Penggunaan kecerdasan buatan saat ini menjadi suatu hal yang pasti. Bahkan di bidang pendidikan teknologi ini sudah merambah di berbagai aspek. Salah satunya yaitu pada asesmen diagnostik machine learning.
Asesmen diagnostik ini memiliki peran penting dalam mengidentifikasi kebutuhan dan juga kemampuan peserta didik di dalam pembelajaran. Pelaksanaannya yang secara manual mungkin bisa menyebabkan beberapa kesulitan. Namun hal ini bisa teratasi dengan menggunakan teknologi.
Penggunaan kecerdasan buatan ataupun machine learning memiliki peran penting dalam asesmen ini. Teknologi tersebut akan mampu memberikan analisis data peserta didik secara mendalam sehingga mampu mengidentifikasi pola serta aturan yang sulit untuk ditemukan secara manual.
Identifikasi pola serta trend ini akan mampu membantu para guru memahami perubahan dan juga kemajuan belajar yang peserta didik tunjukkan di kelas. Teknologi ini juga akan mampu memberikan umpan balik yang tepat bagi masing-masing peserta didik sesuai dengan kebutuhan mereka.
Teknologi ini akan mampu memberikan proses pembelajaran yang lebih baik lagi karena akan menyesuaikan dengan informasi dan juga karakteristik peserta didik. Pelaksanaannya di dalam kelas secara tepat akan menjadi langkah strategis dalam meningkatkan pembelajaran.
Berikut ini adalah beberapa informasi mengenai asesmen diagnostik menggunakan mesin pembelajaran di dalam kelas. Semoga informasi ini dapat membantu dalam membangun pembelajaran yang menyenangkan namun tetap dapat mencapai tujuan pendidikan secara efektif.
Apa itu asesmen diagnostik
Assessment pembelajaran adalah suatu bagian penting yang tidak boleh terlepas dari kegiatan sekolah. Asesmen merupakan suatu usaha untuk mendapatkan informasi melalui proses serta hasil pembelajaran sehingga mampu mengetahui seberapa baik tingkat pemahaman peserta didik pada mata pelajaran.
Asesmen ini juga berusaha membandingkan kinerja peserta didik dengan tujuan pembelajaran tertentu. Terdapat berbagai jenis asesmen yang terlaksana di dunia pendidikan contohnya yaitu asesmen diagnostik.
Asesmen ini bukanlah suatu jenis penilaian yang baru. Bentuk penilaian ini mulai populer kembali setelah adanya pandemi.
Kepopuleran asesmen ini terjadi karena beberapa isu di dalam dunia pendidikan selama masa pandemi berlangsung. Contohnya yaitu tidak tercapainya tujuan pembelajaran, menurunnya kemampuan pembelajaran peserta didik, terjadinya kesenjangan kompetensi pada peserta didik karena perbedaan akses dan juga pendukung pembelajaran jarak jauh, munculnya masalah emosional peserta didik karena pembelajaran jarak jauh dan juga masalah peserta didik yang putus sekolah.
Untuk mengatasi hal ini sekolah mulai melaksanakan siklus asesmen pada awal pembelajaran secara berkala yang dikenal dengan asesmen diagnostik.
Asesmen diagnosis merupakan suatu penilaian yang terlaksana secara spesifik untuk membantu mengidentifikasi kompetensi, kelemahan pembelajaran hingga kekuatan peserta didik. Penilaian ini terlaksana demi dapat merancang pembelajaran yang sesuai dengan kompetensi dan kondisi peserta didik.
Terdapat beberapa tujuan dari pelaksanaan asesmen ini yaitu untuk memetakan kemampuan peserta didik secara cepat serta mengidentifikasi tingkat kemampuan peserta didik di pembelajaran.
Memetakan kemampuan
Dalam memetakan kemampuan peserta didik, para guru akan mengetahui informasi mengenai kekurangan serta kelebihan peserta didik di dalam pembelajaran. Pada guru akan dapat memahami minat dan bakat peserta didik sehingga mampu mengarahkan mereka pada pembelajaran yang tepat.
Pemahaman ini akan membantu para guru dalam meningkatkan kemampuan mereka secara optimal dan juga sesuai dengan kebutuhan. Dengan begitu peserta didik bisa mengembangkan kemampuan serta mencari solusi untuk mengatasi kekurangan mereka.
Mengidentifikasi tingkat kemampuan
Asesmen diagnostik untuk mengetahui tingkat pemahaman pada suatu mata pelajaran akan mampu memberikan gambaran kompetensi peserta didik. Para guru akan mengetahui apakah peserta didik sudah memahami secara penuh atau masih memerlukan bimbingan lebih lanjut.
