[iCONADA Research Team] Local Development Theory explains how and why specific towns, cities, or regions grow economically and socially. It focuses on local resources, bottom-up planning, and community action rather than relying only on national government control. [1, 2,3, 4, 5]

Core Concepts

Endogenous Growth: Growth comes from local assets like skilled workers, local businesses, and regional knowledge.

Bottom-Up Approach: Local people and community leaders make the choices instead of central governments.

Public-Private Partnerships: Local governments, businesses, and groups work together to build jobs and better living conditions.

Historical Context: Culture, local traditions, and past industrial setups shape how a community grows today. [3, 6, 7, 8, 9]

Main Theories

Export Base Theory: Focuses on selling local goods outside the region to bring in money and wealth.

Industrial Districts: Explains how small and mid-sized companies cluster together to share ideas, workers, and materials.

Local Milieu Theory: Highlights how local social structures, rules, and workforce skills create a unique and competitive business environment. [3, 10, 11]

Dalam pembelajaran mesin, cross-entropy digunakan untuk mengukur jurang antara taburan kebarangkalian yang diramalkan oleh sesuatu model dengan taburan sebenar yang berlaku di dunia nyata.

Jika konsep ini kita bawa ke dalam pendidikan, dunia sebenar – yang kompleks, dinamik, pelbagai dan tidak mempunyai satu jawapan standard – boleh dianggap sebagai “taburan sebenar”.

Sebaliknya, pemikiran kritis yang dibina oleh pelajar melalui proses menganalisis, menilai dan mencipta merupakan “model ramalan” mereka terhadap dunia.

Pendidikan berasaskan HOTS tidak lagi terlalu obses untuk mendapatkan keseragaman jawapan. Sebaliknya, ia mengakui bahawa akan sentiasa ada jurang antara apa yang kita fikir kita tahu dengan apa yang sebenarnya berlaku.

Dan jurang itulah yang perlu diterokai.

Apabila berhadapan dengan ketidakpastian, pelajar perlu menilai bukti, mempertimbangkan risiko, membandingkan perspektif dan mencari penyelesaian yang mungkin belum pernah dicuba.

Dalam proses itu, mereka sentiasa menguji model pemikiran mereka terhadap realiti.

Jika ramalan mereka tersasar, mereka perlu bertanya: Mengapa?

Jika bukti bercanggah dengan andaian mereka, mereka perlu mengubah fikiran.

Jika penyelesaian pertama gagal, mereka perlu mencuba pendekatan lain.

Inilah sebenarnya proses pembelajaran yang hidup.

Ia bukan lagi hubungan sehala di mana guru menghantar maklumat dan pelajar menerimanya. Sebaliknya, pembelajaran menjadi satu sistem kognitif yang sentiasa berkembang – menerima maklumat, menguji andaian, mengenal pasti kesilapan, melakukan pembetulan dan membina semula kefahaman.

Dengan kata lain, pelajar bukan sekadar menyimpan pengetahuan. Mereka belajar mengemas kini cara mereka memahami dunia.

Mengembalikan Pendidikan kepada Kebijaksanaan

Daripada entropi maklumat Shannon kepada HOTS Bloom, kita menemukan satu titik pertemuan yang menarik antara sains, teknologi dan pendidikan.

Matlamat akhir pendidikan tidak seharusnya menghasilkan keadaan minda yang “sempurna” kerana segala-galanya telah diketahui dan setiap soalan mempunyai satu jawapan yang telah ditetapkan.

Jika itu yang kita lakukan, kita mungkin berjaya menghasilkan pelajar yang cemerlang dalam peperiksaan – tetapi belum tentu bersedia menghadapi kehidupan.

Dunia sebenar penuh dengan maklumat yang tidak lengkap, masalah yang kabur, keputusan yang berisiko dan persoalan yang tiada jawapan mudah.

Justeru, pendidik generasi baharu perlu melihat diri mereka bukan semata-mata sebagai penyampai kandungan, tetapi sebagai pencetus pemikiran.

Bilik darjah harus menjadi ruang yang membenarkan pelajar melakukan kesilapan, mengemukakan soalan yang sukar, mencabar andaian, mempertahankan pandangan dan – yang paling penting – mengubah fikiran apabila berdepan dengan bukti yang lebih baik.

Kita tidak seharusnya takut kepada ketidakpastian dalam pendidikan.

Ketidakpastian bukan musuh pembelajaran. Ia adalah bahan bakarnya.

Hanya apabila kita membenarkan wujudnya jurang antara pengetahuan sedia ada dengan realiti, barulah pelajar belajar bagaimana untuk merapatkan jurang tersebut melalui pemikiran aras tinggi.

