Integration von maschinellem Lernen und Blockchain zur Entwicklung eines Systems zur Ablehnung von Fälschungen und zur Bereitstellung effizienter Ergebnisse im Bildungssektor

Obwohl der Bildungssektor sich dank fortschreitender Technologien schneller als je zuvor verbessert, gibt es noch viele Bereiche, die entdeckt werden müssen, und es wird immer Raum für weitere Verbesserungen geben. Zwei der disruptivsten Technologien, maschinelles Lernen (ML) und Blockchain, haben dazu beigetragen, konventionelle Ansätze im Bildungssektor durch hochtechnische und effektive Methoden zu ersetzen. In dieser Studie wird ein System vorgeschlagen, das diese beiden strahlenden Technologien kombiniert und dabei hilft, Probleme wie Fälschungen von Bildungsnachweisen und gefälschte Abschlüsse zu lösen. Die Idee hier ist, dass, wenn diese Technologien zusammengeführt werden können und ein System entwickelt werden kann, das Blockchain zur Speicherung von Studentendaten und ML zur genauen Vorhersage der zukünftigen Berufsfelder von Studierenden nach dem Abschluss nutzt, die Probleme von weiteren Fälschungen und Unsicherheiten in den Leistungen der Studierenden vermieden werden können. Darüber hinaus werden ML-Modelle verwendet, um gültige Daten zu trainieren und vorherzusagen. Dieses System wird der Universität eine offizielle dezentrale Datenbank von Absolventenrecords bereitstellen. Außerdem ermöglicht dieses System den Arbeitgebern eine Plattform, auf der die Bildungsnachweise der Mitarbeiter überprüft werden können. Studierende können ihre Bildungsinformationen in ihren E-Portfolios auf Plattformen wie LinkedIn teilen, das eine Plattform zur Verwaltung professioneller Profile ist. Dies ermöglicht es Studierenden, Unternehmen und anderen Branchen, die Zustimmung zu Studentendaten einfacher zu finden.