ಈ-ಶಿಕ್ಷಣವು ಮಹತ್ವಪೂರ್ಣ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ COVID-19 Pandemic ಎಂತಹ ಸಂಕಟ ಸಮಯಗಳಲ್ಲಿ ತಕ್ಷಣವಾಗಿ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿದೆ. UNESCO ವಿವಿಧ ಸ್ಥಾಪಿತ ಈ-ಶಿಕ್ಷಣ ವೇದಿಕೆಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು অনুমೋದಿಸಿದೆ, ಆದರೆLearನಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಹಲವಾರು ಸವಾಲುಗಳ ಕಾರಣದಿಂದ ಈ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸುದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ದುರಸ್ತಿಸ್ಫೂರ್ತಿಯಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಿಲ್ಲ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಹ್ಯಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು (AI), ಆಳವಾಳು ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇವುಗಳ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿವೆ. AI ಮತ್ತು ಆಳವಾಳು ಕಲಿಕೆ ಕಲಿಕೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವಲ್ಲಿ ಗಮನ ಹರಿಸಿದರೆ, ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಒಪ್ಪಂದಗಳು ನಕಲಿ ಸರ್ಟಿಫಿಕೇಟುಗಳು, ಫಲಿತಾಂಶ ತಿದ್ದುಪಡಿ, ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆ הפעಟಿವಿಟಿ ತಡೆಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ಎರಡು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಸಕ್ರಿಯತೆಯು ಶಕ್ತिशಾಲಿಯಾದಂತೆ ಕಾಣುವುದಾದರೂ, ಅವುಗಳಿಗೆ ಇ-ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಆತೃಪ್ತಿ ನಡೆಸುವ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕೆಲವು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಮಾತ್ರ ಇವೆ, ಇದು ಈ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸಿದೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಡೀಫ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ಸಮಗ್ರಾನ್ವಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಸಂಚಾಲಕ ಚೌಕಟ್ಟುವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾವಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಅಖತ್ತಾಯಕ್ಷತೆ, ಪಾರದರ್ಶಕರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಈ-ಶಿಕ್ಷಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಚೌಕಟ್ಟುLearನರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೆಸೆಂಟ್ರಲೈಜ್ಡ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್ಅಂತಲೂಹಾಗಾಗಿ ಇಂಟರ್‌ಪ್ಲಾನೆಟರಿ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಂ (IPFS) ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು Ethereum ಖಾಸಗಿ ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ವಾಲೆಟ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾValidityನ, ರಹಸ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಆಳವಾಳು ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳು ಈ ಸುರಕ್ಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಮುಂಚಿತ ತಿಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಒಪ್ಪಂದಗಳು ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳಿಂದ ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊರಬರಸುವುದನ್ನು ಸುಗಮಪಡಿಸುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಕೀಯವಾಗಿ ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ದಾಖಲೆಮಾಡಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ನೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನುಸ್ಥಿತ್ವ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಇದು ಸ್ವಯಂಕ್ರಿಯತೆ, ಭದ್ರತೆ, ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ಸಂವಹನವು ಅಸ್ಥಿರ, ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ಡ್, ಭದ್ರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕರ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೇಂದ್ರಿತ ಅಧಿಕಾರವಿಲ್ಲದೆ ಪಿಯರ್-ಟು-ಪಿಯರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. Ethereum, ಬಿಟ್ಕಾಯ್ನಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮೌಲ್ಯದ ಎರಡನೆಯ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿದ್ದು, ಸ್ವಯಂಕೃತ. smart contractsಗಳನ್ನು ಪ್ರಕೋಷ್ಠದ ಮೂಲಕ ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸોલಿಡಿಟಿ ಬಳಸಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಹಾಗೂ ಬಿಟ್ಕಾಯ್ನಿಗಿಂತಲೂ ಅಗಾಧವಾಗಿ ಶರತ್ತುಗಳಿಗೆ ಹಾಜರಾಗುವ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ನೆರವೇರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಒಪ್ಪಂದಗಳು ನಿಶ್ಚಿತShರತ್ತುಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಿದ ನಂತರ ಒಪ್ಪಂದಗಳ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಸಂಚಲನಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತರಾಗಿ ನಡೆಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇವುಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಆರೈಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬ್ಲಾಕ್‌ಚ್ಚೈನ್‌ಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಕಡತಗಳಿಗೆ ಉಪಯೋಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಅತನಾಗಿ IPFS, Storj ಮತ್ತು Filecoin ಇತ್ಯಾದಿ ಆಫ್-ಚೈನ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಪರಿಹಾರಗಳು ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ. IPFS ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ; ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ದೊಡ್ಡ ಕಡತಗಳನ್ನು ಪಿಯರ್-ಟು-ಪಯರ್ ಎಂದು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯಾಗುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿ, ಡೇಟಾ ಖಚಿತತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶದ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದದೆಲ್ಲದೆ, ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಸವಾಲಾಗಿ ತರುತ್ತದೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ IPFS Learನರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಮತ್ತು_HASH ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲು ಅನಿವಾರ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆಳವಾಳು ಕಲಿಕೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮೆದುಳಿನಿಂದ ಪ್ರೇರಿತ ಬಬ್ಭು neural network (ANNs), ಹಲವಾರು ಮಟ್ಟಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ—ಇನ್‌ಪುಟ್, ಲುಪ್ತಮಣ, ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಟ್ಟಗಳು—ಅವು ಮುಂದೆ ಸಾಗುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ತಪ್ಪು ಗಣನೆ, ಮತ್ತು ಹಿಂತಿರುಗುವ व्यापक ಚಕ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ. ಡೀಪ್ ನೆಯರುಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್‌ಗಳು (DNNs)ಮಧ್ಯಮ ಮಟ್ಟಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮನೆಮೀಟು ಊಹೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡುLearನರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಮುಚ್ಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಖಚಿತ ಪೂರ್ವಾಹ್ದಾನ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಹಿನ್ನೆಲೆStudies ಕೆಲವರು ಇ-ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಗುರಿತಕ್ಕಾಗಿ ಡೀಪ್ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಿಸಿದ್ದು, ತನ್ನಲ್ಲಿ ದೂರ verblievementಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನೆರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು MOOCs (ಮೆಚ್ಚುಗೆ ಮಾಡಲಾದ ಓಪನ್ ಆನ್ಲೈನ್ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು) ಯಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಬೀಡಿಯರೇಟ್ ಮುರಿದುಹೋಗುವಿಕೆಯು ಹೂಡಿಕೆಯ ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುತೆನೆಂದು ಸೂಚಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಇತರೆ ಅಧ್ಯಯನಗಳು Bidirectional long-short-term memory (LSTM) ನೆಟ್ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಮುರಿದುಹೋಗುವ ಹಿನ್ನಡೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿವೆ, ಮತ್ತು ಈ ಕೂಡಲೇ ಆಳವಾಳು ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಸಣ್ಣ, ಅಲ್ಟರ್ನೇಟಿವ್ ಮತ್ತುimbalanced datasetಗಳನ್ನೊಳಗೊಂಡು ಅತ್ಯಂತ ಖಚಿತತೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಪ್ರದರ್ಶನವನ್ನು ಭವಿಷ್ಯವಾದುವಿಗೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ಪರಿಹಾರ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಮೂರು ಹಂತಗಳಿವೆ: 1. **ಇ-ಶಿಕ್ಷಣದರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು:** “Open University Learning Analytics” ಸಂಗ್ರಹದಿಂದ (32, 593 ದಾಖಲೆಗಳು, ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಮನೋರಂಜನಾ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡು) Learನರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿ IPFS ಗೆ ಹೂಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ IPFS ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಹ್ಯಾಷ್ ಅನ್ನು ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆನಂತರ ಇದರ ಹ್ಯಾಶ್ Ethereum ಖಾಸಗಿ ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಒಪ್ಪಂದಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆಡಳಿತ ಸಮೇತ decentralized ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ನೋಡಿಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ ಆಡಳಿತ, ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕರು, Learನರ್ ಮತ್ತು ಅತಿಥಿಗಳು ತಮ್ಮ ಖಾಸಗಿ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೆಲೆಮುದ್ರಿತ ವಾಲೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ನೋಂದಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ. 2. **ಆಳವಾಳು ಕಲಿಕೆಯ ಆಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪೂರ್ವದೃಷ್ಟಿ:** IPFS ರವಾನಿಸಿರುವ ವಿಫಲವಾಗಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ ಮಾಡಿದ Learನರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪುನಃ ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಣುಪದೇಶಗಳಿವೆ—ಅದರಲ್ಲಿ ಲಕ್ಷಣ ಆಯ್ಕೆ, ಮೋಡ್ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಯಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ ದುರ್ಬಲ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಿ ಮಾಡುವುದು, ವರ್ಗೀಕರಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಂಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು, MinMaxScaler ಮೂಲಕ ನಾರ್ಮಲೈಸ್ ಮಾಡುವುದು, ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (PCA) ದ್ವಾರಾ ಆಯಾಮ ಕಡಿತಮಾಡುವುದು ಸೇರಿವೆ. ಆಮೇಲೆ, ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು 90% ತರಬೇತಿಗೆ ಮತ್ತು 10% ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ವಿಭಜಿಸಿ, 10 ಇನ್ಪುಟ್ ಮೊಟ್ಟೆ, ಐದು ಮಾಧ್ಯಮ ಪದಗಳು (Each with 500 neurons, ReLU ಸಕ್ರಿಯತೆ), ಮತ್ತು ನಾಲ್ಕು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ನೋಡ್ಗಳು (ಪಾಸ್, ಫೇಲ್, ವಿತ್ಕೊಂಡುಹೋಗು, ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಟಿಂಕ್ಷನ್) ಇರುವ ಆಳವಾಳು neural network ನಲ್ಲಿ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪೋಷಕದಂತೆ ಸನ್ನಡಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಪಾರ್ಸ್ ಕ್ಯಾಟೆಗಾರಿಕಲ ಕ್ರಾಸ್-ಎಂಟ್ರೋಪಿಯ ಹಾನಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿ Python, Keras ಮತ್ತು Sklearn ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಟ್ರೈನಿಂಗ್ ಮೂಲಕ 91. 