Использование технологий машинного обучения, нейронных сетей, интернета вещей, блокчейна в образовании
https://doi.org/10.21122/2309-4923-2025-3-68-73
Аннотация
Целью статьи является исследование использования технологий машинного обучения, нейронных сетей, интернета вещей и блокчейна для повышения эффективности образования. В рамках исследования рассмотрены ограничения традиционного образования и влияние цифровизации. Приведены преимущества и системы от отдельного использования машинного обучения и нейронных сетей: прогнозирование успеваемости, анализ поведения студентов, проверка знаний. Рассмотрена архитектура интернета вещей в образовании, состоящая из трех уровней: восприятия, сетевой и приложений. Разработан процесс интеграции технологий машинного обучения, нейронных сетей, интернета вещей и блокчейна, включая сбор данных с использованием устройств интернета вещей, аналитическая обработка данных с помощью машинного обучения и нейронных сетей, надежного хранения данных, используя блокчейн. На основании этой схемы предложена структура системы интеграции трех технологий, состоящая из модулей сбора данных, интеллектуального анализа и хранения, подтверждения, защиты данных.
Об авторе
В. А. Вишняков
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь
Беларусь
Вишняков Владимир Анатольевич ‒
Доктор технических наук, профессор.
г. Минск
Список литературы
1. Adedoyin OB, Soykan E. Covid-19 pandemic and online learning: challenges and opportunities. Interactive learning environments. 2023;31(2):863-875. DOI: 10.1080/10494820.2020.1813180
2. Xiong Y, Ling Q, Li X. Ubiquitous e-teaching and e-learning: china’s massive adoption of online education and launching MOOCs internationally during the COVID-19 outbreak. Wireless communications and mobile computing. 2021;2021(1):6358976. DOI: 10.1155/2021/6358976
3. Shafiq H, Wani ZADr, Mahajan IM, Qadri U. Courses beyond borders: Acase study of MOOC platform Coursera. Library philosophy and practice (e-journal). 2017;(November):1566. Available at: https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/1566/
4. Thompson C. How Khan Academy is changing the rules of education. Wired Magazine. 2011;July 15. Available at: http://resources.rosettastone.com/CDN/us/pdfs/K-12/Wired_KhanAcademy.pdf
5. Oliveira PC, Cunha CJCA, Nakayama MK. Learning Management Systems (LMS) and e‒learning management: an integrative review and a research agenda. Journal of Information Systems and Technology Management. 2016;13(2):27-44. DOI: 10.4301/S1807-177520160002000001
6. Canfield W. ALEKS: A web-based intelligent tutoring system. Mathematics and computer education. 2001;35(2):152-158.
7. Wang H, Woodworth K. Evaluation of Rocketship Education use of DreamBox Learning`s online mathematics program. SRI International; 2011. 14 p. Available at: chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://info.discoveryeducation.com/rs/063-SDC-839/images/ef-2011-08-SRI_Rocketship_Evaluation.pdf
8. Young A, Verhulst S. Creation immutable, stackable credentials through blockchain at MIT. GOVLAB; 2018. 9 p. Available at: chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://blockchan.ge/blockchange-credentials.pdf
9. Hsieh W, Bi Z, Jiang C, Liu J, Peng B, Zhang S, et al. A comprehensive guide to Explainable AI: from classical models to LLMs. arXiv preprint; 2024:2412.00800. DOI: 10.48550/arXiv.2412.00800
10. Veselinov R, Grego, J. Duolingo effectiveness study: final report. City University of New York; 2012. 24 p. Available et: https://www.languagezen.com/pt/about/english/Duolingo_Efficacy_Study.pdf
11. Gamage SHPV, Ayres JR, Behrend MB. A systematic review of trends in using Moodle for teaching and learning. International Journal of STEM Education. 2022, 9:1-9. DOI: 10.1186/s40594-021-00323-x
12. Sunusi A. Developing an access control system for students identification in higher institutions of learning using biometric technnique. Kampala International University; 2019. 105 p. p. Available et: https://ir.kiu.ac.ug/bitstreams/013cfa6f-0d99-4250-b695-05d28caf7897/download
13. Vishnyakov VA, Kachan DA. Blockchain technology in education and IT medicine: models, algorithms, software: monograph. Minsk: RISH; 2023. 184 p. (In Russ.). Available at: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/52599
14. Tan E, Lerouge E, Du Caju J, Du Seuil D. Verification of education credentials on European Blockchain Service Infrastructure (EBSI): Action research in a cross-border use case between Belgium and Italy. Big data and cognitive computing. 2023;7(2):79. DOI: 10.3390/bdcc7020079
15. BitDegree-project review. Available et: https://vc.ru/u/387242-terra-cognito/91972-bitdegree-obzor-proekta (accessed: 11.01.2025).
16. Grether W, Kolvenbach S, Ruland R, Schutte J, Torres Ch, Wendland F. Blockchain for education: Lifelong learning passport. Proceeding of 1st ERCIM Blockchain workshop. 2018. Pp. 3-7. DOI: 10.18420/blockchain2018_07
17. Hoglund J, Lindemer S, Furuhed M, Raza S. PKI4IoT: Towards public key infrastructure for the Internet of Things. Computers and security. 2020,89(7):101658. DOI: 10.1016/j.cose.2019.10165
Рецензия
Для цитирования:
Вишняков В.А. Использование технологий машинного обучения, нейронных сетей, интернета вещей, блокчейна в образовании. Системный анализ и прикладная информатика. 2025;(3):68-73. https://doi.org/10.21122/2309-4923-2025-3-68-73
For citation:
Vishnyakou U.A. Using of machine learning, neural networks, Internet of Things, blockchain technologies in education. «System analysis and applied information science». 2025;(3):68-73. (In Russ.) https://doi.org/10.21122/2309-4923-2025-3-68-73
Просмотров:
18
Послать статью по эл. почте 