Wawan Setiawan UPI

Smart Classroom Berbasis Sistem Cerdas Untuk Meningkatkan Kualitas Pembelajaran

Wawan Setiawan, dan Yaya Wihardi
Departemen Pendidikan Ilmu Komputer FPMIPA UPI
Sistem pendidikan di abad  21 perlu didukung sepenuhnya oleh penerapan teknologi informasi dan komunikasi (TIK). Hal ini mendorong berbagai pihak untuk berlomba-lomba membangun fasilitas pendidikan berbasis TIK. Salah satu isunya adalah smart classroom, yaitu ruang  kelas yang dapat memfasilitasi dan menginformasikan aktivitas siswa secara cepat dan objektif, mampu melihat dan mengamati keadaan peserta didik secara visual layaknya manusia. Melalui smart classroom system ini diharapkan pendidik dapat meningkatkan pencapaian tujuan pembelajaran melalui umpan balik yang diberikan oleh sistem secara realtime. Smart classroom berbasis sistem cerdas dapat memanfaatkan sistem deteksi wajah yang mampu mengenali identitas siswa untuk pencatatan kehadiran otomatis, dapat mendeskripsikan ekspresi wajah siswa yang yang dikaitkan dengan motivasi, mood, tingkat atensi, dan deskripsi lainnya. Smart classroom berbasis sistem cerdas juga memungkinkan untuk melakukan recording seluruh aktivitas baik audio maupun video sehingga dapat menjadi umpan balik bagi pendidik dan pihak-pihak yang berkepentingan. Smart classroom system juga dapat menghadirkan sumber-sumber materi melalui connecting internet yang terhubung secara global termasuk dengan narasumber terkait. Melalui penerapan smart classroom berbasis sistem cerdas kualitas pembelajaran dapat lebih ditigkatkan.

Kata Kunci : smart classroom, sistem cerdas, kualiats pembelajaran

PENGANTAR

Saat ini penerapan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) dalam bidang pendidikan, khususnya di Indonesia, semakin semarak dan menggembirakan. Hal ini ditandai dengan munculnya berbagai program pemerintah, swasta, maupun komunitas yang mendukung proses penyelenggaraan maupun pengelolaan pendidikan berbasis TIK. Pembangunan jaringan pendidikan nasional, penertiban data pokok pendidikan melalui sistem Dapodik, pengembangan konten bahan ajar elektronik, pengembangan paket-paket aplikasi sekolah, dan lain-lain merupakan program-program yang terus dikembangkan saat ini. Hal ini menandakan era komputerisasi di bidang pendidikan sudah lebih terasa.  Dilihat dari trend tersebut, masa depan sistem pendidikan akan sepenuhnya didukung oleh penerapan TIK.

Ilmu komputer merupakan faktor utama penentu perkembangan TIK. Salah satu  bidang dalam keilmuan bidang komputer yang relatif baru adalah kecerdasan buatan atau sistem cerdas. Melalui pendekatan kecerdasan buatan, para peneliti terus berupaya menciptakan sistem komputer yang cerdas, yaitu sistem yang dapat mendekati sistem kerja manusia seperti mengindera, berfikir, dan bertindak seperti layaknya manusia. Pemanfaatan sistem cerdas sudah banyak dilakukan dalam berbagai bidang, seperti pengembangan mobil dengan sopir otomatis, pengembangan smart city, pengembangan smart home, pengembangan robot cerdas, dll. Semua sistem tersebut dibuat secerdas mungkin agar mendekati perilaku manusia.

Mencermati perkembangan seperti di atas, lembaga pendidikan sudah seharusnya mengadopsi sistem cerdas yang inovatif yang mampu meningkatkan kualitas pembelajaran. Hal tersebut diantaranya dapat diwujudkan dalam konteks smart classroom, yaitu sebuah sistem yang dapat membuat ruang kelas sedemikian hingga bisa mengendalikan beberapa aktivtas dalam pembelajaran lihat seperti,  mengamati dan mengevaluasi seluruh kegiatan peserta didik secara otomatis. Melalui sistem ini diharapkan pendidik menjadi lebih memahami kondisi peserta didik selama proses pembelajaran berlangsung dan memudahkan melakukan evaluasi perkembangan peserta didik selama proses pembelajaran.

