論文の概要: Blockchain-Based Approach to Foster Student Engagement on Campus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12504v1
- Date: Wed, 26 May 2021 12:06:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-29 11:41:01.419252
- Title: Blockchain-Based Approach to Foster Student Engagement on Campus
- Title(参考訳): ブロックチェーンによるキャンパスにおける学生のエンゲージメント向上
- Authors: Ritu Gala, Eshita Shukla, Nidhee Kamble, Revathi Vijayaraghavan,
Dhiren Patel
- Abstract要約: 本稿では,ブロックチェーンベースの経済を創出し,経験的利益や客観的アルゴリズムを用いて計算した金銭的賞を学生にインセンティブを与えるシステムを提案する。
インセンティブ化アルゴリズムは、研究作業、大学における責任の位置づけ、クラウドファンディングの3つの有望なユースケースのために設計されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: On-campus activities like positions of responsibility in campus amenities and
participation in research, benefit the students as well as the university,
while also making students financially self-sufficient to a certain extent.
However, this student participation is stymied by lack of awareness and
motivation. Significant impetus to innovation and student participation can be
provided by incentivization of these activities. In this paper, we propose a
system to create a blockchain-based economy, to incentivize students with
empirical benefits or monetary awards calculated using objective algorithms.
The incentivization algorithms have been designed for three promising use
cases: research work, positions of responsibility in universities, and
crowdfunding. The demonstrated implementation of this system utilises VJTI
Chain, an already established Proof of Authority blockchain in VJTI Mumbai,
India. This creates a circular economy within the university which encourages
students to earn more rewards by reinforcing positive feedback.
- Abstract(参考訳): キャンパスのアメニティにおける責任や研究への参加といったオンキャンプ活動は、学生にも大学にも利益をもたらし、学生はある程度の自己完結を図っている。
しかし、この学生参加は意識の欠如とモチベーションの欠如に悩まされている。
イノベーションと学生参加への大きな影響は、これらの活動のインセンティブによって与えられる。
本稿では,客観的アルゴリズムを用いて算定した経験的利益や金銭的賞を学生にインセンティブを与えるブロックチェーン型経済システムを提案する。
インセンティブ化アルゴリズムは、研究作業、大学における責任の位置づけ、クラウドファンディングの3つの有望なユースケースのために設計されている。
このシステムの実証実装は、インド・ムンバイのVJTI Mumbaiにすでに確立されているProof of AuthorityブロックチェーンであるVJTI Chainを利用している。
これは、学生がポジティブなフィードバックを補強することによってより多くの報酬を得るよう促す、大学内の循環経済を生み出します。
関連論文リスト
- Proof-of-Collaborative-Learning: A Multi-winner Federated Learning Consensus Algorithm [2.5203968759841158]
協調学習(PoCL, Proof-of-Collaborative-Learning)は,多自由度学習による協調学習によるコンセンサス機構である。
PoCLはブロックチェーンのパワーをリダイレクトして、フェデレートされた学習モデルをトレーニングする。
鉱夫の局所訓練モデルの効率性を確保するための新しい評価機構を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-17T21:14:05Z) - Generative AI-enabled Blockchain Networks: Fundamentals, Applications,
and Case Study [73.87110604150315]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、ブロックチェーン技術の課題に対処するための有望なソリューションとして登場した。
本稿では、まずGAI技術を紹介し、そのアプリケーションの概要を説明し、GAIをブロックチェーンに統合するための既存のソリューションについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T10:46:17Z) - BlockCampus: A Blockchain-Based DApp for enhancing Student Engagement
and Reward Mechanisms in an Academic Community for E-JUST University [5.392328005085909]
本研究では,E-JUST(エジプト・日本科学技術大学)の学生および学術スタッフを対象に,ブロックチェーン技術を活用した分散アプリケーション(DApp)の包括的な研究と実装について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-07T19:12:19Z) - Federated Selective Aggregation for Knowledge Amalgamation [66.94340185846686]
FedSAの目標は、何人かの分散教師の助けを借りて、新しいタスクのための学生モデルをトレーニングすることである。
このような問題を調査する動機は、最近のモデル共有のジレンマに端を発する。
提案されたFedSAは、このジレンマに対する解決策を提供し、さらに一歩進める。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-27T05:36:50Z) - Design, Implementation, and Evaluation of Blockchain-Based Trusted
Achievement Record System for Students in Higher Education [0.0]
本研究では,ブロックチェーンベースの達成記録システムを導入し,達成記録を検証した。
本稿では,システムとそのコンポーネントとツールの設計と実装について述べる。
我々は,システムのユーザビリティ,有効性,性能,コストを測定するために,多くの研究を通じてシステムを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-26T19:07:15Z) - Disadvantaged students increase their academic performance through
collective intelligence exposure in emergency remote learning due to COVID 19 [105.54048699217668]
新型コロナウイルス(COVID-19)危機の間、世界中の教育機関が対面指導から緊急遠隔教育(ERT)へと移行した。
我々は,7,528人の大学生のデータを分析したところ,議論フォーラムにおける学生間の協調的・合意的ダイナミクスが最終GPAに肯定的な影響を及ぼすことがわかった。
自然言語処理を用いて,高校生の学習成績が低かった1年生が,議論フォーラムでよりコンテンツ集約的な投稿に晒されていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-10T20:23:38Z) - TecCoBot: Technology-aided support for self-regulated learning [52.77024349608834]
自己学習活動は、学習成果の達成への活動の程度と自己学習活動の貢献を高めることができる。
特に世界的なパンデミックの時代には、学生が既に技術強化された材料、プロセス、デジタルプラットフォームを使っている家庭で、自己学習活動がますます活発に行われている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-23T13:50:21Z) - Adding Interactivity to Education of Complex Wireless Networks Using
Digital Game-Based Learning [0.6091702876917279]
デジタルゲームベース学習(DGBL)は,工学的授業に適用した場合の学習効果を高めることが確認されている。
本研究は、視覚的かつ体系的なビューを特徴とするDGBLプラットフォームを設計することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-28T14:09:57Z) - An Incentive Mechanism for Federated Learning in Wireless Cellular
network: An Auction Approach [75.08185720590748]
Federated Learning(FL)は、機械学習の分散問題に対処できる分散学習フレームワークである。
本稿では,1つの基地局(BS)と複数のモバイルユーザを含むFLシステムについて考察する。
我々は,BSとモバイルユーザの間のインセンティブメカニズムを,BSが競売業者であり,モバイルユーザが売り手であるオークションゲームとして定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-22T01:50:39Z) - Blockchain-Based Trusted Achievement Record System Design [0.0]
本論文の主な目的は,ブロックチェーンベースのシステムの設計を提供することである。
証明可能な成果の記録は、学生が信頼できる枠組みの中で、雇用主に学術的な成果を提示することを可能にする。
提案システムは,大学学生の学外活動の向上と非学力向上を支援する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-04T18:43:47Z) - Resource Management for Blockchain-enabled Federated Learning: A Deep
Reinforcement Learning Approach [54.29213445674221]
Federated Learning (BFL)は、機械学習モデル所有者(MLMO)が必要とするニューラルネットワークモデルを、モバイルデバイスが協調的にトレーニングすることを可能にする。
BFLの問題は、モバイルデバイスがシステムの寿命とトレーニング効率を低下させるエネルギーとCPUの制約を持っていることである。
我々は,Deep Reinforcement Learning (DRL) を用いて最適決定を導出することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-08T16:29:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。