<![CDATA[Pendidikan inklusif bertujuan untuk menyediakan lingkungan belajar yang setara dan mendukung bagi semua siswa, termasuk mereka yang memiliki kebutuhan khusus. Dalam beberapa tahun terakhir, machine learning (ML) telah menjadi salah satu teknologi yang menawarkan solusi inovatif untuk meningkatkan kualitas pendidikan inklusif. Kajian ini bertujuan untuk meninjau peran machine learning dalam pendidikan inklusif melalui analisis sistematis literatur yang diterbitkan selama lima tahun terakhir. Metodologi Systematic Literature Review (SLR) diterapkan untuk mengidentifikasi, mengevaluasi, dan menyintesis temuan dari berbagai studi terkait. Hasil kajian menunjukkan bahwa algoritma ML seperti decision tree, support vector machine, dan neural networks digunakan secara luas untuk mendeteksi kebutuhan siswa, personalisasi pembelajaran, serta meningkatkan aksesibilitas dan hasil belajar. Namun, tantangan seperti bias algoritmik, kurangnya data berkualitas, dan hambatan implementasi masih memerlukan perhatian lebih lanjut. Kajian ini memberikan wawasan tentang peluang dan tantangan penggunaan machine learning dalam mendukung pendidikan inklusif dan menawarkan rekomendasi untuk penelitian dan pengembangan di masa depan.]]>
Copyrights © 2024
