Bagaimana Mengintegrasikan Kecerdasan Buatan Ke Dalam Sistem Pendidikan Kita

Kecerdasan buatan adalah teknologi yang memberi mesin kemampuan untuk berinteraksi dengan manusia, memahami peristiwa, belajar, dan bereaksi terhadap peristiwa dengan cara yang sama seperti yang dilakukan manusia.
Selama beberapa tahun terakhir, jangkauan penerapan AI telah berkembang pesat, dari sistem kamera pengintai hingga data digital dan manajemen jaringan , tetapi kehadirannya dalam pendidikan tetap sangat rendah, setidaknya dibandingkan dengan bidang lain yang kurang akomodatif seperti olahraga.
Sementara domain pendidikan telah dikenal lamban dalam mengadopsi penemuan baru, mengambil kecerdasan buatan adalah langkah lama yang tidak boleh ditunda lagi.
Dibahas di bawah ini adalah cara-cara di mana AI dapat diintegrasikan ke dalam sistem pendidikan kita untuk meningkatkan produktivitas interaksi guru-siswa dan meningkatkan proses pembelajaran secara keseluruhan.

Penilaian

AI, melalui program komputer khusus seperti Automated Grading , dapat dikalibrasi untuk mempelajari dan mensimulasikan perilaku guru saat menandai tugas, untuk penetapan nilai otomatis di masa mendatang. Seiring waktu, program ini dapat mempelajari kemampuan akademik siswa yang berbeda, dan menyiapkan rencana pelatihan yang dipersonalisasi berdasarkan temuannya.
6 Kali Kecerdasan Buatan Mengejutkan Dunia

Umpan balik siswa tentang guru

Umpan balik siswa adalah salah satu cara tertua untuk menilai keluaran guru dan bagaimana tutor berhubungan dengan siswa pada tingkat yang berbeda.
Sementara sebagian besar sekolah telah bermigrasi dari kuesioner kertas ke survei online, yang merupakan lompatan besar, masih ada ruang untuk perbaikan revolusioner dengan bantuan kecerdasan buatan.
Chatbots dapat digunakan untuk terlibat dengan siswa 'secara langsung' dan mengumpulkan informasi tanpa kehadiran guru atau orang lain yang mempengaruhi keterbukaan. Chatbots menggunakan jawaban dari pertanyaan sebelumnya untuk merumuskan pertanyaan baru dan lebih relevan. Mereka juga dapat membantu menganalisis umpan balik dan menghasilkan ulasan rata-rata sederhana dari guru yang bersangkutan.

Pembelajaran yang dipersonalisasi

Siswa yang berbeda memiliki kemampuan belajar yang berbeda, dan beberapa siswa mencatat hasil yang buruk hanya karena mereka lambat dan belum tentu karena mereka lemah.
Seorang guru yang bertanggung jawab atas kelas 30 atau 40 mungkin tidak berada dalam posisi untuk mengambil setiap siswa dengan kecepatan mereka dan masih menyelesaikan silabus tepat waktu. Mereka harus memilih kecepatan yang menurut mereka sesuai dengan sebagian besar kelas – ketidakadilan yang sangat besar bagi siswa yang lambat belajar dan ketidaknyamanan bagi siswa yang berprestasi.
Dengan menggunakan kecerdasan buatan, setiap siswa dapat memiliki robot pribadi yang akan berfungsi sebagai asisten pribadi. Bot akan merekam semua informasi yang diajarkan di kelas, memecahnya jika perlu, dan mengajar siswa di lain waktu.
Seiring waktu, robot akan membentuk hubungan yang lebih personal dengan siswa dan menyesuaikan kecepatan dan cara mereproduksi informasi.
Aplikasi Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin di NETFLIX

Pembelajaran adaptif

Pembelajaran adaptif adalah sistem pendidikan berbasis AI yang memodifikasi penyajian materi sesuai dengan kemampuan akademik siswa. Semua peserta didik diberikan informasi yang sama di awal kursus, dan tergantung pada bagaimana mereka menanggapi pertanyaan, sistem memberi mereka informasi dan pertanyaan yang berbeda.
Jika, misalnya, seorang siswa gagal mendapatkan jawaban yang benar untuk pertanyaan pertama, sistem akan memberi mereka pelajaran yang lebih mendasar berikutnya. Jika mereka melakukannya dengan sangat baik, sistem akan memperkenalkan mereka ke konten dan pertanyaan yang lebih canggih.
Perbedaan antara pembelajaran adaptif dan pembelajaran yang dipersonalisasi adalah bahwa dalam pembelajaran yang dipersonalisasi, penyesuaian dan modifikasi konten untuk memenuhi kebutuhan siswa tidak didasarkan pada adaptasi.
Sebaliknya, melibatkan penggunaan keahlian atau latar belakang pembelajar untuk merumuskan pertanyaan dan contoh. Pembelajaran adaptif, di sisi lain, menyesuaikan konten berdasarkan kemajuan pelajar melalui kursus.

Percobaan dan kesalahan

Metode coba-coba adalah salah satu sisi yang paling melelahkan dan memakan waktu dari sistem pendidikan tradisional yang dikelola manusia. Mengambil penalaran deduktif dari pengajaran dan pembelajaran dapat membantu menghemat banyak waktu dan frustrasi guru dan siswa.
Sistem kecerdasan buatan dapat digunakan untuk memecahkan masalah rumit ini dalam sekejap, membebaskan guru dan siswa untuk aktivitas penting lainnya. Sistem ini juga akan memecah solusi untuk membantu siswa mengatasi masalah serupa di masa depan.

Pendidikan interval menengah

Ini adalah aplikasi komputer yang sudah ada yang mungkin telah memesan tempat di sistem pendidikan yang diproyeksikan di masa depan. Ini memungkinkan siswa untuk merevisi pengetahuan ketika mereka akan melupakannya.
Aplikasi ini melacak apa yang dipelajari siswa dan kapan mereka menggunakan pengetahuan tersebut. Jika mereka tidak menggunakannya terlalu lama, aplikasi mengingatkan siswa bahwa mereka akan melupakan sesuatu dan merekomendasikan mereka untuk merevisinya.
Setelah revisi 'cukup', aplikasi memperkirakan kapan siswa telah secara permanen menyimpan pengetahuan dalam memori mereka dan berhenti mengingatkan mereka tentang hal itu. Pengalaman masa lalu membantu aplikasi mengetahui kapan waktu yang tepat untuk berhenti mengingatkan siswa tentang informasi tertentu.

Fasilitator virtual

Sementara tutor berbasis AI mungkin tidak pernah memiliki akal seperti guru manusia, prospek fasilitator virtual membantu dalam lingkungan pendidikan tertentu di masa mendatang tampaknya tak terelakkan. Idenya adalah untuk menciptakan karakter humanoid yang dapat bertindak, bereaksi, berinteraksi, dan berpikir seperti manusia.
Pembelajaran Mendalam: Selami Dunia Pembelajaran Mesin!

Bukti menunjukkan bahwa bahkan jika teknologi mencapai puncaknya saat ini, manusia dan sistem kecerdasan buatan akan dibutuhkan untuk menangani berbagai aspek kompetensi sosial dan akademik siswa. AI, setelah dianut, dengan demikian akan berfungsi sebagai sumber daya pelengkap daripada pengganti ahli manusia dalam sistem pendidikan kita.