.jpg){kind=icon}
1.png){kind=logo}
1.png){kind=logo}
Optimalisasi Generative Artificial Intelligence (GenAI) untuk Efisiensi Pembelajaran Teknologi Laboratorium Medik: Perspektif Ekonomi dan Manajemen Pendidikan di Perguruan Tinggi
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengembangkan penggunaan Generative Artificial Intelligence (GenAI) dalam meningkatkan efisiensi pembelajaran Teknologi Laboratorium Medik (TLM) di perguruan tinggi, dengan pendekatan dari perspektif ekonomi dan manajemen pendidikan. Sebagai teknologi yang semakin berkembang, GenAI dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan metode pembelajaran yang lebih efisien dan efektif, khususnya dalam bidang TLM yang melibatkan keterampilan praktis dan teori yang kompleks. Penelitian ini mengeksplorasi potensi GenAI dalam menciptakan simulasi laboratorium, pembelajaran berbasis skenario, dan analisis data dalam pelatihan praktikum. Perspektif ekonomi juga diangkat untuk melihat dampak GenAI terhadap biaya pendidikan, aksesibilitas, dan keberlanjutan pengelolaan sumber daya di perguruan tinggi. Selain itu, aspek manajerial dari penerapan GenAI dalam kurikulum dan tata kelola pendidikan di perguruan tinggi juga dianalisis untuk memahami tantangan dan peluang yang ada. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan baru bagi para pengelola perguruan tinggi dan pembuat kebijakan dalam memanfaatkan teknologi GenAI untuk meningkatkan kualitas pendidikan di bidang TLM. Generative Artificial Intelligence (GenAI) telah menjadi terobosan teknologi yang menjanjikan dalam meningkatkan efisiensi pembelajaran, terutama di bidang pendidikan teknologi laboratorium medik. Artikel ini membahas bagaimana GenAI dapat dioptimalkan untuk mendukung pembelajaran, dengan fokus pada perspektif ekonomi dan manajemen pendidikan di perguruan tinggi. Melalui analisis teoritis dan studi kasus, penelitian ini mengidentifikasi potensi GenAI dalam mengurangi biaya operasional, meningkatkan aksesibilitas materi pendidikan, dan memperkuat keterampilan mahasiswa. Selain itu, artikel ini mengkaji tantangan implementasi teknologi ini dalam konteks pendidikan tinggi di Indonesia.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Brown, T., et al. (2020). "Language Models are Few-Shot Learners." Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901.
Chinn, D., & Coombs, G. (2023). "AI in Education: Practical Applications and Challenges." Journal of Educational Technology Research, 45(2), 123-135.
Goldstein, H., & Silver, N. (2022). Artificial Intelligence in Higher Education: Opportunities and Challenges. Cambridge University Press.
Minister of Education and Culture Republic of Indonesia. (2020). "Strategi Pendidikan Digital di Era Industri 4.0." Jakarta: Kemendikbud.
Zhang, Y., & Wang, T. (2021). "Transforming Laboratory Education with AI-Based Simulations." International Journal of Medical Education, 12, 45-52.
Johnson, A. M., & Kumar, S. (2019). "Cost-Benefit Analysis of AI in Medical Training." Journal of Economic Perspectives in Education, 18(4), 67-84.
UNESCO. (2022). "Artificial Intelligence and the Future of Learning." Paris: UNESCO Publishing.
Brown, T., & Jones, R. (2021). Artificial Intelligence in Education: A New Era of Learning. Springer.
Carter, A., Wilson, P., & Lee, J. (2023). Managing Technology in Higher Education: Challenges and Opportunities. Wiley.
Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. (2014). Generative Adversarial Networks. Communications of the ACM, 63(11), 139-144.
Lee, K. (2022). Preparing Educators for AI Integration in the Classroom. Journal of Educational Technology, 19(3), 45-56.
Miller, R., Johnson, T., & Smith, P. (2020). Economic Impacts of AI in Higher Education. Economic Review of Education, 28(4), 89-103.
Smith, D. (2021). Return on Investment in AI for Universities. Higher Education Management Quarterly, 15(2), 55-72.
Zhang, Y., Liu, H., & Wong, M. (2022). Virtual Labs Powered by AI: Transforming Medical Technology Education. Journal of Medical Education Research, 36(1), 23-34.
Ahmad, S., & Khan, M. A. (2023). Artificial Intelligence in Medical Education: Applications and Challenges. Journal of Medical Systems, 47(2), 15-28.
Chen, J., & Li, Y. (2023). Virtual Laboratories in Biomedical Education: An AI-Based Approach. Medical Education Online, 28(1), 1058.
Patel, V. L., Shortliffe, E. H., & Stefanelli, M. (2022). The Role of Artificial Intelligence in Medical Decision Making. AI and Medicine, 13(4), 113-122.
Xu, L., & Zhang, W. (2023). GenAI in Healthcare Education: A Future-Oriented Approach. International Journal of AI in Education, 15(3), 89-104.
Yang, Z., & Liu, Q. (2022). Enhancing Laboratory Training Using Generative AI Technologies. Frontiers in AI and Applications, 14(2), 234-248.
Becker, G. S. (1994). Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education. University of Chicago Press.
Psacharopoulos, G., & Patrinos, H. A. (2018). Returns to Investment in Education: A Decennial Review of the Global Literature. Education Economics, 26(5), 445–458.
Hanushek, E. A., & Woessmann, L. (2012). The Role of Cognitive Skills in Economic Development. Journal of Economic Literature, 46(3), 607–668.
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2020). Economic Development. Pearson.
UNESCO. (2020). Education for Sustainable Development: A Roadmap. Paris: UNESCO Publishing.
World Bank. (2021). The Economic Impact of Education: A Review of Key Evidence and Policy Options. Washington D.C.: World Bank Publications.
DOI: https://doi.org/10.58939/afosj-las.v4i4.838
Refbacks
- There are currently no refbacks.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
AFoS J-LAS (All Fields of Science Journal Liaison Academia and Sosiety)
Jurnal Penelitian berbagai bidang ilmu.
Publisher: Lembaga Komunikasi dan Informasi Dosen (LEMKOMINDO) https://lemkomindo.org/
e-ISSN. 2776-2408 ; p-ISSN 2798-9267
Jurnal is licensed under CC BY-NC-SA 4.0
