Tiap individu memiliki karakteristik dan juga minat bakat yang berbeda sehingga tidak bisa menggunakan pendekatan pembelajaran yang sama karena dapat memberikan efek yang kurang tepat. Personalized learning dengan AI atau personalisasi pembelajaran menggunakan kecerdasan buatan adalah salah satu langkah tepat untuk mengatasi permasalahan ini.
Personalisasi pembelajaran merupakan suatu proses pembentukan aktivitas belajar yang sesuai dengan gaya belajar, tingkat pemahaman hingga ritme pembelajaran masing-masing individu. Personalisasi pembelajaran ini akan mampu membangun kegiatan belajar yang relevan dan sesuai dengan karakteristik masing-masing peserta didik tersebut.
Selama ini masih banyak pembelajaran yang menggunakan pendekatan secara umum sehingga tidak bisa mengakomodasi beberapa kebutuhan belajar peserta didik. Namun, hal ini dapat diselesaikan dengan menggunakan inovasi teknologi seperti kecerdasan buatan.
Kecerdasan buatan akan mampu membangun langkah-langkah pembelajaran dan juga aktivitas yang tepat untuk masing-masing kebutuhan peserta didik. Dengan begitu, tiap peserta didik akan dapat terakomodasi sehingga mampu meningkatkan potensi mereka secara maksimal di pembelajaran.
Pelaksanaannya yang tepat akan mampu menjadi kunci pengembangan pembelajaran secara personal sehingga tidak ada peserta didik yang terlewatkan. Namun pelaksanaannya juga memiliki risiko yang harus menjadi perhatian.
Berikut ini adalah informasi mengenai personalisasi pembelajaran menggunakan kecerdasan buatan yang bisa menjadi referensi para guru. Semoga para guru dapat melaksanakan kegiatan belajar mengajar yang relevan dan tepat untuk masing-masing peserta didik sehingga kegiatan kelas jadi lebih maksimal.
Konsep personalisasi pembelajaran
Personalized learning dengan AI merupakan langkah tepat dalam menciptakan lingkungan belajar yang sesuai dengan kebutuhan peserta didik. Kebutuhan seorang peserta didik tidak dapat ditentukan secara general saja.
Kebutuhan seorang peserta didik tidak sama dengan peserta didik lainnya. Menggeneralisasikan kebutuhan seorang peserta didik dalam pembelajaran merupakan suatu langkah mundur yang pasti akan menciptakan pembelajaran kurang efektif.
Ini karena setiap peserta didik memiliki karakteristik dan juga minat bakat yang berbeda. Kalaupun terdapat persamaan antara satu peserta didik dengan yang lainnya, akan terdapat beberapa aspek yang berbeda sehingga membuat mereka menjadi unik satu sama lain.
Karakteristik yang berbeda ini menjadikan mereka makhluk yang unik dan tidak bisa diberlakukan sama. Apalagi menyangkut dengan proses pembelajaran. Para guru harus dapat menciptakan pembelajaran yang menyesuaikan karakteristik masing-masing peserta didik sehingga mereka mampu berkembang dengan lebih baik.
Untuk melaksanakan hal tersebut para guru bisa menggunakan kecerdasan buatan sehingga mampu membuat pembelajaran yang dipersonalisasi. Pembelajaran yang dipersonalisasi menggunakan kecerdasan buatan ini akan mampu menyesuaikan kebutuhan dan karakter sehingga dapat meningkatkan prestasi di bidang akademik.
Personalisasi pembelajaran menggunakan kecerdasan buatan dapat membantu para guru dalam menciptakan pembelajaran yang unik secara cepat dan tepat menggunakan data yang ada. Data-data seperti minat, bakat, gaya belajar dan juga hasil akademik akan menjadi sumber informasi sebagai penentuan strategi belajar untuk peserta didik.
Peserta didik akan mendapatkan konten belajar yang sesuai dengan tingkat pemahamannya dan juga gaya belajar mereka. Langkah ini akan dapat membantu mereka memahami suatu materi pembelajaran dengan gaya belajar yang sesuai karakter masing-masing.
Baca Juga: Metode Experiential Learning, Bagaimana Implementasinya?
Algoritma rekomendasi dalam pendidikan
Konsep personalisasi pembelajaran menggunakan kecerdasan buatan juga dapat membantu dalam penentuan jurusan pendidikan yang sesuai dengan potensi diri peserta didik. Memilih jurusan yang tepat merupakan suatu hal yang penting karena dapat mempengaruhi masa depan peserta didik.
