DreamBox adalah salah satu platform yang banyak digunakan untuk pembelajaran matematika. Dengan teknologi AI-nya, DreamBox menyesuaikan materi pelajaran sesuai dengan kemampuan siswa secara langsung, memungkinkan pengalaman belajar yang sangat personal. Platform ini menggunakan algoritma canggih untuk menganalisis perilaku siswa dan mengadaptasi tugas agar sesuai dengan kemampuan mereka, sehingga siswa dapat belajar dengan kecepatan mereka sendiri. Keunggulan utamanya adalah kemampuan untuk menyesuaikan konten secara dinamis berdasarkan kesalahan dan kemajuan siswa. Laporan analitik real-time membantu guru untuk memantau perkembangan siswa dengan lebih baik. Namun, ada kelemahan dalam ketergantungan pada data yang bisa mempengaruhi kualitas pengajaran jika data yang digunakan tidak cukup representatif. Selain itu, tidak semua orang tua atau guru siap dengan pengajaran berbasis teknologi, yang bisa menyebabkan ketidakefektifan dalam konteks tertentu.
Knewton, platform yang menawarkan pembelajaran yang dipersonalisasi di bidang matematika, sains, dan bahasa Inggris, menggunakan data siswa untuk memberikan rekomendasi materi yang disesuaikan dengan tingkat kemampuan mereka. Kelebihan utama dari Knewton adalah kemampuannya untuk menyesuaikan pembelajaran secara dinamis berdasarkan kemampuan siswa dan menyediakan jalur pembelajaran yang fleksibel. Ini memberi kebebasan bagi siswa dengan kebutuhan yang berbeda. Namun, seperti banyak platform berbasis AI lainnya, Knewton sering terjebak dalam otomatisasi yang mengurangi elemen interaksi manusia yang penting dalam proses belajar. Selain itu, bias data juga dapat terjadi jika data yang digunakan tidak mencakup keragaman kebutuhan siswa secara menyeluruh.
Unbound Academy, yang lebih mengedepankan pendekatan fleksibel dan berbasis teknologi, juga menggunakan AI untuk menawarkan pembelajaran yang disesuaikan dengan perkembangan individu siswa. Dengan fitur pembelajaran berbasis proyek, Unbound Academy memberi kebebasan kepada siswa untuk memilih materi yang sesuai dengan minat dan kemampuan mereka. Pendekatan ini memfasilitasi eksplorasi ide dan pembangunan keterampilan praktis. Meskipun demikian, sistem ini bisa jadi membingungkan bagi beberapa siswa yang lebih membutuhkan struktur dan arahan yang lebih jelas. Selain itu, ketergantungan pada teknologi tinggi menjadi tantangan tersendiri di daerah yang memiliki infrastruktur internet terbatas.
Squirrel AI, yang berasal dari China, menggunakan algoritma pembelajaran adaptif untuk menilai kemampuan siswa dan menyesuaikan materi dengan perkembangan mereka. Dengan teknologi yang canggih, Squirrel AI dapat mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan siswa dalam berbagai topik, memberikan materi yang lebih sesuai dengan kebutuhan siswa. Salah satu keunggulannya adalah kemampuannya dalam analisis perkembangan siswa secara real-time. Namun, seperti platform lainnya, Squirrel AI dapat mengalami kesulitan dalam personalisasi yang lebih dalam bagi siswa dengan kebutuhan spesifik yang tidak terdeteksi oleh algoritma. Selain itu, keberhasilan platform ini sangat bergantung pada kualitas data yang diberikan, dan adanya potensi bias data dapat mempengaruhi hasil yang didapat.
Terakhir, Smart Sparrow adalah platform pembelajaran adaptif yang menggunakan AI untuk menyediakan pengalaman belajar yang dipersonalisasi di berbagai mata pelajaran. Smart Sparrow menyesuaikan materi pembelajaran dengan perkembangan siswa berdasarkan bagaimana mereka menyelesaikan soal atau tugas, dengan alat analisis yang kuat untuk membantu guru memahami pemahaman siswa. Namun, meskipun AI dapat menyesuaikan materi pembelajaran dengan sangat personal, beberapa aspek pembelajaran masih memerlukan peran pengajaran manusia. Kurangnya elemen kolaboratif atau interaksi sosial yang lebih dalam antara siswa dapat mengurangi kualitas pengalaman belajar yang didapatkan.
Setiap platform ini memiliki kelebihan dan kekurangannya, namun mereka semua berusaha untuk menjawab tantangan dalam menciptakan pengalaman belajar yang lebih personal dan adaptif. Meskipun teknologi semakin maju, tantangan seperti ketergantungan pada data yang kurang representatif, kebutuhan akan interaksi sosial yang kurang, serta kesulitan dalam personalisasi untuk siswa dengan kebutuhan spesifik, masih perlu diperhatikan. Namun, dengan pengembangan yang terus berlanjut, AI dapat memainkan peran penting dalam mengatasi kesenjangan pendidikan dan memberikan pembelajaran yang lebih inklusif dan efektif.
Kesimpulan: Momen untuk Melangkah
Kesempatan untuk mengadopsi personalized learning di Indonesia bukanlah sekadar pilihan yang bisa ditunda, melainkan sebuah keharusan yang mendesak. Kita sedang berada di ambang jurang ketertinggalan. Sistem pendidikan yang stagnan, konservatif, dan kaku ini akan semakin memperburuk ketimpangan sosial dan ekonomi yang telah mengakar. Tanpa perubahan nyata, tanpa penerapan personalized learning, Indonesia hanya akan terus menyaksikan kemajuan dunia dari kejauhan, terperangkap dalam lingkaran kemiskinan intelektual yang tak terputus.
Jika kita tetap bertahan dengan sistem yang hanya mengutamakan nilai ujian dan pencapaian akademik yang seragam, kita tidak hanya mengabaikan potensi setiap individu, tetapi juga merusak peluang masa depan bangsa. Kesenjangan dalam pendidikan akan semakin lebar, dan hanya mereka yang cukup beruntung, dengan akses ke teknologi, fasilitas, dan pendidikan berkualitas, yang akan mampu bertahan. Namun, apakah kita rela membiarkan sebagian besar generasi muda kita tertinggal dalam bayang-bayang kemiskinan pengetahuan, terperangkap dalam ketidakadilan struktural yang memperburuk perbedaan antar daerah dan status sosial?
Personalized learning bukan sekadar konsep utopis yang beredar di kalangan elit pendidikan. Ini adalah suatu keharusan untuk memajukan Indonesia. Dengan pendekatan ini, kita akan mampu membebaskan setiap siswa dari kekangan sistem pendidikan yang membatasi kreativitas, inovasi, dan kemampuan berpikir kritis. Dengan memberikan kesempatan kepada setiap individu untuk belajar sesuai dengan minat, kemampuan, dan kecepatan mereka, kita membuka pintu bagi potensi tak terbatas yang selama ini terkekang. Seharusnya kita tidak hanya mengandalkan pendekatan pendidikan yang sudah usang, yang semakin jauh dari kebutuhan zaman.
Waktu untuk bertindak adalah sekarang, sebelum kita terlambat. Tanpa langkah konkret, kita akan terus tertinggal di belakang negara-negara yang telah lebih dulu bergerak menuju revolusi pendidikan berbasis teknologi dan pembelajaran adaptif. Jika kita gagal melangkah dengan tegas, personalized learning hanya akan menjadi konsep yang mengambang, jauh dari kenyataan, seperti mimpi yang tak terwujud.
