Aulya Rizky Maulidina
230121601076
Kelas A

Harapan Proyek

Pendidikan pada era disrupsi digital menuntut suatu pergeseran paradigmatik yang fundamental, beralih dari model transfer pengetahuan konvensional menuju pembentukan ekosistem pembelajaran mandiri yang adaptif dan responsif. Proyek ini secara spesifik berfokus pada pemberdayaan mahasiswa S1 pada pendidikan tinggi melalui penguasaan komprehensif konsep Manajemen Inovasi, di mana integrasi AI Tutor berfungsi sebagai penyedia scaffolding kognitif yang personal, dikombinasikan dengan materi berbasis microlearning self-paced. Pendekatan ini selaras dengan pandangan Hokanson et al. (2018) yang menegaskan bahwa teknologi pendidikan harus berfungsi sebagai katalisator untuk secara aktif mengembangkan kapasitas analisis inovatif mahasiswa, melampaui konten statis, dan menciptakan pengalaman belajar yang tidak terikat oleh batasan waktu atau lokasi. Dengan demikian, proyek ini berupaya menjembatani secara efektif kecerdasan pedagogis manusia dengan kemampuan adaptif AI, memungkinkan terjadinya otonomi dan kemandirian belajar (self-directed learning) yang bersifat unconstrained seperti yang diyakini oleh Moller & Huett (2012)nguna menghasilkan lulusan yang kompeten dalam mengimplementasikan prinsip-prinsip inovasi secara praktis dalam konteks teknologi pendidikan yang dinamis.

Konteks Proyek

Proyek inovasi ini diimplementasikan secara spesifik dalam konteks mata kuliah Manajemen Inovasi pada Program Studi S1 Pendidikan Tinggi. Inti dari implementasi ini adalah pemanfaatan Gemini AI sebagai platform chatbot tutor kecerdasan buatan (AI Tutor). Akses platform dirancang secara daring asinkron melalui antarmuka web atau seluler, menjamin fleksibilitas dan ketersediaan tanpa batas ruang dan waktu. Integrasi Gemini AI ini bertujuan utama untuk mendukung penguatan strategi Problem-Based Learning (PBL) dan Self-Regulated Learning (SRL), di mana mahasiswa secara aktif didorong untuk mengidentifikasi dan memecahkan masalah inovasi secara mandiri. Peran Teknologi Pendidikan sangat krusial di sini, berfokus pada optimalisasi prompt engineering. Optimalisasi ini menghasilkan respons AI yang multimodal (mencakup teks, visual, dan elemen interaktif). Hasil multimodal ini dirancang secara etis dan efektif, selaras dengan definisi klasik Januszewski & Molenda (2008) mengenai bidang teknologi pendidikan sebagai studi dan praktik etis untuk memfasilitasi pembelajaran dan meningkatkan kinerja melalui penciptaan, pemanfaatan, dan pengelolaan sumber daya dan proses teknologi. Lebih lanjut, keberhasilan ekosistem adaptif ini didukung oleh penegasan Bishop et al. (2020) mengenai perlunya desain instruksional yang berbasis riset empiris untuk memastikan efektivitas dan validitas pedagogis dari intervensi teknologi yang dilakukan.

Deskripsi Kesenjangan

Realitas lapangan dalam implementasi kurikulum menunjukkan adanya kesenjangan signifikan antara kompleksitas teoritis mata kuliah Manajemen Inovasi dengan keterbatasan sumber daya pendukung yang tersedia. Kesenjangan ini terwujud dalam beberapa aspek krusial, termasuk keterbatasan kapasitas tutor manusia untuk memberikan dukungan individual secara intensif, minimnya akses fleksibel terhadap bimbingan di luar jam kuliah formal, dan kesulitan dalam menyajikan umpan balik personal yang cepat dan relevan bagi setiap mahasiswa. Kondisi ini secara kolektif berkontribusi pada rendahnya tingkat kemandirian belajar (self-regulated learning) mahasiswa, khususnya dalam konteks pembelajaran daring yang menuntut inisiatif tinggi. Hambatan operasional utama diidentifikasi mencakup kurangnya alur dialog adaptif dalam sumber belajar digital dan minimnya panduan instruksional yang mampu menyesuaikan diri dengan profil kognitif individual. Situasi ini, seperti diidentifikasi oleh Albert et al. (2021), menekankan kebutuhan mendesak untuk menjembatani kecerdasan manusia dan AI (bridging human-AI intelligence) sebagai solusi strategis untuk secara efektif mengatasi beban kognitif mahasiswa saat berhadapan dengan materi yang kompleks. Selain tantangan pedagogis internal, kesenjangan ini diperburuk oleh isu eksternal, yaitu ketidakmerataan akses dan literasi teknologi di berbagai wilayah Indonesia, yang berpotensi menciptakan disparitas pengalaman belajar yang lebih dalam.