Model smart classroom ini sudah banyak dikembangkan, namun terus memerlukan penyempurnaan salah satunya dengan mengadopsi kecerdasan buatan agar mampu memberikan umpan balik bagi pendidik selama proses pembelajaran.

MODEL SMART CLASSROOM

Isu smart classroom telah dimulai diawal abad ke-20, salah satu penelitian awal tentang smart classroom dilakukan oleh  Franklin, Flachsbart, & Hammond, Tahun 1999. Franklin mencoba membuat sistem intelegent classroom dimana pendidik dapat berinteraksi dengan komputer sebagai alat bantu pembelajaran melalui perintah suara, gestur tubuh, ataupun keduanya. Franklin menekankan pada aspek natural user interface. Pemikiran Franklin didukung oleh Ren dan Xu Tahun 2002 yang  mencoba membuat mouse virtual untuk melakukan kontrol terhadap slide presentasi menggunakan pendekatan pengenalan aksi (action recognition) dengan memanfaatkan metode primitive-based coupled hidden markov model.

Shi dkk. Tahun 2003  mengintegrasikan teknologi pengenalan suara dan teknologi computer vision dengan teknologi teleconference guna mengakomodir remote student yang berada di tempat yang berbeda. Komponen smart classroom yang dikembangkan oleh Shi meliputi pemanfaatan pointer sebagai mouse virtual, penggunaan teknologi biometric pengenal wajah dan pengenal suara untuk verifikasi hak akses pendidik ke ruang kelas, pemanfaatan kameramen cerdas yang mampu melakukan auto-focus dan merekam kegiatan pembelajaran secara otomatis, pemanfaatan perintah suara (voice-command) untuk mengontrol seluruh perangkat yang tersedia, serta pemanfaatan teknologi teleconference.

Di, Gang, & Juhong Tahun  2008,  dan  Dekdouk Tahun 2012 mencoba fokus pada tele-teaching. Di dkk. mencoba menyajikan dan memvisualisasikan proses pembelajaran tele-teaching tersebut melalui virtual reality, sehigga peserta didik mendapatkan pengalaman yang nyata dalam proses pembelajaran tsb walaupun terpisah oleh jarak yang jauh. Adapun Dekdouk mencoba memfasilitasi tele-teaching melalui teknologi mobile, dimana peserta didik difasilitasi untuk dapat berkomunikasi dengan sesama temannya maupun dengan pendidik yang dapat dilakukan kapanpun dan dimanapun sesuai kebutuhan mereka.

Rahman, Sarker, & Sayeed Tahun 2010 mencoba memasukan unsur pencatatan kehadiran dengan memanfaatkan teknologi RFID. Namun penggunaan RFID sebagai alat dapat mengurangi aspek kealamian proses interaksi antara sistem dengan penggunanya, dimana aspek kealamian tersebut merupakan salah satu ciri sistem cerdas. Meskipun demikian Rahman tetap mengangkat kealamian lainnya melalui pemanfaatan sensor infra merah untuk membangun papan tulis interaktif.

Penelitian-penelitian tentang smart classroom yang telah dipaparkan cenderung lebih fokus pada aspek alat bantu untuk berinteraksi dengan alat-alat maupun sarana pembelajaran. Yang dan Chen Tahun 2011 mencoba melakukan evaluasi secara realtime terhadap keadaan peserta didik dan pendidik selama proses pembelajaran guna memberikan umpan balik bagi pendidik sehingga dapat meningkatkan efektifitas pembelajaran. Yang dan Chen tahun mencoba melakukan analisis terhadap wajah peserta didik dengan melakukan lokalisasi area wajah untuk kemudian difokuskan pada area mata. Melalui gambar area mata yang ditangkap oleh kamera tersebut dapat dilakukan deteksi atensi peserta didik. Hasil pendeteksian atensi tersebut kemudian menjadi umpan balik bagi pendidik untuk mengevaluasi keadaan peserta didik.

SMART CLASSROOM BERBASIS SISTEM  CERDAS

Smart classroom system  merupakan kombinasi perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat keras berupa empat buah sensor kamera beresolusi tinggi yang dipasang di dalam ruang kelas beserta seperangkat komputer. Adapun perangkat lunak merupakan aplikasi cerdas yang merupakan implementasi dari model-model yang dibangun.

