Kombinasi Berbagai cara Menyampaikan Pembelajaran

Kombinasi Cara Mengajar: Menghidupkan Pembelajaran dengan Strategi yang Tepat

Dalam dunia pendidikan saat ini, guru berhadapan dengan tantangan yang semakin kompleks. Siswa hadir dengan latar belakang yang beragam, kemampuan yang berbeda, serta gaya belajar yang tidak sama. Di sisi lain, kurikulum menuntut pembelajaran yang lebih aktif, kolaboratif, dan bermakna. Untuk menjembatani semua harapan ini, guru dituntut bukan hanya menguasai materi, tetapi juga menggabungkan berbagai strategi pembelajaran secara kreatif.

Faktanya, tidak ada satu metode yang bisa menjawab semua kebutuhan kelas. Yang justru menjadi kunci adalah kemampuan guru mengombinasikan berbagai pendekatan, sehingga pembelajaran bergerak dari pasif ke aktif, dari hanya menerima ke menemukan, dan dari sekadar menghafal ke memahami.

Tulisan ini mencoba menata ulang berbagai cara guru dapat menyampaikan pembelajaran, dengan menyoroti bagaimana kombinasi cara mengajar dapat menjadi jembatan menuju pembelajaran yang lebih efektif.

---

Mengapa Perlu Mengombinasikan Cara Mengajar?

Banyak guru masih bertanya: “Apakah ceramah masih boleh?” atau “Bagaimana membagi porsi antara penjelasan guru dan aktivitas siswa?”

Jawabannya: bukan pada boleh atau tidak boleh, melainkan pada proporsi dan tujuan.

• Ceramah tetap penting untuk konsep kunci.

• Eksplorasi penting untuk membangun rasa ingin tahu.

• Kegiatan kelompok mendorong kolaborasi.

• Latihan individu membantu penguatan pemahaman.

Ketika keempatnya dikombinasikan, pembelajaran tidak hanya berjalan—tapi benar-benar hidup.

Di bawah ini, kita membahas enam variasi kombinasi strategi pembelajaran yang umum terjadi di kelas.

---

1. Guru Hanya Berceramah dan Mengajarkan Isi Buku

Catatan penting: Metode ini sangat tidak disarankan untuk menjadi satu-satunya cara mengajar.

Dalam pendekatan ini, guru biasanya:

• membuka pembelajaran dengan ceramah,

• menjelaskan isi buku,

• menutup dengan ceramah lagi.

Metode ini membuat siswa sepenuhnya pasif. Mereka tidak diberi kesempatan berpikir, bertanya, atau mencoba. Banyak penelitian menunjukkan bahwa pembelajaran pasif semacam ini membuat informasi cepat lupa dan kurang bermakna.

Kelemahan utama: siswa tidak membangun pengetahuan mereka sendiri.
Solusi: tambahkan aktivitas eksplorasi, diskusi, atau latihan terstruktur.

---

2. Pembelajaran Eksploratif: Siswa Menemukan Sendiri Pengetahuan Baru

Ini adalah bentuk kombinasi yang kaya aktivitas dan paling banyak menggerakkan siswa.

Alurnya dapat seperti berikut:

1. Guru memberi gambaran konsep melalui ceramah singkat.

2. Siswa melakukan eksperimen, observasi, atau pengumpulan data dalam kelompok.

3. Hasil temuan didiskusikan dalam kelompok atau pleno.

4. Guru menutup dengan penegasan konsep.

Model ini sejalan dengan pendekatan inquiry dan discovery learning, yang memberi kesempatan siswa untuk “belajar menemukan”. Mereka tidak hanya menerima pengetahuan, tetapi mengonstruksi makna berdasarkan pengalaman langsung.

Kelebihan: meningkatkan rasa ingin tahu, keterampilan proses, dan keaktifan kelas.

---

3. Pembelajaran Latihan Pemecahan Masalah

Ketika guru ingin memastikan siswa benar-benar memahami konsep atau mampu menggunakannya dengan benar, latihan menjadi penting.

Alurnya:

1. Ceramah pengantar atau pemantapan konsep.

2. Latihan individu atau kelompok untuk memecahkan soal atau persoalan.

3. Ceramah klarifikasi ketika muncul miskonsepsi atau tantangan.

Pendekatan ini sering digunakan dalam mata pelajaran seperti matematika, IPA, bahasa, atau kompetensi praktik lain.

Kelebihan: memperkuat pemahaman dan memastikan siswa mencapai penguasaan keterampilan dasar.

---

4. Pelatihan Terstruktur dengan Kombinasi Individu dan Kelompok

Dalam model ini, pembelajaran bergerak dari:

• pemahaman awal, menuju

• pemantapan individu, lalu

• pendalaman melalui kerja kelompok.

