การเรียนรู้ออนไลน์ได้ผ่านการเปลี่ยนแปลงอย่างสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงวิกฤตเช่นการแพร่ระบาดของ COVID-19 ซึ่งทำให้การเรียนรู้ออนไลน์กลายเป็นสิ่งจำเป็นในระดับโลก UNESCO ได้อนุมัติแพลตฟอร์มการเรียนรู้ออนไลน์ที่มีอยู่หลายแห่งเป็นทางออกอย่างรวดเร็ว แต่ก็ไม่แนะนำให้ใช้เป็นวิธีแก้ปัญหาในระยะยาวเนื่องจากความท้าทายหลายด้านที่ส่งผลต่อกระบวนการเรียนรู้ งานวิจัยล่าสุดได้แก้ไขความท้าทายเหล่านี้โดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และเทคโนโลยีบล็อกเชน AI และ Deep Learning มุ่งเน้นไปที่การเสริมสร้างการประเมินผลการเรียนรู้ของผู้เรียน ขณะที่บล็อกเชนและสมาร์ทคอนทรัคต์ช่วยต่อสู้กับปัญหาเช่นใบรับรองปลอม การปลอมแปลงผลลัพธ์ และการติดตามกิจกรรมของผู้เรียน แม้ว่าทั้งสองเทคโนโลยีจะแสดงศักยภาพอย่างมาก แต่มีการศึกษาน้อยที่สำรวจการบูรณาการของเทคโนโลยีเหล่านี้ในระบบการเรียนรู้ออนไลน์ งานวิจัยนี้จึงเสนอกรอบงานอัจฉริยะที่ผสานบล็อกเชนและ Deep Learning เพื่อรักษาความปลอดภัยและพัฒนาระบบการเรียนรู้แบบออนไลน์ โดยเน้นให้ข้อมูลปลอดภัย โปร่งใส และเป็นระบบอัตโนมัติ กรอบงานนี้เก็บข้อมูลผู้เรียนอย่างปลอดภัยบนบล็อกเชนโดยใช้ระบบไฟล์อินเทอร์พลานารี (IPFS) สำหรับการเก็บไฟล์ขนาดใหญ่แบบกระจายศูนย์ และรักษาความสมบูรณ์และความลับของข้อมูลผ่านกระเป๋าเงิน Ethereum ส่วน Deep Learning จะวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับการเข้ารหัสและจัดเก็บนี้เพื่อทำนายผลการเรียนอย่างแม่นยำ สมาร์ทคอนทรัคต์ช่วยอำนวยความสะดวกในการออกใบรับรองโดยมหาวิทยาลัยและบันทึกไว้แบบไม่สามารถแก้ไขได้บนบล็อกเชน ซึ่งสามารถเข้าถึงได้โดยโหนดในเครือข่าย ซึ่งช่วยเพิ่มความอัตโนมัติ ความปลอดภัย และความเชื่อมั่นในหมู่ผู้เรียน คณะอาจารย์ และนายจ้าง บล็อกเชนเป็นเทคโนโลยีการเก็บข้อมูลแบบไม่สามารถแก้ไขได้ มีการบันทึกบนเครือข่ายแบบ peer-to-peer ที่ปลอดภัยและโปร่งใส โดยไม่ต้องมีหน่วยงานกลาง โดย Ethereum ซึ่งเป็นรองรองในมูลค่าตามตลาดจาก Bitcoin รองรับสมาร์ทคอนทรัคต์โปรแกรมได้ผ่านเครื่องเสมือน Ethereum Virtual Machine (EVM) และใช้ภาษา Solidity เพื่อสร้างเงื่อนไขและดำเนินธุรกรรมอัตโนมัติโดยไม่ต้องพึ่งพา Bitcoin เพียงอย่างเดียว