Bagian I: Pendahuluan

Paragraf 1: Analisis Kesenjangan

Pendidikan era disrupsi digital menuntut paradigma pembelajaran mandiri yang adaptif dan responsif bagi mahasiswa S1, khususnya pada mata kuliah Manajemen Inovasi yang kompleks, di mana harapan ideal proyek mencakup ekosistem pembelajaran berbasis AI Tutor dengan scaffolding kognitif personal, akses fleksibel asinkron 24/7 melalui web/seluler, umpan balik instan yang disesuaikan profil kognitif individual, serta integrasi microlearning self-paced dengan branching logic dan gamifikasi untuk optimalisasi computational thinking. Namun kondisi kenyataan di lapangan menunjukkan kesenjangan yang mencolok berupa keterbatasan kapasitas tutor manusia dalam memberikan dukungan individual intensif secara simultan bagi puluhan mahasiswa, minimnya akses bimbingan di luar jam kuliah formal yang kaku, kesulitan menyediakan umpan balik personal cepat dan relevan pada lingkungan pembelajaran daring asinkron, ditambah disparitas literasi teknologi antar wilayah Indonesia yang memperburuk rendahnya tingkat self-regulated learning serta beban kognitif mahasiswa saat memproses materi inovasi disruptif. Proyek Katalog Prompt Gemini AI secara strategis menjembatani kesenjangan fundamental ini melalui pengembangan prompt instruksional terstruktur berbasis model RTF (Role, Task, Format) yang menghasilkan dialog adaptif multimodal (teks, visual, interaktif), flowchart alur percakapan, dan storyboard panel kunci, selaras dengan konsep bridging human-AI intelligence untuk mengatasi beban kognitif (Albert et al., 2021) serta desain instruksional berbasis riset empiris yang memastikan validitas pedagogis intervensi teknologi (Bishop et al., 2020).

Bagian II: Analisis Keilmuan Pendidikan (Pedagogi)

Paragraf 2: Fokus Masalah & Landasan Desain

Fokus utama proyek adalah meningkatkan kemandirian belajar mahasiswa S1 di mata kuliah Manajemen Inovasi menggunakan Katalog Prompt Gemini AI sebagai AI Tutor adaptif. Fitur prompt berbasis RTF (Role: Tutor Inovasi berpengetahuan luas, Task: bimbingan adaptif melalui scaffolding kognitif, Format: microlearning bercabang dengan jalur personal) terhubung langsung dengan teori desain pembelajaran yang mendukung berpikir komputasional dan belajar mandiri di lingkungan daring asinkron. Branching logic menyesuaikan respons AI berdasarkan jawaban mahasiswa, ditambah kuis gamifikasi dan polling inovatif serta respons multimodal (teks, visual, interaktif) dari AI Tutor membuat pembelajaran lebih personal, dinamis, dan melampaui materi statis biasa. Pendekatan ini selaras dengan prinsip desain instruksional berbasis riset empiris seperti yang dijelaskan Bishop et al. (2020), yang memvalidasi efektivitas teknologi pendidikan untuk tujuan pembelajaran kompleks.

Paragraf 3: Transformasi Teknologi & Koherensi Fitur

Transformasi teknologi dalam proyek mengubah Gemini AI menjadi tutor adaptif yang menghasilkan respons multimodal (teks, visual, interaktif) melalui katalog prompt terstruktur, menciptakan alur dialog dinamis yang koheren dengan landasan teoritis pendidikan. Fitur branching logic menghubungkan jawaban mahasiswa dengan respons AI yang tepat, sementara gamifikasi kuis/polling dan storyboard panel memastikan fitur-fitur ini terintegrasi secara logis dan wajar untuk mendukung analisis masalah inovasi disruptif. Hokanson et al. (2018) menegaskan bahwa teknologi pendidikan berfungsi sebagai katalisator pengembangan kapasitas analisis mahasiswa melampaui konten statis, sehingga koherensi fitur proyek ini masuk akal secara akademis.

