PEMBANGUNAN SISTEM TANYA JAWAB UNTUK MENDUKUNG PROSES BELAJAR MENGAJAR

Kegiatan tanya jawab yang dilakukan pada proses belajar mengajar merupakan hal penting dalam pembelajaran. Masih terdapat mahasiswa yang memiliki kendala dalam mengajukan pertanyaan pada saat proses belajar mengajar. Berdasarkan kuesioner yang sudah dilakukan terhadap 130 responden, telah didapatkan beberapa masalah yaitu mahasiswa memiliki kecemasan dan rasa takut dalam bertanya di dalam kelas dan takut akan pertanyaan yang ingin diajukan di dalam kelas dianggap tidak berbobot oleh dosen maupun mahasiswa lainnya. Berdasarkan permasalahan yang sudah diuraikan sebelumnya, diperoleh solusi untuk membangun platform berupa website yang dapat menampung dan menjawab pertanyaan mahasiswa. Pada aplikasi ini, mahasiswa dapat mengajukan pertanyaan secara anonymous sehingga mahasiswa lain tidak dapat melihat identitas dari penanya. Selain itu, dosen juga dapat mengetahui kesulitan mahasiswa terhadap materi yang sudah diberikan di kelas. Sistem ini dibangun dengan menggunakan framework Laravel sebagai back-end, ReactJs sebagai front- end, dan MySQL sebagai basis data. Hasil yang didapatkan adalah sistem tanya jawab yang digunakan untuk membantu kegiatan belajar mengajar yang dinamakan AtmaQA. Sistem AtmaQA sudah melewati tahap implementasi dan pengujian terhadap 48 mahasiswa dan satu dosen. Berdasarkan uji implementasi, telah didapatkan predikat C dengan nilai 68 yang dianggap cukup baik karena sudah memenuhi kebutuhan mahasiswa. Telah diberikan fitur anonymous bagi mahasiswa yang memiliki kendala dalam bertanya. Terdapat fitur speech-to-text yang memudahkan dosen dalam menjawab pertanyaan mahasiswa. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa sistem AtmaQA mampu membantu mahasiswa dan dosen dalam proses belajar mengajar

Multimedia Development of English Vocabulary Learning in Primary School

In this paper, we describe a prototype of web-based intelligent handwriting education system for autonomous learning of Bengali characters. Bengali language is used by more than 211 million people of India and Bangladesh. Due to the socio-economical limitation, all of the population does not have the chance to go to school. This research project was aimed to develop an intelligent Bengali handwriting education system. As an intelligent tutor, the system can automatically check the handwriting errors, such as stroke production errors, stroke sequence errors, stroke relationship errors and immediately provide a feedback to the students to correct themselves. Our proposed system can be accessed from smartphone or iPhone that allows students to do practice their Bengali handwriting at anytime and anywhere. Bengali is a multi-stroke input characters with extremely long cursive shaped where it has stroke order variability and stroke direction variability. Due to this structural limitation, recognition speed is a crucial issue to apply traditional online handwriting recognition algorithm for Bengali language learning. In this work, we have adopted hierarchical recognition approach to improve the recognition speed that makes our system adaptable for web-based language learning. We applied writing speed free recognition methodology together with hierarchical recognition algorithm. It ensured the learning of all aged population, especially for children and older national. The experimental results showed that our proposed hierarchical recognition algorithm can provide higher accuracy than traditional multi-stroke recognition algorithm with more writing variability