Ini akan memberikan gambaran tentang bagaimana pelaksanaan materi pelajaran di kelas sehingga bisa mempersiapkan peserta didik. Ini akan menghindari peserta didik yang ketinggalan mata pelajaran karena belum memahami suatu materi.
Para guru bisa mendeteksi perkembangan atau hasil belajar peserta didik apakah sudah memenuhi target atau masih memerlukan suatu pengembangan. Informasi ini bisa membantu guru dalam memberikan umpan baik dan juga tindakan yang tepat sesuai dengan peserta didik.
Penilaian ini sering dilaksanakan dalam dua jenis yaitu asesmen non kognitif dan asesmen kognitif. Asesmen non kognitif memiliki tujuan untuk mengetahui dan juga memahami kondisi psikologi dan sosial emosi peserta didik. Asesmen ini juga membantu memahami aktivitas peserta didik di dalam rumah serta biaya belajar mereka.
Asesmen politik sendiri memiliki tujuan untuk mengidentifikasi capaian kompetensi peserta didik, menyesuaikan pembelajaran dan juga memberikan kelas tambahan untuk peserta didik yang memiliki nilai yang kurang.
Untuk melaksanakan penilaian ini para guru bisa menggunakan asesmen diagnostik machine learning yang dapat membantu memprediksi kesulitan belajar dan juga memberikan umpan balik secara tepat.
Peran ML dalam prediksi kesulitan belajar
Asesmen diagnostik machine learning memiliki berbagai manfaat di dalam bidang pembelajaran. Salah satunya yaitu dapat memberikan prediksi hasil kerja dan juga informasi kesulitan belajar peserta didik.
Informasi-informasi ini akan mampu menjadi data sumber untuk guru dalam menghasilkan strategi belajar terbaik. Berikut ini adalah beberapa peran dari mesin pembelajaran tersebut.
Mengidentifikasi kekurangan peserta didik dalam pembelajaran
ML memiliki beberapa peran dalam pembelajaran yaitu mengidentifikasi kekurangan peserta didik dalam kegiatan belajar. Di dalam teknologi ini akan masuk ke berapa informasi mengenai peserta didik mulai dari hasil belajar, hasil ujian hingga partisipasi pembelajaran.
Informasi-informasi ini akan mampu ML olah sehingga dapat mengidentifikasi kekurangan atau kesulitan belajar peserta didik di suatu pembelajaran. ML akan mengidentifikasi pola-pola pada pembelajaran peserta didik sehingga mengetahui hambatan yang mereka lalui.
Analisis data peserta didik secara mendalam
Teknologi pada kecerdasan buatan ini akan mampu menganalisis data peserta didik secara mendalam sehingga dapat memberikan kesimpulan yang berguna. Analisis data pada peserta didik bisa memberikan pemahaman mengenai berbagai macam informasi yang berguna dalam pembelajaran.
Informasi-informasi ini akan dapat digunakan untuk meningkatkan kegiatan belajar mengajar sehingga dapat mencapai tujuan pendidikan secara lebih mudah. Para guru bisa menggunakan informasi tersebut untuk membangun strategi pembelajaran yang sesuai dengan kebutuhan peserta didik.
Para guru juga bisa merancang asesmen yang tepat sehingga mampu menggambarkan kemampuan peserta didik secara utuh.
Personalisasi asesmen
Melakukan asesmen diagnostik menggunakan ML akan membantu para guru menentukan pembelajaran yang sesuai bagi masing-masing peserta didik. Tidak hanya pembelajaran, proses asesmen juga dapat dipersonalisasi sehingga mampu menilai kemampuan peserta didik secara tepat sesuai dengan karakteristik masing-masing.
Ini karena setiap peserta didik memiliki keunikan dan juga karakteristik yang berbeda-beda. Dengan adanya penggunaan teknologi ML ini, para guru bisa menentukan pembelajaran dan penilaian yang sudah dipersonalisasi sehingga sesuai dengan individu masing-masing.
Pembelajaran dan juga penilaian yang dipersonalisasi bisa membantu meningkatkan kemampuan peserta didik secara maksimal sesuai dengan kapasitas dan juga kemampuan masing-masing.
Pemberian umpan balik otomatis
Penggunaan teknologi mesin pembelajaran pada kegiatan kelas akan membantu memberikan umpan balik secara otomatis. Para peserta didik yang telah melaksanakan penilaian nantinya akan dapat menerima umpan balik secara langsung yang sesuai dengan hasil ujian yang telah mereka laksanakan.
