Unrinews – Di ruang kelas, guru selama ini hanya dapat menebak-nebak apakah siswanya benar-benar siap untuk belajar. Tatapan kosong, wajah murung, atau ekspresi bingung sering kali menjadi isyarat yang sulit diinterpretasikan. Berangkat dari persoalan tersebut, tim peneliti Universitas Riau (Unri) menghadirkan sebuah inovasi yang berpotensi mengubah cara guru memahami peserta didik.
Tim penelitian EUREKA yg dipimpin oleh Prof Dr Neni Hermita MPd yg beranggotakan Rahmat Hidayat MKom, Rifqa Gusmida Syahrun Barokah MEd, Dr Suroyo MPd, Eva Astuti Mulyani MPd, Prof Erlin MKom PhD, Yulvia Nora Marlim MKom, Dr Nurliana Nasution ST MKom, dan Prof Dr Zulirfan MSi, mengembangkan dua sistem berbasis kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI), yakni EUREKA-Face dan EduBrain, yang dirancang untuk mendeteksi kesiapan belajar siswa secara objektif dan real-time.
Menurut Neni, pembelajaran yang efektif dimulai dari kesiapan emosional dan kognitif mereka sebelum proses belajar berlangsung. “Selama ini guru lebih banyak mengandalkan observasi manual untuk mengetahui kondisi siswa. Padahal, tidak semua siswa mampu mengungkapkan apa yang mereka rasakan. Melalui teknologi AI, kita mencoba membantu guru memahami kondisi belajar siswa secara lebih akurat,” jelasnya.
Sistem pertama, EUREKA-Face, bekerja dengan memanfaatkan kamera untuk merekam ekspresi wajah siswa secara real-time. Melalui model Convolutional Neural Network (CNN), sistem ini mampu mengenali berbagai ekspresi dasar seperti senang, sedih, marah, takut, netral, hingga terkejut. Ekspresi tersebut kemudian dikonversi menjadi indikator kesiapan belajar yang dapat diakses guru melalui antarmuka berbasis web dalam bentuk grafik maupun indikator warna.
Tak berhenti di sana, tim peneliti juga mengembangkan EduBrain, sebuah sistem cerdas yang memanfaatkan sensor Electroencephalogram (EEG) untuk membaca aktivitas gelombang otak siswa. Teknologi ini mampu menganalisis tingkat konsentrasi, ketenangan, dan fokus belajar melalui pengolahan sinyal gelombang otak seperti alpha, beta, delta, dan theta. Hasilnya ditampilkan melalui dashboard interaktif sehingga guru dapat mengetahui kondisi kognitif siswa secara langsung.
Kedua inovasi ini, Neni melanjutkan, lahir dari hasil penelitian panjang yang melibatkan guru sekolah dasar, khususnya dalam pembelajaran STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics). Penelitian menunjukkan bahwa banyak siswa sekolah dasar mengalami kesulitan dalam menyampaikan perasaan mereka saat menghadapi materi abstrak. Sebaliknya, emosi mereka justru lebih banyak tercermin melalui ekspresi wajah.
Menariknya, teknologi pengenalan emosi ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan peran guru. Sebaliknya, AI hadir sebagai alat bantu agar guru dapat menyesuaikan strategi pembelajaran sesuai dengan kebutuhan masing-masing siswa.
“Ketika sistem mendeteksi banyak siswa menunjukkan ekspresi bingung atau frustrasi, guru dapat segera mengubah pendekatan pembelajaran, memberikan contoh yang lebih konkret, atau melakukan pendampingan secara lebih personal. Dengan demikian, pembelajaran menjadi lebih adaptif dan berpusat pada siswa,” lanjut Neni.
Inovasi ini juga telah menghasilkan berbagai luaran penelitian, di antaranya pengajuan paten sederhana untuk sistem EUREKA-Face serta pengembangan prototipe AI berbasis pengenalan wajah dan EEG yang saat ini memasuki tahap akhir pengembangan. (mukmin. foto: istimewa)*
