Masa Depan Pembelajaran Mesin dalam Pendidikan: Daftar Aplikasi Inspiratif

Pembelajaran mesin telah menjadi bagian integral dari berbagai industri. Dari kendaraan otonom hingga toko e-niaga, pembelajaran mesin menemukan aplikasi di hampir setiap aspek kehidupan kita sehari-hari.

Namun, ketika kita berbicara tentang pembelajaran mesin, industri yang jarang terlintas dalam pikiran adalah pendidikan yang menimbulkan pertanyaan, “Apakah ada aplikasi pembelajaran mesin di sektor pendidikan?”

Ternyata, ada banyak aplikasi teknologi pembelajaran mesin dalam pendidikan. Artikel ini akan membagikan beberapa aplikasi teknologi ML yang paling menonjol dalam pengajaran dan pendidikan dan menunjukkan betapa cerahnya masa depan keduanya.

Sebelum kita mulai berbicara tentang pembelajaran mesin dan hubungan pendidikan, mari kita bahas teknologi itu sendiri terlebih dahulu.

Bergabunglah dengan Kursus Pembelajaran Mesin Terbaik online dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karir Anda.

Pengantar Singkat Untuk Pembelajaran Mesin

Dalam pembelajaran mesin, Anda membuat mesin yang dapat menjalankan tugas dan belajar darinya tanpa memerlukan campur tangan manusia.

Apa artinya?

Artinya, mesin tidak mengharuskan Anda memasukkan tugas setiap kali Anda menggunakannya atau membuat perubahan pada pengoperasiannya. Mesin akan belajar untuk meningkatkan kinerjanya dengan setiap tugas dan menerapkan perubahan yang diperlukan pada iterasi berikutnya.

Kedengarannya menarik.

Sektor pendidikan bukan satu-satunya area di mana kami menggunakan pembelajaran mesin. Ini memiliki banyak aplikasi dalam kehidupan kita sehari-hari. Kunci pengenalan wajah di iPhone Anda menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi wajah Anda.

Demikian pula, Asisten Google belajar setiap kali Anda menggunakannya untuk memberi Anda pengalaman yang lebih baik. Ketika email spam difilter secara otomatis di akun Gmail Anda, Anda dapat berterima kasih kepada pembelajaran mesin untuk itu.

Industri terkemuka lainnya yang menggunakan pembelajaran mesin adalah manufaktur, transportasi, keuangan, perawatan kesehatan, dan banyak lainnya.

Aplikasi Pembelajaran Mesin dalam Pendidikan

Industri pendidikan dan e-learning bisa mendapatkan keuntungan besar dari menggabungkan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Berikut ini adalah beberapa bidang utama pendidikan yang dapat memperoleh manfaat dari penggunaan pembelajaran mesin:

Mengurangi Bias dalam Penilaian

Machine learning dapat membantu pengajar dalam memeriksa penilaian dan tugas siswa. Mereka dapat menentukan apakah ada plagiarisme dan menemukan kesalahan serupa lainnya. Alat pembelajaran mesin dapat menilai siswa dan memberikan saran untuk meningkatkan nilai, membuat pekerjaan guru menjadi lebih mudah.

Selain itu, implementasi pembelajaran mesin dapat mengurangi bias dalam penilaian, yang dapat menjadi kelemahan yang cukup besar. Sikap seorang guru terhadap siswa seharusnya tidak mempengaruhi nilai yang mereka berikan kepada siswa. Kerangka kerja ML yang dirancang untuk mengevaluasi siswa akan melakukan penilaian secara tidak memihak, hanya berdasarkan kinerja mereka. Namun, itu tidak berarti mereka tidak membutuhkan campur tangan manusia.

Pendidik masih memiliki keputusan akhir karena mereka dapat mempertimbangkan faktor-faktor lain, seperti perilaku siswa dan partisipasi mereka di dalam kelas.

Aplikasi penilaian/evaluasi pembelajaran mesin akan membuat proses penilaian menjadi lebih efisien dan lebih mudah untuk dikelola. Ini akan memungkinkan pendidik untuk mengalihkan fokus mereka pada bidang pengajaran penting lainnya, yang membawa kita ke poin berikutnya.

Operasi Lebih Efisien

Alasan besar mengapa kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin menjadi sangat populer adalah mereka memungkinkan organisasi untuk mengotomatisasi operasi. Otomatisasi meningkatkan efisiensi operasi secara substansial.

Perusahaan e-learning dan lembaga pendidikan dapat menggunakan ML untuk mengotomatiskan tugas sehari-hari mereka dan mengoptimalkan operasi mereka. Mereka dapat menggunakan asisten virtual untuk membantu siswa menemukan kursus yang relevan dan mempelajari materi dengan lebih cepat. Demikian pula, mereka dapat mengotomatiskan tugas sehari-hari seperti menyimpan data dan penjadwalan terkait siswa dengan menggunakan alat ML.

Menurut MIT (Massachusetts Institute of Technology), lebih dari 96% siswa MOC (Massive Online Courses) berhenti kuliah. Menggunakan ML dapat membantu organisasi meningkatkan pengalaman belajar mereka dan memperbaiki masalah ini.

