AI yang Menjelaskan AI: Menggunakan ChatGPT untuk Mengajarkan Konsep Google's Machine Learning.
s2tp.fip.unesa.ac.id, 12 Nopember 2025 - Kemampuan Kecerdasan Buatan (AI) untuk menjelaskan konsep-konsep paling kompleks di bidangnya sendiri adalah sebuah pencapaian pedagogis baru. Dalam konteks ini, menggunakan ChatGPT untuk mengajarkan arsitektur Machine Learning (ML) yang dikembangkan oleh Google—seperti Neural Networks, TensorFlow, atau arsitektur Transformer—mengubah alat Generatif menjadi sumber instruksi yang tersedia 24 jam sehari. Strategi ini sangat penting karena materi ML tradisional seringkali dipenuhi dengan jargon matematis dan teknis yang sulit diakses oleh siswa non-spesialis.
Peran utama ChatGPT adalah Menyederhanakan Jargon Teknis. Tugas pertamanya adalah memecah konsep ML yang rumit. Guru dapat memberi prompt AI untuk menjelaskan Gradient Descent atau Backpropagation dengan bahasa non-teknis. ChatGPT unggul dalam mengubah definisi formal menjadi narasi yang mudah dipahami, menghilangkan hambatan psikologis yang sering dialami siswa saat menghadapi topik baru.
Strategi yang paling efektif adalah Pembuatan Analogi yang Relatif. Seorang guru dapat meminta ChatGPT untuk: "Jelaskan Jaringan Saraf Tiruan (Neural Networks) menggunakan analogi yang mudah dipahami, seperti proses pemilahan surat oleh petugas pos atau jaringan kereta api yang mengangkut paket data." Analogi ini mengubah konsep abstrak menjadi visualisasi yang akrab, yang sangat membantu retensi memori siswa.
Kontekstualisasi Kontribusi Google adalah poin penting lainnya. Guru dapat menggunakan AI untuk menjelaskan, misalnya, arsitektur Transformer—fondasi dari model Generatif itu sendiri (termasuk ChatGPT)—sebagai inovasi Google. ChatGPT dapat menjelaskan bagaimana arsitektur ini memungkinkan AI untuk "memperhatikan" kata-kata mana yang paling penting dalam kalimat (Attention Mechanism), yang sangat berbeda dari model ML sebelumnya, memberikan wawasan metakognitif kepada siswa.
AI juga mendukung Pembelajaran Adaptif Berbasis Pertanyaan. Siswa dapat mengajukan pertanyaan tindak lanjut yang berulang: "Saya tidak mengerti kenapa bias itu penting dalam model ML." ChatGPT dapat mengubah level penjelasannya berkali-kali—dari penjelasan matematis ke penjelasan analogis—hingga siswa menemukan titik pemahaman yang tepat, mencerminkan dukungan yang adaptif dari tutor pribadi.
Namun, pembelajaran berbasis teks membutuhkan Integrasi Visual. Meskipun ChatGPT menyediakan narasi yang kuat, guru harus menggunakan visual pendukung (misalnya, membuat diagram flowchart ML di Canva) untuk mendukung penjelasan tersebut. Naskah yang dihasilkan ChatGPT harus dirancang untuk dipecah menjadi visual, di mana setiap slide memiliki satu ide inti yang didukung grafik.
Verifikasi Akurasi Konseptual adalah tanggung jawab guru. Meskipun AI menjelaskan ML, guru harus menggunakan keahlian mereka (atau AI verifikator lain, seperti Gemini) untuk memastikan definisi teknis dan atribusi konsep (misalnya, siapa yang mengembangkan Random Forests) adalah benar dan tidak di-hallucinate oleh AI.
Aplikasi dalam EdTech Sehari-hari diperkuat. Setelah memahami konsep ML, siswa dapat menganalisis alat yang mereka gunakan: "Bagaimana algoritma ML di balik Google Search memprioritaskan hasil untuk saya? Bagaimana AI ini mengetahui video YouTube mana yang harus direkomendasikan?" Ini menghubungkan teori ML dengan pengalaman digital mereka.
Kesimpulan
Menggunakan ChatGPT untuk mengajarkan konsep Machine Learning adalah aplikasi AI yang kuat dalam EdTech. AI berfungsi sebagai penyederhana konsep, generator analogi, dan asisten naratif. Sinergi ini memungkinkan pendidik untuk membawa topik ML yang kompleks ke ruang kelas yang lebih luas, mempersiapkan siswa bukan hanya sebagai pengguna AI, tetapi juga sebagai warga negara yang memahami cara kerja AI yang mendasarinya.
