Editorial Pendidikan
Open AccessOA2025
Machine Learning dalam Pendidikan: Inovasi, Dampak, dan Pertimbangan Etis
Digest ini merangkum tinjauan sistematis yang diterbitkan di IEEE Access yang mengeksplorasi bagaimana machine learning dapat merevolusi pendidikan melalui pembelajaran yang dipersonalisasi, prediksi nilai, dan efisiensi administratif, sekaligus membahas pertimbangan etis.
E. Elbasi; Muhammad Nadeem; Y. Alzoubi; A. Topcu; Greeshma Varghese· IEEE Access· 2025· DOI 10.1109/ACCESS.2025.3590134
Masalah inti
Machine Learning (ML) telah muncul sebagai alat transformatif dalam pendidikan, dengan potensi untuk secara fundamental mengubah pedagogi dan penelitian. Aplikasinya mencakup administrasi, peningkatan metode pengajaran, dan prediksi nilai. Studi ini menggambarkan bagaimana ML dapat meningkatkan penelitian, pengajaran, dan strategi belajar dengan menyesuaikan diri dengan kebutuhan siswa dan memanfaatkan alat komunikasi di lingkungan pembelajaran virtual. Tinjauan ini menyintesis literatur dari IEEE Xplore, Scopus, Web of Science, PubMed, Google Scholar, dan ScienceDirect, dengan fokus pada studi yang mendefinisikan Artificial Intelligence (AI) dalam pendidikan medis, ditinjau sejawat, dan diterbitkan dalam bahasa Inggris. Tujuannya adalah untuk membantu peneliti dalam mengimplementasikan sistem pendidikan berbasis AI.
Inovasi
Para penulis melakukan tinjauan literatur sistematis. Mereka mencari di beberapa basis data termasuk IEEE Xplore, Scopus, Web of Science, PubMed, Google Scholar, dan ScienceDirect. Kriteria inklusi adalah: studi yang secara eksplisit mendefinisikan AI dalam sektor pendidikan medis, diterbitkan dalam bahasa Inggris, dan ditinjau sejawat. Tinjauan ini bertujuan untuk mengidentifikasi potensi aplikasi dan manfaat ML dalam pendidikan. Tidak ada model atau algoritma ML spesifik yang diimplementasikan; sebagai gantinya, studi ini menganalisis penelitian yang ada untuk memberikan gambaran menyeluruh.
Pendahuluan
Machine Learning (ML) telah muncul sebagai alat transformatif dalam pendidikan, dengan potensi untuk secara fundamental mengubah pedagogi dan penelitian. Aplikasinya mencakup administrasi, peningkatan metode pengajaran, dan prediksi nilai. Studi ini menggambarkan bagaimana ML dapat meningkatkan penelitian, pengajaran, dan strategi belajar dengan menyesuaikan diri dengan kebutuhan siswa dan memanfaatkan alat komunikasi di lingkungan pembelajaran virtual. Tinjauan ini menyintesis literatur dari IEEE Xplore, Scopus, Web of Science, PubMed, Google Scholar, dan ScienceDirect, dengan fokus pada studi yang mendefinisikan Artificial Intelligence (AI) dalam pendidikan medis, ditinjau sejawat, dan diterbitkan dalam bahasa Inggris. Tujuannya adalah untuk membantu peneliti dalam mengimplementasikan sistem pendidikan berbasis AI.
Mengapa penting
Para penulis membahas potensi ML untuk merevolusi pendidikan tetapi juga mencatat pertimbangan etis. Ini termasuk privasi data, bias algoritma, dan kesenjangan digital. Studi ini menekankan perlunya implementasi yang bertanggung jawab, memastikan bahwa sistem ML transparan, adil, dan dapat diakses. Ini juga menyarankan bahwa pendidik dan peneliti harus dilatih untuk menggunakan alat AI secara efektif. Tinjauan ini menyimpulkan bahwa meskipun ML menawarkan manfaat signifikan, integrasinya harus dipandu oleh prinsip-prinsip etis dan fokus pada keadilan. Penelitian di masa depan harus mengeksplorasi dampak jangka panjang dan mengembangkan kerangka kerja untuk AI yang etis dalam pendidikan.
Siapa yang sebaiknya membaca
Pembaca Research Digest dan praktisi rumpun ini.
Membuka konten member…