Alurnya:

1. Ceramah pengantar.

2. Latihan individu (untuk menguji pemahaman awal).

3. Penjelasan tambahan atau klarifikasi.

4. Kegiatan kelompok untuk memperluas pemahaman.

5. Kesimpulan atau rangkuman oleh guru.

Kombinasi ini baik untuk membangun keterampilan kolaboratif, sambil memastikan bahwa setiap siswa tetap bertanggung jawab terhadap proses belajarnya.

---

5. Pembelajaran Dua Fase: Eksplorasi → Latihan

Pendekatan ini membagi pembelajaran menjadi dua tahap:

Tahap 1: Eksplorasi
Siswa mencari pola, rumus, keteraturan, atau konsep dasar melalui aktivitas kelompok atau individu.

Tahap 2: Latihan
Setelah menemukan konsep, siswa menggunakannya untuk menyelesaikan pertanyaan atau tugas.

Alurnya:

• Ceramah pembuka

• Eksplorasi individu/kelompok

• Ceramah kesimpulan eksplorasi

• Ceramah pengantar latihan

• Latihan individu

• Penutup atau rangkuman

Pendekatan ini sangat efektif untuk membangun pemahaman konseptual sekaligus keterampilan prosedural.

---

6. Menemukan Keteraturan dan Menerapkannya (Discovery Extended)

Pada pendekatan ini, siswa didorong untuk melihat pola atau keteraturan dari suatu contoh soal atau situasi yang sudah mereka kenal sebelumnya.

Alurnya:

1. Kegiatan kelompok untuk menemukan pola/keteraturan.

2. Ceramah untuk memastikan pemahaman inti.

3. Kegiatan kelompok lanjutan untuk memperdalam eksplorasi.

4. Latihan individu untuk memastikan setiap siswa memahami.

5. Kegiatan kelompok untuk menerapkan konsep pada kasus baru.

Ini salah satu bentuk pembelajaran mendalam, karena siswa benar-benar memahami “mengapa” sebelum mempelajari “bagaimana”.

---

Membangun Pembelajaran yang Berimbang

Enam variasi di atas menunjukkan bahwa tidak ada satu pola kaku dalam mengajar. Guru bebas berkreasi, asalkan:

• pembelajaran tetap berpusat pada siswa,

• tujuan pembelajaran tercapai,

• dan aktivitas dirancang secara seimbang.

Ceramah tetap penting, tetapi porsinya harus cukup—bukan mendominasi seluruh waktu.
Aktivitas siswa sangat penting, tetapi perlu diarahkan dengan jelas.

Kombinasi yang tepat akan membantu siswa:

• membangun pengetahuan secara mandiri,

• berani bertanya dan berdiskusi,

• menguatkan konsep melalui latihan,

• dan mampu menerapkan pengetahuan dalam konteks nyata.

---

Penutup: Guru sebagai Perancang Pembelajaran

Pada akhirnya, guru adalah seorang “arsitek belajar”. Tugas guru bukan sekadar menyampaikan materi, tetapi merancang pengalaman belajar yang bermakna.

Dengan mengombinasikan berbagai strategi ceramah, eksplorasi, diskusi, dan latihan:

• pembelajaran menjadi lebih hidup,

• siswa lebih berpartisipasi,

• dan hasil belajar meningkat secara signifikan.

Mengajar bukan tentang berapa banyak guru berbicara, tetapi tentang seberapa banyak siswa belajar.

Bagaimana Guru Betumbuh (1)

Pengembangan profesional guru adalah proses yang kompleks dan berkelanjutan yang melibatkan pembelajaran dan adaptasi. David Clarke dan Hilary Hollingsworth dalam makalah mereka yang diterbitkan diTeaching and Teacher Education menggabungkan teori pembelajaran kontemporer untuk memberikan kerangka kerja yang kuat program pengembangan profesional guru, bagaimana guru berkembang dan bertumbuh dalam situasi yang kompleks. 

Bagaimana Guru Berubah?

Literatur tentang "pertumbuhan guru" menunjukkan berbagai perspektif tentang bagaimana guru berubah dan berkembang.

Clarke dan Hollingsworth (1994) mengidentifikasi enam perspektif utama:

1. Melalui pelatihan – Guru belajar hal baru dari workshop atau pelatihan.

2. Melalui penyesuaian – Guru mengubah cara mengajar karena kondisi di kelas atau sekolah berubah.

3. Melalui pengembangan diri – Guru ingin menjadi lebih baik dan belajar secara mandiri.

4. Melalui perubahan di sekolah – Guru membuat inovasi atau perbaikan dalam lingkup kelas atau sekolahnya.

5. Melalui kebijakan – Guru berubah karena ada kebijakan baru dari sekolah atau pemerintah.

6. Melalui pengalaman sehari-hari – Guru belajar dari apa yang mereka lihat dan alami di kelas setiap hari.

Cara terakhir ini sangat penting sekarang: guru berkembang karena mereka terus belajar dari pengalaman dan praktik mereka sendiri. Dalam perspektif ini, perubahan diidentifikasi dengan pembelajaran dan dianggap sebagai komponen alami dan diharapkan dari aktivitas profesional guru dan sekolah.

