The 16th Cyber Education Forum: Personalized Recommendation System for Online Learning

Pada Selasa (27/9/2022), Indonesia Cyber Education (ICE) Institute sukses menggelar Cyber Education Forum (CEF). Forum ini merupakan seri yang ke-16 dari CEF. Bertemakan “Personalized Recommendation System for Online Learning”, diskusi dalam forum ini dihadiri oleh lebih dari 120 peserta yang dilaksanakan melalui video conference dengan menggunakan aplikasi Zoom. Acara ini pun disiarkan langsung melalui kanal YouTube UT TV.

Dalam kesempatan ini, ICE Institute menghadirkan tiga narasumber yang mempakari bidang Recommendation System dalam pembelajaran. Narasumber pertama ialah Peter Van Leusen, Director Digital Learning Initiatives pada Fulton School of Engineering di Arizona State University. Selain itu, turut hadir sebagai narasumber Gary Gan, CEO JobKred, serta Dr. Dina Fitria Murad, S.Kom., M.Kom., peneliti Personalized Recommendation System for Online Learning dari Binus University.

Forum dibuka dengan sambutan oleh Prof. Dr. Paulina Pannen, M.Ls selaku Direktur ICE Institute. Pada sambutannya, beliau menyampaikan pengalamannya dalam mengambil course di Cengage Learning, sebuah platform yang menyediakan fasilitas online course. Prof. Paulina menyebutkan bahwa Cengage Learning selalu memberikan rekomendasi-rekomendasi terkait course lain yang mereka sediakan, yang bertautan dengan course yang telah beliau ambil sebelumnya. Hal ini memberikan kesan yang baik bagi Prof. Paulina, karena itulah, Personalized Recommendation System dinilai dapat memberikan banyak bantuan bagi pelajar dan mahasiswa terutama di Indonesia.

Selanjutnya, Peter Van Leusen memaparkan materinya yang bertema “Adaptive and Active Learning Methods”. Pada awal paparan, Peter Van Leusen menyampaikan data-data risetnya setelah beberapa tahun menerapkan metode Adaptive Learning. Menurutnya, jika dibandingkan dengan Teacher Centered Learning maupun Student Centered Learning yang bertumpu pada diskusi grup, Adaptive Learning dinilai jauh lebih efektif dalam proses pembelajaran. Peter menyebutkan bahwa inti dari Adaptive Learning adalah mengidentifikasi tiga pertanyaan, (1) Siapa yang butuh bantuan; (2) Dalam hal apa mereka butuh bantuan; (3) Bagaimana cara membantu mereka. Ketiga hal ini menjadi kunci utama dalam Personalized Recommendation System for Online Learning. Dengan mengidentifikasi dan menjawab ketiga pertanyaan ini, diharapkan tujuan utama dari Adaptive Learning dapat tercapai. Peter menegaskan bahwa, tujuan utamanya adalah menyediakan pembelajaran yang tepat, kepada sasaran pelajar yang tepat, pada waktu yang tepat. Sebagai penutup, Peter berpesan bagi pengajar maupun institusi yang akan menerapkan Adaptive Learning agar selalu memetakan kurikulum sesuai dengan kebutuhan serta kemampuan pelajar maupun pengajar. Lalu, mulailah secara perlahan, sedikit demi sedikit.

Gary Gan, CEO JobKred, selanjutnya berkesempatan pula menyampaikan paparannya. JobKred merupakan sebuah perusahaan yang menyediakan jasa pengembangan kemampuan pekerja, dengan menggunakan artificial intelligence dan berbagai penelitian yang berdasar pada data, untuk mempermudah perusahaan dalam mengambil kebijakan untuk mengembangkan kompetensi pekerjanya. Gary Gan turut menyampaikan sistem JobKred yang bertumpu pada Personalized Recommendation System dalam menganalisis langkah terbaik yang perlu diambil perusahaan dalam mengembangkan kompetensi pekerjanya. Gary menyampaikan terdapat beberapa langkah dalam penerapan Personalized Recommendation System. Pertama, mengidentifikasi skill apa yang dibutuhkan perusahaan. Selanjutnya, memetakan skill dan kekurangan kompetensi pekerja saat ini, baru kemudian dapat menganalisis course apa yang tepat dan perlu direkomendasikan sesuai dengan kebutuhan masing-masing pekerja.

Pembicara terakhir, Dr. Dina Fitria Murad, S.Kom., M.Kom., menyampaikan pula beberapa hal terkait Personalized Recommendation System dalam pembelajaran daring. Dina Fitria memiliki pendapat bahwa, setiap pelajar memiliki latar belakang berbeda, dengan pengalaman berbeda, sehingga tidak dapat diperlakukan dengan metode yang seragam. Personalized Recommended System bertujuan untuk menemukan metode paling efektif dalam mencapai suatu target maupun kompetensi tertentu. Dina memaparkan bahwa, dengan kemudahan memperoleh sumber bahan ajar saat ini, terdapat banyak kasus di mana pelajar mempelajari hal-hal yang tidak tepat sasaran sesuai dengan studinya. Personalized Recommended System memfasilitasi para pelajar agar mendalami ilmu yang tepat sasaran karena sudah disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing pelajar. Personalized Recommended System berfungsi sebagai filter atau penyaring bagi pelajar agar dapat belajar dengan fokus pada hal-hal yang memang dibutuhkan.

CEF seri ke-16 ini pun ditutup dengan sesi tanya jawab dan penyerahan sertifikat penghargaan digital oleh Direktur ICE Institute, Prof. Paulina Pannen, M.Ls. kepada para narasumber.