สมาร์ทคอนทรัคต์จะดำเนินการตามคำสั่งเมื่อตรงตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้และบันทึกการดำเนินการทั้งหมดอย่างถาวรบนบล็อกเชน เนื่องจากบล็อกเชนไม่เหมาะสมสำหรับไฟล์ขนาดใหญ่ จึงใช้เทคโนโลยีเก็บข้อมูลแบบ off-chain เช่น IPFS, Storj และ FileCoin ซึ่ง IPFS เป็นที่รู้จักกันดีในด้านการเข้ารหัสและแจกจ่ายไฟล์ขนาดใหญ่อย่าง peer-to-peer สร้างฮัช (hash) ในการยืนยันความถูกต้องและการเข้าถึงข้อมูล ถึงแม้การควบคุมการเข้าถึงจะยังเป็นความท้าทายก็ตาม IPFS จึงเป็นองค์ประกอบสำคัญในการเก็บข้อมูลผู้เรียนอย่างปลอดภัยและเชื่อมโยงกับธุรกรรมบนบล็อกเชนผ่านฮัช Deep Learning ซึ่งโดยเฉพาะ neural networks (ANNs) ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองมนุษย์ มีหลายชั้น—ชั้นนำเข้า ชั้นซ่อน และชั้นส่งออก—เรียนรู้ผ่านกระบวนการ forward propagation การคำนวณ error และ backpropagation ในหลายรอบ (epochs) โดย neural networks เชิงลึก (DNNs) ที่มีชั้นซ่อนหลายชั้นสามารถเพิ่มความแม่นยำในการทำนาย งานวิจัยนี้ใช้โมเดลเหล่านี้เพื่อประมวลผลข้อมูลของผู้เรียนที่เก็บไว้บนบล็อกเชนและ IPFS เพื่อทำนายผลการเรียนอย่างแม่นยำ มีงานวิจัยก่อนหน้านี้จำนวนมากที่ใช้ Deep Learning สำหรับผลลัพธ์ด้านการศึกษา เช่น การพยากรณ์อัตราการออกจากระบบในคอร์สออนไลน์แบบเปิดใหญ่ (MOOCs) ด้วย neural networks แบบ recurrent และ convolutional ซึ่งให้ความแม่นยำสูงกว่าวิธีการเชิง传统 งานวิจัยอื่นใช้ bidirectional long-short-term memory สำหรับการพยากรณ์การออกจากระบบ และโมเดล Deep Learning ก็สามารถพยากรณ์ผลการเรียนของนักเรียนบนชุดข้อมูลขนาดเล็กและไม่สมดุลได้อย่างแม่นยำ กรอบงานที่นำเสนอนี้ประกอบด้วยสามขั้นตอนหลัก: 1. **การเก็บข้อมูลผู้เรียนบนบล็อกเชน:** ข้อมูลจากชุดข้อมูล “Open University Learning Analytics” (จำนวน 32, 593 รายการ รวมข้อมูลเชิงประชากรและปฏิสัมพันธ์กับการเรียนเสมือน) ถูกเข้ารหัสและจัดเก็บบน IPFS ซึ่งสร้างฮัชที่เข้ารหัส ข้อมูลนี้ถูกบันทึกบนบล็อกเชน Ethereum แบบส่วนตัวผ่านสมาร์ทคอนทรัคต์ เพื่อให้การเข้าถึงเป็นแบบกระจายและไม่สามารถแก้ไขได้ โดยโหนดต่าง ๆ เช่น ฝ่ายบริหารมหาวิทยาลัย คณะอาจารย์ ผู้เรียน และแขก (นายจ้าง) จะลงทะเบียนบนเครือข่ายบล็อกเชนใช้วอลเล็ตที่มีคีย์ส่วนตัวและคีย์สาธารณะ 2.