Cara kerja sistem dimulai dengan menangkap gambar melalui kamera, kemudian sistem menampilkan hasil pengolahan data berupa video keadaan ruang kelas yang disertai label nama masing-masing peserta didik, mood peserta didik tersebut, dan tingkat atensi peserta didik tersebut terhadap pendidik di depan kelas. Hal ini ditampilkan secara realtime di layar monitor komputer yang telah terinstal aplikasi smart classroom system.

Pembangunan model sistem sendiri mengikuti alur pengembangan model pemelajaran mesin. Tahap pertama yang dilakukan adalah pengumpulan data, kemudian data tersebut dilakukan pra proses pengolahan untuk memperbaiki kualitasnya. Tahap berikutnya dilakukan ekstraksi atau pengambilan ciri dari masing-masing data tersebut sehingga dimensi data bisa direduksi untuk lebih menghemat proses komputasi.

Data hasil ekstraksi dikelompokan menjadi dua kelompok yaitu data latih dan data uji. Data latih ini digunakan untuk membangun model pendeteksi dan pengenal, kemudian data uji digunakan untuk memverifikasi dan mengevaluasi unjuk kerja sistem.

Model yang dibangun dan diuji meliputi empat buah model, yaitu model pendeteksi area/bagian wajah, model pengenal wajah, model pengenal mood berdasarkan ekspresi wajah, dan model pelacak arah pandangan mata. Pengujian dan evaluasi terhadap model dilakukan dengan metode 5-fold cross-validation.

Model-model yang telah berhasil dievaluasi kemudian diimplementasikan menjadi sebuah perangkat lunak cerdas melalui tahapan pengembangan perangkat lunak. Tahap pengembangan perangkat lunak dimulai dengan tahapan analisis, yaitu dengan mengidentifikasi kebutuhan perangkat lunak. Kemudian dilanjutkan dengan tahapan desain dan perancangan perangkat lunak, yang meliputi proses perancangan komponen dan interaksi antar komponen sistem tersebut. Setelah rancangan sistem dibuat, dilakukanlah tahap implementasi rancangan ke dalam kode program. Tahap terakhir dilakukan pengujian setiap komponen dan interaksinya untuk memastikan perangkat lunak berjalan sesuai rancangan.

PUSTAKA RUJUKAN

Burghardt, C., Reisse, C., Heider, T., Giersich, M., & Kirste, T. (2008). Implementing Scenarios in a Smart Learning Environment . Sixth Annual International Conference on Pervasive Computing and Communications (pp. 377 – 382 ). Hong Kong : IEEE.

Dekdouk, A. (2012). Integrating mobile and ubiquitous computing in a smart classroom to increase learning effectiveness . International Conference on Education and e-Learning Innovations (ICEELI) (pp. 1-5). Sousse: IEEE.

Di, C., Gang, Z., & Juhong, X. (2008). An Introduction to the Technology of Blending-Reality Smart Classroom. International Symposium on Knowledge Acquisition and Modeling (pp. 516 – 519). Wuhan : IEEE.

Franklin, D., Flachsbart, J., & Hammond, K. (1999, October). The Intelligent Classroom. Intelligent Systems and their Applications, IEEE, 14(5), 2 – 5 .

Rahman, M., Sarker, V., & Sayeed, K. (2012). iClassroom: Toward a low cost interactive classroom. International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT) (pp. 209 – 214). Chittagong: IEEE.

Ren, H., & Xu, G. (2002). Human action recognition in smart classroom. Fifth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (pp. 417 – 422 ). Washington, DC, USA: IEEE.

Shi, Y., Xie, W., Xu, G., Shi, R., Chen, E., Mao, Y., et al. (2003, April). The smart classroom: merging technologies for seamless tele-education. Pervasive Computing, 2(2), 47 – 55.

Yang, S., & Chen, L. (2011). A face and eye detection based feedback system for smart classroom. International Conference on Electronic and Mechanical Engineering and Information Technology (EMEIT) (pp. 571 – 574). Harbin, Heilongjiang, China: IEEE.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *