ఈ-లెర్నింగ్‌లో గణనీయమైన మార్పులు చోటుచేసుకున్నాయి, ముఖ్యంగా COVID-19 మహామారితో సహజీవన సమయంలో ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా అవసరమైంది. యునెಸ್ಕో వివిధ స్థాపిత ఈ-లెర్నింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్స్‌ను వేగంగా పరిష్కారాలుగా అనుమతించింది, కానీ ఇవి దీర్ఘకాలిక పరిష్కారాలుగా సిఫారసు చేయబడలేదు; ఎందుకంటే నేర్చుకోవడం ప్రక్రియలను ప్రభావితం చేసే పలుబంధ సమస్యలు ఉన్నప్పుడు. ఇటీవల అధ్యయనాలు ఈ సమస్యలను కృత్రిమ మేధస్సు (AI), డీప్ లెర్నింగ్, బ్లాక్‌చెయిన్ సాంకేతికతలను ఉపయోగించి పరిష్కరిస్తున్నాయి. AI మరియు డీప్ లెర్నింగ్ నేర్చుకోతుడి ప్రదర్శనను మెరుగుపరిచే దిశగా కేంద్రితమై ఉండగా, బ్లాక్‌చెయిన్ మరియు స్మార్ట్కాంట్రాక్ట్స్ నకిలి సర్టిఫికేట్లు, ఫలితాల మానిప్యులేషన్, మరియు విద్యార్థి కార్యకలాపాల ట్రాకింగ్ వంటి సమస్యలను ఎదుర్కొనేందుకు సహాయపడుతుంటాయి. ఈ రెండు సాంకేతికతలూ శక్తివంతమైన సాధ్యతలను ప్రదర్శించినప్పటికీ, వాటి ఇంటిగ్రేషన్‌ను అధ్యయనాలు చాలాసార్లు పరిశీలించలేదు, దాంతో ఈ అధ్యయనం బ్లాక్‌చెయిన్ மற்றும் డీప్ లెర్నింగ్ కలిపి, డేటా సురక్షణ, పారదర్శకత, ఆటోమేషన్‌ను అందిస్తూ, ఈ-లెర్నింగ్ వ్యవస్థలను సమర్థంగా అభివృద్ధి చేయడానికి స్మార్ట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ని ప్రతిపాదిస్తోంది. ఈ ఫ్రేమ్‌వర్క్, డీసెంట్రలైజ్డ్ పెద్ద ఫైల్స్ నిల్వ కోసం ఇంటర్ప్లానెటరీ ఫైల్ సిస్టమ్ (IPFS) ద్వారా విద్యార్థుల డేటాను బ్లాక్‌చెయిన్‌లో సురక్షితంగా నిల్వ చేస్తుంది, అలాగే ఎథీరియం ప్రైవేటు బ్లాక్‌చెయిన్ వాలెట్లతో డేటా సమగ్రత మరియు గోప్యతను నిర್ವಹిస్తుంది. ఆ తరువాత, డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ ఈ సురక్షిత డేటాను విశ్లేషించి, విద్యార్థుల ప్రదర్శనను ఖచ్చితంగా ముందస్తుగా అంచనా వేస్తాయి. స్మార్ట్కాంట్రాక్ట్స్ ద్వారా విశ్వవిద్యాలయాలు సర్టిఫికేట్లను జారీ చేయసాగుతాయి, వీటిని బ్లాక్‌చెయిన్‌లో ఎంతోగ మేల్కొలుపు లేకుండా నమోదు చేసి, నెట్వర్క్ నోడ్స్ (కళాశాల, అధ్యపాయులు, విద్యార్థులు, మరియు ఆతిథులు/నియామకర్తలు) అందుబాటులో ఉంచుతాయి, తద్వారా ఆటోమేషన్, భద్రత, మరియు నమ్మకాన్ని పెంపొందిస్తాయి. బ్లాక్‌చెయిన్ అనేది కేంద్ర పాలన లేకుండా పంపిణీ చేసిన, నమ్మకదాయక, సమయపాలన