Pemilihan jurusan yang sesuai dengan minat dan bakat akan mampu membantu menyalurkan potensi peserta didik sehingga bisa memberikan manfaat yang besar pada masyarakat. Sebaliknya, pemilihan jurusan yang kurang tepat akan menjadi suatu permasalahan yang bisa saja menghambat karir di masa depan.
Umumnya pemilihan jurusan kuliah akan terlaksana pada masa sekolah menengah atas sebagai dasar penentuan arah karir dan studi. Dengan menggunakan kecerdasan buatan, guru dan orang tua bisa menentukan jurusan yang sesuai untuk peserta didik menggunakan algoritma C4.5.
Algoritma ini mampu mengklasifikasikan data secara efisien dan menghasilkan rangkaian keputusan yang mudah dipahami. Data-data yang diperlukan dalam proses penentuan ini yaitu hasil tes minat, nilai akademik dan juga preferensi peserta didik
Sistem algoritma ini tercipta sehingga peserta didik dapat mengetahui jurusan yang paling sesuai dengan profil mereka dengan cepat dan akurat. Hasil rekomendasi akan keluar secara real time dan memiliki tingkat akurasi yang tinggi.
Sistem tersebut dapat membantu para peserta didik dalam mencari bimbingan yang tepat sesuai dengan arah pendidikan yang mereka inginkan.
Data & indikator yang dipakai pada personalized learning dengan AI
Dalam melakukan personalisasi pembelajaran kecerdasan buatan, terdapat beberapa informasi yang dibutuhkan sehingga bisa membantu membangun kegiatan kelas yang tepat untuk masing-masing karakteristik peserta didik. Berikut ini adalah data tersebut:
Hasil akademik
Data yang dapat menentukan serta membentuk pembelajaran yang dipersonalisasi yang pertama yaitu hasil akademik. Hasil akademik peserta didik akan menjadi sumber informasi utama untuk menentukan materi pembelajaran hingga feedback yang sesuai dengan kemampuan mereka.
Kemampuan peserta didik yang berbeda membutuhkan pengelolaan yang tidak sama. Maka dari itu pembelajaran yang dipersonalisasi akan menggunakan data akademik ini dalam membentuk pembelajaran yang sesuai dengan individu masing-masing.
Hasil minat bakat
Data selanjutnya yang berguna untuk personalisasi pembelajaran yaitu hasil minat dan bakat. Minat dan bakat bisa menunjukkan kecenderungan peserta didik dan ketertarikan mereka di suatu pembelajaran.
Minat dan bakat juga mampu membantu peserta didik dalam membentuk kemampuan agar menjadi lebih baik lagi menggunakan materi pembelajaran yang tepat. Hasil minat dan bakat akan dapat juga membantu dalam menentukan jurusan pendidikan.
Selain itu ada juga beberapa indikator yang perlu menjadi perhatian para guru dalam evaluasi personalisasi pembelajaran ini. Berikut ini adalah beberapa indikator yang perlu guru perhatikan:
Keaktifan
Untuk menentukan apakah pembelajaran sudah sukses, guru bisa melihat keaktifan peserta didik dalam menerima pembelajaran. Dengan menggunakan kecerdasan buatan, para guru bisa melihat siapa saja yang menjadi lebih aktif dalam suatu materi dan siapa saja yang perlu mendapatkan motivasi dalam pembelajaran.
Keaktifan peserta didik ini akan mampu meningkatkan keterlibatan mereka sehingga termotivasi dalam menerima materi. Keaktifan tersebut akan berkontribusi langsung pada peningkatan kemampuan peserta didik.
Pengembangan kompetensi
Kesuksesan pembelajaran juga dapat dilihat dari pengembangan kompetensi yang peserta didik tunjukkan. Para guru bisa melihat hasil evaluasi yang terlaksana sehingga mampu menilai apakah pembelajaran sudah tepat atau belum.
Pembelajaran yang dipersonalisasi akan mampu meningkatkan kompetensi sesuai dengan minat dan bakat. Jika peserta didik masih belum menunjukkan pengembangan yang signifikan, para guru bisa memberikan strategi pembelajaran baru atau pendekatan yang tepat untuk mereka.
Contoh personalized learning dengan AI di kelas
Penggunaan kecerdasan buatan untuk membangun personalisasi pembelajaran adalah suatu langkah inovatif yang perlu diterapkan pada bidang pendidikan. Pelaksanaannya akan mampu membantu memudahkan peran guru sehingga bisa mengakomodasi berbagai tipe individu dan juga kebutuhan masing-masing.
