Aditya Satrio Avianto
230121608996
Kelas B

Harapan Proyek

Pendidikan ideal pada era digital menuntut terciptanya ekosistem pembelajaran yang tidak hanya menyampaikan materi, tetapi mampu memfasilitasi pengalaman belajar mendalam melalui interaksi multimodal, refleksi adaptif, dan kolaborasi manusia–AI yang saling melengkapi. Dalam visi tersebut, teknologi tidak diposisikan sebagai alat teknis semata, melainkan sebagai mitra pedagogis yang memperkuat kapasitas kognitif dan metakognitif mahasiswa melalui penyajian konten yang terstruktur, ringkas, dan bermakna sebagaimana diwujudkan melalui pendekatan microlearning interaktif. Harapannya, pembelajaran mampu menghadirkan lingkungan yang fleksibel, kaya visual, dan non-linear sehingga memungkinkan mahasiswa mengonstruksi pemahaman konseptual secara mandiri, sembari memperoleh dukungan AI-feedback yang mendorong proses refleksi diri yang lebih dalam dan personal. Dengan demikian, idealitas proyek ini adalah mewujudkan bentuk pembelajaran tinggi yang reflektif, adaptif, human-centered, dan berbasis teknologi cerdas—sebagai representasi arah transformasi pendidikan masa depan yang relevan dengan kebutuhan mahasiswa dan dinamika pedagogi di perguruan tinggi masa kini.

Konteks Proyek

Proyek ini dikembangkan dan diterapkan dalam konteks pembelajaran asinkron pada mata kuliah Kajian Iklim Pembelajaran di Program Studi Teknologi Pendidikan Universitas Negeri Malang, yang menuntut mahasiswa memahami konsep-konsep abstrak terkait dinamika interaksi dan suasana kelas melalui proses belajar mandiri. Dalam ekosistem pembelajaran berbasis SIPEJAR yang telah mengintegrasikan prinsip e-learning, teknologi pendidikan berperan sebagai fasilitator utama untuk mengurangi beban kognitif, memperjelas abstraksi konsep, dan menyediakan ruang belajar yang fleksibel bagi mahasiswa. Modul microlearning interaktif berbasis Genially yang dikembangkan dalam proyek ini menjadi representasi konkret dari pemanfaatan teknologi untuk memperkaya pengalaman belajar melalui penyajian konten multimodal, navigasi non-linear, serta aktivitas refleksi yang diperkuat oleh dukungan AI-feedback. Kehadiran teknologi dalam proyek ini tidak hanya membantu menyampaikan materi, tetapi bertindak sebagai learning partner yang menyediakan umpan balik otomatis, memungkinkan personalisasi pemahaman, dan mendukung tercipta

Deskripsi Kesenjangan

Meskipun pembelajaran ideal menuntut pengalaman belajar yang reflektif, adaptif, dan didukung teknologi cerdas, realitas di lapangan menunjukkan bahwa proses pembelajaran pada mata kuliah Kajian Iklim Pembelajaran masih didominasi penyampaian materi tekstual yang linier dan minim multimodalitas, sehingga tidak selaras dengan prinsip cognitive processing yang menekankan pentingnya representasi visual untuk mengurangi beban kognitif (Clark & Mayer, 2016; Mayer, 2021). Mahasiswa kesulitan memahami konsep abstrak mengenai iklim pembelajaran karena tidak tersedia media digital interaktif yang mampu memvisualisasikan dinamika kelas secara lebih nyata, padahal pengalaman belajar multimodal berperan penting dalam membangun pemahaman konseptual yang lebih dalam (Spector, 2020). Selain itu, pembelajaran asinkron di SIPEJAR belum mampu memberikan umpan balik cepat dan personal; situasi ini menghambat terbentuknya reflektif thinking yang seharusnya memandu mahasiswa menilai dan mengevaluasi pemahamannya sendiri (Hattie & Clarke, 2019). Hambatan juga muncul dari keterbatasan pendidik dalam mengembangkan media digital yang menarik, karena proses produksi membutuhkan kompetensi teknopedagogis dan waktu yang tidak sedikit—sebuah tantangan yang umum terjadi di pendidikan tinggi (Hokanson, 2021). Kesenjangan antara idealitas pembelajaran reflektif–human–AI dan kondisi aktual ini menunjukkan bahwa lingkungan belajar yang tersedia belum sepenuhnya mendukung pembelajaran mendalam, sehingga diperlukan solusi pedagogis berbasis microlearning interaktif yang lebih adaptif, multimodal, dan mampu menyediakan AI-feedback untuk memperkuat proses refleksi mahasiswa.