Umpan balik ini tentu saja akan dapat membantu membangun pembelajaran yang lebih baik bagi peserta didik sesuai dengan data historis yang telah ada. Teknologi ini akan memberikan berbagai keuntungan untuk meningkatkan pembelajaran peserta didik secara lebih optimal.
Baca Juga: Pembelajaran Discovery Learning
Jenis data yang dibutuhkan pada asesmen diagnostik machine learning
Di dalam proses asesmen diagnostik, terdapat beberapa data yang perlu diperhatikan sehingga mampu memberikan hasil yang terbaik. Berikut ini adalah beberapa informasinya.
Hasil tes
Untuk dapat melaksanakan asesmen menggunakan teknologi mesin pembelajaran, harus ada beberapa informasi dari peserta didik contohnya yaitu hasil tes. Hasil ujian peserta didik akan dapat menjadi data yang krusial dalam proses diagnostik mesin pembelajaran.
Informasi mengenai hasil tes ini akan memberikan pemahaman mengenai perkembangan pembelajaran peserta didik dalam suatu materi dan juga dalam jangka waktu tertentu. Informasi ini akan memberikan pemahaman apakah peserta didik sudah meningkat kemampuannya atau memerlukan beberapa tindakan lebih lanjut.
Hasil tugas
Selain harus memberikan informasi mengenai hasil ujian, informasi mengenai hasil tugas juga penting untuk proses diagnosa mesin pembelajaran. Sama seperti hasil ujian, informasi mengenai hasil tugas peserta didik juga akan memberikan pemahaman akan mengembangkan pembelajaran mereka di materi belajar.
Informasi ini akan memberikan pemahaman apakah peserta didik sudah memahami materi secara sepenuhnya atau memerlukan tindakan pengembangan lebih lanjut. Hasil tugas akan mencerminkan kemampuan peserta didik secara lebih luas.
Kehadiran
Data yang cukup penting dalam diagnostik mesin pembelajaran yaitu data kehadiran. Data kehadiran merupakan suatu informasi yang penting sehingga memberikan pemahaman akan motivasi peserta didik di dalam kegiatan belajar.
Informasi ini akan membantu para guru dalam memahami pola perilaku peserta didik dan juga motivasi belajar mereka di dalam kegiatan kelas. Para guru akan memahami siapa saja yang memiliki kehadiran yang maksimal dan juga yang masih perlu pengembangan.
Partisipasi
Informasi lainnya yang penting dalam pembelajaran yaitu informasi tentang partisipasi. Data tentang partisipasi akan didapatkan dari seberapa banyak keaktifan peserta didik dalam menggunakan mesin pembelajaran di kelas.
Informasi ini akan memberikan pemahaman siapa saja peserta didik yang telah aktif mengikuti kegiatan belajar menggunakan mesin pembelajaran. Informasi ini akan membantu guru memahami siapa saja yang memiliki keaktifan tinggi dan perlu ikut terlibat di dalam kelas.
Contoh output machine learning untuk guru
Ada beberapa hasil penggunaan mesin pembelajaran di dalam pendidikan yang dapat guru gunakan. Berikut ini ada beberapa contoh produk-produk dari mesin pembelajaran yang bisa menjadi referensi.
Pemahaman tentang tingkat kompetensi peserta didik
Hasil penggunaan pembelajaran di pendidikan yang dapat guru gunakan yaitu informasi tentang tingkat kompetensi peserta didik. Informasi ini akan memberikan gambaran akan tingkat pemahaman peserta didik di suatu mata pembelajaran.
Para guru bisa mengetahui apakah peserta didik sudah memahami suatu materi sepenuhnya atau perlu mendapatkan pengembangan lebih lanjut. Informasi ini bisa membantu dalam meningkatkan kualitas belajar peserta didik secara efektif.
Pemahaman tentang gaya belajar peserta didik
Informasi selanjutnya yaitu mengenai gaya belajar peserta didik. Penilaian diagnostik menggunakan ML akan membantu para guru memahami beberapa informasi yaitu tentang gaya belajar peserta didik.
Gaya belajar merupakan suatu hal yang penting dalam meningkatkan efektivitas kegiatan belajar. Dengan informasi ini, para guru bisa merancang strategi belajar yang tepat untuk masing-masing peserta didik.
Pemahaman tentang minat dan bakat peserta didik
Informasi selanjutnya yang bisa guru gunakan yaitu pemahaman tentang minat serta bakat peserta didik. Minat dan bakat tiap individu tentu saja berbeda. Perbedaan ini menjadikan mereka seseorang individu yang unik dan berkarakter.
