AKTIVITI PENGAJARAN
Pendekatan Kaedah Integrasi Kumpulan Kecil dan Pembentangan
Menyampaikan
subjek STIN2054 Neural Network
memerlukan kreativiti untuk tujuan
meningkatkan minat dan kefahaman. Cabarannya ialah subjek berorientasikan teori
dan praktikal, memerlukan kreativiti untuk memastikan apa yang dipelajari dalam
teori boleh dipraktikkan. Oleh itu, integrasi kumpulan kecil dan pembentangan akan
menjadi pendekatan pembelajaran untuk tujuan meningkatkan minat dan kefahaman
pelajar.
Saya
menggunakan sesi A181 untuk tujuan pemerhatian dan temubual untuk perancangan perlaksanaan
aktivititi. Hasil pemerhatian yang dijalankan secara kualitatif mendapati
kaedah ini dapat meningkatkan minat dan pemahaman pelajar melalui sesi – sesi
aktiviti yang dijalankan dalam kelas dan keputusan statistik peperiksaan akhir sesi
A 182 menunjukkan peningkatan yang lebih baik berbanding statistik peperiksaan
akhir sesi A 181.
Mata pelajaran STIN2054 Neural
Network adalah kursus wajib yang perlu diikuti oleh para pelajar program Sarjana
Muda Teknologi Maklumat (majoring Artificial Itelligence). Justifikasi
keperluan kursus ini ditawarkan selain untuk memberi pendedahan serba sedikit
kepadan rangkaian neural buatan, kursus ini dapat menyediakan pelajar kepada
kemahiran untuk membina starategi untuk meneroka jenis, penggunaan dan
kelebihan rangkaian neural buatan.
Kelebihan kursus ini ialah pelajar yang bercita-cita untuk melanjutkan
pelajaran ke peringkat sarjana ataupun doktor falsafah di dalam bidang ini, mereka
telah mempunyai serba sedikit pengetahuan berkaitan kecerdikan buatan.
Fokus
Subjek ini ditawarkan kepada pelajar bermula dari semester 4,5 dan 6 bagi
kusus Sarjana Muda Teknologi Maklumat (majoring
Artificial Intelligence). Pra-syarat
bagi membolehkan pelajar mengikuti kursus ini ialah telah mengambil subjek STIN
2044 Knowledge Discovery And Databases.
Pendekatan pembelajaran yang sesuai telah dirancang dan dilaksanakan
untuk tujuan meningkatkan minat dan kefahaman pelajar. Saya menfokuskan kepada
sasaran kumpulan A sesi A182 yang terdiri daripada 17 orang pelajar semester
akhir kursus STIN 2054. Senarai nama pelajar seperti dalam LAMPIRAN I.
Isu Keprihatinan
Hasil
tinjauan awal saya di awal minggu sesi kuliah pelajar kelihatan negatif dengan
kursus ini kerana tajuk kursus iaitu “Neural
Network” dan maklumat daripada pelajar senior kursus ini banyak melibatkan
algoritma dan juga matematik. Kesannya menyebabkan
pelajar sukar untuk memahami subjek ini dan memberi kesan keputusan skor
peperiksaan. Keputusan skor peperiksaan A172 (STIN 2054) dirujuk iaitu Jadual 1
(a). Tiada pelajar yang memperolehi skor markah A+ dan A, manakala 2 pelajar
skor A- dan seoranga pelajar skor C+.Tiada pelajar yang gagal pada sesi ini.
Manakala
keputusan skor A181 (Jadual 1(b)) dan A 182(Jadual 1(c)) menunjukkan peningkatan yang lebih baik
dibandingkan skor pepriksaan bagi sesi A172.
Jadual 1 (a) Skor
peperiksaan akhir sesi lepas (A 172) bagi subjek STIN 2054
|
Jadual 1(b) Skor peperiksaan akhir sesi lepas (A 181) bagi subjek STIN 2054 |
Jadual 1(c) Skor
peperiksaan akhir sesi lepas (A 182) bagi subjek STIN 2054
Sewaktu
sesi penerangan berkenaan tajuk/sub-tajuk dan tugasan, komen dan rungutan
pelajar terhadap kursus ini ialah “subjek yang sukar (banyak pengiraan). Saya berpendapat
ada kebenarannya, memandangkan kursus ini memerlukan kemahiran pengiraan dan
logik.
(a)
(B)
Gambar 1 (a) - (b) Aktiviti kumpulan
Gambar 2
Pensyarah menilai sesi pembentangan pelajar
Gambar 3
Sesi kumpulan kecil menggunakan
kertas mahjung
Gambar 4
Maklumat aplikasi rangkaian neural pada
domain tertentu di kongsi
menggunakan website padlet.com
|
Comments