Bagian III: Analisis Keilmuan Teknologi Pendidikan (Tekno-Pedagogi)

Paragraf 4: Analisis “How” – Kolaborasi Manusia & Teknologi

Katalog Prompt Gemini AI bekerja sebagai solusi sistematis melalui kolaborasi konkret antara mahasiswa dan teknologi, di mana AI Tutor mengambil peran Tutor Inovasi untuk memberikan scaffolding kognitif adaptif saat mahasiswa memproses materi Manajemen Inovasi. Proses ini dimulai ketika mahasiswa memasukkan pertanyaan atau jawaban, lalu AI merespons secara personal melalui branching logic yang menyesuaikan tingkat kesulitan dan konteks jawaban, sementara mahasiswa tetap mengontrol proses belajar dengan memilih jalur microlearning atau meminta klarifikasi lebih lanjut. Kolaborasi ini selaras dengan landasan teori yang menekankan sinergi kecerdasan manusia-AI untuk mengoptimalkan self-regulated learning di pembelajaran daring asinkron.

Paragraf 5: Analisis “How” – Dekomposisi Masalah

Katalog Prompt Gemini AI mendekomposisi masalah kompleks Manajemen Inovasi menjadi bagian-bagian sederhana melalui struktur prompt RTF yang menguraikan materi sulit menjadi microlearning bercabang. Proses ini memecah konsep inovasi disruptif menjadi langkah-langkah: identifikasi masalah (Role AI sebagai tutor), analisis jawaban mahasiswa (Task branching logic), dan penyederhanaan respons (Format multimodal teks-visual-kuis), sehingga mahasiswa dapat menguasai satu elemen sebelum melanjut ke tahap berikutnya. Dekomposisi sistematis ini memungkinkan AI Tutor menangani beban kognitif bertahap, mengubah materi rumit menjadi proses belajar yang terkelola dan efektif di lingkungan daring asinkron.

Paragraf 6: Analisis “How” – Definisi & Peran Teknologi

Katalog Prompt Gemini AI bekerja sebagai solusi sistematis dengan mendefinisikan peran teknologi pendidikan sebagai studi dan praktik etis untuk memfasilitasi pembelajaran serta meningkatkan kinerja melalui penciptaan, pemanfaatan, dan pengelolaan proses serta sumber daya teknologi yang tepat (Januszewski & Molenda, 2008). Dalam proyek ini, AI Tutor mengelola prompt RTF untuk menghasilkan scaffolding kognitif adaptif, mengoptimalkan self-regulated learning mahasiswa Manajemen Inovasi melalui branching logic dan microlearning multimodal di lingkungan daring asinkron. Posisi karya ini tepat dalam disiplin Teknologi Pendidikan karena secara etis menjembatani kecerdasan manusia-AI untuk pembelajaran efektif tanpa batas waktu dan lokasi.

Bagian IV: Tutorial Pemanfaatan Produk Proyek

Paragraf 7: Aksesibilitas & Konsep Pembelajaran

Akses Katalog Prompt Gemini AI sangat mudah melalui platform Gemini daring via web browser atau aplikasi seluler tanpa instalasi khusus, memastikan ketersediaan 24/7 bagi mahasiswa S1 di mana saja dengan koneksi internet. Pengguna cukup membuka antarmuka Gemini, menyalin prompt RTF dari katalog (Role: Tutor Inovasi, Task: scaffolding spesifik, Format: respons multimodal), lalu memulai dialog adaptif yang otomatis menyesuaikan dengan jawaban mahasiswa melalui branching logic. Panduan ini menghubungkan aksesibilitas tinggi produk dengan konsep self-regulated learning dan microlearning, di mana mahasiswa mengontrol jalur belajar personal sambil menerima umpan balik instan dari AI Tutor untuk materi Manajemen Inovasi.

