Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Integrating Artificial Intelligence with Blockchain to Enhance Academic Credential Verification in Educational Institutions
0
Zitationen
2
Autoren
2025
Jahr
Abstract
In today's digital era, educational institutions face growing challenges in verifyingacademic credentials efficiently and securely. The emergence of credential fraud, coupled with administrative inefficiencies, necessitates a paradigm shift in verification systems. This study proposes a novel framework that integrates Artificial Intelligence (AI) with Blockchain technology to improve the transparency, speed, and trustworthiness of academic credential verification. The research employs a mixed-method approach, including the design of a conceptual model and an empirical study using survey data from students and educational administrators. Results highlight strong support for the proposed model, indicating potential for widespread adoption across institutions.يهدف هذا البحث إلى تصميم نظام تحقق من الشهادات الأكاديمية باستخدام تقنيات البلوك تشين والذكاء الاصطناعي، بما يُعزز من أمان وشفافية ومصداقية الوثائق التعليمية الصادرة من المؤسسات الأكاديمية. تبرز الحاجة لهذا النظام نتيجة لتكرار مشكلات التزوير، وضعف النظم التقليدية، وتأخر عمليات التحقق خاصة في ظل التوسع الرقمي والاعتماد العالمي على المعاملات الإلكترونية.يقترح البحث نموذجًا هجينًا يُدمج بين خاصية عدم قابلية التعديل في البلوك تشين، وقدرة الذكاء الاصطناعي على كشف الأنماط الشاذة، مما يوفر بيئة تحقق موثوقة وفعالة. تم توضيح مكونات النظام من خلال مخطط UML، بالإضافة إلى توصيف سيناريوهات الاستخدام المختلفة، مثل تقديم الطالب لطلب الشهادة، وتحقق جهة العمل من صحتها دون الرجوع إلى الجهة المانحة.يعتمد البحث على منهج تصميمي نظري، يضع الأساس لتطبيق تجريبي مستقبلي في مؤسسات تعليمية مختارة. وتُشير النتائج النظرية إلى قدرة النظام المقترح على حل العديد من الإشكالات التقليدية، وتوفير آلية تحقق لا مركزية، ذكية، وآمنة. ويقترح البحث اختبار النموذج لاحقًا باستخدام بيانات واقعية أو اصطناعية.
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.316 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.177 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.575 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.776 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.468 Zit.