Э-оқыту маңызды трансформацияды бастан кешірді, әсіресе COVID-19 пандемиясы кезеңінде бұл бүкіл әлем бойынша маңызды болды. ЮНЕСКО бірнеше белгілі э-оқыту платформаларын жылдам шешім ретінде мақұлдады, бірақ оларды ұзақ мерзімді түзетулер ретінде пайдалану ұсынылмады, өйткені оқыту процесіне әсер ететін бірнеше қиындықтар болды. Соңғы зерттеулер мұндай қиындықтарды жасанды интеллект (ЖИ), терең оқыту және blockchain технологиялары арқылы шешуге бағытталды. ЖИ және терең оқыту оқушылардың жетістігін бағалау тиімділігін арттыруға бағытталған болса, blockchain және ақылды келісімшарттар жалған сертификаттар, нәтижелерді бұрмалау және оқушылардың әрекеттерін бақылау сияқты проблемаларға қарсы тұруға көмектеседі. Бұл технологиялар жоғары әлеует көрсетті, бірақ олардың интеграциясы жөніндеFew зерттеулер аз зерттелген, сол себепті бұл жұмыста blockchain және терең оқытуды біріктіретін смарт-шағылысу негізіндегі тұжырымдама ұсынылады, ол деректер қауіпсіздігін, ашықтықты және автоматтандыруды қамтамасыз етіп, э-оқытуды қауіпсіз әрі тиімді етеді. Бұл тұжырымдама Blockchain технологиясында Пайдаланушы мәліметтерін қауіпсіз сақтауды қамтамасыз етеді, өйткені ол Interplanetary File System (IPFS) көмегімен үлкен файлдарды децентрализді түрде сақтау арқылы деректердің тұтастығын және құпиялылығын қамтамасыз етеді. Ethereum жеке blockchain әмияндары арқылы деректер қорғалуы қамтамасыз етіледі. Сондай-ақ, терең оқыту моделдері осы қауіпсіз деректерді талдап, академиялық нәтижелерді дәл болжауға көмектеседі. Ақылды келісімшарттар университеттерге сертификаттарды шығаруды автоматтандырады және оларды өзгермейтін түрде blockchain-те тіркейді, бұл жүйенің автоматтандырылуын, қауіпсіздігін және сенімділігін арттырады. Blockchain өзгеріссіз, уақыт белгілерімен қамтамасыз етілген, қауіпсіз және ашық деректер сақтау орнын ұсынады, ол орталық биліксіз таралған peer-to-peer желісінде орналасқан. Ethereum нарықтық капитализация бойынша Bitcoin-нан кейін екінші орында тұр, ол Solidity бағдарламалау тілін пайдаланып, шартты және автоматты транзакциялар жүргізетін акылды келісімшарттарды жүзеге асырады. Smart-шағылысулар шарттар орындалғанда автомат түрде іске қосылады және барлық өзгерістер өзгермейтін түрде blockchain-те сақталады. Контент көлемі үлкен болғандықтан, off-chain сақтау шешімдері ретінде IPFS, Storj және FileCoin пайдаланылады. IPFS — үлкен файлдарды шифрлаумен және peer-to-peer тарату арқылы сақтау үшін ерекше танымал, ол мазмұнды идентификациялайтын кэш-хаустарды (hash) құрады, олар деректердің тұтастығын және қол жетімділігін қамтамасыз етеді. Алайда, қол жетімділікті басқару әлі де қиындық туғызады. IPFS бұл жобада оқушылардың кең көлемді мәліметтерін қауіпсіз сақтау үшін пайдаланылады, және ол blockchain транзакцияларымен hashes (хэштер) арқылы байланысады. Терең оқыту, әсіресе биологиялық ми моделдерінен алынған жасанды нейронды желілер (ANNs), бірнеше қабаттан тұрады — кіріс, жасырын және шығыс қабаттар — олар алға қозғалыс, қатесін есептеу және көп қайталанулар арқылы оқиды. Көп қабатты терең нейронды желілер (DNN) болжам дәлдігін арттырады. Бұл зерттеу бұл модельдерді blockchain және IPFS-пен сақталған оқушылар деректерін өңдеу үшін пайдаланады, осылайша олардың нәтижелерін дәл болжауға мүмкіндік береді. Бұған дейін бірнеше зерттеулер оқытуды болжауда терең оқытуды қолданды, мысалы, MOOCs-те студенттердің тастау ықтималдығын қайталанбалы және convolutional нейрон желілері арқылы болжады, нәтижесінде дәстүрлі әдістермен салыстырғанда дәлдік артты. Сондай-ақ, біржақты ұзақ қысқа мерзімді жады (LSTM) желілері арқылы тастау ықтималдығы бағаланды, ал терең оқыту модельдері кішкене және теңгерімсіз деректер жиынтығында жоғары дәлдікпен студенттердің нәтижелерін болжады. Ұсынылған тұжырымдама үш кезеңнен тұрады: 1.