**การทำนายผลแบบ Deep Learning:** ข้อมูลผู้เรียนที่เข้ารหัสและ retrieved ผ่าน IPFS จะได้รับการประมวลผลเบื้องต้นโดยเลือกคุณสมบัติแทนที่ค่าที่หายไปด้วยโหมดและค่าคงที่ เข้ารหัสข้อมูลเชิงหมวดหมู่ ทำการปรับมาตรฐานด้วย MinMaxScaler และลดมิติข้อมูลด้วย Principal Component Analysis (PCA) จากนั้นแบ่งชุดข้อมูลเป็น 90% สำหรับฝึกและ 10% สำหรับทดสอบแล้วป้อนเข้าสู่โมเดล neural network ซึ่งประกอบด้วยชั้นนำเข้า 10 นิวรอน 5 ชั้นซ่อน (แต่ละชั้นมี 500 นิวรอนและใช้ ReLU) และชั้นส่งออก 4 นิวรอนที่แทนสถานะผ่าน, ล้มเหลว, ถอนตัว และได้รับเกียรติ โดยใช้ softmax activation และ sparse categorical cross-entropy loss ซึ่งโมเดลนี้พัฒนาใน Python, Keras และ Sklearn มีความแม่นยำสูง (~91. 29%) และความสูญเสียต่ำ (~0. 18) ซึ่งดีกว่าการศึกษาก่อน ๆ บนชุดข้อมูลเดียวกัน 3. **การใช้สมาร์ทคอนทรัคต์:** สมาร์ทคอนทรัคต์ที่พัฒนาด้วย Solidity บน Ethereum ช่วยให้เกิดการโต้ตอบอย่างปลอดภัย เช่น คณะอาจารย์อัปโหลดงานไปยัง IPFS ส่งฮัชไฟล์ผ่านสมาร์ทคอนทรัคต์ถึงผู้เรียน ผู้เรียนส่งงานผ่านสมาร์ทคอนทรัคต์ มหาวิทยาลัยออกใบรับรองที่เก็บไว้แบบไม่สามารถแก้ไขได้บนบล็อกเชน ซึ่งสามารถเข้าถึงได้โดยนายจ้าง (แขก) เมื่อได้รับการอนุมัติจากมหาวิทยาลัย กระบวนการเหล่านี้ช่วยรับประกันความโปร่งใส ความปลอดภัย และอัตโนมัติในกระบวนการต่าง ๆ ในการดำเนินงานประกอบด้วย: - **สถาปัตยกรรมบล็อกเชน:** พัฒนาด้วย Python, Flask และ Postman สำหรับการขุดบล็อก การตรวจสอบความถูกต้องของโซ่ และการเพิ่มรายการธุรกรรม โหนดต่าง ๆ เป็นแบบกระจายอำนาจและลงทะเบียนผ่าน MyEtherWallet (MEW) ซึ่งเป็นเครื่องมือการจัดการวอลเล็ตที่ให้คีย์และที่อยู่ - **การบูรณาการ Blockchain และ Deep Learning:** IPFS จัดเก็บชุดข้อมูลที่เข้ารหัสพร้อมฮัชของมันบนบล็อกเชน Ethereum ด้วยสมาร์ทคอนทรัคต์ โมเดล Deep Learning ทำนายผลการเรียนจากข้อมูลที่ปลอดภัย ส่วนสมาร์ทคอนทรัคต์จัดการธุรกรรม เช่น การแจกจ่ายงาน ส่งงาน ออกใบประกาศนียบัตร และเข้าถึงข้อมูล การทดสอบใช้งานยืนยันความสามารถ เช่น การลงทะเบียนโหนด และการเข้าถึงวอลเล็ต การเก็บและตรวจสอบฮัช การออกและดึงใบรับรอง การโต้ตอบเกี่ยวกับงาน การตรวจสอบความถูกต้องของธุรกรรม และความสมบูรณ์ของไฟล์บนบล็อกเชน ผลการทดสอบชี้ให้เห็นว่าข้อมูลที่เก็บบนบล็อกเชนมีความไม่สามารถแก้ไขและต่อต้านการปลอมแปลง รวมทั้งสมาร์ทคอนทรัคต์ทำงานได้อย่างราบรื่น กรอบงานนี้แสดงให้เห็นว่าการบูรณาการบล็อกเชนกับ Deep Learning จะสร้างระบบการเรียนรู้ออนไลน์ที่ปลอดภัย โปร่งใส และเป็นอัตโนมัติ พร้อมความแม่นยำในการทำนายสูงและการจัดการข้อมูลที่แข็งแกร่ง ซึ่งสามารถแก้ปัญหาด้านความปลอดภัยของข้อมูล การตรวจสอบผู้เรียน และกระบวนการอัตโนมัติด้านการศึกษา ได้เป็นฐานในการพัฒนาระบบการเรียนรู้ออนไลน์อัจฉริยะในอนาคต