Dalam menghadapi masa depan yang semakin tidak menentu, kelebihan sebenar seseorang bukanlah berapa banyak fakta yang mampu dihafalnya.

Sebaliknya, ia terletak pada keupayaannya untuk belajar semula, menilai semula dan berfikir semula.

Itulah peralihan yang perlu kita lakukan – daripada melahirkan “mesin yang menghafal” kepada pencipta kebijaksanaan.

Dan itulah makna pendidikan yang sebenar.

[Golongan Penyelidikan iCONADA] Pengajaran Pendidikan daripada Entropi Maklumat: Daripada Hafalan Tanpa Nilai Tambah kepada Pemikiran Aras Tinggi

Apa gunanya melahirkan pelajar yang mampu memberikan jawapan yang betul, jika mereka tidak tahu bagaimana mempersoalkan soalan itu sendiri?

Inilah persoalan yang semakin penting dalam dunia pendidikan hari ini. Ketika sistem pendidikan di seluruh dunia berlumba-lumba membangunkan kemahiran berfikir aras tinggi atau Higher-Order Thinking Skills (HOTS), kita sebenarnya sedang berdepan dengan satu cabaran yang lebih asas: adakah sekolah kita melatih anak-anak untuk berfikir, atau sekadar melatih mereka mengingati?

Konsep HOTS yang dipelopori oleh ahli psikologi pendidikan Benjamin Bloom (1913–1999) kini menjadi antara tunjang pendidikan generasi baharu. Kita mahu pelajar mampu menganalisis, menilai dan mencipta – bukan sekadar menghafal dan mengulang.

Namun, untuk memahami mengapa perubahan ini begitu penting, kita boleh melihat pendidikan melalui satu lensa yang agak luar biasa: teori maklumat.

Pada 1948, ahli matematik Amerika Claude Shannon (1916–2001) memperkenalkan Information Theory, atau Teori Maklumat. Walaupun teori ini asalnya berkaitan komunikasi dan matematik, konsep entropi maklumat memberikan satu metafora yang menarik tentang bagaimana manusia belajar – dan mengapa pendidikan yang terlalu bergantung pada hafalan boleh membantutkan pemikiran.

Pendidikan Hafalan: Kolam Pemikiran dengan Entropi Sifar

Dalam teori Shannon, entropi maklumat ialah ukuran ketidakpastian dalam sesuatu sistem. Semakin mudah sesuatu kejadian diramal, semakin kecil nilai maklumat yang dibawanya. Apabila sesuatu hasil sudah pasti berlaku, ketidakpastian menjadi sifar dan begitu juga entropinya.

Bayangkan sekeping syiling yang mempunyai kepala pada kedua-dua belahnya. Jika kita melambungkannya, keputusannya tidak lagi benar-benar tidak pasti. Kita sudah tahu apa yang akan keluar.

Begitulah juga pendidikan yang terlalu berorientasikan hafalan.

Dalam model pendidikan tradisional, khususnya sistem peperiksaan yang terlalu menekankan jawapan standard, terdapat satu jawapan yang dianggap paling tepat – malah kadangkala satu-satunya jawapan yang diterima. Tugas pelajar bukan untuk meneroka perkara yang belum diketahui, tetapi untuk menghapuskan segala ketidakpastian dan mengulang semula apa yang telah disampaikan oleh guru dan buku teks.

Dari sudut teori maklumat, pendekatan yang terlalu boleh dijangka ini menghasilkan nilai tambah maklumat yang hampir sifar.

Pelajar akhirnya menjadi seperti read-only memory (ROM) – mampu menyimpan maklumat dengan baik, tetapi tidak semestinya mampu mengolah, mencabar atau menghasilkan pengetahuan baharu.

Masalahnya bukan pada hafalan itu sendiri. Hafalan mempunyai tempatnya dalam pendidikan. Kita perlu menguasai fakta asas sebelum mampu membina idea yang lebih kompleks.

Masalah timbul apabila hafalan menjadi destinasi, bukannya batu loncatan kepada pemikiran.

Apabila pendidikan berusaha menghapuskan semua kekeliruan, kesilapan dan persoalan terbuka, kita mungkin secara tidak sedar turut menghapuskan kelenturan minda, keberanian mencuba dan keupayaan mencipta.

HOTS dan Entropi Silang: Melatih Minda yang Sentiasa Belajar

Dalam dunia abad ke-21 yang berubah pantas dan semakin kompleks, model pendidikan yang berusaha menghapuskan semua ketidakpastian semakin sukar dipertahankan.

Dunia sebenar tidak menyediakan skema jawapan di hujung halaman.

Di sinilah konsep entropi silang (cross-entropy) boleh menjadi metafora yang berguna untuk memahami pemikiran aras tinggi.