Pemahaman tentang minat dan bakat ini akan membantu peserta didik dalam pengembangan kemampuan mereka secara lebih optimal. Para guru bisa menggunakan informasi ini untuk membangun pembelajaran yang tepat untuk masing-masing individu.
Pemahaman tentang kekurangan dan kelebihan peserta didik dalam pembelajaran
Informasi lain yang dapat guru gunakan yaitu pemahaman tentang kekurangan serta kelebihan peserta didik di dalam pembelajaran. Penggunaan mesin pembelajaran ini akan membantu guru memahami hambatan-hambatan apa saja yang telah peserta didik hadapi.
Mesin pembelajaran juga akan memberikan informasi mengenai kelebihan peserta didik di dalam kegiatan belajar. Informasi ini akan mampu meningkatkan kemampuan mereka secara lebih efektif dan efisien sehingga memiliki prestasi yang tinggi.
Implementasi sederhana asesmen diagnostik machine learning tanpa coding
Perubahan pada bidang teknologi telah terlaksana secara signifikan di dalam berbagai bidang. Salah satunya perkembangan machine learning yang saat ini sudah dapat dikembangkan tanpa adanya coding yang kompleks. Ini disebut juga dengan Automatic Machine Learning (AutoML).
AutoML merupakan suatu pendekatan yang bertujuan mengotomatisasi proses pembuatan model mesin pembelajaran. Pendekatan ini mencakup berbagai langkah seperti pemilihan model optimasi hiperparameter serta validasi model tanpa adanya campur tangan manusia secara langsung.
Dengan model ini para guru bisa membuat ML dengan akurat dan efektif tanpa adanya latar belakang teknis. Model ini akan mampu membantu proses yang rumit saat pemrosesan data dan juga seleksi algoritma menjadi proses yang lebih sederhana.
Model ini tercipta untuk dapat memfasilitasi berbagai skenario mulai dari analisis data sederhana hingga proyek Mr dalam skala besar. Hal ini memungkinkan adanya adaptasi kecerdasan buatan secara lebih luas.
Risiko bias algoritma
Bias algoritma merupakan suatu kecenderungan sistem kecerdasan buatan dalam menghasilkan keputusan atau prediksi yang tidak adil atau dapat merugikan kelompok tertentu. Bias ini dapat muncul karena data yang digunakan untuk melatih kecerdasan buatan seringkali mencerminkan adanya bias yang ada di dalam masyarakat.
Contohnya yaitu ketika suatu algoritma dilatih tentang hasil pembelajaran berdasarkan data historis. Ketika data tersebut mencerminkan suatu diskriminasi historis terhadap suatu kelompok tertentu, ini bisa menyebabkan adanya biaya serupa pada algoritma.
Algoritma tersebut bisa kemungkinan besar memperlihatkan tindakan bias serupa sesuai dengan sistem. Terdapat beberapa penyebab adanya bias algoritma yaitu:
Baca Juga: Project Based Learning: Pengertian dan Karakteristiknya
Data pelatihan yang tidak representatif
Penyebab pertama yaitu adanya data pelatihan yang tidak representatif. Ketika data yang digunakan untuk melatih keselarasan buatan hanya mencakup kelompok tertentu dari suatu populasi, maka sistem kecerdasan buatan tersebut akan lebih memprioritaskan kelompok tertentu. Hal ini bisa sangat merugikan pada kelompok lainnya.
Algoritma didesain dengan bias
Penyebab selanjutnya yaitu algoritma yang memang didesain dengan bias. Hal ini bisa terjadi karena pengembang bisa saja dengan sengaja atau tidak sengaja mendesain algoritma yang memperkuat bias tersebut. Ini bisa terjadi karena adanya asumsi yang tertanam dalam desain algoritma atau karena pemilihan fitur yang memiliki bias.
Pemilihan fitur yang bias
Fitur yang terpilih dalam melatih sistem kecerdasan buatan dapat mencerminkan adanya bias. Contohnya yaitu ketika algoritma penilaian resiko kriminalitas menggunakan fitur seperti daerah tinggal, maka algoritma tersebut telah memperlihatkan suatu bias karena data historis menunjukkan diskriminasi dalam kegiatan penegakan hukum di kelompok tertentu.
Penutup
Itulah dia informasi mengenai asesmen diagnostik machine learning yang dapat menjadi solusi dalam meningkatkan pembelajaran menjadi lebih efektif dan strategis menyesuaikan dengan karakteristik dan kebutuhan tiap-tiap peserta didik. Semoga informasi ini bisa membantu para guru sehingga bisa meningkatkan hasil kerja secara lebih signifikan.
