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, antara lain :
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
Langkah-langkah untuk membuat proyek antara lain :
- Langkah 1: Instalasi, Pertama, pastikan Anda memiliki semua alat yang diperlukan. Instal Python dan pustaka terkait seperti TensorFlow atau PyTorch.
- bash
- pip install tensorflow
- pip install torch
- Langkah 2: Memahami Dataset, Dataset adalah kunci dalam coding AI. Data adalah bahan bakar yang menggerakkan algoritma AI Anda. Cari dataset yang relevan dengan proyek Anda di situs seperti Kaggle atau UCI Machine Learning Repository.
- Langkah 3: Pra-pemrosesan Data, Sebelum data bisa digunakan, biasanya perlu diproses terlebih dahulu. Ini bisa melibatkan pembersihan data, pengisian nilai yang hilang, dan normalisasi.
- python
- import pandas as pd
- data = pd.read_csv(‘dataset.csv’)
- data.fillna(method= class=”hljs-string”>’ffill’, inplace=True)
- Langkah 4: Membangun Model, Ini adalah bagian di mana sihir terjadi. Pilih algoritma yang sesuai dan bangun model AI Anda.
- from tensorflow.keras.models import Sequential
- from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential()
- model.add(Dense(64, activation= ‘relu’, input_dim=10))
- model.add(Dense(1, activation=’sigmoid’)) model.compile optimizer=’adam’, loss=’binary_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])
- Langkah 5: Melatih Model, Setelah model dibangun, saatnya melatihnya dengan data Anda. Proses ini melibatkan memberi model data dan membiarkannya belajar dari data tersebut.
- python
- model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)
- Langkah 6: Evaluasi dan Tuning, Setelah model dilatih, evaluasi kinerjanya dan lakukan tuning jika diperlukan. Ini bisa melibatkan mengubah parameter model atau menggunakan lebih banyak data untuk pelatihan