చేయబడ్డ, గోప్యమైన డేటాను దృఢంగా, పారదర్శకంగా నిల్వ చేయగల వ్యవస్థ. బిట్‌కోయిన్‌తో రెండవది మార్కెట్‌లో ఉన్న ఎథీరియం, సొంత(ప్రోగ్రామబుల్) స్మార్ట్కాంట్రాక్ట్స్‌ను సిలిడిటీ (Solidity) అనే భాష ద్వారా అమలు చేస్తుంది, ఇది బిట్‌కోయిన్ కంటే మరింతConditional (పరమైన పరిస్థితుల్లో) ఆటోమేటిక్ ట్రాన్సాక్షన్లను సాధించగలదు. స్మార్ట్కాంట్రాక్ట్స్, నిర్దిష్ట షరతులు తగిలితే, ఒప్పంద నిబంధనలను ఆటోమేటికీ అమలు చేసి, ప్రతీ సాఫ్ట్‌వేర్ యథార్థంగా బ్లాక్‌చెయిన్‌పై నమోదు చేస్తాయి. బ్లాక్‌చెయిన్ పెద్ద ఫైళ్లకు అనుకూలవు కనుక, IPFS, Storj, FileCoin వంటి ఆఫ్-చైన్ నిల్వ పరిష్కారాలు ఉపయోగించబడతాయి. IPFS అనేది పెద్ద ఫైళ్లుpeer-to-peer ద్వారా ఏకీకృతంగా ఎన్‌క్రిప్ట్ చేసి, వాటిని యూజర్ల మధ్య పంపిణీ చేయడం ద్వారా, కంటెంట్-అడ్రెస్డ్ హాష్‌ల ద్వారా డేటా సమగ్రతను, ప్రాప్యతను నిర్ధారి చేస్తుంది, అయినప్పటికీ, యాక్సెస్ కంట్రోల్ మధ్యలోనే సవాలు. ఈ ప్రయోజనంలో IPFS ముఖ్యంగా గణనీయంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఇది విద్యార్థుల విస్తృత డేటాను భద్రంగా నిల్వచేయగా, దానిని బ్లాక్‌చెయిన్ ట్రాన్సాక్షన్లతో హాష్‌ల ద్వారా లింక్ చేస్తుంది. డీప్ లెర్నింగ్, ముఖ్యంగా జీవకణిక మేధస్సు (అన్నా) ఆధారిత, న్యూరాల నెట్‌వర్క్స్ (ANNs), అనేవి పలు స్థరాల నుండి కూడి ఉంటాయి—ఇన్పుట్, హిడన్, ఎడ్యుకేషన్ లేయర్స్—అన్ని ముందడుగు, లోపలి, అవుట్‌పుట్ లేయర్లపై, తార్కిక ఉచ్చు (ఫార్వర్డ్ ప్రాపగేషన్), దోషాల లెక్కింపు, తిరిగి ప్రాపగేషన్ (బ్యాక్ప్రాపగేషన్) ద్వారా నేర్చుకుంటాయి. డీప్ న్యూట్రల్ నెట్‌వర్క్స్ (DNNs) అనవి, వివిధ హిడెన్ లేయర్లతో, అంచనా వేయడంలో మరింత ఖచ్చితత్వం సాధిస్తాయి.

ఈ అధ్యయనం ఈ మోడల్స్‌ను ఉపయోగించి, బ్లాక్‌చెయిన్ మరియు IPFS పైన నిల్వ చేయబడిన విద్యార్థుల డేటాను విశ్లేషించి, ఖచ్చితమైన ప్రదర్శన అంచనాలను అందిస్తుంది. ఇతర విద్యా ఫలితాలకు సంబంధించిన పూర్వ అధ్యయనాలు, పెద్ద ఓపెన్ యూనివర్సిటీ కోర్సులు (MOOCs) లో విద్యార్థుల డ్రాప్ అవ్వడాన్ని అంచనా వేయడంలో రికరెంట్ న్యూరల్ నెట్వర్క్స్, కాన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ ఉపయోగించారు, సాధారణ పద్ధతులకు మించి ఖచ్చితత్వం సాధించారు. మరికొన్ని, ద్వహస్త-పరిమిత కాల గణాంక (Bidirectional