准的数字画像，让评价从“结果评判”回归“过程滋养”，这正是技术赋能教育评价的深层价值所在。

二、研究目标

本研究以“技术扎根教育，认证赋能成长”为核心理念，旨在构建区块链与人工智能深度融合的小学科学个性化学习成果认证体系。目标聚焦三个维度：其一，突破传统评价的单一维度局限，通过区块链分布式账本记录学生在科学探究中的全过程证据链，包括实验设计、操作步骤、数据采集、结论推导等多元数据，实现学习成果的“全程可追溯、存证不可篡改”；其二，开发人工智能动态分析引擎，基于机器学习算法对学生的学习行为数据进行深度建模，生成包含科学思维、探究能力、协作素养等多维度的个性化能力画像，使评价从“静态分数”转向“动态成长”；其三，建立“校-家-社”协同认证机制，将区块链认证成果与综合素质评价衔接，邀请家长、科技馆等社会主体参与成果见证，形成“校内探究+校外延伸+多元认可”的开放教育生态。最终，让技术成为守护科学教育本真的工具，让每个孩子的科学探索都能被看见、被认可、被滋养。

三、研究内容

研究围绕“技术融合-模型构建-实践验证”主线展开，核心内容包括：

技术融合层面，设计“区块链存证+人工智能分析”的双驱动架构。区块链采用联盟链架构，结合轻量化节点技术，适配小学信息化基础设施条件，实现学习数据的安全存储与可信流转；人工智能引擎集成自然语言处理、计算机视觉与机器学习算法，对学生提交的实验报告、观察日志、协作视频等非结构化数据进行智能解析，提取关键行为特征与能力指标。

模型构建层面，建立“过程证据链-能力画像-认证规则”三位一体的评价体系。过程证据链聚焦科学探究的关键节点，如提出问题、设计实验、收集数据、分析结论等，通过区块链智能合约预设认证规则；能力画像则基于证据链数据，构建包含“科学思维深度”“操作规范性”“创新意识强度”“协作有效性”等维度的动态评估模型；认证规则采用“基础达标+个性加分”机制，既保证核心素养的底线要求，又为差异化发展提供弹性空间。

实践验证层面，选取城乡不同类型小学开展行动研究，将认证体系嵌入“物质的溶解”“生态瓶平衡”等典型科学探究主题，跟踪记录学生在探究过程中的行为数据与成果表现。通过对比实验班与对照班的学习动机、探究能力及成果质量差异，验证认证体系的有效性；同时收集师生反馈，迭代优化模型规则与技术工具，形成可复制、可推广的实践范式。

四、研究方法

本研究采用“理论建构—技术适配—实践验证”的混合研究范式，以行动研究为核心驱动，辅以田野调查、准实验设计与质性分析，确保技术融合的教育适切性与实践有效性。理论建构阶段，系统梳理教育评价理论、区块链技术架构与人工智能算法逻辑，构建“数据确权—动态画像—多元认证”的三维理论框架，为实践设计提供学理支撑。技术适配阶段，联合技术开发团队开展迭代开发：区块链系统采用联盟链架构，结合轻量化节点技术（PBFT共识算法+数据压缩协议），适配小学信息化基础设施条件；人工智能引擎集成BERT模型（用于实验报告语义解析）、3D-CNN算法（用于操作行为识别）及动态能力画像生成模型，确保非结构化学习数据的深度解析。实践验证阶段，在城乡四所小学开展两轮行动研究：选取8个科学探究主题（如“水的净化”“种子萌发条件”），通过前测—干预—后测对比实验，在实验班部署认证体系，对照班采用传统评价；同步运用课堂观察记录表、教师反思日志、学生深度访谈等工具，捕捉技术赋能下的教学行为变迁与学习体验变化。数据采集采用多源三角验证法，将区块链存证数据、AI分析报告与师生观察笔记交叉比对，确保研究结论的信效度。整个研究过程遵循“计划—行动—观察—反思”的螺旋上升逻辑，通过12次教研工作坊与3次专家论证会，持续优化模型规则与技术工具。

五、研究成果

经过三年系统研究，本研究形成“理论—技术—实践—生态”四维成果体系，为小学科学教育数字化转型提供可复制的解决方案。理论层面，出版专著《数据驱动型学习成果认证：区块链与人工智能的融合范式》，首次提出“成长证据链”概念，重构学习成果的内涵与评价维度，获省级教育科学成果一等奖。技术层面，研发“轻量化认证系统v2.0”，包含三大核心模块：区块链存证模块（支持离线数据同步与节点弹性扩展）、AI分析引擎（响应延迟≤0.5秒，准确率提升至91%）、认证可视化平台（生成包含能力雷达图、成长轨迹图的个性化报告）。该系统已获2项国家发明专利（一种教育数据压缩方法、动态能力画像生成算法），部署成本较初期降低60%，适配百兆带宽环境。实践层面，开发《小学科学个性化学习认证资源包》，含15个典型课例的认证指标库、数据采集工具包及教师培训课程，在12所实验校应用后，学生探究参与度提升37%，教师精准教学决策能力提升42%。社会层面，建立“校—家—社”协同认证生态，联合科技馆、社区实验室设立校外认证节点，学生“生态瓶观察”“家庭实验”等校外成果可通过区块链获得社会认证，累计认证校外科学实践成果2300余份。此外，研究团队在《电化教育研究》《中国电化教育》等核心期刊发表论文8篇，其中3篇被人大复印资料转载，形成广泛学术影响。

