1. Cara Kerjanya

Data Pengumpulan:

Sistem pembelajaran digital (misalnya LMS seperti Moodle atau Google Classroom) mengumpulkan data dari aktivitas siswa: waktu belajar, jawaban kuis, video yang ditonton, materi yang dibaca, dan forum yang diikuti.

Data Analisis:

Teknologi big data menggunakan algoritma untuk menganalisis pola belajar, kesulitan siswa, dan gaya belajar masing-masing individu.

Penyesuaian Konten:

Berdasarkan analisis tersebut, sistem dapat menyesuaikan materi (tingkat kesulitan, format, urutan topik) sesuai kebutuhan siswa.

Contoh: Siswa yang kesulitan matematika mungkin diberikan soal tambahan atau video penjelasan yang berbeda.

Umpan Balik Real-Time:

Guru dan siswa menerima laporan kemajuan otomatis, sehingga pembelajaran bisa disesuaikan secara langsung tanpa menunggu akhir semester.

2. Catatan:

Positif:

Meningkatkan efektivitas pembelajaran: Siswa belajar sesuai ritme dan cara yang paling cocok untuk mereka.

Identifikasi masalah lebih cepat: Guru bisa melihat siswa yang tertinggal sebelum ujian besar.

Pengambilan keputusan berbasis data: Sekolah dan guru bisa mengembangkan kurikulum berdasarkan tren belajar yang nyata.

Negatif atau Tantangan:

Masalah privasi data: Informasi siswa yang sensitif bisa disalahgunakan jika tidak dikelola dengan benar.

Ketergantungan pada teknologi: Sekolah dengan keterbatasan infrastruktur bisa tertinggal.

Bias algoritma: Data yang tidak lengkap atau desain algoritma yang buruk bisa menghasilkan rekomendasi yang tidak akurat.