ई-शिक्षणाने मोठ्या प्रमाणावर रूपांतरण अनुभवले आहे, विशेषतः कोविड-19 महामारीच्या काळात ज्यामुळे हे जागतिकपणे अत्यावश्यक झाले. युनेसकोने विविध स्थापित ई-शिक्षण प्लॅटफॉर्मना जलद उपाय म्हणून अधिकृतता दिली, परंतु या दीर्घकालीन सोLUचनांमध्ये काही अडचणींमुळे शिक्षण प्रक्रियेवर परिणाम होत असल्याने त्यांची शिफारस झाली नाही. अलीकडील अभ्यासांनी या आव्हानांचा सामना करण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), डीप लर्निंग, व blockchain तंत्रज्ञानाचा वापर केला आहे. AI व डीप लर्निंग विद्यार्थी प्रदर्शनाचे मूल्यांकन वाढवण्यावर लक्ष केंद्रित करतात, तर blockchain व स्मार्ट कॉन्ट्रॅक्ट्स खोटी पदके, निकालांची तोडफोड, व विद्यार्थी क्रियाकलापांचे ट्रॅकिंग यांसारख्या समस्या दूर करण्यात मदत करतात. हे दोन्ही तंत्रज्ञान मजबूत क्षमता दर्शवतात, तरी त्यांची एकत्रीकरण यावर फारसे संशोधन केलेले नाही, म्हणून या अभ्यासाने blockchain व डीप लर्निंग यांचे संयोजन करून एक स्मार्ट फ्रेमवर्क तयार करण्याचा उद्देश ठेवला आहे, जे डेटा सुरक्षीत, पारदर्शक व स्वयंचलित करण्यासाठी ई-शिक्षण व्यवस्था सुरक्षित व सुधारित करेल. हे फ्रेमवर्क विद्यार्थ्यांचे डेटा सुरक्षितपणे blockchain वर संग्रहित करतो, यासाठी इंटरप्लानेटी File System (IPFS) वापरले जाते, जे विकेंद्रित मोठ्या आकाराच्या फाइल्ससाठी उपयुक्त आहे. यासाठी डेटा अखंडता व गोपनीयता राखण्यासाठी Ethereum खाजगी blockchain वॉलेट्स वापरले जातात. नंतर, डीप लर्निंग मॉडेल्स या सुरक्षित डेटाचा विश्लेषण करतात, ज्यामुळे शैक्षणिक कामगिरीचे अचूक भविष्यवाणी करता येते. स्मार्ट कॉन्ट्रॅक्ट्स विश्वविद्यालयांद्वारे प्रमाणपत्रे जारी करणे सुलभ करतात व त्या immutable (अमोल) रितीने blockchain वर नोंदवतात, ज्या नेटवर्क नोड्सकडं सहज प्रवेश केला जाऊ शकतो. यामुळे स्वयंचलन, सुरक्षा व विद्यार्थ्यांप्रमाणेच प्राध्यापकां, कामावर घेणाऱ्यांमध्ये विश्वास वाढतो. Blockchain हे वितरित पीयर-टू-पीयर नेटवर्कमध्ये immutable, वेळ-स्वाक्षरीत, सुरक्षित व पारदर्शक डेटा संग्रहित करतो, कोणत्याही केंद्रीकृत अधिकाऱ्याशिवाय. Ethereum Bitcoin पेक्षा दुसऱ्या क्रमांकात येतो, व यासाठी Solidity या प्रोग्रामिंग भाषेचा वापर करून स्मार्ट कॉन्ट्रॅक्ट तयार केले जातात, जे EVM (Ethereum Virtual Machine) द्वारे कार्यान्वित होतात आणि पारंपरिक Bitcoin पेक्षा अधिक स्वयंचलित व अटींवर आधारित व्यवहार संभव करतात. स्मार्ट कॉन्ट्रॅक्ट्स पूर्वनिर्धारित अटी पूर्ण झाल्यावर आपोआप करारांची अंमलबजावणी करतात व ही प्रक्रिया blockchain वरimmutable रित्या नोंदवली जाते. मोठ्या फाइल्ससाठी blockchain योग्य नसेल म्हणून IPFS, Storj, व FileCoin सारखे ऑफ-चेन स्टोरेज उपाय वापरले जातात. IPFS हे peer-to-peer नेटवर्कवर मोठ्या फाइल्स encrypted करुन वितरित करते, ज्यामुळे content-addressed hashes तयार होतात, जे डेटाच्या अखंडतेची खात्री देतात व त्याच्यापासून डेटा सहज प्रवेश केला जाऊ शकतो. तथापि, access control या बाबतीत काही अडचणी येतात. येथे IPFS खूप महत्त्वाचा आहे कारण तो विद्यार्थ्यांच्या मोठ्या डेटाचा सुरक्षित संग्रहण व blockchain शी लिंक ठेवण्याची सोय करतो. डीप लर्निंग विशेषतः कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स (ANNs) या जैविक मेंदू पासून प्रेरित असलेल्या तंत्राने काम करते. यात इनपुट, हिडन, व आउटपुट या विविध स्तरांचा समावेश असतो. यांमध्ये फॉरवर्ड प्रोपगेशन, एरर 계산, व बॅकप्रॉपगेशन या पद्धतीने शिकणे होते, ज्यामुळे नेटवर्क अधिक क्रमवार पद्धतीने सुधारतात.

