SHARP: 学生の健康状態のリアルタイムモニタリングとパーソナライズされた学習のためのブロックチェーン対応WSN

Zeqiang Xie¹, Zijian Li¹, Xinbing Liu²

¹College of Artificial Intelligence, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China.

Sensors (Basel, Switzerland)

|August 28, 2025

まとめ

この研究は,AIとブロックチェーンを統合したスマート教育のための新しいフレームワークであるSHARPを導入し,リアルタイムで生徒の健康監視とパーソナライズされた学習を行い,学習成果とデータセキュリティを大幅に改善します.

科学分野:

教育技術
人工知能
ブロックチェーン技術
モノのインターネット
ワイヤレスセンサーネットワーク

背景:

現在のスマート・ラーニングシステムは統合された健康監視と個別化された適応を欠いています
既存のアプローチは,生理学的状態の予測が不十分であり,データセキュリティの懸念がある.
リアルタイムの学生福祉と適応教育のための統一された枠組みが必要です

研究の目的:

ブロックチェーン強化のワイヤレスセンサーネットワーク (WSN) フレームワークであるSHARPを導入する.
スマートな教育環境で生徒の健康状態をリアルタイムで監視し個別学習を可能にします
データのプライバシー,セキュリティ,システム統合の課題に取り組むこと

主な方法:

継続的な生理学的データ収集 (心拍数変動,体温,ストレス) のためのウェアラブルセンサを使用した.
物理的および感情的状態の検出のために深層ニューラルネットワーク (DNN) を採用した.
ダイナミックな教育勧告のための強化学習 (RL) アルゴリズムを実装しました.
安全で透明なデータ管理のために Proof-of-Authority (PoA) ブロックチェーンを活用しました.

主要な成果:

DNNを使用した学生状態の認識で94.2%のF1スコアを達成しました.
RLモジュールで臨界時の応答の遅延を減らした.
従来のシステムと比較して23.5%のエネルギー効率の改善
介入グループは対照群よりも156%の改善を示しました.

結論:

SHARPはマルチセンサモニタリング,AIパーソナライゼーション,ブロックチェーンセキュリティをユニークに統合しています
既存のIoTプラットフォームよりも優れた精度,エネルギー効率,データ整合性を実証しました.
インテリジェント・センシングとアダプティブ・アナリティクスによる次世代のスマート教育のための拡張性のあるプライバシー保護ソリューションです

キーワード:

権威証明のブロックチェーン補強学習スマート教育学生の健康監視ウェアラブルセンサーワイヤレスセンサーネットワーク

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