Uraian Deskripsi Solusi Proyek

Sebagai respons terhadap kesenjangan antara idealitas pembelajaran reflektif–human–AI dan realitas pembelajaran asinkron yang minim multimodalitas, proyek ini menghadirkan solusi konkret berupa pengembangan Modul Microlearning Interaktif Berbasis Genially dengan Integrasi AI-Feedback. Solusi ini dirancang untuk menyederhanakan kompleksitas materi Kajian Iklim Pembelajaran menjadi unit-unit kecil yang terstruktur, visual, dan interaktif—sejalan dengan prinsip microlearning dan teori beban kognitif yang menekankan pemrosesan informasi secara segmentatif dan multimodal. Struktur modul mencakup elemen interaktif seperti flip cards, accordion, interactive hotspots, timeline, dan kuis formatif, yang tidak hanya memperkaya pengalaman belajar tetapi juga mengaktifkan proses elaborasi pengetahuan secara bertahap. Integrasi AI-Feedback berbasis Natural Language Processing (NLP) menjadi inti dari inovasi ini, karena memungkinkan mahasiswa menuliskan refleksi lalu menerima respons otomatis yang bersifat adaptif dan personal. Pendekatan ini mencerminkan pergeseran paradigma pembelajaran digital menuju kolaborasi manusia–AI, di mana teknologi tidak hanya menyajikan konten tetapi mendukung proses metakognitif mahasiswa dalam memahami dan mengevaluasi pemahaman konseptual mereka secara lebih mendalam.

Sebagai solusi pedagogis, modul ini tidak sekadar menawarkan media digital baru, tetapi membangun ekosistem pembelajaran reflektif–adaptif yang berfungsi sebagai pedagogical partner bagi mahasiswa. Perancangan modul ini selaras dengan definisi Teknologi Pendidikan menurut Januszewski dan Molenda (2008), yang menekankan bahwa teknologi pendidikan merupakan praktik etis untuk memfasilitasi belajar melalui proses penciptaan, penggunaan, dan pengelolaan sumber teknologi yang tepat. Dalam konteks ini, modul microlearning interaktif berperan sebagai sumber teknologi yang diciptakan untuk memfasilitasi pemahaman konseptual yang kompleks melalui desain instruksional yang efektif dan efisien. Integrasi AI-Feedback merepresentasikan bentuk baru dari instructional scaffolding, di mana teknologi memberikan dukungan reflektif secara otomatis tanpa mengurangi otonomi belajar mahasiswa. Dengan demikian, solusi ini tidak hanya menutup kesenjangan dari sisi akses dan keterbacaan materi, tetapi juga memperkuat proses kognitif tingkat tinggi, menciptakan pengalaman belajar yang lebih bermakna, personal, dan relevan dengan tuntutan pedagogi digital di pendidikan tinggi masa kini.

Rumusan Masalah Proyek

Permasalahan utama dalam proyek ini berpusat pada bagaimana pembelajaran asinkron dalam mata kuliah Kajian Iklim Pembelajaran dapat difasilitasi melalui teknologi digital yang tidak hanya menyajikan materi, tetapi juga mampu memperkuat pemahaman konseptual dan proses refleksi mahasiswa. Materi yang bersifat abstrak dan kurang tervisualisasikan membuat mahasiswa kesulitan mengonstruksi makna, sementara ketiadaan umpan balik personal menyebabkan refleksi berlangsung dangkal. Kondisi ini memperlihatkan kesenjangan antara kebutuhan pedagogis—yakni pembelajaran yang interaktif, multimodal, dan reflektif—dengan praktik pembelajaran aktual yang masih terbatas pada penyajian konten tekstual. Sejalan dengan pandangan Spector (2020) bahwa teknologi pendidikan harus mendukung proses berpikir tingkat tinggi, masalah ini menegaskan pentingnya solusi microlearning–AI yang mampu mengintegrasikan penyajian visual, interaktivitas, dan feedback adaptif untuk menciptakan pengalaman belajar yang lebih bermakna.

Tujuan Proyek

Tujuan utama : Untuk menghadirkan ekosistem pembelajaran digital yang mampu memperkuat pemahaman konseptual dan proses refleksi mahasiswa melalui pengembangan modul microlearning interaktif berbasis Genially dengan integrasi AI-feedback, sehingga pembelajaran asinkron pada mata kuliah Kajian Iklim Pembelajaran dapat berlangsung lebih mendalam, reflektif, dan bermakna.

Tujuan khusus : Tujuan khusus dari proyek ini adalah menghasilkan modul microlearning yang mampu menyajikan materi iklim pembelajaran secara tersegmentasi, multimodal, dan interaktif sehingga lebih mudah dipahami oleh mahasiswa; menyediakan mekanisme refleksi berbasis AI melalui pendekatan Natural Language Processing untuk memberikan umpan balik otomatis yang adaptif dan personal; merancang alur pembelajaran non-linear yang memungkinkan mahasiswa menavigasi materi sesuai ritme belajar masing-masing; serta menyediakan pengalaman belajar yang otonom, fleksibel, dan melampaui batas ruang–waktu, selaras dengan prinsip unconstrained learning (Moller & Huett, 2012). Secara keseluruhan, tujuan ini diarahkan untuk menjadikan teknologi bukan sekadar alat penyaji materi, tetapi sebagai mitra pedagogis yang memperkaya proses berpikir, meningkatkan keterlibatan, dan memperdalam pemahaman mahasiswa.

