Dua guru. Dua sakit kepala yang berbeda. Satu tentang apa yang sebenarnya bisa dilakukan mesin, dan satu lagi tentang apa yang terus kita coba hentikan.
David Webb berada di Jakarta. Dia bukan seorang pembuat kode. Bahkan tidak dekat. Namun dia menghabiskan satu tahun untuk “mengkode getaran” pada aplikasi bernama LibraryAid. Idenya? Biarkan AI menangani perpustakaan. Tidak diperlukan latar belakang CS, hanya sifat keras kepala.
Algoritme sekarang melacak sekitar 30 faktor. Minat, kebiasaan membaca di masa lalu, bahkan topik kelas saat ini. Ini dipersonalisasi hingga menjadi luar biasa.
Dan itu berhasil.
Ambillah siswa yang membaca dua nilai di bawah levelnya. Aplikasi tersebut memberinya seri buku yang benar-benar dia sukai. Dia akhirnya membuat kemajuan tiga kali lipat rata-rata dalam membaca. Itu mengesankan. Apakah itu ajaib? Tidak. Itu hanyalah data yang melakukan hal terbaik yang bisa dilakukan data, menemukan pola yang mungkin terlewatkan oleh manusia.
Teknologi akan bekerja paling baik jika ia meningkatkan naluri, bukan menggantikannya.
Tapi kemudian Anda beralih ke California. Temui Gabe Nitro.
Dia memperdebatkan hal yang tidak ingin didengar oleh siapa pun: kantong telepon mungkin merugikan pembelajaran, bukan membantu. Kantong Yondr dirancang untuk menghilangkan gangguan. Menyegel ponsel di siang hari terdengar cerdas, bukan?
Kecuali studi dari National Bureau of Economic RResearch mengatakan sebaliknya. Di kelas bahasa Inggris sekolah menengah, kantong-kantong ini tidak memiliki dampak signifikan secara statistik terhadap nilai ujian. Nol. Guru yang memasangnya terkejut. Mereka mengira hal itu akan memperbaiki nilai. Ternyata tidak.
Lebih buruk lagi? Gabe mencatat bahwa penegakan hukum memakan waktu hampir lima puluh menit sehari. Empat puluh sembilan menit waktu pengajaran terbuang untuk memeriksa kunci dan menyelesaikan perselisihan. Apa gangguan sebenarnya? Setelah ponsel terkunci, siswa cukup melihat Chromebook mereka. Gangguan tersebut tidak hilang, hanya menggeser platform.
Kami mencoba mengotomatiskan empati dengan satu alat. Kami mencoba untuk melarang perhatian dengan orang lain. Mungkin masalahnya bukan pada kodenya, atau pada kasusnya, tapi pada asumsi bahwa kita bisa merekayasa sifat manusia.