Model Interkoneksi (Clarke and Hollingeworth, 2002)

Model interkoneksi yang diusulkan oleh Clarke dan Hollingsworth menggambarkan perubahan guru melalui proses mediasi "refleksi" dan "pelaksanaan" dalam empat domain yang berbeda:

1. Domain Pribadi: Pengetahuan, keyakinan, dan sikap guru.
2. Domain Praktik: Eksperimen profesional yang dilakukan oleh guru.
3. Domain Konsekuensi: Hasil yang dianggap penting oleh guru.
4. Domain Eksternal: Sumber informasi, stimulus, atau dukungan dari luar. ​

Model ini menekankan bahwa perubahan dalam satu domain dapat memicu perubahan dalam domain lain melalui proses refleksi dan pelaksanaan. Misalnya, eksperimen dengan strategi pengajaran baru (domain praktik) dapat menyebabkan perubahan dalam keyakinan guru (domain pribadi) setelah guru merefleksikan hasil dari eksperimen tersebut (domain konsekuensi). ​

Proses Mediasi: Refleksi dan Pelaksanaan

Proses mediasi dalam model ini terdiri dari dua mekanisme utama:

Pelaksanaan: Penerapan ide atau keyakinan baru dalam praktik. Misalnya, seorang guru yang mencoba strategi pengajaran baru yang dipelajari dari sesi pelatihan

Refleksi: Pertimbangan aktif, persisten, dan hati-hati terhadap pengalaman baru. Misalnya, seorang guru yang merefleksikan hasil dari eksperimen pengajaran baru dan menarik kesimpulan tentang efektivitasnya.

Lingkungan di mana guru bekerja dapat memiliki dampak signifikan pada pertumbuhan profesional mereka. Faktor-faktor seperti dukungan dari rekan kerja, akses ke sumber daya, dan budaya pengembangan profesional di sekolah dapat mempengaruhi sejauh mana guru dapat bereksperimen dengan praktik baru dan merefleksikan hasilnya.

Pola Pertumbuhan Profesional

Clarke dan Hollingsworth mengidentifikasi dua jenis pola perubahan pertumbuhan guru:

1. Urutan Perubahan: Dua atau lebih domain yang terhubung melalui proses refleksi atau pelaksanaan, di mana data empiris mendukung terjadinya perubahan dalam setiap domain dan hubungan kausalnya.
2. Jaringan Pertumbuhan: Urutan perubahan yang lebih tahan lama dan menunjukkan pertumbuhan profesional yang berkelanjutan.

Misalnya, seorang guru yang terus-menerus bereksperimen dengan strategi pengajaran baru dan merefleksikan hasilnya dapat mengembangkan keyakinan baru tentang efektivitas strategi tersebut, yang pada gilirannya mempengaruhi praktik pengajaran mereka secara berkelanjutan.

Implikasi untuk Pengembangan Profesional Guru

Model interkoneksi memiliki implikasi penting untuk perencanaan program pengembangan profesional. Dengan mengenali kompleksitas pertumbuhan profesional dan berbagai jalur perubahan yang mungkin terjadi, program pengembangan profesional dapat dirancang untuk mendukung berbagai gaya belajar dan kebutuhan individu guru. 

Program yang efektif harus memberikan kesempatan bagi guru untuk bereksperimen dengan praktik baru, merefleksikan hasilnya, dan mengembangkan keyakinan dan pengetahuan baru yang relevan dengan konteks profesional mereka.

Sumber Bacaan: Elaborating a model of teacher professional growth David Clarke and Hilary Hollingsworth

Ilusi “Berpikir di Luar Kotak”