LSTM) మొత్తం విద్యార్థుల డ్రాప్ ఔట్‌ను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించారు, మరియు చిన్న, అసమతుల్య డేటాసెట్స్‌లో కూడా, ఈ విధానాలు అధిక ఖచ్చితత్వంతో విద్యార్థుల ప్రదర్శనను అంచనా వేయగలయి. ఈ ప్రతిపాదిత ఫ్రేమ్‌వర్క్ మూడు దశలను కలిగి ఉంటుంది: **1. విద్యార్థి డేటాను బ్లాక్‌చెయిన్‌లో నిల్వ చేయడం:** “Open University Learning Analytics” డేటాసెట్ (32, 593 పదజాలాలు, డెమోగ్రాఫిక్స్, వర్చువల్ లెర్నింగ్ వ్యవహారాల వివరాలు) నుండి విద్యార్థి డేటాను ఎన్‌క్రిప్ట్ చేసి, IPFSలో నిల్వ చేస్తుంది, ఇది క్రిప్టోగ్రాఫిక్ హాష్‌ను సృష్టిస్తుంది. ఈ హాష్, స్మార్ట్కాంట్రాక్ట్స్ ద్వారా కలిసి ఉపయోగించబడుతున్న ప్రైవేటు ఎథీరియం బ్లాక్‌చెైన్‌లో నిల్వ చేయబడుతుంది, ఇది డీసెంట్రలైజ్డ్, అసమర్థ (అమూల్యమైన) యాక్సెస్‌ని అందిస్తుంది. నోడ్స్—విశ్వవిద్యాలయ నిర్వాహకులు, అధ్యపాయులు, విద్యార్థులు, అతిథులు(నియామకర్తలు/నియామక సంస్థలు)—బ్లాక్‌చెయిన్ నెట్‌వర్క్‌లో తమ కార్యరంగంలో చేరుతారు, ప్రైవేటు మరియు పబ్లిక్ కీలు ఉన్న వాలెట్లను వినియోగించి నమోదు చేసుకుంటారు. **2. డీప్ లెర్నింగ్ ఆధారిత ప్రదర్శన అంచనా:** IPFS నుంచి తిరిగి పొందిన, సురక్షితమైన విద్యార్థి డేటాను ముందుగా ప్రక్రియ చేస్తాయి — ఫీచర్ సెలక్షన్, తిరకమున్న విలువలను మార్గం/స్థిరాలిచేసిన విలువలతో భర్తీ (mode, constants), వర్గీకరణ డేటాను ఎంకోడ్ చేయడం, MinMaxScaler ద్వారా సాధారణీకరణ, మరియు ప్రిన్సిపల్ కాంపోనెంట్ ఏనాలిసిస్ (PCA) арқылы కొలమానాల ప్రభావం తగ్గించడము. 90% శిక్షణ, 10% పరీక్షకు విభజించి, 10 ఇన్‌పుట్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ నోలు — 10 న్యూరాన్స్‌తో ఇన్‌పుట్ లేయర్, 5 హిడెన్ లేయర్లు (ప్రతి 500 న్యూరాన్స్, ReLU యాక్టివేషన్), 4 అవుట్‌పుట్ న్యూరాన్స్ (పాస్, ఫెయిల్, విత్‌డ్రా, డెస్టింక్షన్), సాఫ్టిమాక్స్ యాక్టివేషన్, స్పార్సే క్యాటగిరికల్ క్రాస్ ఎంట్రోపీ నష్టంతో, ఉపయోగించి, ఇది దీని ప్రమాణానంతరం గాంచినది (~91. 29% ఖచ్చితత్వం) మరియు తక్కువ నష్టం (~0. 