Prediksi Jalur Karir

Aplikasi lain yang menonjol dari pembelajaran mesin dalam pendidikan adalah prediksi jalur karir. Analisis prediktif adalah komponen inti dari pembelajaran mesin, di mana kami menggunakan algoritme ML untuk memprediksi hasil secara akurat.

Anda dapat melatih algoritme ML untuk mengambil masukan dari siswa dan memetakan jalur karier yang disesuaikan untuk mereka. Mereka dapat mempelajari data yang diperoleh dari guru dan orang tua untuk mendapatkan lebih banyak wawasan tentang minat dan aspirasi karir siswa secara individu.

Mereka dapat menggunakan tes kepribadian dan tes IQ untuk membantu menghasilkan jalur karir bagi siswa, memungkinkan mereka menemukan karir yang akan mereka kuasai dan nikmati. Teknologi ini juga dapat memprediksi area masalah siswa dan membantu mereka, seperti kelas atau lokakarya tambahan, untuk berhasil secara profesional.

Implementasi pembelajaran mesin tersebut akan memungkinkan siswa untuk menyingkirkan kebingungan terkait karir dan membuat keputusan yang lebih baik tentang profesi mereka. Siswa akan dapat mengidentifikasi kekuatan mereka dan memaksimalkan potensi mereka. Demikian pula, mereka dapat menemukan kelemahan mereka lebih awal dan memperkuat area tersebut dengan kinerja yang optimal.

Pengalaman Belajar yang Ditingkatkan

Setiap siswa unik karena masing-masing memahami konsep secara berbeda, dengan kecepatan yang berbeda. Memasukkan pembelajaran mesin dapat membantu lembaga dan penyedia e-learning untuk menawarkan pengalaman belajar yang lebih baik dan lebih personal kepada siswa mereka.

ML dapat memungkinkan Anda mengembangkan log mendetail untuk setiap siswa, memberikan mereka materi pembelajaran berdasarkan minat dan persyaratan khusus mereka. Ini dapat membantu pendidik memahami seberapa baik setiap siswa memahami konsep yang berbeda.

Mereka dapat menggunakan informasi ini untuk menyesuaikan materi pelajaran dan rencana untuk setiap siswa, memungkinkan mereka untuk belajar dengan mantap dan efektif.

Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dapat membantu siswa mendapatkan kursus yang dipersonalisasi berdasarkan permintaan mereka yang sebenarnya. Ini dapat menghemat banyak waktu dan membuat pengalaman belajar menjadi sangat efisien.

Sistem pemberi rekomendasi adalah aplikasi penting dari pembelajaran mesin dan AI. Mereka fokus untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pengguna, tergantung pada minat dan riwayat pengguna. Penyedia e-learning dapat menggunakan sistem rekomendasi untuk menyarankan kursus yang sesuai dengan minat dan persyaratan pengguna. Banyak perusahaan besar menggunakan sistem pemberi rekomendasi seperti Amazon dan Netflix, yang memungkinkan mereka memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik kepada pelanggan mereka.

Sistem rekomendasi dalam E-learning akan memudahkan orang untuk menemukan kursus untuk aspirasi dan minat karir mereka.

Bagaimana Masa Depan Pembelajaran Mesin Dalam Pendidikan?

Pembelajaran mesin dapat memecahkan banyak masalah di sektor pendidikan. Ini dapat menyederhanakan pekerjaan guru, mengurangi stres, dan memungkinkan mereka untuk menawarkan pengalaman belajar yang lebih personal kepada siswa mereka.

Beberapa lembaga pendidikan dan perusahaan sudah mulai menggunakan ML. Misalnya, Cram101 adalah layanan yang menggunakan ML untuk membuat panduan belajar dan ringkasan bab dari buku teks agar mudah dipahami.

Solusi menonjol lainnya adalah Netex Learning , yang memungkinkan lembaga pendidikan membuat kurikulum dan mengintegrasikan video dan audio dengan materi pelajaran mereka.

Banyak organisasi telah mulai menerapkan teknologi ML dengan cara yang inovatif. Dengan demikian, yakinlah, Anda pasti dapat berharap untuk memiliki karir yang tahan lama di Machine Learning.

Selain itu, gaji rata-rata seorang insinyur pembelajaran mesin adalah $ 112.852, jadi tidak diragukan lagi ini adalah karir yang sangat menguntungkan. Jika Anda tertarik berkarir di bidang pendidikan, Anda bisa masuk sebagai ahli ML.

Apa pendapat Anda tentang masa depan pembelajaran mesin dalam pendidikan? Apa dampak lain yang dapat ditimbulkannya di bidang ini? Baca lebih lanjut tentang gaji pembelajaran mesin.

Dengan semua keterampilan yang dipelajari, Anda juga bisa aktif di platform kompetitif lainnya untuk menguji keterampilan Anda dan mendapatkan lebih banyak lagi praktik langsung. Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang kursus ini, lihat halaman Program PG Eksekutif dalam Pembelajaran Mesin & AI dan bicarakan dengan konselor karir kami untuk informasi lebih lanjut.