Metodologi Pengembangan Proyek

Proyek ini dikembangkan melalui empat tahapan utama—Analysis, Design, Development, dan Evaluation—yang diselaraskan dengan pendekatan microlearning dan integrasi AI-feedback. Tahap Analysis berfokus pada pemetaan kebutuhan mahasiswa dalam memahami konsep abstrak pada mata kuliah Kajian Iklim Pembelajaran serta keterbatasan pembelajaran asinkron di SIPEJAR yang belum menyediakan media multimodal dan mekanisme refleksi adaptif. Analisis pedagogis juga dilakukan untuk mengidentifikasi elemen pembelajaran mendalam seperti segmentasi informasi, representasi visual, dan refleksi kritis yang perlu difasilitasi media digital, sejalan dengan pandangan Bishop et al. (2020) bahwa desain instruksional harus berlandaskan kebutuhan dan konteks belajar yang autentik.

Tahap kedua, Design mencakup perancangan struktur microlearning, peta konten, alur navigasi, serta logika interaktivitas yang diterjemahkan ke dalam storyboard dan flowchart, sebagaimana terdokumentasi dalam Laporan Kemajuan. Struktur modul dirancang untuk mengurangi beban kognitif melalui segmentasi (Clark & Mayer) serta mengintegrasikan elemen interaktif seperti flip cards, accordion, dan interactive hotspots untuk memperkuat elaborasi konseptual mahasiswa. Pada tahap ini juga dirancang mekanisme AI-Feedback berbasis Natural Language Processing (NLP) yang memungkinkan mahasiswa menuliskan refleksi dan memperoleh umpan balik otomatis yang adaptif. Pendekatan ini mencerminkan penerapan prinsip computational thinking dalam pengembangan logika sistem umpan balik, sebagaimana ditegaskan oleh Rich dan Hodges (2017) dalam konteks pemecahan masalah instruksional.

Tahap ketiga, Development merupakan proses realisasi desain ke dalam modul microlearning berbasis Genially dengan mengintegrasikan elemen multimodal, interaktivitas dinamis, dan fitur refleksi berbasis AI. Implementasi dilakukan melalui produksi aset visual, perakitan elemen interaktif, penyusunan kuis formatif, serta integrasi sistem AI-feedback menggunakan formulir dan pemrosesan teks otomatis. Pemilihan platform Genially dan pendekatan berbasis web mencerminkan prinsip teknologi pendidikan yang bersifat ubiquitous dan mudah diakses, sebagaimana dijelaskan oleh Moller, Huett, dan Harvey (2009), sehingga modul dapat digunakan secara fleksibel oleh mahasiswa di berbagai perangkat dan situasi pembelajaran.

Tahap terakhir, Evaluation, dilakukan melalui uji coba terbatas dengan melibatkan rekan sejawat untuk menilai kejelasan alur, efektivitas visualisasi konsep, dan akurasi respons AI-feedback. Evaluasi ini mengacu pada prinsip Spector et al. (2014), yang menekankan bahwa validitas instrumen dan ketepatan pengukuran sangat penting untuk memastikan teknologi yang dikembangkan benar-benar meningkatkan kualitas pembelajaran. Hasil evaluasi digunakan untuk mengidentifikasi perbaikan terkait navigasi, narasi visual, maupun respons AI, sehingga proyek ini dapat mencapai standar pedagogis yang memadai sebelum siap digunakan dalam konteks pembelajaran asinkron di SIPEJAR. efektif memberdayakan guru atau memerlukan perbaikan pada siklus pengembangan berikutnya.

Referensi

Bishop, M. J., King, E., & Lonn, S. (2020). Learning analytics in education. In M. J. Bishop & E. King (Eds.), The future of instructional design (pp. 45–62). Routledge.

Clark, R. C., & Mayer, R. E. (2016). E-learning and the science of instruction: Proven guidelines for consumers and designers of multimedia learning (4th ed.). Wiley.

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

Moller, L., Huett, J., & Harvey, D. (2009). The evolution of distance education: Implications for instructional design on the potential of the web. TechTrends, 53(5), 80–85. https://doi.org/10.1007/s11528-009-0311-8

Moller, L., & Huett, J. (2012). The next generation of distance education. Springer Science & Business Media.

Rich, P. J., & Hodges, C. B. (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.

Albert, D., Lucas, C., & Smith, R. (2021). Human–AI collaboration in education: Enhancing instructional decision making. Journal of Learning Sciences, 30(4), 589–612. https://doi.org/10.1080/10508406.2021.1908337