Banyak orang tidak tahu bahwa frasa “think out of the box” berasal dari teka-teki klasik sembilan titik (9-dots problem). Pada teka-teki itu, peserta diminta menghubungkan semua titik hanya dengan empat garis lurus tanpa mengangkat pensil. Kebanyakan orang gagal karena mereka secara tidak sadar membayangkan garis batas kotak di sekeliling titik-titik tersebut—padahal tidak ada kotaknya. Dari sinilah muncul pesan: Untuk menyelesaikan masalah, kita harus melampaui batas imajinatif yang kita buat sendiri. Masalahnya, ketika kalimat itu dipakai dalam konteks kerja, pendidikan, atau pelatihan, ia tidak membawa kejelasan. Yang ada hanya tekanan: “Pokoknya harus kreatif.” Padahal kreativitas tidak lahir dari desakan, tetapi dari struktur, pemahaman, dan latihan. Lalu, kalau bukan ‘di luar kotak’, bagaimana? Daripada menggunakan frasa klise itu, ada tiga pendekatan yang menurut saya jauh lebih konkret dan membantu: 1️⃣ Berpikirlah Berbeda (Different Thinking) Ini bukan berarti “bebas sebebas-bebasnya”, tetapi berani melihat sesuatu dari sudut pandang yang tidak biasa. Contoh sederhana: Alih-alih bertanya, “Bagaimana cara membuat pembelajaran lebih menarik?” cobalah bertanya, “Bagaimana jika pembelajaran tidak dimulai dari buku?” Pertanyaan alternatif saja sudah cukup untuk memicu ide baru. 2️⃣ Gabungkan Ide (Combine Ideas) Sebagian besar inovasi besar justru lahir dari menggabungkan hal yang sudah ada, bukan dari ide “ajaib” yang benar-benar baru. Misalnya: sepeda + motor → sepeda listrik buku + video → buku interaktif kurikulum + permainan → pembelajaran berbasis game Kemampuan menggabungkan ide adalah bentuk kreativitas yang realistis dan dapat dilatih. 3️⃣ Gunakan Keterbatasan sebagai Pemantik Kreativitas Ini mungkin terdengar kontradiktif, tetapi keterbatasan justru memaksa kita berpikir kreatif. Ketika kita punya waktu terbatas, anggaran terbatas, alat terbatas—justru di situ kita mulai mencari cara-cara yang lebih cerdas. Contoh nyata: Guru yang hanya memiliki papan tulis dan spidol bisa tetap menciptakan pembelajaran aktif tanpa alat digital. Batasan memaksa kita mencari alternatif. Hal yang Lebih Penting daripada “Keluar dari Kotak”. Menurut saya, ada empat prinsip sederhana yang sering saya gunakan dalam pelatihan dan terbukti jauh lebih berguna: Berpikir terbuka sebelum masuk ke logika. Terima ide dulu, seleksi nanti. Keluar dari pola pikir awal. Jangan terjebak pada ide pertama yang muncul. Gabungkan ide yang bertabrakan. Kadang kombinasi yang tampak “aneh” justru paling kreatif. Gunakan keterbatasan dengan cerdas. Latihan kreativitas terbaik justru ketika pilihan kita sempit. Keempat prinsip ini jauh lebih operasional daripada sekadar berkata “think out of the box ya!” Jadi, masih perlu berpikir di luar kotak? Tidak ada salahnya menggunakan frasa itu. Tapi kalau kita ingin benar-benar mendorong kreativitas—di kelas, di kantor, ataupun dalam tim—maka kita perlu bahasa yang lebih jelas dan lebih membantu proses berpikir. Bukan sekadar jargon motivasi, tapi panduan nyata. Kadang, kreativitas justru lahir bukan karena kita keluar dari kotak, tetapi karena kita memahami kotaknya, menggunakannya, lalu merombaknya menjadi sesuatu yang baru. Kotaknya tidak selalu harus ditinggalkan—kadang ia justru menjadi bahan bakar untuk ide-ide segar.

Free online courses from MIT for entrepreneurs and innovators

Do you have an innovative idea but are not sure how to transform it into venture? Are you looking to level up your entrepreneurial skills? Do you want to deepen your knowledge of innovation and technology?

Part of MIT Open Learning, MIT OpenCourseWare and MITx offer a selection of free courses and resources straight from the MIT classroom designed to empower current and aspiring entrepreneurs with the skills to jumpstart and grow their ventures. Whether you’re looking to expand your business, deepen your knowledge of technology, or are interested in introducing innovative ideas to your organization, try your hand at these courses.

Entrepreneurship courses

·       Entrepreneurship 101: Who is Your Customer: Learn about the first important skill for aspiring entrepreneurs — the paying customer.

·       Entrepreneurship 102: What Can You Do for Your Customer?: Discover and apply the process of entrepreneurial product design.

·       Becoming an Entrepreneur: Develop the business skills and startup mindset needed to embark on your entrepreneurial path.

·       Nuts and Bolts of Business Plans: Explore the ins and outs of preparing and launching a new venture plan.

·       Executing Strategy for Results: Discover practical tools that help leaders achieve their organizations’ strategic priorities, as well as novel ways to use data to measure strategy execution and identify what is and isn’t working.

·       The Analytics Edge: Get real-world examples of quantitative methods providing a significant competitive edge that has led to a first order impact on some of today’s most important companies.

·       Seminar in Corporate Entrepreneurship: Learn about the practical challenges of making an established company entrepreneurial, and examine various roles related to corporate entrepreneurship.

·       Business and Impact Planning for Social Enterprises: Think through your own social business model and impact plan.

·       Entrepreneurship without Borders: Examine the opportunities and problems for entrepreneurs globally.

·       Entrepreneurial Finance: Take a deep dive into the elements of entrepreneurial finance, focusing on technology-based start-up ventures and the early stages of company development.