अनेक हिडन लेयर्स असलेल्या डीप न्यूरल नेटवर्क्स (DNN) अधिक अचूक भविष्यवाणी देतात. या अभ्यासात या मॉडेल्सचा वापर विद्यार्थ्यांचे डेटा जसे उल्लेखित केलेल्या blockchain व IPFS च्या माध्यमातून संग्रहित केलेल्या डेटा विश्लेषणासाठी केला आहे, ज्यामुळे विद्यार्थ्यांच्या कामगिरीचे अचूक अंदाज येतो. पुर्वीच्या अभ्यासांनी शिक्षणाशी संबंधित निकालांसाठी डीप लर्निंगचा वापर केला आहे, जसे की MOOCs मध्ये विद्यार्थी ड्रॉपआउट रेट्सची पूर्वकल्पना, रेकरंट व कॉन्व्होल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स वापरून, ज्यामुळे पारंपरिक पद्धतींच्या तुलनेत अधिक अचूकता मिळते. दुसऱ्या अभ्यासात bidirectional Long Short-Term Memory (LSTM) नेटवर्क वापरून ड्रॉपआउटची भविष्यातील पूर्वकल्पना केली गेली आहे, व कमी व अनियमित डेटासेट्समध्येही उच्च अचूकतेसह विद्यार्थी कामगिरीची योग्य पूर्वकल्पना करता येते. सुचना देणारा हा फ्रेमवर्क तीन टप्प्यांत कार्य करतो: 1. **ई-शिक्षकांचे डेटा blockchain मध्ये संग्रहित करणे:** “Open University Learning Analytics” डेटासेटमधील (32, 593 रेकॉर्ड, ज्यात लोकसांख्यिकी व आभासी शिक्षण संवाद यांचा समावेश आहे) विद्यार्थी डेटा encrypt करून IPFS वर संग्रहित केला जातो, व त्याचा cryptographic hash तयार करतात. हा hash Ethereum खाजगी वॉलेट्स वापरून smart contracts द्वारे blockchain वर संग्रहित करतात, ज्यामुळे decentralized व immutable प्रवेश संभव होतो. या नेटवर्कमध्ये विश्वविद्यालय प्रशासन, प्राध्यापक, विद्यार्थी व पाहुणे (कामावर घेणारे) हे सर्व वॉलेट्स वापरून नोंदणी करतात. 2. **डीप लर्निंग आधारित कामगिरीचे भविष्यवाणी:** IPFS वरुन प्राप्त Encrypt केलेल्या विद्यार्थी डेटाचे पूर्वप्रक्रिया केली जाते, यामध्ये_features निवडणे, हरवलेल्या मूल्यांची भर घालणे (मोड व स्थिरांक वापरून), वर्गवारी डेटाचे encode करणे, MinMaxScaler वापरून सामान्यीकरण व PCA (Principal Component Analysis) वापरून dimensionality reduction करणे समाविष्ट आहे. त्यानंतर डेटासेट 90% प्रशिक्षण व 10% चाचणीसाठी विभागले जाते आणि इनपुट म्हणून वापरले जाते, एक डीप न्यूरल नेटवर्क (10 इनपुट नोड्स, 5 हिडन लेयर्स प्रत्येक 500 नोड्ससह, ReLU अॅक्टिवेशन, व अंतिम Softmax अॅक्टिवेशन असलेली आउटपुट लेयर ज्यामध्ये चार वर्ग—पास, फेल, विथड, आणि डिस्टिंक्षन—मान्य करतात). या मॉडेलला Python, Keras, व Sklearn वापरून तयार केले जाते आणि उच्च अचूकता (~91. 