Machine Learning Applications in Science Education: A Review - Syarifa Wahidah Al Idrus; Hilman Qudratuddarsi; Muallim (Universitas Sulawesi Barat, 2025)
Perkembangan teknologi digital telah membawa perubahan besar dalam dunia pendidikan, termasuk pendidikan sains. Salah satu teknologi yang semakin banyak mendapat perhatian adalah machine learning, yang mampu menganalisis data pembelajaran dalam jumlah besar untuk mendukung proses belajar yang lebih efektif, adaptif, dan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji konsep, perkembangan, manfaat, serta tantangan penerapan machine learning dalam pendidikan sains. Penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dengan metode studi literatur. Data diperoleh dari berbagai sumber akademik yang relevan, seperti artikel jurnal nasional dan internasional, buku ilmiah, prosiding konferensi, serta laporan lembaga pendidikan global. Pengumpulan data dilakukan melalui teknik dokumentasi dan penelusuran literatur secara sistematis pada beberapa basis data ilmiah. Data dianalisis menggunakan analisis isi melalui tahapan reduksi data, kategorisasi, interpretasi, dan penarikan kesimpulan, sedangkan validitas data dijaga melalui triangulasi sumber. Hasil kajian menunjukkan bahwa machine learning memiliki kontribusi penting dalam pendidikan sains, terutama dalam mendukung personalisasi pembelajaran, analisis performa dan prediksi capaian belajar, pengembangan laboratorium virtual dan simulasi cerdas, serta asesmen otomatis dan umpan balik cepat. Teknologi ini mampu membantu peserta didik memahami konsep-konsep sains yang kompleks secara lebih mendalam, sekaligus membantu pendidik dalam mengidentifikasi kesulitan belajar dan menyusun intervensi yang lebih tepat. Selain itu, machine learning juga berpotensi meningkatkan motivasi, keterlibatan, dan efektivitas pembelajaran sains. Namun, implementasinya masih menghadapi sejumlah tantangan, seperti keterbatasan infrastruktur teknologi, isu privasi dan keamanan data, kesiapan guru, serta potensi bias algoritma. Oleh karena itu, integrasi machine learning dalam pendidikan sains memerlukan dukungan kebijakan, penguatan infrastruktur, pelatihan guru, dan pengawasan etis agar dapat diterapkan secara optimal dan berkelanjutan.