18), గత అధ్యయనాల కన్నా మెరుగైన ఫలితాలు పొందింది. **3. స్మార్ట్ కాంట్రాక్ట్స్ ఉపయోగించడం:** సొలిడిటీ ద్వారా ఎథీరియంలో అమలు చేయబడిన స్మార్ట్ కాంట్రాక్ట్స్ అరుదైన సంభాషణలు దిశగా సహాయపడతాయి: అధ్యపాయులు IPFSలో పనులను అప్‌లోడ్ చేసి, ఫైల్ హాష్‌లు స్మార్ట్ కాంట్రాక్ట్స్ ద్వారా విద్యార్థులకు పంపించడం; విద్యార్థులు పనులను స్మార్ట్ కాంట్రాక్ట్స్ ద్వారా సమర్పించే విధానం; విశ్వవిద్యాలయాలు సర్టిఫికేట్లను ఇష్యూ చేసి, వాటిని బ్లాక్‌చెయిన్‌లో అమూర్తంగా నమోదు చేయడం; మరియు ఉద్యోగతద్వారా (అతిథులు/నియామకర్తలు) విద్యార్థుల సర్టిఫికేట్‌లు మరియు ప్రదర్శన డేటా యాక్సెస్ చేయడం, అన్ని ప్రక్రియలు పారదర్శకత, భద్రత, ఆటోమేషన్‌ను అందిస్తాయి. అమలు భాగం: - **బ్లాక్‌చెయిన్ నిర్మాణం:** Python, Flask, Postman ఉపయోగించి బ్లాక్‌ల మైనింగ్, వన్ వన్ ధ్రువీకరణ, ట్రాన్సాక్షన్ల జోడించడం చేపడుతుంది. నోడ్స్ డీసెంట్రలైజ్డ్‌గా ఉంటాయి, MyEtherWallet (MEW) ద్వారా వారి వాలెట్లతో నమోదవుతాయి, ఇది కీలు మరియు చిరునామాలను అందిస్తుంది. - **బ్లాక్‌చెయిన్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ సంధానం:** IPFSలో సురక్షిత డేటాను నిల్వ చేసి, దాని హాష్‌లను ఎథీరియం బ్లాక్‌చెయిన్‌లో సురక్షితం చేస్తుంది. డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్ నిల్వ డేటా ఆధారంగా విద్యార్థుల ప్రదర్శనను అంచనా వేస్తుంది. స్మార్ట్ కాంట్రాక్ట్స్ ట్రాన్సాక్షన్లను నిర్వహిస్తాయి, ఉదాహరణకు, అసైన్‌మెంట్ పంపిణీ, సమర్పణ, సర్టిఫికేట్ జారీ, డేటా యాక్సెస్. పరిశోధన పరీక్షలు, నోడు నమోదు, వాలెట్ యాక్సెస్, హాష్ నిల్వ, ధ్రువీకరణ, సర్టిఫికేట్ అందింపు, అసైన్‌మెంట్ సంభాషణలు, ట్రాన్సాక్షన్ చెల్లుదల, ఫైల్ ప్రమాణాలు వంటి అనేక ఫంక్షనులు నిర్థారించాయి, మరియు అన్ని పరీక్ష ఫలితాలు, డేటా ముట్టడి, స్మార్ట్కాంట్రాక్ట్స్ ద్వారా సంకేతమైతే భరోసా ఇవ్వడంతో, డేటా నిలుపుదల పరిరక్షణ వంటి అంశాల్లో అనుకూల ఫలితాలను ఇచ్చాయి. ఈ ప్రతిపాదిత ఫ్రేమ్‌వర్క్, బ్లాక్‌చెయిన్-డీప్ లెర్నింగ్ సమకాలీన పరిష్కారంతో, అధిక నిర్ధారణ, పారదర్శకత, ఆటోమేషన్‌తో గట్టిగా నియంత్రణలో ఉంచిన సెక్సెస్‌ఫుల్, భద్రతగల, సాంకేతికత మెరుగులైన ఈ-లెర్నింగ్ వ్యవస్థను చూపిస్తుంది, ఇది పూర్వ అధ్యయనాలను మించి ఫలితాలు సాధించగలదని నిరూపిస్తుంది. ఇది డేటా భద్రత, విద్యార్థి గుర్తింపు, మరియు స్వయంచాలక ఆధ్యాపన ప్రక్రియలను పరిష్కరిస్తూ, భవిష్యత్తు స్మార్ట్ ఈ-లెర్నింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్స్ కు బున sdf