·       Communication for Managers: Develop and polish communication strategies and methods through discussion, examples, and practice with an emphasis on writing and speaking skills.

·       Leadership Development: Enhance your leadership skills.

·       You Can Innovate: User Innovation & Entrepreneurship: Understand the phenomena of — and distinctions between — user and producer innovation, concepts such as sticky information and low-cost innovation niche, and more.

·       Bootstrapping for Entrepreneurs: Learn about the process of innovating in resource-scarce environments.

·       Just Money: Banking as if Society Mattered: Understand the role banks play as intermediaries in our economy and how they can produce positive social, environmental, and economic change.

Technology and innovation courses

·       Ethics of Technology: Discover the tools of philosophical ethics concerning technology.

·       AI 101: Get an introduction to artificial intelligence designed specifically for those with little to no knowledge of AI.

·       Mathematics of Big Data and Machine Learning: Explore the Dynamic Distributed Dimensional Data Model, a breakthrough in computer programming that combines graph theory, linear algebra, and databases to address big data problems.

·       Product and Service Creation in the Internet Age: Change the way you think about innovation by exploring new, internet-age innovation processes.

·       The Iterative Innovation Process: Learn how you can use the iterative innovation process to develop your own innovative ideas.

·       Innovation Systems for Science, Technology, Energy, Manufacturing, and Health: Examine the science and technology innovation system.

·       The Science and Business of Biotechnology: Take a close look at early-stage biotechnology companies and understand the underlying science, technology, and disease targets to facilitate drug discovery, clinical development, and greater patient access to new therapies.

·       FinTech: Shaping the Financial World: Explore the ways in which new technologies are disrupting the financial services industry.

·       Adaptive Markets: Financial Market Dynamics and Human Behavior: Explore the origins of market efficiency and its failures, the foundations of investor behavior, and practical implications.

·       Optimization Methods in Business Analytics: Get an introduction to the theory, algorithms, and applications of optimization.

·       Project Evaluation: Essays and Case Studies: This book — based primarily on materials prepared for the course Project Evaluation — is structured to be of interest to anyone focused on infrastructure systems, especially engineers, planners, and managers who design, build, and operate those systems.

·       Entrepreneurship Collection on MIT OpenCourseWare: Learn about entrepreneurship at MIT and browse through a selection of the institute’s entrepreneurship-related courses.

 

 

Meningkatkan Pembelajaran Orang Dewasa: Sinergi Andragogy dan Teknologi yang Muncul

Perpaduan prinsip andragogi dengan teknologi mutakhir membentuk kembali cara kita mendekati pembelajaran orang dewasa. Seni dan ilmu membantu orang dewasa dalam belajar dikenal sebagai andragogi, sebuah istilah yang diciptakan oleh Malcolm Knowles. Tidak seperti pendekatan pedagogis tradisional, andragogi berfokus pada sifat mandiri, pengalaman, dan berpusat pada masalah pelajar dewasa (Stafford, 2023). Pergeseran paradigma ini menjadi semakin relevan saat kami mengintegrasikan teknologi inovatif ke dalam pengaturan pendidikan.

Pembelajaran dan Teknologi yang Diarahkan Sendiri

Pembelajar dewasa sering menunjukkan preferensi yang kuat untuk pembelajaran mandiri. Mereka menghargai otonomi dan fleksibilitas untuk mengelola jalur pembelajaran mereka. Di sinilah teknologi seperti Learning Management Systems (LMS) seperti Moodle atau Blackboard berperan. Platform ini memberi pelajar alat untuk menyesuaikan pengalaman belajar mereka, menyelaraskannya dengan aspirasi pribadi dan profesional mereka. Perangkat lunak pembelajaran adaptif dan lingkungan pembelajaran pribadi yang digerakkan oleh AI semakin memperkuat pendekatan yang dipersonalisasi ini, menawarkan konten yang disesuaikan dan aktivitas pembelajaran berdasarkan profil pembelajar individu (Stafford, 2023).

Pengalaman sebagai Fondasi Pembelajaran

Prinsip dasar andragogi adalah pengakuan atas akumulasi pengalaman pelajar sebagai sumber belajar yang kaya. Teknologi seperti portofolio digital dan platform kolaboratif seperti Microsoft Teams atau Slack memungkinkan berbagi dan mencerminkan pengalaman ini. Forum online mendorong pembelajaran peer-to-peer, memungkinkan penerapan pengetahuan teoretis ke skenario dunia nyata. Integrasi ini memperkaya proses pembelajaran dan memvalidasi basis pengetahuan pengalaman pelajar (Knowles, et al., 2020).

Kesiapan untuk Belajar dan Pembelajaran Sesuai Permintaan

Teknologi yang muncul, seperti aplikasi pembelajaran seluler dan platform pembelajaran mikro, sangat selaras dengan prinsip andragogi kesiapan belajar. Teknologi ini memastikan bahwa kesempatan belajar tersedia tepat ketika pelajar paling reseptif dan membutuhkan. Pendekatan pembelajaran just-in-time ini mendukung penerapan pengetahuan secara langsung, aspek penting dari pembelajaran orang dewasa.

