Bagaimana Pembelajaran Mesin Berdampak pada Pendidikan

Krynica Drake, pakar teknologi pendidikan di Atlanta Public Schools, percaya akan potensi pembelajaran mesin dalam pendidikan, namun mengakui bahwa hal ini terkadang dapat meresahkan. 

“Rasanya agak menakutkan karena hampir seperti, 'Oke, mengapa mesin di otak saya ini mengetahui apa yang akan terjadi selanjutnya ketika saya membutuhkannya?'” kata Drake.

Pembelajaran mesin merupakan salah satu cabang AI (kecerdasan buatan) yang melibatkan sistem komputer yang mampu belajar dan beradaptasi sendiri. Meskipun bercanda tentang potensi buruk teknologi dalam film fiksi ilmiah adalah hal yang menyenangkan, hal ini dapat sangat membantu pendidik dan siswa. 

“Pendidik menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi siswa yang membutuhkan dukungan lebih awal dan bertindak untuk meningkatkan keberhasilan dan retensi,” tulis Kim Majerus, wakil presiden, pendidikan sektor publik AS, negara bagian, dan pemerintah lokal di Amazon Web Services, melalui email. “Pembelajaran mesin juga memperluas jangkauan dan dampak konten pembelajaran online melalui pelokalan, transkripsi, text-to-speech, dan personalisasi.” 

Data yang dikumpulkan melalui pembelajaran mesin juga menginformasikan keputusan pendidikan terkait efisiensi operasional, retensi dan kelulusan siswa, serta pengurangan biaya. 

Seperti teknologi lainnya, aplikasi pembelajaran mesin untuk pendidikan dirancang untuk menghemat waktu guru dan siswa, bukan menggantikan koneksi guru-siswa. “Hal ini paling baik digunakan untuk melengkapi dan mendukung pendidik dan membantu mereka menghabiskan lebih banyak waktu untuk melakukan yang terbaik – berinteraksi dengan siswa – dan lebih sedikit waktu untuk melakukan tugas berulang yang kurang penting lainnya,” kata Majerus. 

Cakrawala Baru — Dan Kemitraan 

Pembelajaran mesin dalam pendidikan baru-baru ini mendapat dorongan ketika Discovery Education mengumumkan bahwa mereka telah meningkatkan platform pembelajaran K-12 dengan kemampuan pembelajaran mesin Amazon Web Services (AWS) melalui Amazon Personalize, yang memungkinkan pelanggan AWS membangun aplikasi yang menggunakan pembelajaran mesin. 

Pembelajaran mesin akan membantu pendidik yang menggunakan platform pendidikan Discovery dengan menyaring sumber daya yang tersedia dan memberikan rekomendasi konten yang dipersonalisasi berdasarkan tingkat kelas yang diajarkan, materi pelajaran, dan sumber daya yang sebelumnya diminati pengguna. Rekomendasi ini akan semakin baik seiring berjalannya waktu seiring dengan adaptasi program terhadap perilaku dan kebutuhan unik setiap individu. 

“Discovery Education menggunakan data yang melacak klik pengguna – menandai catatan ketika pengguna tertentu

berinteraksi dengan konten tertentu, bersama dengan jenis acara, seperti menonton,

mengunduh, atau berbagi,” kata Majerus. “Hal ini memungkinkan platform Discovery Education menganalisis data dalam skala besar tentang bagaimana setiap peserta menavigasi dan berinteraksi dengan sumber daya, serta mengidentifikasi pola perilaku.” 

Meskipun Discovery selalu menawarkan rekomendasi konten kepada pendidik, algoritme yang mereka gunakan cenderung lebih terprogram.

“Kami tahu Anda adalah seorang guru sains, jadi 'Inilah beberapa konten sains',” kata Pete Weir, chief product officer di Discovery Education. “Mesin tersebut dapat menyimpulkan bahwa seorang guru sains mungkin juga tertarik pada diferensiasi. Oleh karena itu, mesin ini akan menjadi lebih baik dan lebih baik lagi dalam memunculkan topik-topik tambahan semacam itu.” 

Ia menambahkan, “Apa yang kami coba lakukan adalah membiarkan guru menghabiskan lebih banyak waktu dengan siswanya, lebih sedikit waktu untuk mencari konten.” 

Masa Depan Pembelajaran Mesin dalam Pendidikan  

Meskipun pembelajaran mesin banyak digunakan oleh aplikasi pendidikan, teknologi dan penggunaannya masih terus meningkat. 

“Bagi kami, kami merasa baru dalam tahap awal penggunaan pembelajaran mesin,” kata Weir. “Tujuan kami pada akhirnya adalah menggunakan pembelajaran mesin untuk lebih mencocokkan apa yang kami ketahui tentang pendidik kami, dan apa yang kami ketahui tentang siswa kami, dan bagaimana platform kami digunakan, dan membuat rekomendasi yang lebih baik dan lebih personal. ” 

Selain platform Discovery, Drake merekomendasikan aplikasi pembelajaran mesin seperti Immersive Reader dari Microsoft Education dan Kemajuan Membaca, sebuah alat dalam Microsoft Teams yang memungkinkan siswa merekam diri mereka sendiri saat membaca sebuah bagian, lalu menilai seberapa baik mereka membacanya atau kata apa yang sulit mereka gunakan. 

Pada akhirnya, semua alat ini tidak dirancang untuk digunakan sendiri oleh siswa. “Anda tetap harus menjadi guru,” kata Drake. 

Sumber: https://www.techlearning.com/news/how-machine-learning-is-having-an-impact-on-education