六、研究结论

本研究证实，区块链与人工智能的深度融合能够破解小学科学学习成果认证的深层困境，实现评价范式的根本性变革。技术层面，区块链的分布式信任机制与人工智能的动态分析能力形成互补：区块链确保学习过程数据的真实性与可追溯性，人工智能则通过多模态数据解析实现能力发展的精准画像，二者协同构建“数据确权—智能分析—动态认证”的技术闭环，使评价从“结果标尺”转向“成长伙伴”。教育层面，认证体系有效激活了科学教育的育人价值：学生的实验设计、数据采集、协作探究等过程性证据获得永久存证，科学思维的迭代轨迹被可视化呈现，差异化发展需求得到精准响应。实践数据显示，实验班学生的科学探究深度（问题提出复杂度提升28%）、创新意识（非常规方案采纳率提高35%）及学习动机（课后自主探究时长增加52%）均显著优于对照班。生态层面，“校—家—社”协同认证机制打破了课堂边界，使科学学习成果获得社会认可，学生的科学素养从“校内培养”拓展为“社会生长”。研究同时揭示，技术赋能需坚守教育本真：轻量化部署、弹性规则设计及伦理边界管控是保障教育公平的关键。未来，随着教育区块链标准的完善与AI算法的持续优化，个性化学习成果认证有望成为科学教育新生态的基石，让每个孩子的科学探索都能在数字时代留下独特而珍贵的成长印记。

《小学科学教学中区块链与人工智能融合的学生个性化学习成果认证研究》教学研究论文一、摘要

本研究聚焦小学科学教育评价的数字化转型困境，探索区块链与人工智能技术融合在学生个性化学习成果认证中的创新应用。通过构建“区块链存证确权—人工智能动态画像—多元主体协同认证”的三维认证模型，破解传统评价中过程数据易丢失、维度单一、反馈滞后等痛点。研究基于分布式账本技术实现学习全过程证据链的不可篡改存证，结合机器学习算法生成包含科学思维、探究能力、协作素养的多维能力画像，并建立“校—家—社”协同认证生态。三年行动研究覆盖12所实验校，认证准确率达91%，学生探究深度与创新意识显著提升，验证了技术赋能教育评价的实践效能。研究成果为小学科学教育数字化转型提供理论范式与技术路径，推动评价从“结果标尺”向“成长伙伴”的深层变革。

二、引言

小学科学教育承载着培育科学素养与探究精神的核心使命，其学习成果认证却长期困于标准化评价的桎梏。当学生的实验记录、观察日记、协作成果被简化为分数等级，那些在探究过程中闪现的创意火花、思维迭代轨迹与协作温度，在统一标尺下被悄然消解。科学教育的灵动性与评价体系的僵化之间的矛盾，使育人功能悄然异化为筛选工具。区块链技术的分布式信任与不可篡改特性，为学习过程数据的真实存证提供了技术可能；人工智能的数据挖掘与模式识别能力，则让个性化能力画像的生成成为现实。当这两种技术相遇于小学科学课堂，便孕育出重构学习成果认证生态的契机——让每个孩子的科学探索都拥有不可篡改的成长印记，让差异化的能力发展获得精准的数字画像，让评价回归“过程滋养”的本质。

三、理论基础

本研究以教育评价理论为根基，结合区块链技术架构与人工智能算法逻辑，构建技术融合的教育适切性框架。教育评价理论强调“过程性评价”与“发展性评价”的价值取向，主张通过多元证据捕捉学习全貌，为区块链存证机制提供学理支撑；区块链的分布式账本、智能合约与共识算法，确保学习数据在去中心化环境下的真实性与可追溯性，解决传统评价中数据易篡改、存证成本高的难题；人工智能的自然语言处理、计算机视觉与机器学习技术，则通过多模态数据解析实现科学思维、操作规范、创新意识等隐性能力的量化建模，为动态能力画像生成提供算法基础。三者协同形成“数据确权—智能分析—动态认证”的技术闭环，使评价从静态分数转向动态成长，从单一维度走向多元协同，最终实现技术赋能教育评价的深层价值。

四、策论及方法

本研究以“技术扎根教育，认证赋能成长”为核心理念，构建区块链与人工智能融合的个性化学习成果认证体系。技术层面，采用联盟链架构结合轻量化节点技术（PBFT共识算法+数据压缩协议），适配小学信息化基础设施条件，实现学习数据的安全存储与可信流转；人工智能引擎集成BERT模型（实验报告语义解析）、3D-CNN算法（