Connect with us

Kecerdasan buatan

Peneliti Mengembangkan AI Baru untuk Membantu Menciptakan Sistem Tutor

mm

Peneliti dari Carnegie Mellon University telah menunjukkan bagaimana mereka dapat membangun sistem tutor pintar. Sistem ini efektif dalam mengajar berbagai subjek, termasuk aljabar dan tata bahasa. 

Peneliti menggunakan metode baru yang bergantung pada kecerdasan buatan untuk memungkinkan seorang guru mengajar komputer. Kalimat ini membuat metode ini terdengar membingungkan, tetapi bayangkan komputer yang diajari bagaimana mengajar oleh seorang guru manusia. Komputer dapat diajari oleh guru manusia dengan menunjukkan cara menyelesaikan masalah tertentu, seperti penjumlahan multicolumn. Jika komputer salah dalam menyelesaikan masalah, guru dapat memperbaikinya. 

Menyelesaikan Masalah Secara Mandiri

Salah satu bagian menarik dari metode ini adalah bahwa sistem komputer tidak hanya dapat mengajar dan menyelesaikan masalah seperti yang diajarkan, tetapi juga dapat menyelesaikan semua masalah lain dalam topik dengan menggeneralisasi. Ini berarti bahwa komputer dapat menyelesaikan masalah di luar cara yang diajarkan oleh guru. 

Daniel Weitekamp III adalah seorang mahasiswa Ph.D di Institut Interaksi Manusia-Komputer CMU (HCII). 

“Seorang siswa mungkin belajar satu cara untuk melakukan suatu masalah dan itu sudah cukup,” kata Weitekamp. “Tapi sistem tutor perlu belajar semua jenis cara untuk menyelesaikan suatu masalah. Sistem tutor perlu belajar bagaimana mengajar penyelesaian masalah, bukan hanya bagaimana menyelesaikan masalah.”

Tantangan yang dijelaskan oleh Weitekamp adalah salah satu yang terbesar dalam pengembangan sistem tutor berbasis AI. Sistem tutor pintar yang baru dikembangkan dapat melacak kemajuan siswa, membantu menentukan apa yang harus dilakukan selanjutnya, dan membantu siswa mengembangkan keterampilan baru dengan memilih latihan yang efektif. 

Pengembangan Sistem Tutor Berbasis AI

Ken Koedinger adalah seorang profesor interaksi manusia-komputer dan psikologi. Koedinger adalah salah satu pengembang awal tutor pintar, dan bekerja sama dengan yang lain, aturan produksi diprogram dengan tangan. Menurut Koedinger, setiap jam instruksi yang diajarkan membutuhkan 200 jam pengembangan. Akhirnya, kelompok ini mengembangkan metode yang lebih efektif, yang menunjukkan semua cara yang mungkin untuk menyelesaikan suatu masalah. Ini mengurangi waktu pengembangan dari 200 jam menjadi 40 atau 50 jam, tetapi sangat sulit untuk menunjukkan semua solusi yang mungkin untuk beberapa pola. 

Koedinger telah mengatakan bahwa metode baru ini dapat memungkinkan seorang guru mengembangkan pelajaran 30 menit dalam waktu yang sama. 

“Satu-satunya cara untuk mendapatkan tutor pintar yang lengkap sampai sekarang adalah dengan menulis aturan AI,” kata Koedinger. “Tapi sekarang sistem itu menulis aturan-aturan tersebut.”

Dalam metode baru ini, program pembelajaran mesin digunakan untuk mensimulasikan cara siswa belajar. Antarmuka pengajaran dibuat oleh Weitekamp, dan itu menggunakan proses “show-and-correct” untuk pemrograman.

Sementara metode ini didemonstrasikan dengan penjumlahan multicolumn, mesin pembelajaran yang digunakan dapat diterapkan pada subjek lain, seperti penyelesaian persamaan, penjumlahan pecahan, kimia, tata bahasa Inggris, dan lingkungan eksperimen ilmiah. 

Salah satu tujuan utama adalah agar metode ini memungkinkan guru untuk membuat pelajaran komputerisasi mereka sendiri, tanpa memerlukan programmer AI. Ini memungkinkan guru untuk menerapkan pandangan pribadi mereka tentang bagaimana mengajar atau metode apa yang digunakan. 

Weitekamp, Koedinger, dan Ilmuwan Sistem HCII Erik Harpstead menulis makalah yang menjelaskan metode ini. Makalah ini diterima oleh Konferensi Faktor Manusia dalam Sistem Komputasi (CHI 2020). Konferensi ini awalnya direncanakan untuk bulan ini, tetapi pandemi COVID-19 memaksa konferensi tersebut dibatalkan. Makalah tersebut sekarang dapat ditemukan dalam prosiding konferensi, yang terletak di Perpustakaan Digital Asosiasi untuk Mesin Komputasi.

Institut Ilmu Pendidikan dan Google membantu mendukung penelitian ini. 

Alex McFarland adalah seorang jurnalis dan penulis AI yang menjelajahi perkembangan terbaru dalam kecerdasan buatan. Ia telah berkolaborasi dengan berbagai startup dan publikasi AI di seluruh dunia.