**Оқушы мәліметтерін blockchain-ке сақтау:** “Open University Learning Analytics” деректер жиынтығынан (32, 593 жазба демографиялық деректер мен виртуалды оқыту әрекеттері) мәліметтер шифрланып, IPFS-ке сақталады, мұнда криптографиялық хэш құрылады. Бұл хэш жеке Ethereum blockchain-ке smart-шағылысу арқылы сақталады, ол децентрализді, өзгермейтін қол жетімділікті қамтамасыз етеді. Оқу орны әкімшілігі, профессорлар, студенттер және жұмыс берушілер (қонақтар) өз әмияндары арқылы blockchain тізбегіне тіркеледі, ол жеке және жалпы кілттерді қамтиды. 2. **Терең оқыту негізіндегі нәтижелерді болжау:** IPFS арқылы алынған шифрланған мәліметтер алдын ала өңделеді: таңбалар таңдау, жетіспейтін мәндерді толтыру (режим және тұрақты мәндер пайдалану), категориялық деректерді кодтау, MinMaxScaler арқылы қалыпқа келтіру және негізгі компоненттер анализі (PCA) көмегімен өлшемдерді азайту. Мәліметтер жиынтығы 90% оқыту және 10% тестілеу болып бөлінген. Одан кейін, кіріс қабаты — 10 нейрон, бес жасырын қабат (әрқайсысы 500 нейронмен, ReLU белсендіру функциясымен) және төрт нейронды шығу қабаты (өту, сәтсіздік, шығу және ерекшелік мәртебесін бағалау үшін softmax және sparse categorical cross-entropy шығынымен) пайдаланады. Бұл модель Python, Keras және Sklearn құралдарында жүзеге асырылады, ол жоғары дәлдікке (~91. 29%) және төмен шығынға (~0. 18) қол жеткізеді, бұған дейінгі зерттеулермен салыстырғанда жақсы нәтижелер көрсетеді. 3. **Ақылды келісімшарттарды қолдану:** Solidity тілімен шақырылып, Ethereum блокчейнында іске қосылған smart-шағылысулар қауіпсіз өзара әрекеттесуді қамтамасыз етеді: профессорлар тапсырмаларды IPFS-ке жүктейді, файл хэшін smart-шағылысу арқылы студенттерге жібереді; студенттер тапсырмаларды smart-шағылысу арқылы тапсырады; университеттер сертификаттарды шығарады және оларды өзгермейтін түрде blockchain-те сақтайды; жұмыс берушілер (қонақтар) студенттердің сертификаттары мен нәтижелерін университет мақұлдағаннан кейін қарай алады. Бұл процестер ашықтықты, қауіпсіздікті және автоматтандыруды қамтамасыз етеді. Іске асыру кезеңдері: - **Blockchain архитектурасы:** Python, Flask және Postman көмегімен блоктарды өндіру, тізбекті тексеру және транзакцияларды қосу жүзеге асырылады. Тіркелу процесі орталықсызданып, MyEtherWallet (MEW) арқылы жүргізіледі, ол әмиянды басқаруға, кілттермен және мекенжайлармен қамтамасыз етеді. - **Blockchain және терең оқытудың интеграциясы:** IPFS шифрланған деректер жиынтығын сақтау үшін пайдаланылады, олардың хэштері smart-шағылысу арқылы Ethereum blockchain-де қауіпсіз сақталады. Терең оқыту моделі сақталған деректер негізінде оқушылардың нәтижелерін болжайды. Smart-шағылысулар транзакцияларды басқару үшін қолданылады, соның ішінде тапсырмалар тарату, тапсыру, сертификат беру және деректерге қол жеткізу. Тестілеу кезеңдерінде түйіндерді тіркеу, әмиянға кіру, хэш сақтау және тексеру, сертификаттарды шығару және алуға, тапсырмаларды басқару, транзакцияларды тексеру және деректердің бүтіндігін қамтамасыз ету сияқты функциялар расталды. Нәтижелер – сақталған деректердің өзгермейтіндігі және жаңылмайтындығы, smart-шағылысулар арқылы жүзеге асырылған ашық және қауіпсіз қарым-қатынастың дұрыс жұмыс істеуі дәлелденді. Ұсынылған тұжырымдама блокчейн мен терең оқытуды біріктіре отырып, жоғары қауіпсіз, ашық және автоматтандырылған э-оқыту жүйесін құра алатынын көрсетті. Бұл жүйе болжау дәлдігін жоғары деңгейде қамтамасыз етіп, деректерді басқаруда тиімділікті арттырады, ал алдыңғы зерттеулерден анағұрлым тиімді болып отыр. Бұл әдіс деректер қауіпсіздігі, оқушыны тексеру және автоматтандырылған академиялық процестер мәселелерін шешуге көмектеседі және болашақта смарт э-оқыту платформалары үшін негіз бола алады.