29%) व कमी नुकसान (~0. 18) प्राप्त होते, ज्यामुळे पूर्वीच्या अभ्यासांपेक्षा अधिक परिणामकारक ठरतो. 3. **स्मार्ट कॉन्ट्रॅक्ट्स वापरून प्रक्रिया:** Solidity वापरून Ethereum blockchain वर स्मार्ट कॉन्ट्रॅक्ट तयार केले जातात, जे नोड्समधील संवाद सुरक्षीत करतात: प्राध्यापक IPFS वर गृहकार्य अपलोड करतात आणि smart contract द्वारे hash विद्यार्थींकडे पाठवतात; विद्यार्थी गृहकार्य smart contracts च्या मदतीने सादर करतात; विश्वविद्यालये बिटक्वाइन प्रमाणपत्रे/सर्टिफिकेट्स इथेरियमवर इममटेबल रित्या संग्रहित करतात; व नोकरी देणारे (पाहुणे) विद्यार्थींच्या प्रमाणपत्रे व कामगिरी डेटा प्रवेश करतात, जे विश्वविद्यालयाच्या मंजुरीनंतर accessible होतो. या सर्व प्रक्रियांना पारदर्शकता, सुरक्षा व स्वयंचलितता मिळते. या सगळ्या प्रक्रियेत समाविष्ट आहे: - **Blockchain रचना:** Python, Flask व Postman या टूल्सचा वापर करून ब्लॉक निर्माण करणे, chain वैधता तपासणे, व व्यवहारांजेसाठी. नोड्स decentralized असून MyEtherWallet (MEW) वापरून वॉलेट्सची नोंदणी केली जाते, ज्यात कुंजिका व पत्ते असतात. - **Blockchain व डीप लर्निंग यांचे एकत्रीकरण:** IPFS encrypted dataset च्या hashes Ethereum blockchain वर smart contracts द्वारे सुरक्षित केले जातात. डीप लर्निंग मॉडेल्स सुरक्षित डेटा वापरून विद्यार्थी कामगिरीची भविष्यवाणी करतात. स्मार्ट कॉन्ट्रॅक्ट्स व्यवहार व्यवस्थापन करतात, जसे की गृहकार्य वितरण, सादर करणे, प्रमाणपत्रे जाहीर करणे व डेटा access करणे. चाचणी टप्प्यांमध्ये नोड्सची नोंदणी व वॉलेट प्रवेश, hash संग्रहण व पडताळणी, प्रमाणपत्र तयार करणे व प्राप्त करणे, गृहकार्य संवाद, व्यवहार वैधता व फाइल सुरक्षितता यांची पुष्टी केली जाते. चाचण्यांचे परिणाम हे दर्शवतात की संग्रहित डेटा immutable आहे व त्यात कोणतीही छेडछाड केली जाऊ शकत नाही, तसेच smart contracts चांगली कामगिरी करतात. हा फ्रेमवर्क सुसंगतपणे blockchain व डीप लर्निंगच्या एकत्रीकरणाने एक सुरक्षित, पारदर्शक व स्वयंचलित ई-शिक्षण व्यवस्था निर्माण करू शकतो, ज्याच्या अचूकतेची पायमाळ अधिक मजबूत आहे व डेटा व्यवस्थापनात जास्त विश्वास ठेवता येतो. यामुळे डेटा सुरक्षे, विद्यार्थी पडताळणी व स्वयंचलित शैक्षणिक प्रक्रिया या आव्हानांना तोड दाखवणारी व भविष्यातील स्मार्ट ई-शिक्षण प्रणालींची आधारस्थाने निर्माण करणारी प्रक्रिया सिद्ध होते.