Tugas Data Scientist di Industri Edu-Tech
Di era teknologi seperti sekarang, banyak aspek yang mulai disederhanakan dalam bentuk digital. Begitu juga proses pembelajaran. Oleh karena itu, semakin banyak pula industri edu-tech yang kini hadir untuk menyajikan proses pembelajaran agar lebih efektif dan efisien. Untuk mencapainya, diperlukan juga proses analisis dan penyesuaian konten belajar. Nah, data scientist bisa membantu industri edu-tech mencapai ini.
Lalu bagaimana tugasnya agar mampu memaksimalkan proses belajar siswa? Cari tahu lengkapnya di sini!
1. Rekomendasi Personalisasi
Tugas ini melibatkan pengembangan sistem rekomendasi yang mampu menyesuaikan konten edukatif sesuai dengan kebutuhan, kemampuan, dan preferensi setiap siswa. Untuk mencapai ini, data scientist mengumpulkan dan menganalisis data tentang interaksi pengguna dengan materi pembelajaran, termasuk data tentang perilaku belajar, prestasi akademik, dan preferensi subjek.
Dengan menggunakan teknik machine learning dan analisis statistik, data scientist menciptakan model yang dapat memprediksi materi pembelajaran yang paling relevan dan efektif untuk setiap siswa. Tujuannya untuk memberikan pengalaman belajar yang lebih efisien, menarik, dan lebih disesuaikan, sehingga meningkatkan hasil belajar dan mempertahankan minat siswa.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
2. Optimasi Konten Pembelajaran
Proses ini dimulai dengan analisis menyeluruh terhadap data penggunaan, yang mencakup bagaimana siswa berinteraksi dengan konten, durasi waktu yang dihabiskan untuk belajar topik tertentu, tingkat keberhasilan mereka dalam menguasai konsep, dan pola navigasi dalam materi kursus. Data scientist menggunakan teknik analisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data ini, sehingga bisa mengetahui kekuatan dan kelemahan dalam konten yang ada.
Misalnya, jika sebagian besar siswa menghabiskan waktu yang lama pada suatu bagian tertentu atau memiliki skor rendah dalam evaluasi terkait, artinya diperlukan klarifikasi atau penyederhanaan konten tersebut. Tujuan utamanya untuk memastikan materi pembelajaran disampaikan dengan cara yang paling mudah dimengerti dan menarik bagi siswa, sehingga memaksimalkan proses pembelajaran.
3. Analisis Sentimen dan Feedback
Proses ini melibatkan pengumpulan dan analisis data feedback yang berasal dari berbagai sumber, seperti survei kepuasan, ulasan online, forum diskusi, dan komentar media sosial. Data scientist menggunakan teknik Natural Language Processing (NLP) dan analisis teks untuk mengidentifikasi dan menginterpretasi sentimen pengguna, baik itu positif, negatif, atau netral.
Mereka juga mencari tema umum, masalah, atau saran yang sering muncul dalam feedback. Jadi, edu-tech bisa mendapatkan insight mendalam tentang pengalaman pengguna, yang sangat penting untuk perbaikan produk dan strategi layanan yang diberikan. Misalnya, analisis sentimen menunjukkan adanya kesulitan untuk navigasi platform atau ternyata siswa perlu lebih banyak variasi dalam materi pembelajaran.
Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL
4. Eksperimen dan A/B Testing
Eksperimen ini bertujuan menguji perubahan pada platform atau dalam strategi pembelajaran untuk menilai dampaknya pada perilaku pengguna atau hasil belajar. Misalnya, data scientist menguji dua versi berbeda dari interface pengguna, struktur kursus, atau elemen gamifikasi, dengan tujuan untuk menentukan mana yang lebih efektif dalam meningkatkan keterlibatan atau keberhasilan pembelajaran.
Dalam A/B testing, audiens dibagi secara acak menjadi dua atau lebih grup: satu grup (atau lebih) yang menerima 'treatment' (misalnya, versi baru dari fitur) dan grup kontrol yang menerima pengalaman standar. Data scientist kemudian mengumpulkan dan menganalisis data seperti waktu yang dihabiskan di platform, skor tes, atau tingkat penyelesaian kursus, untuk menentukan pengaruh perubahan yang diterapkan.
Penerapan yang dijelaskan di atas hanyalah salah satu dari beragam contoh lainnya. Tentu untuk bisa menjadi ahli data scientist dibutuhkan skill yang matang. Kalian bisa loh mulai mempersiapkan diri dan belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan.
Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal!
Penulis : Dita Feby
Editor : Annissa Widya