Berikut ini merupakan beberapa contoh personalisasi pembelajaran menggunakan kecerdasan buatan yang bisa menjadi referensi:
Pembelajaran adaptif
Pembelajaran adaptif adalah salah satu contoh pendekatan yang dapat terlaksana menggunakan personalisasi pembelajaran. Dengan menggunakan kecerdasan buatan ini para peserta didik akan mendapatkan materi pembelajaran sesuai dengan tingkat kesulitan dan juga kemampuan peserta didik.
Pembelajaran adaptif menggunakan kecerdasan buatan akan dapat menganalisis data hasil belajar peserta didik sehingga nantinya bisa menentukan tingkat kesulitan materi yang tepat. Pembelajaran adaptif juga akan mampu memberikan poin balik yang spesifik dan relevan dengan kemajuan belajar peserta didik. Kegiatan belajar nantinya akan mengikuti dengan perkembangan peserta didik dalam materi tersebut.
Ketika menemui materi yang masih belum jelas, pembelajaran adaptif akan berusaha mengulang materi tersebut sehingga memperkuat ingatan secara didik pada konsep dan pemahaman materi itu.
Tutor virtual chatbot
Contoh pembelajaran yang dipersonalisasi menggunakan kecerdasan buatan selanjutnya yaitu tutor virtual menggunakan chatbot. Teknologi ini bisa menjadi tutor virtual yang mampu menjawab pertanyaan peserta didik mengenai suatu materi kapan saja dan di mana saja.
Tutor virtual akan menggantikan pembelajaran secara langsung karena dapat terlaksana di mana saja. Peserta didik pun tidak dibatasi dengan waktu karena bersedia 24 jam.
Teknologi ini akan memudahkan peserta didik dalam memahami materi tanpa harus menunggu waktu tatap muka. Tutor virtual akan mampu menjawab pertanyaan umum tentang materi, memberikan penjelasan singkat yang mudah untuk peserta dipahami serta menyarankan sumber belajar tambahan yang sesuai konteks.
Rekomendasi sesuai minat
Dengan menggunakan kecerdasan buatan, para guru bisa membangun pembelajaran yang dipersonalisasi menggunakan rekomendasi materi berdasarkan minat. Peserta didik akan dapat menerima saran materi belajar yang sesuai dengan minat serta kebutuhan mereka.
Peserta didik yang tertarik dengan pembelajaran matematika akan menerima lebih banyak materi terkait pengaplikasiannya dan juga cabang-cabang pembelajarannya. Rekomendasi ini akan sesuai dengan analisis data belajar peserta didik dan pola preferensi mereka.
Rekomendasi pembelajaran ini akan menyesuaikan dengan tingkat kemampuan peserta didik sehingga bisa menciptakan pembelajaran yang lebih efektif.
Umpan balik otomatis
Contoh personalisasi pembelajaran menggunakan kecerdasan buatan yang selanjutnya yaitu umpan balik otomatis. Ketika melaksanakan evaluasi atau ujian suatu materi pembelajaran, peserta didik akan mendapatkan informasi hasil evaluasi tersebut.
Kecerdasan buatan juga bisa memberikan umpan balik secara otomatis berdasarkan hasil evaluasi peserta didik tersebut. Teknologi ini akan membantu memberikan langkah-langkah peningkatan pembelajaran secara konkret sehingga peserta didik dapat mencapai target tujuan pembelajaran mereka.
Umpan balik otomatis Ini bisa memberikan banyak manfaat untuk peserta didik yang ingin meningkatkan hasil belajar jadi lebih baik lagi serta memperdalam pemahaman mereka akan materi.
Dampak personalized learning dengan AI terhadap motivasi siswa
Pembelajaran yang sesuai dengan karakter peserta didik merupakan suatu inovasi bidang pendidikan yang mampu mengakomodasi perbedaan tiap individu. Penggunaan kecerdasan buatan pada pelaksanaannya akan mampu menjadi alat tepat yang akan memudahkan guru dalam melaksanakan pembelajaran.
Personalisasi pembelajaran ini akan memberikan dampak pada peserta didik terutama pada motivasi pembelajaran mereka. Berikut ini merupakan dampak dari personalisasi pembelajaran pada peserta didik.
Meningkatkan efisiensi pembelajaran
Kecerdasan buatan mampu mengidentifikasi bagian yang membutuhkan perhatian lebih sehingga memberikan latihan pembelajaran yang tepat. Ini menjadikan proses belajar menjadi lebih efisien sehingga peserta didik bisa fokus pada topik yang perlu mereka perkuat.
