La proliferación del e-learning ha expuesto los dispositivos de aula inteligente y las plataformas de aprendizaje en línea a ataques de ransomware, amenazando la integridad de los procesos educativos. Este estudio introdujo un novedoso marco de crowdsourcing basado en la confianza para mitigar tales ataques en aulas inteligentes. Evaluamos nuestro marco utilizando dos algoritmos de gestión de la confianza, EigenTrust y Análisis de Redes de Confianza con Lógica Subjetiva (TNaSL), comparándolos con un escenario base sin gestión de la confianza. Los resultados experimentales, basados en la tasa de éxito, precisión, exactitud y métricas de recuperación, demostraron la mejora significativa de la seguridad en los procesos de crowdsourcing. Ambas implementaciones mostraron resiliencia frente a proporciones crecientes de nodos maliciosos. Este estudio contribuye a la ciberseguridad en entornos educativos inteligentes al demostrar la eficacia del crowdsourcing basado en la confianza en la detección de ransomware. Nuestro marco allana el camino para espacios de aprendizaje digital más seguros, abordando los desafíos de ciberseguridad en entornos educativos habilitados para IoT.