Peluang Teknologi Biometrika dalam Pendidikan di Masa Pandemi

Foto: Anna Nekrashevich dari Pexels diunduh Selasa (7/9/2021)

Perkembangan teknologi Artificial Intelligent (AI) atau kecerdasan buatan dan integrasinya dengan berbagai sektor kehidupan akan membuka peluang yang sangat luas untuk mendukung produktivitas manusia. Sebut saja misalnya integrasi antara AI, biometrika, dan pembelajaran. Bagaimana integrasi ini dapat menjadikan lebih produktif dalam pendidikan? Sebelum dilanjutkan pembahasan ini, perlu terlebih dahulu dipahami penerapan konsep-konsep terkait dengan AI dan biometrika ini dalam pembelajaran. Seperti telah dipahami bersama, bahwa pendidikan era sekarang dan masa depan akan jauh lebih fleksibel dan adaptif untuk dapat sesuai dengan kebutuhan peserta didik. Dukungan teknologi menyebabkan hal ini dapat terjadi termasuk dalam pendidikan di masa pandemi.

Apa Itu Biometrika?

Biometrika adalah kajian tentang karakteristik biologi suatu objek yang dapat diukur. Biometrika sudah digunakan sejak lama terutama penggunaan sidik jari. Secara manual sidik jari sudah digunakan sebagai identitas khas seseorang untuk berbagai keperluan salah satunya pada forensik. Seiring dengan perkembangan teknologi, sidik jari digunakan untuk berbagai keperluan seperti pada berbagai gadget, layanan keuangan dengan ATM, presensi kehadiran dan untuk masuk gedung atau ruang tertentu. Tidak hanya sidik jari, masih banyak karakteristik biologi yang dapat diukur sebagai identifikasi objek seperti iris, pola vena, retina, sidik jari-jari, garis tangan, wajah, telinga, suara, gaya berjalan, dan tanda tangan dengan akurasi lebih dari 90%. Dengan teknologi saat ini, semua ukuran ini dapat tersimpan dalam big data untuk digunakan sebagai pengambilan keputusan menggunakan AI.

Biometrika digunakan untuk verifikasi dan identifikasi. Verifikasi terkait dengan apakah saya adalah benar-benar saya. Hal ini terkait dengan konfirmasi diterima atau ditolaknya klaim seseorang dengan membandingkan sampel biometrika yang terdaftar. Sedangkan pada identifikasi, sistem harus mengenali seseorang dari basisdata yang berisi data biometrika seluruh populasi terdaftar dengan mencari kecocokan berdasarkan biometrika. Identifikasi adalah masalah yang lebih menantang karena melibatkan pencocokan 1 ke banyak, sedang verifikasi adalah pencocokan 1 ke 1. Dengan data biometrika yang lebih kompleks, peran AI menjadi penting.

Penggunaan Biometrika

Dalam pembelajaran ada banyak peluang penggunaan biometrika baik yang sudah ada maupun yang masih dalam pengembangan. Biometrika dapat digunakan sebagai identitas dalam learning management system, bukti kehadiran dalam perkuliahan, identitas kehadiran saat ujian, keamanan kelas agar tidak sembarang orang dapat masuk ruangan, bukti untuk akses alat praktikum. Ini adalah beberapa penggunaan yang sudah ada saat ini. Dengan perkembangan AI yang maju saat ini, biometrika mulai dikembangkan sebagai informasi untuk dapat menentukan bagaimana cara untuk memotivasi belajar siswa dan sebagai data untuk learning analytics sehingga siswa dapat diberikan materi ajar yang sesuai dengan karakteristiknya secara representasi ganda (multirepresentation). Di sini AI akan memberikan kontribusi agar biometrika dapat dimanfaatkan secara optimal.

Interaksi Kecerdasan Buatan dan Biometrika

Integrasi AI dan biometrik sebagai learning analytics akan mengikuti skema seperti pada Gambar 1 berikut.

Gambar 1. Interaksi AI dan biometrik dalam learning analytics. Foto Dwi Sulisworo

Gambar 1 tersebut menjelaskan bagaimana AI dan biometrika bekerja untuk mendukung pembelajaran individu. Personalized learning environment yang pada era sebelum Revolusi Industri 4.0 relatif sulit dilaksanakan, saat ini memperoleh momentum dengan adanya teknologi ini. Konsep pembelajaran yang disesuaikan dengan kebutuhan individu yang unik setiap siswa selama ini dianggap sebagai situasi ideal yang sulit untuk diterapkan dalam pembelajaran kelas. Masuknya era pembelajaran online, pembelajaran yang bersifat personal dapat dilakukan. Dengan pembelajaran ini, siswa dapat memperoleh beberapa pilihan dalam bagaimana mereka menerima pembelajaran mereka dengan dibantu oleh learning analytic machine.

Sudah saatnya para pendidik menyiapkan diri dengan berbagai perubahan ini agar dapat tetap memberikan pendampingan terbaik bagi siswa. Kesadaran diri untuk dapat beradaptasi dengan perubahan lingkungan belajar dan kebutuhan kompetensi yang terus berkembang akan menentukan kualitas pendidikan masa depan.

(DSW)