29% ಉದಾಹರಣೆ ಮತ್ತು 0. 18 ಕಡಿಮೆ ಹಾನಿಯು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದೇ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಮೇಲೆ ಹಿಂದಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮ ಪ್ರದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ. 3. **ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಒಪ್ಪಂದಗಳ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು:** ಸೊಲಿಡಿಟಿ ಮೂಲಕ Ethereum ನಲ್ಲಿ ಜಿಲ್ಲೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಒಪ್ಪಂದಗಳು: ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕರು IPFS ಗೆ ನಿಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಫೈಲ್ ಹ್ಯಾಷ್‌ಗಳು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಒಪ್ಪಂದಗಳ ಮೂಲಕ Learನರ್ಗಳಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; Learನರ್ಗಳು ಅಸೈನ್‌ಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುವುದು; ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳು ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳನ್ನು ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನಿನಲ್ಲಿ ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿ ಹರಿಯುತ್ತದೆ; ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗದಾತರು (ಅತಿಥிகள்) Learನರ್‌ಗಳ ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಅನುಮತಿಯ ನಂತರ ಪ್ರವেশ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಪಾರದರ್ಶಕರತೆ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ನಿಲುವು ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಹೀಗೆ: - **ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ:** Python, Flask ಮತ್ತು Postman ಬಳಸಿ, ಎಣಿಕೆ ಮಾಡುವುದು, ಮನಸ್ಸು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು. ನೋಡಿಗಳು decentralized ಆಗಿವೆ ಮತ್ತು MyEtherWallet (MEW) ಮೂಲಕ ನೋಂದಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತವೆ, ಇದು ವಾಲೆಟ್ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಮತ್ತು ಕೀಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. - **ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ಮತ್ತು ಆಳವಾಳು ಕಲಿಕೆಯ ಅಡ್ಪತ್ರೆಯ ಸಂಯೋಜನೆ:** IPFS ರಲ್ಲಿ ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾಗಳ ಹ್ಯಾಶ್‌ಗಳನ್ನು Ethereum ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಒಪ್ಪಂದಗಳ ಮೂಲಕ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ತಾಳಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಳವಾಳು ಮಾದರಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ Learನರ್ಕ ಕೌಶಲ್ಯವನ್ನು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ: ನಿಯೋಜನೆಗಳನ್ನು IPFS ಗೆ ಹೂಡಿಕೆ, ಸಂತೊಷವಾಗುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವಂತಹ ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ, ದಾಖಲೆ ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮಿಂಗ್, ಹಾಗೂ ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳನ್ನು ಖಚಿತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೆಯ ನಿರ್ವಹಣೆ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ನೋಡ್ ನೋಂದಣಿ, ವಾಲೆಟ್ ಪ್ರವೇಶ, ಹ್ಯಾಷ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಹಾಗೂ ತಪಾಸಣೆ, ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳು ಹಾಗೂ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶದ ಕಾರ್ಯಗಳು ಹಾಗೂ ಫೈಲ್‌ ಗಳು ಗಣಿಸಲಾದ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ತಡೆಯುವಿಕೆ; ಈ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಗಳು ಡೇಟಾ ನಿರ್ಬಂಧಶೀಲತೆಯು ಹಾಗೂ ಅಕ್ರಮ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲದವಂತೆ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಸಾರಾಂಶವಾಗಿ, ಈ ಚೌಕಟ್ಟು ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ಮತ್ತು ಆಳವಾಳು ಕಲಿಕೆಯ ಏಕತೆಯು ಸುರಕ್ಷಿತ, ಪಾರದರ್ಶಕ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಕ್ರಿಯೆಯ e-ಶಿಕ್ಷಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ; ಇದರ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ ಹಿಂದಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಉನ್ನತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ಭದ್ರತೆ, Learನರ್ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲನೆಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಿ, ಭವಿಷ್ಯದ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ e-ಶಿಕ್ಷಣ ವೇದಿಕೆಗಳು ಸ್ಥಾಪನಾ ಮಾಡಲು ದಾರಿ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.