Pembelajaran yang Berpusat pada Masalah melalui Simulasi

Andragogy menekankan pembelajaran yang berpusat di sekitar masalah kehidupan nyata. Di sini, teknologi seperti virtual dan augmented reality (VR/AR), simulasi, dan gamifikasi memainkan peran penting. Mereka menciptakan pengalaman belajar yang imersif dan interaktif yang sangat relevan dengan pelajar dewasa. Dengan berfokus pada pemecahan masalah dunia nyata, teknologi ini memfasilitasi pemahaman dan retensi pengetahuan yang lebih dalam.

Literasi Digital untuk Pembelajaran Seumur Hidup

Sebagai ahli dalam literasi digital, saya memahami pentingnya mengembangkan keterampilan ini pada pelajar dewasa. Kemahiran dalam literasi digital sangat penting untuk terlibat secara efektif dengan lingkungan pembelajaran online. Itu juga menumbuhkan budaya pembelajaran seumur hidup, komponen penting dalam dunia yang berubah dengan cepat saat ini. Teknologi yang muncul memfasilitasi perolehan pengetahuan dan memastikan bahwa pelajar diperlengkapi untuk menavigasi platform digital secara kompeten (Bates, 2019).

AI dan Pembelajaran yang Dipersonalisasi

Kecerdasan buatan dalam teknologi pendidikan merevolusi pembelajaran yang dipersonalisasi. AI dapat menyediakan konten dan umpan balik adaptif, melayani kebutuhan individu dan gaya belajar pelajar dewasa. Personalisasi ini menghormati keragaman pelajar, mengakui latar belakang unik dan tujuan pembelajaran mereka.

Persimpangan prinsip andragogical dengan teknologi yang muncul menyajikan kerangka kerja yang menarik untuk meningkatkan efektivitas pembelajaran orang dewasa. Sinergi ini sangat signifikan dalam bidang pembelajaran online dan desain kursus digital. Sebagai pendidik dan desainer instruksional, merangkul perpaduan ini memungkinkan kami untuk menciptakan pengalaman belajar yang lebih menarik, relevan, dan efektif bagi pelajar dewasa.

Saat kami terus menjelajahi persimpangan dinamis ini, sangat penting untuk tetap mendapat informasi dan dapat beradaptasi. Bidang teknologi pendidikan terus berkembang, dan mengikuti perubahan ini sangat penting bagi setiap pendidik yang berkomitmen pada keunggulan dalam pembelajaran orang dewasa.

Referensi

Bates, A. W. (2019). Mengajar di Era Digital. Kampus BC.

Knowles, M. S., Holton III, E. F., & Swanson, R. A. (2020). Pembelajar Dewasa. Routledge.

Stafford, T. M. (2023). Heutagogy: Teori Pembelajaran yang Tidak Dibicarakan Siapa Pun, Tapi Seharusnya! Institut RU. (Anda dapat membeli ebook dengan mengklik tautannya!)

AI Generatif: Apa yang membuatnya berbeda?

 AI Generatif

Bagaimana cara kerja sistem AI generatif yang kuat seperti ChatGPT, dan apa yang membuatnya berbeda dari jenis kecerdasan buatan lainnya?

 

Keterangan: 

Apa yang dimaksud orang ketika mereka mengatakan "AI generatif," dan mengapa sistem ini tampaknya menemukan jalan mereka ke hampir setiap aplikasi yang bisa dibayangkan? Pakar MIT AI membantu memecah seluk beluk teknologi yang semakin populer dan ada di mana-mana ini.

Kredit: 

Gambar: Jose-Luis Olivares, MIT

 

Pemindaian cepat dari berita utama membuatnya tampak seperti kecerdasan buatan generatif ada di mana-mana akhir-akhir ini. Faktanya, beberapa berita utama itu mungkin sebenarnya telah ditulis oleh AI generatif, seperti ChatGPT OpenAI, chatbot yang telah menunjukkan kemampuan luar biasa untuk menghasilkan teks yang tampaknya telah ditulis oleh manusia.

Tapi apa yang sebenarnya orang maksud ketika mereka mengatakan "generatif AI?"

Sebelum ledakan AI generatif beberapa tahun terakhir, ketika orang-orang berbicara tentang AI, biasanya mereka berbicara tentang model pembelajaran mesin yang dapat belajar membuat prediksi berdasarkan data. Misalnya, model seperti itu dilatih, menggunakan jutaan contoh, untuk memprediksi apakah sinar-X tertentu menunjukkan tanda-tanda tumor atau jika peminjam tertentu cenderung gagal membayar pinjaman.

