JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 8 Jam 49 Menit 48 Detik

6 Contoh Machine Learning di Dunia Pendidikan

Belajar Data Science di Rumah 07-Juni-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/85620b60-c76a-459a-8ec2-d9510ee8b5fe-2023-06-07-223545_x_Thumbnail800.jpeg

Machine Learning (ML) adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa diberi instruksi secara eksplisit. Machine Learning dapat membantu kita dalam membuat keputusan yang cerdas.


Saat ini, penerapan Machine Learning salah satunya adalah di bidang pendidikan. Penerapan teknologi Machine Learning dalam bidang pendidikan menawarkan potensi besar untuk meningkatkan efektivitas pembelajaran dan membantu memecahkan beberapa masalah yang dihadapi oleh siswa dan guru saat ini.


Dengan penerapan Machine Learning dalam bidang pendidikan, diharapkan dapat meningkatkan pengalaman belajar siswa, memberikan bantuan individual, dan membantu guru dalam mengelola kelas secara efisien.


Berikut beberapa contoh penerapan Machine Learning dalam dunia pendidikan!


1. Sistem Pemantauan Siswa

Machine Learning dapat digunakan untuk membangun sistem pemantauan siswa yang dapat menganalisis perilaku belajar mereka. Model Machine Learning dapat mempelajari data historis, seperti pola belajar, interaksi dengan materi, dan hasil tes, untuk mengidentifikasi pola yang dapat membantu dalam memahami kebutuhan belajar individu siswa dan memberikan rekomendasi yang sesuai.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Personalisasi Pembelajaran

Dengan menggunakan Machine Learning, dapat dibangun sistem yang dapat menyediakan pengalaman pembelajaran yang dipersonalisasi untuk setiap siswa. Model Machine Learning dapat menganalisis data siswa, seperti gaya belajar, preferensi topik, tingkat pemahaman, dan tingkat kesulitan yang sesuai, untuk menyusun kurikulum yang disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing siswa.


3. Deteksi Plagiarisme

Machine Learning dapat digunakan untuk mengembangkan sistem deteksi plagiarisme yang dapat menganalisis karya tulis siswa dan membandingkannya dengan sumber daya online dan basis data lainnya. Model Machine Learning dapat mempelajari pola-pola plagiarisme dari data yang ada dan memberikan indikasi kemungkinan plagiarisme dalam karya tulis siswa.


4. Prediksi Kinerja Siswa

Dengan menggunakan Machine Learning, dapat dikembangkan model prediksi kinerja siswa berdasarkan data historis, seperti hasil tes, kehadiran, partisipasi, dan faktor-faktor lainnya. Model ini dapat membantu guru dan administrator dalam mengidentifikasi siswa yang berisiko rendah atau tinggi, sehingga mereka dapat mengambil tindakan yang tepat untuk meningkatkan kinerja siswa.


5. Sistem Pemberian Tugas Otomatis

Machine Learning dapat digunakan untuk membangun sistem yang dapat memberikan tugas secara otomatis kepada siswa berdasarkan kemampuan, minat, dan tingkat pemahaman mereka. Model Machine Learning dapat mempelajari data siswa, seperti hasil tes dan tanggapan terhadap tugas sebelumnya, untuk memberikan tugas yang sesuai dengan tingkat kesulitan yang tepat.


6. Sistem Pemberian Umpan Balik Otomatis

Machine Learning dapat digunakan untuk mengembangkan sistem pemberian umpan balik otomatis kepada siswa berdasarkan pekerjaan mereka. Model Machine Learning dapat mempelajari contoh umpan balik yang diberikan oleh guru dan menghasilkan umpan balik yang relevan dan konstruktif berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.


Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021



Yuk belajar cara kerja Machine Learning untuk berbagai case dengan modul DQLab! Project pada modul DQLab disusun oleh profesional di bidang data sehingga case yang diangkat adalah case yang terjadi di dunia industri yang sesungguhnya.


DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. 


Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai Data Science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal Data Science sama sekali.


Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti training corporate DQLab dengan klik tautan https://dqlab.id/b2b  berikut untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin akses semua modul DQLab? Yuk signup sekarang!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login