Uraian Deskripsi Solusi Proyek

Solusi konkret yang diajukan dalam proyek ini adalah pengembangan “Katalog Prompt Gemini AI”, yang berfungsi sebagai kerangka instruksional terstruktur untuk interaksi AI-pengguna dalam mata kuliah Manajemen Inovasi. Katalog ini terdiri dari lebih dari 20 prompt instruksional yang dirancang secara sistematis, menggunakan model RTF (Role, Task, Format). Secara spesifik, Role AI ditetapkan sebagai Tutor Inovasi yang berpengetahuan luas, Task utamanya adalah menyediakan scaffolding dialog yang adaptif dan terpandu, dan Formatnya adalah serangkaian branching microlearning yang memungkinkan pembelajaran berbasis jalur yang disesuaikan. Setiap prompt dalam katalog ini didukung oleh dokumentasi teknis yang lengkap, meliputi flowchart alur dialog dan storyboard panel (memperinci elemen visual, audio, teks, dan interaksi yang diharapkan), serta panduan pengguna yang jelas untuk memastikan implementasi yang efektif dan konsisten.

Desain instruksional solusi ini berpusat pada optimalisasi pengalaman belajar yang personal dan dinamis. Fitur utama yang diintegrasikan mencakup branching logic tingkat tinggi, yang memungkinkan alur dialog AI berubah dan merespons secara spesifik berdasarkan kualitas dan jenis jawaban yang diberikan oleh pengguna. Selain itu, untuk meningkatkan motivasi dan retensi, solusi ini mengadopsi elemen gamifikasi melalui implementasi kuis dan polling inovatif. Respons AI yang dihasilkan dirancang untuk bersifat adaptif dan berfokus pada pengembangan kemampuan analisis, terutama dalam konteks studi kasus inovasi disruptif. Strategi ini secara langsung bertujuan untuk mengoptimalkan computational thinking mahasiswa, sebuah kompetensi yang ditekankan oleh Rich & Hodges (2017) sebagai prasyarat penting untuk memecahkan masalah kompleks dalam era teknologi.

Luaran produk akhir dari proyek ini akan disajikan dalam format yang memiliki tingkat engagement tinggi, seperti video interaktif atau narasi berformat story sosial, untuk memaksimalkan daya tarik dan aksesibilitas bagi mahasiswa digital. Format ini tidak hanya memfasilitasi pemahaman visual yang cepat, tetapi juga menstandarisasi bagaimana interaksi antara AI dan pengguna harus berlangsung, memastikan bahwa kualitas bimbingan tutorial tetap terjaga terlepas dari waktu atau lokasi akses. Secara keseluruhan, Katalog Prompt Gemini AI berfungsi sebagai cetak biru pedagogis yang mendefinisikan standar baru dalam penyediaan dukungan belajar berbasis AI, menjamin bahwa interaksi scaffolding bersifat efektif, etis, dan mendukung tercapainya tujuan pembelajaran Manajemen Inovasi secara mandiri.

Rumusan Masalah Proyek

Berdasarkan adanya kesenjangan antara kompleksitas kurikulum Manajemen Inovasi dan keterbatasan dukungan tutor manusia dalam lingkungan pembelajaran daring asinkron, proyek ini bertujuan untuk merumuskan suatu pertanyaan fundamental yang berorientasi pada solusi bagaimana proses pengembangan “Katalog Prompt Gemini AI,” yang merupakan kerangka kerja instruksional terstruktur, dapat dioptimalkan dan diimplementasikan secara efektif untuk menjembatani kecerdasan pedagogis manusia dengan kemampuan adaptif kecerdasan artifisial (AI), sehingga secara empiris mampu meningkatkan tingkat kemandirian belajar (self-regulated learning) serta memperdalam pemahaman konseptual mahasiswa S1 Teknologi Pendidikan terhadap prinsip-prinsip Manajemen Inovasi dalam model pembelajaran daring asinkron yang fleksibel dan personal? Pertanyaan ini sekaligus menjadi fokus utama untuk memvalidasi peran AI Tutor sebagai fasilitator scaffolding kognitif dalam ekosistem pendidikan tinggi kontemporer.

