MEMBANGUN KONSTRUKSI BERPIKIR MAHASISWA MELALUI KECERDASAN BUATAN: TANTANGAN DAN DAMPAKNYA

Surya Amami Pramuditya

Abstract


Perkembangan kecerdasan buatan (AI) telah mengubah paradigma pembelajaran di pendidikan tinggi, termasuk dalam membentuk konstruksi berpikir mahasiswa. Kajian ini merupakan kajian konseptual yang bertujuan untuk mengidentifikasi peran AI dalam mendorong atau justru menghambat proses berpikir kritis dan reflektif mahasiswa, dengan fokus khusus pada mahasiswa calon guru matematika. Pendekatan analitis digunakan untuk mengkaji literatur mutakhir terkait integrasi AI dalam pembelajaran, penguatan berpikir tingkat tinggi, serta tantangan etis dan pedagogis yang menyertainya. Hasil kajian menunjukkan bahwa AI memiliki potensi positif dalam mempercepat konstruksi pengetahuan melalui representasi visual, umpan balik adaptif, dan pemodelan masalah kontekstual. Namun, di sisi lain, ketergantungan pada AI tanpa literasi kritis dapat melemahkan kemampuan berpikir mandiri, reflektif, dan kreatif. Bagi calon guru matematika, risiko terbesar terletak pada menurunnya kepekaan pedagogik dan hilangnya kemampuan menjelaskan konsep secara variatif. Implikasinya, pendidikan tinggi perlu merancang kurikulum yang mengintegrasikan literasi AI secara etis dan pedagogis, disertai asesmen berbasis proses dan pelatihan dosen yang mendorong pemanfaatan AI secara reflektif. AI harus diposisikan bukan sebagai pengganti nalar, tetapi sebagai katalis dalam membentuk generasi pendidik yang berpikir kritis, kreatif, dan transformatif di era digital.

Keywords


kecerdasan buatan, konstruksi berpikir, pendidikan tinggi, guru matematika, literasi AI

Full Text:

PDF

References


Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (Eds.). (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom's taxonomy of educational objectives. Longman.

Ball, D. L., Thames, M. H., & Phelps, G. (2008). Content knowledge for teaching: What makes it special? Journal of Teacher Education, 59(5), 389–407. https://doi.org/10.1177/0022487108324554

Chan, K. S., & Zary, N. (2019). Applications and challenges of implementing artificial intelligence in medical education: Integrative review. JMIR Medical Education, 5(1), e13930. https://doi.org/10.2196/13930

Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2023). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 60(1), 1–12. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148

Czerkawski, B., & Lyman, E. W. (2016). An instructional design framework for fostering student engagement in online learning environments. TechTrends, 60(6), 532–539. https://doi.org/10.1007/s11528-016-0110-z

Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign. https://doi.org/10.48550/arXiv.1902.03462

Khalil, M., & Belitski, M. (2023). Artificial intelligence and academic integrity: Implications for higher education. Journal of University Teaching & Learning Practice, 20(2). https://doi.org/10.53761/1.20.2.02

Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2022). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9789264203079-en

Schmid, R. F., Bernard, R. M., Borokhovski, E., Tamim, R. M., Abrami, P. C., Surkes, M. A., & Woods, J. (2021). The effects of technology use in postsecondary education: A meta-analysis of classroom applications. Computers & Education, 173, 104271. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2021.104271

Selwyn, N., Macgilchrist, F., & Williamson, B. (2020). Digital education after COVID-19. Postdigital Science and Education, 2(3), 695–699. https://doi.org/10.1007/s42438-020-00192-4

van der Spoel, I., Noroozi, O., Schuurink, E., & van Ginkel, S. (2020). Teachers' online teaching expectations and experiences during the COVID-19 pandemic in the Netherlands. European Journal of Teacher Education, 43(4), 623–638. https://doi.org/10.1080/02619768.2020.1821185

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

Zou, D., & Wang, F. L. (2021). Personalized learning in mathematics with deep learning and open educational resources. Educational Technology & Society, 24(3), 79–92. https://www.jstor.org/stable/26977879


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Program Studi Pendidikan Matematika
Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan
Universitas Galuh