Paragraf 8 (dan seterusnya): Tutorial & Video

Katalog Prompt Gemini AI menyediakan 10 prompt inti khusus materi Manajemen Inovasi:

• (1) Orientasi Awal Manajemen Inovasi (Personal Tutor)
• (2) Konsep Inovasi & Jenis-Jenis Inovasi
• (3) Disruptive Innovation vs Incremental Innovation
• (4) Kurva S (S-Curve) dalam Inovasi
• (5) Design Thinking (Fokus Utama)
• (6)  Design Thinking untuk Tugas Kelompok
• (7) Inovasi & Budaya Organisasi
• (8)Manajemen Risiko dalam Inovasi
• (9)Inovasi Digital
• (10)Refleksi & Evaluasi Pembelajaran Manajemen Inovasi

Cara Penggunaan:

1. Buka katalog Google Docs kelas dan pilih prompt sesuai topik. (https://docs.google.com/document/d/10gexTOOiDjxg-x55KjQyhX9ypbw4KSWz7_DrL7SD4Ok/edit?usp=sharing)
2. Salin RTF lengkap (Role+Task+Format) lalu paste ke chat Gemini AI.
3. Jawab pertanyaan pertama AI Tutor.
4. Ikuti alur branching: evaluasi jawaban → umpan balik visual → kuis/polling → studi kasus lanjutan hingga materi dikuasai. Tutorial ini menjamin pengalaman belajar multimodal konsisten untuk self-regulated learning daring asinkron.

Bagian V: Penutup

Paragraf 9 (Terakhir): Kesimpulan & Unconstrained LearningPenjelasan: Katalog Prompt Gemini AI memberikan nilai strategis sebagai infrastruktur pembelajaran mandiri revolusioner bagi mahasiswa S1 dalam menguasai Manajemen Inovasi, menyediakan 10 prompt RTF yang mengubah Gemini menjadi AI Tutor adaptif 24/7 melalui branching logic, gamifikasi kuis/polling, dan respons multimodal (diagram ASCII, tabel BMC, flowchart strategi) yang menghilangkan hambatan akses tutor manusia, jadwal kaku, serta disparitas literasi teknologi regional Indonesia. Produk ini memungkinkan scaffolding kognitif personal di lingkungan daring asinkron, sehingga mahasiswa mencapai self-regulated learning optimal tanpa batas waktu-lokasi, terealisasi sempurna melalui konsep Unconstrained Learning (Moller & Huett, 2012) yang menghapus kendala fisik-digital tradisional untuk pembelajaran inovasi disruptif inklusif nasional, sejalan definisi Teknologi Pendidikan etis Januszewski & Molenda (2008).

Daftar Referensi

Albert, M. V., Lin, L., Spector, M. J., Dunn, L. S. Eds. (2021). Bridging human intelligence and artificial intelligence. Springer.

Bishop, M. J., Boling, E., Elen, J., Svihla, V. Eds. (2020). Handbook of research in educational communications and technology (5th ed.). Springer.

Hokanson, B., Clinton, G., Tawfik, A. A., Grincewicz, A., Schmidt, M. Eds. (2018). Educational technology beyond content: A new focus for learning. Springer.

Januszewski, A., Molenda, M. Eds. (2008). Educational technology: A definition with commentary. Lawrence Erlbaum Associates.

Moller, L., Huett, J. B. Eds. (2012). The next generation of distance education: Unconstrained learning. Springer.​

Moller, L., Huett, J. B., Harvey, D. M. Eds. (2009). Learning and instructional technologies for the 21st century: Visions of the future. Springer.​

Rich, P. J., Hodges, C. B. Eds. (2017). Emerging research, practice, and policy on computational thinking. Springer.

Spector, J. M., Merrill, M. D., Elen, J., Bishop, M. J. Eds. (2014). Handbook of research on educational communications and technology (4th ed.). Springer.​ 

Google Cloud. (2025). What is prompt engineering. https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering

Liu, Z. et al. (2024). Scaffolding language learning via multi-modal tutoring. arXiv:2404.03429

Sumber Belajar Tambahan

1. Contoh Artikel UAS Tahap 2:
   Pengembangan Berbasis Gemini AI sebagai Pendukung Pembelajaran Mandiri Mahasiswa S1 pada Mata Kuliah Manajemen Inovasi – Henry Praherdhiono
2. Tutorial Penyematan Video (YouTube):
   https://youtu.be/Kg7HexXuQB0?si=Au_lruP1NpAXvvLq
3. Katalog Prompt: https://docs.google.com/document/d/10gexTOOiDjxg-x55KjQyhX9ypbw4KSWz7_DrL7SD4Ok/edit?usp=sharing