Blockchain and Artificial Intelligence Non-Formal Education System (BANFES)
Notice bibliographique
Résumé
The resurgence of the Taliban in Afghanistan has significantly exacerbated educational challenges for marginalized women and girls, deepening gender disparities and impeding socio-economic development. Addressing these issues, this article introduces the Blockchain and Artificial Intelligence Non-Formal Education System (BANFES), an innovative educational solution specifically designed for Afghan girls deprived of formal schooling. BANFES leverages advanced artificial intelligence technologies, including personalized data analysis, to provide customized learning experiences. Additionally, blockchain technology ensures secure record management and data integrity, facilitating a decentralized educational ecosystem where various nodes offer hybrid learning methodologies without intermediaries. This system not only adapts to individual learning speeds and styles to enhance engagement and outcomes but also employs an independent assessment mechanism to evaluate learners. Such evaluations promote transparency and maintain the quality and reputation of educational contributions within the network. The BANFES initiative also addresses implementation challenges, including local distrust and integration with existing educational structures, providing a robust model to overcome barriers to education. Furthermore, the paper explores the scalability of BANFES, proposing its application as a global strategy for non-formal education systems facing similar geopolitical and infrastructural challenges. By creating a secure, flexible, and learner-focused environment, BANFES aims to empower Afghan women and girls with essential skills for personal and professional growth, thus fostering socioeconomic advancement within their communities and setting a new standard for informal education worldwide.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».