Skip to content

Behaviorisme

Teori belajar Behaviorisme merupakan fondasi awal bagi banyak inovasi dalam teknologi pendidikan (EdTech). Teori ini berfokus pada perubahan perilaku yang dapat diamati sebagai hasil dari interaksi antara stimulus dan respons.


  • Ivan Pavlov (Classical Conditioning): Terkenal dengan eksperimen anjingnya. Ia menemukan bahwa subjek dapat belajar memberikan respons otomatis terhadap stimulus netral jika dipasangkan dengan stimulus alami secara berulang.
  • Edward Thorndike (Connectionism): Mengemukakan Law of Effect, yang menyatakan bahwa perilaku yang diikuti oleh konsekuensi menyenangkan cenderung diulang, sedangkan yang diikuti konsekuensi tidak menyenangkan akan cenderung dihentikan.
  • B.F. Skinner (Operant Conditioning): Tokoh paling berpengaruh dalam EdTech. Ia memperkenalkan konsep penguatan (reinforcement) dan hukuman (punishment) untuk membentuk perilaku secara aktif.

  • Stimulus-Response (S-R): Belajar dianggap sebagai proses pembentukan hubungan antara rangsangan (stimulus) dan tanggapan (respons).
  • Conditioning: Proses pembiasaan. Dalam Classical Conditioning, fokusnya adalah pada respons otomatis, sedangkan dalam Operant Conditioning, fokusnya adalah pada perilaku sukarela yang dipengaruhi konsekuensi.
  • Reinforcement (Penguatan):
    • Positif: Memberikan hadiah untuk meningkatkan frekuensi perilaku.
    • Negatif: Menghilangkan sesuatu yang tidak menyenangkan untuk meningkatkan perilaku.

Behaviorisme adalah “tulang punggung” teknis dari banyak platform pembelajaran modern:

  • Drill and Practice Software: Aplikasi seperti Duolingo atau IXL menggunakan pengulangan terus-menerus hingga pengguna mencapai penguasaan (mastery).
  • Gamification (Hadiah, Lencana, Poin): Penggunaan sistem poin dan leaderboards adalah bentuk nyata dari positive reinforcement untuk memotivasi pengguna agar tetap belajar.
  • Immediate Feedback Systems: Kunci behaviorisme adalah umpan balik instan. Saat Anda menjawab kuis di aplikasi dan langsung tahu itu benar/salah, itu memperkuat koneksi S-R Anda.
  • Adaptive Learning: Algoritma menyesuaikan tingkat kesulitan berdasarkan performa sebelumnya. Jika Anda menjawab benar (sukses), sistem memberikan materi lebih sulit (reinforcement melalui kemajuan).

AspekKelebihanKeterbatasan
EfektivitasSangat baik untuk menghafal fakta dan prosedur dasar.Kurang efektif untuk berpikir kritis atau pemecahan masalah kompleks.
StrukturMemberikan struktur yang jelas dan tujuan yang terukur.Mengabaikan proses mental internal (kognisi) dan emosi siswa.
MotivasiCepat membangun motivasi melalui extrinsic rewards.Siswa bisa menjadi ketergantungan pada hadiah dan kehilangan motivasi intrinsik.

A. Programmed Instruction (Skinner’s Teaching Machine)

Section titled “A. Programmed Instruction (Skinner’s Teaching Machine)”

Skinner menciptakan “Mesin Pengajar” jauh sebelum internet ada. Prinsipnya adalah memecah materi menjadi potongan kecil (Small Steps) yang harus dikuasai siswa sebelum lanjut ke materi berikutnya. Inilah cikal bakal Micro-learning dan alur kerja LMS (Learning Management System) modern.

Dalam teknologi, shaping digunakan untuk membimbing pengguna dari tugas mudah ke tugas sulit secara bertahap. Jika aplikasi EdTech terasa “nagih” dan tidak terlalu sulit di awal, itu adalah penerapan teknik shaping untuk menjaga perilaku belajar tetap berlanjut.

C. Behaviorisme dalam User Experience (UX)

Section titled “C. Behaviorisme dalam User Experience (UX)”

Notifikasi push di ponsel yang mengingatkan Anda untuk belajar adalah “stimulus” yang dirancang untuk memicu “respons” (membuka aplikasi). Memahami behaviorisme membantu desainer EdTech menciptakan kebiasaan belajar (learning habits).