Motivasi belajar meningkat
Pembelajaran menggunakan teknologi kecerdasan buatan yang lengkap dan interaktif akan bisa meningkatkan minat belajar peserta didik. Mereka akan bersemangat menggunakan fitur-fitur pembelajaran baru sehingga mereka ikut aktif dalam kegiatan belajar.
Memberikan pengalaman belajar interaktif
Pembelajaran menggunakan kecerdasan buatan ini akan mampu menyesuaikan dengan personal peserta didik sehingga bisa memberikan pembelajaran yang lebih sesuai dengan gaya belajar. Pembelajaran nantinya akan jadi lebih menarik dan interaktif sehingga penyerapan materi jadi lebih efektif.
Meningkatkan kesuksesan belajar
Penggunaan kecerdasan buatan akan mampu meningkatkan kesuksesan belajar peserta didik sehingga mereka bisa mencapai target yang diinginkan. Pembelajaran yang sukses tidak hanya tentang kegiatan tatap muka saja. Pelajaran yang sukses dapat menggunakan berbagai metode sehingga mampu menciptakan hasil belajar yang optimal.
Risiko & pengawasan guru
Personalized learning dengan AI memang merupakan suatu inovasi pembelajaran yang penting dan tepat untuk karakter peserta didik yang berbeda-beda. Namun seperti penggunaan teknologi secara umum, implementasi kecerdasan buatan pada pembelajaran ini memiliki risiko pelaksanaan.
Risiko ini bisa muncul dalam berbagai bidang yang bisa menjadi hambatan pembelajaran. Berikut ini beberapa resiko tersebut:
Kebocoran data
Risiko yang mungkin terjadi pada penggunaan personalisasi pembelajaran menggunakan keselarasan buatan yaitu adanya kebocoran data. Pada proses personalisasi pembelajaran, data peserta didik akan dimasukkan pada sistem sehingga kecerdasan buatan bisa menelaah serta menganalisisnya untuk menentukan strategi pembelajaran yang tepat.
Dengan begitu history kemajuan pembelajaran dan juga data-data peserta didik akan masuk dalam sistem tersebut. Ini bisa menimbulkan resiko kebocoran data jika sistem kecerdasan buatan tersebut tidak menggunakan data peserta didik dengan bijak.
Resiko ini umum sekali muncul dalam penggunaan teknologi. Walaupun begitu, resiko Ini seharusnya dapat dihindari dengan berbagai usaha yaitu pemahaman akan pengelolaan data yang tepat pada teknologi terkait.
Baca Juga: Sintaks Discovery Learning dan Tahapannya
Pengelolaan data
Risiko yang selanjutnya yaitu ada pada proses pengolahan data peserta didik. Data yang sudah masuk pada sistem kecerdasan buatan tersebut umumnya akan tersimpan untuk mencatat kemajuan belajar peserta didik.
Data-data ini jika tidak dikelola dengan baik atau digunakan dengan sembarangan bisa sangat merugikan peserta didik. Penggunaan data peserta didik tanpa adanya pemberitahuan lebih dahulu akan menyebabkan permasalahan.
Pengguna kecerdasan buatan berhak mengetahui bagaimana pengelolaan data tersebut terlaksana dan di mana saja tersebut digunakan. Jika tidak sesuai dengan ketentuan awal hal ini bisa saja merugikan penggunanya.
Para guru bisa melaksanakan pengawasan dengan tepat sehingga risiko tersebut dapat dihindari. Pengawasan yang bisa guru lakukan yaitu berupa pemahaman tentang penggunaan data pada kecerdasan buatan tersebut.
Contohnya yaitu bisa dengan mempelajari ketentuan privasi data dan keamanan pada kecerdasan buatan terkait sebelum penggunaan. Untuk memahami ketentuan dalam penggunaan data ini para guru bisa bekerja sama dengan pihak yang lebih paham sehingga dapat memastikan keamanan data peserta didik.
Sekolah dan pihak orang tua harus dapat bekerja sama dalam penggunaannya sehingga bisa menghasilkan pembelajaran yang sesuai serta membantu peserta didik mencapai tujuan.
Penutup
Personalized learning dengan AI akan menjadi pembelajaran yang tepat yang dapat mengakomodasi perbedaan-perbedaan di dalam karakteristik peserta didik di dalam kelas mulai dari gaya belajar hingga tingkat pemahaman. Para guru harus dapat memberikan pembelajaran yang sesuai dengan relevan agar tiap peserta didik bisa meningkatkan kemampuan mereka masing-masing.
