Tasikmalaya | Kompetisi yang digelar Himpunan Mahasiswa Pendidikan Geografi Universitas Siliwangi, Tasikmalaya, itu mengangkat tema optimalisasi pembelajaran adaptif melalui pendekatan deep learning di era pendidikan digital. Mahasiswa Universitas Teknokrat sukses raih prestasi Sistem pembelajaran digital yang mampu menyesuaikan penyajian materi berdasarkan indikator fokus pengguna menjadi gagasan yang mengantarkan dua mahasiswa Universitas Teknokrat Indonesia meraih Juara II Nasional dalam Lomba Karya Tulis Ilmiah Nasional (LKTI-N) GELORA API 2026.
Data lain dalam laporan menunjukkan Berdasarkan informasi penyelenggaraan yang disampaikan kampus, kompetisi tersebut diikuti 131 peserta dari berbagai perguruan tinggi di Indonesia. PTBA Pamerkan Wastra Nusantara di INACRAFT 2026, Dari Tapis, Batik Kujur hingga Songket Silungkang Dalam penelitian itu, kedua mahasiswa memanfaatkan electroencephalography (EEG), teknologi untuk merekam aktivitas listrik otak, serta Multimodal Knowledge Graph (MMKG), model yang menghubungkan berbagai informasi dan sumber pembelajaran, termasuk teks, video, dan audio.
Informasi lain yang berkaitan dengan peristiwa tersebut mencakup Kedua mahasiswa Program Studi S1 Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FTIK), tersebut adalah Akbar Vabiansyah dan Ferdi Kurniawan. Mereka mengembangkan karya ilmiah berjudul Sistem Rekomendasi E-Learning Terpersonalisasi Menggunakan Multimodal Knowledge Graph dan Pendeteksi Fokus Gelombang Otak. Setelah melewati proses seleksi, tujuh tim terpilih untuk mempresentasikan sekaligus mempertahankan gagasan penelitian mereka di hadapan juri. Teknokrat Gandeng Balai Bahasa Lampung, Bekali Mahasiswa Pentingnya Literasi Dalam penyusunan karya tersebut, Akbar dan Ferdi mendapat bimbingan dari dosen S1 Informatika Universitas Teknokrat Indonesia, Dr. Gagasan penelitian mereka berangkat dari keterbatasan sistem pembelajaran elektronik yang umumnya menyajikan materi dengan pola seragam, meskipun setiap pengguna memiliki kebutuhan dan kondisi belajar berbeda.
Kondisi tersebut menjadi dasar pengembangan rancangan sistem yang menggabungkan teknologi pemantauan aktivitas listrik otak dengan pemetaan hubungan antarsumber belajar. Melalui pendekatan ini, materi tidak hanya disajikan dalam satu format, tetapi dirancang agar dapat disesuaikan berdasarkan indikator atensi pengguna. Sinyal EEG yang berasal dari kanal frontal Fp1 dan Fp2 diolah untuk memperoleh rasio Theta/Beta atau TBR. Nilai tersebut digunakan sebagai salah satu indikator yang berkaitan dengan atensi dan menjadi masukan bagi mekanisme rekomendasi materi. Dalam skenario yang dirancang, perubahan indikator atensi hingga melewati ambang tertentu dapat memicu penyesuaian format materi. Misalnya, penyajian teks yang kompleks dapat dialihkan menjadi ringkasan atau materi audiovisual. Penyesuaian itu dirancang untuk membantu mengelola beban kognitif selama pembelajaran, tanpa menghilangkan keterkaitan materi utama dan sumber belajar alternatif. Cek Berita dan Artikel lainnya di Google News