AI generatif dapat dianggap sebagai model pembelajaran mesin yang dilatih untuk membuat data baru, daripada membuat prediksi tentang kumpulan data tertentu. Sistem AI generatif adalah sistem yang belajar menghasilkan lebih banyak objek yang terlihat seperti data yang dilatihnya.

"Ketika berbicara tentang mesin sebenarnya yang mendasari AI generatif dan jenis AI lainnya, perbedaannya bisa sedikit kabur. Seringkali, algoritma yang sama dapat digunakan untuk keduanya,” kata Phillip Isola, seorang profesor teknik elektro dan ilmu komputer di MIT, dan anggota Laboratorium Ilmu Komputer dan Kecerdasan Buatan (CSAIL).

Dan terlepas dari hype yang datang dengan rilis ChatGPT dan rekan-rekannya, teknologi itu sendiri bukanlah merek baru. Model pembelajaran mesin yang kuat ini memanfaatkan penelitian dan kemajuan komputasi yang kembali lebih dari 50 tahun.

Peningkatan kompleksitas

Contoh awal dari AI generatif adalah model yang jauh lebih sederhana yang dikenal sebagai rantai Markov. Teknik ini dinamai Andrey Markov, seorang matematikawan Rusia yang pada tahun 1906 memperkenalkan metode statistik ini untuk memodelkan perilaku proses acak. Dalam pembelajaran mesin, model Markov telah lama digunakan untuk tugas prediksi kata berikutnya, seperti fungsi pelengkapan otomatis dalam program email.

Dalam prediksi teks, model Markov menghasilkan kata berikutnya dalam sebuah kalimat dengan melihat kata sebelumnya atau beberapa kata sebelumnya. Tetapi karena model sederhana ini hanya dapat melihat ke belakang sejauh itu, mereka tidak pandai menghasilkan teks yang masuk akal, kata Tommi Jaakkola, Profesor Thomas Siebel Teknik Elektro dan Ilmu Komputer di MIT, yang juga anggota CSAIL dan Institut Data, Sistem, dan Masyarakat (IDSS).

"Kami menghasilkan banyak hal sebelum dekade terakhir, tetapi perbedaan utama di sini adalah dalam hal kompleksitas objek yang dapat kami hasilkan dan skala di mana kami dapat melatih model-model ini," jelasnya.

Hanya beberapa tahun yang lalu, para peneliti cenderung fokus untuk menemukan algoritma pembelajaran mesin yang memanfaatkan kumpulan data tertentu dengan sebaik-baiknya. Tetapi fokus itu telah sedikit bergeser, dan banyak peneliti sekarang menggunakan kumpulan data yang lebih besar, mungkin dengan ratusan juta atau bahkan miliaran titik data, untuk melatih model yang dapat mencapai hasil yang mengesankan.

Model dasar yang mendasari ChatGPT dan sistem serupa bekerja dengan cara yang hampir sama seperti model Markov. Tetapi satu perbedaan besar adalah bahwa ChatGPT jauh lebih besar dan lebih kompleks, dengan miliaran parameter. Dan itu telah dilatih pada sejumlah besar data - dalam kasus ini, banyak teks yang tersedia untuk umum di internet.

Dalam kumpulan teks yang sangat besar ini, kata-kata dan kalimat muncul dalam urutan dengan dependensi tertentu. Kekambuhan ini membantu model memahami cara memotong teks menjadi potongan statistik yang memiliki beberapa prediktabilitas. Itu mempelajari pola blok teks ini dan menggunakan pengetahuan ini untuk mengusulkan apa yang mungkin terjadi selanjutnya.

Arsitektur yang lebih kuat

Sementara kumpulan data yang lebih besar adalah salah satu katalis yang menyebabkan ledakan AI generatif, berbagai kemajuan penelitian utama juga mengarah pada arsitektur pembelajaran mendalam yang lebih kompleks.

Pada tahun 2014, arsitektur pembelajaran mesin yang dikenal sebagai jaringan permusuhan generatif (GAN) diusulkan oleh para peneliti di Universitas Montreal. GAN menggunakan dua model yang bekerja bersama-sama: Satu belajar untuk menghasilkan output target (seperti gambar) dan yang lainnya belajar untuk membedakan data yang sebenarnya dari output generator. Generator mencoba untuk menipu diskriminator, dan dalam prosesnya belajar untuk membuat output yang lebih realistis. Generator gambar StyleGAN didasarkan pada jenis model ini.

Model difusi diperkenalkan setahun kemudian oleh para peneliti di Universitas Stanford dan Universitas California di Berkeley. Dengan secara berulang menyempurnakan output mereka, model-model ini belajar untuk menghasilkan sampel data baru yang menyerupai sampel dalam kumpulan data pelatihan, dan telah digunakan untuk membuat gambar yang tampak realistis. Model difusi adalah jantung dari sistem generasi text-to-image Stable Diffusion.

