Pekanbaru — Memahami kondisi emosional dan kognitif siswa sebelum proses pembelajaran dimulai selama ini menjadi tantangan besar bagi para guru. Tatapan kosong, raut wajah murung, atau ekspresi kebingungan kerap muncul di ruang kelas tanpa bisa ditafsirkan secara tepat. Menjawab problematika tersebut, sebuah tim peneliti dari Universitas Riau (Unri) berhasil mengembangkan dua sistem berbasis kecerdasan buatan (AI) yang dirancang untuk mendeteksi kesiapan belajar peserta didik secara objektif dan langsung.
Kedua sistem inovatif itu bernama EUREKA-Face dan EduBrain. Di bawah kepemimpinan Prof Dr Neni Hermita MSi, tim riset ini merancang teknologi yang mampu menjembatani keterbatasan observasi manual guru terhadap kondisi psikologis siswa. Menurut Neni, selama ini guru lebih banyak mengandalkan pengamatan langsung yang bersifat subjektif, sementara tidak semua siswa mampu mengartikulasikan apa yang mereka rasakan.
"Melalui teknologi AI, kita mencoba membantu guru memahami kondisi belajar siswa secara lebih akurat. Pembelajaran yang efektif sesungguhnya bermula dari kesiapan emosional dan kognitif peserta didik," ungkap Neni.
Sistem pertama, EUREKA-Face, memanfaatkan kamera untuk merekam ekspresi wajah siswa secara real-time. Dengan menerapkan model Convolutional Neural Network (CNN), perangkat ini sanggup mengidentifikasi beragam ekspresi dasar mulai dari senang, sedih, marah, takut, netral, hingga terkejut. Data ekspresi tersebut selanjutnya ditransformasikan menjadi indikator kesiapan belajar yang disajikan dalam bentuk grafik serta indikator warna pada antarmuka web yang mudah diakses guru.
Sementara itu, sistem kedua bernama EduBrain mengusung pendekatan yang lebih mendalam dengan memanfaatkan sensor Electroencephalogram (EEG) untuk membaca aktivitas gelombang otak siswa. Teknologi ini menganalisis sinyal gelombang alpha, beta, delta, dan theta guna mengukur tingkat konsentrasi, ketenangan, serta fokus belajar. Seluruh hasilnya ditampilkan melalui dashboard interaktif sehingga guru dapat memantau kondisi kognitif siswa secara langsung dari layar monitor.
Kedua inovasi ini merupakan buah dari penelitian jangka panjang yang melibatkan guru-guru sekolah dasar, khususnya dalam konteks pembelajaran STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics). Hasil riset mengungkap bahwa banyak siswa di jenjang sekolah dasar mengalami kesulitan menyampaikan perasaan mereka ketika berhadapan dengan materi yang bersifat abstrak. Emosi mereka justru lebih banyak termanifestasi melalui perubahan ekspresi wajah.
Neni menegaskan bahwa kehadiran teknologi ini sama sekali tidak dimaksudkan untuk menggantikan peran guru. Sebaliknya, AI berfungsi sebagai instrumen pendukung agar guru dapat menyesuaikan strategi pengajaran sesuai kebutuhan individual setiap 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," paparnya.
Dengan pendekatan tersebut, proses belajar mengajar diharapkan menjadi lebih adaptif dan benar-benar berpusat pada kebutuhan siswa. Model pembelajaran yang responsif terhadap kondisi emosional dan kognitif peserta didik dinilai mampu meningkatkan efektivitas penyerapan materi di kelas.
Dari sisi pencapaian, inovasi ini telah menghasilkan sejumlah luaran akademik yang signifikan. Tim peneliti telah mengajukan paten sederhana untuk sistem EUREKA-Face serta mengembangkan prototipe AI berbasis pengenalan wajah dan EEG yang kini memasuki tahap akhir pengembangan. Hasil riset tersebut juga telah disubmit ke jurnal internasional bereputasi Q1, yakni Educational Media International, sebagai bentuk pengakuan terhadap kualitas penelitian yang dilakukan.
