Membutuhkan Programer Fullstack untuk membuat LMS dengan alur seperti dibawah ini :
adalah sebuah Learning Management System (LMS) yang mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI) untuk membantu dalam proses pembelajaran yang lebih personal bagi mahasiswa. Sistem ini dirancang untuk digunakan oleh Mahasiswa dan Dosen dengan tujuan meningkatkan efektivitas pembelajaran melalui materi yang disesuaikan dengan minat, kemampuan, dan target capaian yang telah ditentukan. Berikut adalah penjelasan detail setiap komponen dan alur kerja dalam sistem:
1. Mahasiswa (Pengguna)
Login & Akses Dashboard: Mahasiswa melakukan login ke sistem dan diarahkan ke dashboard pribadi mereka. Di dashboard ini, mereka dapat melihat jadwal kuliah yang perlu diikuti.
Input Minat/Kesukaan: Mahasiswa diminta untuk mengisi data minat atau kesukaan mereka terkait topik atau bidang studi tertentu. Data ini akan digunakan oleh AI untuk mengkustomisasi materi pembelajaran agar sesuai dengan minat dan gaya belajar mahasiswa.
Akses Materi Pembelajaran: Berdasarkan hasil analisis AI, mahasiswa akan menerima materi pembelajaran yang disesuaikan dengan minat dan target capaian yang telah diatur oleh dosen.
Ujian & Evaluasi Pembelajaran: Setelah menyelesaikan materi pembelajaran, mahasiswa akan mengikuti ujian atau evaluasi pembelajaran. Hasil dari ujian ini akan diolah oleh AI untuk menilai pencapaian pembelajaran mahasiswa.
Feedback & Acknowledgement: Mahasiswa memberikan feedback atau pengakuan atas materi dan evaluasi yang telah mereka jalani, sebagai bentuk umpan balik kepada sistem dan dosen.
2. Dosen (Pengguna)
Login & Akses Dashboard: Dosen juga memiliki akses login untuk melihat jadwal mata kuliah dan daftar kelas yang mereka ajar.
Input Materi Pembelajaran: Dosen bertugas memasukkan materi pembelajaran ke dalam sistem sesuai dengan silabus dan tujuan pembelajaran.
Input Target Capaian: Dosen menetapkan target capaian atau kompetensi yang harus dicapai oleh mahasiswa. Target ini akan menjadi parameter bagi AI dalam mengukur dan menilai hasil belajar mahasiswa.
Input Rekomendasi Lanjutan: Berdasarkan performa mahasiswa, dosen dapat memberikan rekomendasi lanjutan berupa saran materi tambahan atau kegiatan lain yang mendukung peningkatan pemahaman mahasiswa. Rekomendasi ini juga akan digunakan oleh AI untuk memperbaiki rekomendasi pembelajaran berikutnya.
3. Proses Kerja Sistem dengan AI
Pembuatan Materi Pembelajaran: Setelah data minat mahasiswa dan target capaian dari dosen dimasukkan, API AI akan melakukan analisis dan memproses data tersebut untuk menghasilkan materi pembelajaran yang disesuaikan. AI mempertimbangkan minat mahasiswa untuk membuat materi yang lebih menarik dan relevan.
Pembuatan Materi Evaluasi/Ujian: Berdasarkan hasil pembelajaran, AI juga menyusun soal ujian atau evaluasi yang sesuai dengan tingkat kemampuan dan pencapaian target mahasiswa. Ini memastikan evaluasi yang tepat sasaran dan sesuai dengan kebutuhan mahasiswa.
Penilaian Hasil Ujian: Setelah mahasiswa mengikuti ujian, AI akan melakukan penilaian terhadap hasil ujian tersebut. Hasil penilaian ini kemudian dikaitkan dengan target capaian yang telah diatur oleh dosen, memberikan gambaran tentang seberapa baik mahasiswa mencapai tujuan pembelajaran.
Rekomendasi Lanjutan: Berdasarkan hasil penilaian, AI akan memberikan rekomendasi lanjutan untuk setiap mahasiswa. Rekomendasi ini dapat berupa materi tambahan, topik lanjutan, atau kegiatan belajar lainnya yang bertujuan untuk meningkatkan pemahaman dan capaian mahasiswa.
4. Alur Kerja Sistem Secara Keseluruhan
Mahasiswa melakukan login dan mengisi data minat/kesukaan.
Dosen memasukkan materi pembelajaran, target capaian, dan rekomendasi lanjutan.
AI memproses data minat mahasiswa dan target capaian untuk menghasilkan materi pembelajaran yang relevan dan menarik bagi mahasiswa.
Mahasiswa mengakses materi pembelajaran dan mengikuti evaluasi atau ujian.
AI menilai hasil ujian dan mencocokkannya dengan target capaian. Hasil penilaian ini menjadi masukan bagi dosen untuk memberikan feedback lebih lanjut.
Sistem memberikan rekomendasi lanjutan berdasarkan analisis AI terhadap hasil belajar mahasiswa.
Proses ini berlanjut hingga seluruh jam pembelajaran selesai. Pada akhir pembelajaran, AI akan menghasilkan laporan kesimpulan tentang pencapaian dan perkembangan mahasiswa dalam proses pembelajaran tersebut.
5. Laporan Akhir dan Analisis Keseluruhan
Setelah semua sesi pembelajaran dan evaluasi selesai, sistem akan menghasilkan laporan akhir untuk masing-masing mahasiswa. Laporan ini mencakup performa belajar mahasiswa, pencapaian terhadap target yang ditetapkan, dan rekomendasi pembelajaran yang bisa dilakukan di masa mendatang.
Dosen dapat mengakses laporan ini untuk memberikan umpan balik lebih lanjut atau untuk melakukan penyesuaian terhadap proses pembelajaran di kelas berikutnya.
---
Menggunakan Free Api AI
Base Laravel
Programer bersedia membuat dashboard awal disertai menu untuk login bagi dosen, mahasiswa dan Admin, dalam 5 hari pertama.
target pengerjaan 25Hari
Loading ...