Pada tahun 2017, para peneliti di Google memperkenalkan arsitektur transformator, yang telah digunakan untuk mengembangkan model bahasa besar, seperti yang mendukung ChatGPT. Dalam pemrosesan bahasa alami, transformator mengkodekan setiap kata dalam kumpulan teks sebagai token dan kemudian menghasilkan peta perhatian, yang menangkap hubungan setiap token dengan semua token lainnya. Peta perhatian ini membantu transformator memahami konteks saat menghasilkan teks baru.

Ini hanya beberapa dari banyak pendekatan yang dapat digunakan untuk AI generatif.

Berbagai aplikasi

Apa yang dimiliki semua pendekatan ini adalah bahwa mereka mengubah input menjadi satu set token, yang merupakan representasi numerik dari potongan data. Selama data Anda dapat dikonversi menjadi standar ini, format token, maka secara teori, Anda dapat menerapkan metode ini untuk menghasilkan data baru yang terlihat serupa.

"Jarak tempuh Anda mungkin bervariasi, tergantung pada seberapa bising data Anda dan seberapa sulitnya untuk diekstraksi, tetapi itu benar-benar semakin dekat dengan cara CPU tujuan umum dapat mengambil jenis data apa pun dan mulai memprosesnya dengan cara yang terpadu," kata Isola.

Ini membuka sejumlah besar aplikasi untuk AI generatif.

Misalnya, kelompok Isola menggunakan AI generatif untuk membuat data gambar sintetis yang dapat digunakan untuk melatih sistem cerdas lain, seperti dengan mengajarkan model visi komputer cara mengenali objek.

Kelompok Jaakkola menggunakan AI generatif untuk merancang struktur protein baru atau struktur kristal valid yang menentukan bahan baru. Dengan cara yang sama model generatif mempelajari ketergantungan bahasa, jika ditunjukkan struktur kristal sebagai gantinya, ia dapat mempelajari hubungan yang membuat struktur stabil dan dapat direalisasikan, jelasnya.

Tetapi sementara model generatif dapat mencapai hasil yang luar biasa, mereka bukan pilihan terbaik untuk semua jenis data. Untuk tugas yang melibatkan pembuatan prediksi pada data terstruktur, seperti data tabel dalam spreadsheet, model AI generatif cenderung diungguli dengan metode pembelajaran mesin tradisional, kata Devavrat Shah, Profesor Andrew dan Erna Viterbi di Teknik Elektro dan Ilmu Komputer di MIT dan anggota IDSS dan Laboratorium untuk Sistem Informasi dan Keputusan.

“Nilai tertinggi yang mereka miliki, dalam pikiran saya, adalah menjadi antarmuka yang hebat untuk mesin yang ramah manusia. Sebelumnya, manusia harus berbicara dengan mesin dalam bahasa mesin untuk membuat sesuatu terjadi. Sekarang, antarmuka ini telah menemukan cara untuk berbicara dengan manusia dan mesin," kata Shah.

Mengibarkan bendera merah

Chatbot AI generatif sekarang digunakan di pusat panggilan untuk mengajukan pertanyaan dari pelanggan manusia, tetapi aplikasi ini menggarisbawahi satu potensi bendera merah dalam menerapkan model-model ini - perpindahan pekerja.

Selain itu, AI generatif dapat mewarisi dan memperbanyak bias yang ada dalam data pelatihan, atau memperkuat ujaran kebencian dan pernyataan palsu. Model memiliki kapasitas untuk menjiplak, dan dapat menghasilkan konten yang terlihat seperti diproduksi oleh pencipta manusia tertentu, meningkatkan potensi masalah hak cipta.

Di sisi lain, Shah mengusulkan bahwa AI generatif dapat memberdayakan seniman, yang dapat menggunakan alat generatif untuk membantu mereka membuat konten kreatif yang mungkin tidak mereka miliki untuk diproduksi.

Di masa depan, dia melihat AI generatif mengubah ekonomi dalam banyak disiplin ilmu.

Salah satu arah masa depan yang menjanjikan yang dilihat Isola untuk AI generatif adalah penggunaannya untuk fabrikasi. Alih-alih memiliki model yang membuat gambar kursi, mungkin itu bisa menghasilkan rencana untuk kursi yang bisa diproduksi.

Dia juga melihat penggunaan di masa depan untuk sistem AI generatif dalam mengembangkan agen AI yang lebih cerdas secara umum.

“Ada perbedaan dalam cara kerja model ini dan cara kami berpikir otak manusia bekerja, tetapi saya pikir ada juga kesamaan. Kami memiliki kemampuan untuk berpikir dan bermimpi di kepala kami, untuk menghasilkan ide atau rencana yang menarik, dan saya pikir AI generatif adalah salah satu alat yang akan memberdayakan agen untuk melakukan itu juga, ”kata Isola.