Desain, Strategi, dan Model Pembelajaran Koding dan Kecerdasan Artifisial
MediaBagi.com. Berikut ulasan mengenai desain, strategi, dan model pembelajaran Koding dan Kecerdasan Artifisial.
Desain, strategi, dan model pembelajaran Koding dan Kecerdasan Artifisial perlu dipahami oleh guru sebagai pelaksana pembelajaran di satuan pendidikan.
Pembelajaran Koding dan Kecerdasan Artifisial (KA) bukan sekadar tren, melainkan kebutuhan dalam dunia pendidikan modern. Integrasi Koding dan KA dalam pendidikan tidak hanya untuk meningkatkan literasi digital dan kemampuan penyelesaian masalah, tetapi juga mengajarkan berbagai keterampilan esensial yang mencakup berpikir komputasional,
Berpikir komputasional mengajarkan peserta didik untuk menyelesaikan masalah secara sistematis dan efisien dengan melakukan proses dekomposisi (memecah masalah besar menjadi bagian kecil), dan pengenalan pola, abstraksi, serta algoritma yang membantu peserta didik memahami dan menangani tantangan digital.
Lye s Koh (2014) mengelompokkan strategi pembelajaran kecerdasan artifisial ke dalam empat kategori, yaitu penguatan konsep komputasi, refleksi, pemrosesan informasi, serta pembuatan program.
Pertama, penguatan konsep komputasi. Penguatan konsep komputasi dilakukan dengan bantuan sistem komputer di mana umpan balik diberikan melalui permainan untuk peserta didik jenjang SMP atau pendekatan e-learning untuk mahasiswa.
Kedua, refleksi. Strategi ini melibatkan mahasiswa perguruan tinggi untuk merefleksikan pengalaman pemrograman mereka.
Ketiga, pemrosesan informasi. Pendekatan pemrosesan informasi membantu peserta didik untuk memperoleh konsep komputasi dengan menyediakan struktur yang memungkinkan mereka untuk memproses informasi yang disajikan kepada mereka dengan lebih baik.
Keempat, membuat program. Dalam membuat program, peserta didik tidak dibiarkan untuk membuat programnya sendiri, melainkan tetap dipandu oleh guru, orang tua, maupun teman sebaya.
Su, Zhong, s Ng (2022) mengemukakan empat kerangka teoretis yang dapat digunakan dalam pendekatan pembelajaran kecerdasan artifisial dan koding, yaitu: Holistic model, Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) framework, Self-determination theory (SDT), dan Technological acceptance model (TAM).
Holistic model mencoba meringkas keseluruhan pendekatan pembelajaran KA. TPACK framework menekankan pada kompetensi guru, yakni Content Knowledge (CK), Pedagogical Knowledge (PK), dan Pedagogical Content Knowledge (PCK). Self-determination theory (SDT) menjelaskan tentang bagaimana individu termotivasi untuk berkembang dan berubah sesuai dengan kebutuhan psikologis mereka.
Technological acceptance model (TAM) menekankan pada minat guru untuk mengembangkan pembelajaran koding dan KA beserta perangkatnya untuk keberhasilan peserta didik. Pemilihan materi dan sumber belajar dalam kurikulum sangat diperhatikan.
Beberapa strategi yang dapat dilakukan adalah memperhatikan penyampaian materi dan kolaborasi antara peneliti, guru serta praktisi. Rizvi, Waite, s Sentance (2023) menemukan bahwa 70% peserta didik menganggap permainan dalam pembelajaran kecerdasan artifisial interaktif lebih bermanfaat terutama ketika permainan tersebut mencerminkan konteks dan budaya asal peserta didik.
Kurikulum dituntut menekankan pada pembelajar yang bersifat inovatif, kreatif dan berbasis teknologi sehingga memberikan peluang peserta didik untuk mempelajari berbagai teknologi termasuk kecerdasan artifisial.
Penyusunan kurikulum perlu mencakup materi KA, seperti pengenalan konsep KA, teknologi KA, algoritma, dan aplikasi KA. Materi tersebut harus disusun dengan mengacu pada standar kompetensi pembelajaran KA, yaitu pengetahuan KA, keterampilan KA, dan sikap terhadap KA (Kim dkk., 2021).
Beberapa penelitian menunjukkan bahwa beragam desain pembelajaran diterapkan dalam pembelajaran KA dan koding. Su, Zhong, s Ng (2022) menemukan bahwa desain pembelajaran yang umum dilakukan adalah pembelajaran berbasis masalah, berbasis projek, dan studi kasus.
Sedangkan strategi yang digunakan untuk instruksi pembelajaran, antara lain melalui permasalahan sebagai petunjuk, tes, contoh, sarana, dan stimulus. Hal senada juga ditemukan Rizvi, Waite, s Sentance (2023) bahwa desain pembelajaran cukup bervariasi pada setiap jenjang dari pembelajaran berbasis instruksi sampai berbasis projek baik secara individu maupun kelompok.
Desain pembelajaran yang digunakan berdasarkan temuan Lye s Koh (2014) antara lain menggunakan pendekatan berbasis papan interaktif, pendekatan e- learning berbasis cerita, visualisasi program melalui konstruksi animasi, kreasi games.
Desain pembelajaran yang diterapkan antara lain melalui diskusi, eksperimen, dan simulasi menggunakan kecerdasan artifisial. Kegiatan belajar dalam pembelajaran kecerdasan artifisial, antara lain melakukan diskusi setelah menonton film yang berhubungan dengan kecerdasan artifisial, melakukan simulasi dengan komputer tentang perilaku seperti manusia, bereksperimen sebagai pengguna aktif robot sosial, dan memprogram agen percakapan berbasis kecerdasan artifisial.
Selain itu, peserta didik menggunakan machine learning untuk mengklasifikasikan gambar yang diambil sendiri, menggunakan platform block-based coding.
Peserta didik juga mempelajari kecerdasan artifisial melalui simulasi online dan bereksperimen dengan tugas berbasis kecerdasan artifisial melalui kompetensi robotika.