Tujuan Proyek

Tujuan utama dari proyek inovasi ini adalah secara empiris memverifikasi dan mencapai peningkatan signifikan pada tingkat kemandirian belajar (self-regulated learning) mahasiswa Program Studi S1 Teknologi Pendidikan. Peningkatan ini ditargetkan terjadi melalui intervensi langsung dari AI Tutor adaptif yang diimplementasikan secara terstruktur dalam studi kasus mata kuliah Manajemen Inovasi, memastikan bahwa mahasiswa mampu mengelola proses belajar mereka secara otonom dan efektif dalam lingkungan daring asinkron.

Tujuan khusus proyek ini diarahkan pada serangkaian tujuan spesifik yang bersifat operasional dan terukur. Pertama, proyek ini berfokus pada menghasilkan “Katalog Prompt Gemini AI” yang telah divalidasi secara pedagogis dan teruji konsistensinya, dilengkapi dengan panduan instruksional komprehensif yang berfungsi sebagai blueprint interaksi AI-pengguna. Kedua, proyek ini bertujuan untuk menguji efektivitas model intervensi AI ini secara ketat melalui pelaksanaan uji coba sampel yang terencana. Uji coba ini secara spesifik akan memvalidasi keberhasilan penyediaan scaffolding kognitif self-paced oleh AI, guna memastikan produk yang dihasilkan mampu mendukung otonomi belajar mahasiswa dan meningkatkan pemahaman mereka terhadap materi Manajemen Inovasi.

Metodologi Pengembangan Proyek

Proyek mengadaptasi model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation) dari perencanaan awal:

Tahap pertama, Analysis, Tahap awal ini berfokus pada analisis kebutuhan mendalam. Analisis mencakup peninjauan komprehensif terhadap kurikulum inti mata kuliah Manajemen Inovasi untuk mengidentifikasi materi yang memiliki kompleksitas tinggi dan memerlukan scaffolding kognitif berbasis AI. Bersamaan dengan itu, dilakukan analisis kapabilitas teknis Gemini AI untuk memetakan batasan dan potensi optimalisasi fitur dialog multimodal, branching logic, dan integrasi microlearning. Output dari tahap ini adalah laporan kesenjangan yang akan menjadi dasar perancangan solusi.

Tahap kedua, Design, Tahap ini merupakan tahap konseptualisasi solusi. Kegiatan utama berpusat pada Prompt Engineering untuk menciptakan struktur dialog yang adaptif. Desain ini secara spesifik berorientasi pada integrasi microlearning dan mekanisme scaffolding yang responsif. Seluruh alur interaksi didokumentasikan melalui storyboard panel kunci, yang merinci respons AI secara visual (multimodal), logis, dan instruksional, memastikan keselarasan antara tujuan pembelajaran dan fungsi AI.

Tahap ketiga, Development, Fokus utama tahap pengembangan adalah produksi dan validasi material. Ini mencakup pembuatan panduan pengguna yang rinci untuk mahasiswa dan instruktur, serta finalisasi prompt instruksional dalam katalog. Sebelum diimplementasikan, produk ini menjalani review ahli (expert judgment), khususnya dari ahli desain instruksional dan ahli materi (Manajemen Inovasi), untuk memverifikasi validitas konten, konsistensi pedagogis, dan kelayakan teknis.

Tahap keempat, Implemetation, Pada tahap ini, intervensi proyek diuji coba di lingkungan nyata. Dilakukan uji coba terbatas pada sampel mahasiswa S1 Teknologi Pendidikan. Implementasi ini bersifat daring asinkron sesuai konteks proyek. Data dikumpulkan melalui observasi langsung terhadap pola interaksi mahasiswa dengan AI Tutor, serta melalui kuesioner dan jurnal belajar, yang bertujuan untuk mengukur efektivitas scaffolding dan dampaknya terhadap kemandirian belajar.

Tahap terakhir, Evaluation,Tahap terakhir adalah evaluasi sistematis yang melibatkan pengumpulan feedback dari responden dari tahap implementasi. Data ini digunakan untuk melakukan revisi produk (Katalog Prompt dan panduan) secara iteratif. Seluruh proses, temuan, dan revisi didokumentasikan secara teliti untuk menghasilkan dokumentasi final proyek, sesuai dengan standar dan kebutuhan akuntabilitas penelitian desain instruksional, sejalan dengan kerangka kerja yang ditekankan oleh Spector et al. (2014).

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