Prioritas AI pada Bidang Pendidikan & Riset

Tantangan-tantangan tersebut bisa dijawab dengan solusi-solusi sebagai berikut: 

• Pengembangan berbagai konten multimedia, game edukasi, dan adaptive assesment untuk pembelajaran sebagai pengalaman menyenangkan daripada pembelajaran sebagai beban. 

• Pengembangan data pendidikan terintegrasi, materi pelajaran terkoordinasi, bank soal terintegrasi, dan penggunaan metode evaluasi cerdas untuk mewujudkan sistem pendidikan yang terbuka (pemangku kepentingan bekerjasama) daripada sistem pendidikan yang tertutup (pemangku kepentingan bertindak sendiri-sendiri). 

• Pengembangan sistem penilaian adaptif (Adaptive Assesment) dan sistem klasifikasi siswa cerdas (Intelligent Student Classification) untuk menjadikan guru sebagai fasilitator pembelajaran daripada guru sebagai penerus pengetahuan. 

• Pengembangan sistem pembelajaran presisi (Precision Learning System) untuk mewujudkan pendekatan yang berpusat pada peserta didik dan personalisasi daripada pendekatan pedagogi yang bersifat pukul rata (one size fits all). 

• Penerapan pembelajaran jarak jauh dengan bantuan teknologi yang tidak mengharuskan kehadiran tatap muka, seperti yang sudah diterapkan selama masa pandemi Covid-19 pada tahun 2020. 

Gambar 75: Peta Riset di bidang AI 

Selain pengembangan dan penerapan aplikasi kecerdasan artifisial di dunia pendidikan, masih terbuka lebar kesempatan riset-riset inovasi di bidang kecerdasan artifisial. Kecerdasan artifisial berkembang pesat dengan diperkenalkannya subset dari kecerdasan artifisial yaitu machine learning. Kemudian dengan dukungan komputasi tinggi oleh GPU, teknik deep learning yang merupakan subset dari machine learning menjadi berkembang pesat. 

Riset-riset dapat melakukan eksplorasi pada metode-metode baru kecerdasan artifisial yang tidak lepas dari kebutuhan atau use-case baru. Indonesia dengan jumlah penduduk yang besar, dengan keberagaman budaya, bahasa, makanan, tujuan wisata, sumber daya alam, dan berbagai keberagaman lainnya merupakan sumber dari kebutuhan atau use-case baru yang beragam. 

Baca juga: Bagaimana Teleskop James Webb Mengubah Cara Kita Melihat Alam Semesta

Dari beberapa data yang beragam ini ada beberapa data yang khas Indonesia akibat keunikannya, seperti bahasa, aksara, atau tarian. Keberagaman dan keunikan data khas Indonesia ini tentu menjadi topik riset yang menarik di bidang kecerdasan artifisial untuk bisa menghasilkan metode baru maupun memperbaiki metode yang sudah ada. 

Gambar 7-5 menampilkan beberapa pilihan untuk melakukan riset terkait Kecerdasan Artifisial di bagian metode kecerdasan artifisial secara umum, di bagian machine learning, di bagian deep learning, maupun riset terkait hardware misalnya AI on Chip. Penelitian di bidang deep learning mencakup pengembangan model baru dari Deep Learning, Attention Model, Reinforcement Learning, ataupun melakukan riset terkait optimisasi model. 

Pengembangan dan Pemanfaatan Inovasi Kecerdasan Artifisial Di Bidang Pendidikan dan Riset...