Perspektif Teoritis

Materi ini disusun untuk memberikan landasan teoretis bagi mahasiswa dalam memahami bagaimana kecerdasan buatan (AI) bukan sekadar alat teknis, melainkan perpanjangan dari teori-teori pembelajaran klasik yang telah ada.

1. Behaviorisme & AI: Efisiensi Melalui Stimulus-Respon

Dalam pandangan behaviorisme, pembelajaran dianggap sebagai perubahan perilaku yang dapat diamati sebagai respons terhadap stimulus eksternal. AI dalam konteks ini berfungsi sebagai mesin pengkondisian yang sangat efisien.

A. Adaptive Testing (Computerized Adaptive Testing - CAT)

AI menggunakan algoritma untuk menyesuaikan tingkat kesulitan soal berdasarkan jawaban sebelumnya.

Mekanisme: Jika siswa menjawab benar (stimulus), sistem memberikan soal yang lebih sulit. Jika salah, sistem memberikan soal yang lebih mudah.
Tujuan: Mengukur kemampuan aktual siswa dengan lebih cepat dan akurat dibandingkan tes linear konvensional.

B. Immediate Feedback (Umpan Balik Instan)

Behaviorisme menekankan pentingnya reinforcement (penguatan) segera setelah perilaku muncul.

Peran AI: Chatbot atau platform belajar mandiri (seperti Duolingo atau Khan Academy) memberikan koreksi instan. Hal ini mencegah tertanamnya miskonsepsi dan memperkuat koneksi antara stimulus dan respon yang benar.

C. Reinforcement Learning (RL) dalam AI

Ini adalah cabang AI yang secara harfiah mengadopsi prinsip Skinnerian.

Konsep: Agen AI belajar mengambil keputusan dengan mencoba berbagai tindakan dan menerima “hadiah” (reward) atau “penalti”.
Implementasi: Sistem rekomendasi konten yang mempelajari materi mana yang paling membuat siswa bertahan belajar berdasarkan interaksi mereka.

2. Kognitivisme & AI: Memahami Proses Berpikir

Berbeda dengan behaviorisme, kognitivisme fokus pada apa yang terjadi di dalam pikiran (proses internal). AI di sini digunakan untuk memodelkan struktur mental dan membantu pengolahan informasi.

A. Intelligent Tutoring Systems (ITS)

ITS adalah sistem komputer yang bertujuan memberikan instruksi yang dipersonalisasi seperti tutor manusia. ITS bekerja dengan tiga model utama:

Domain Model: Pengetahuan tentang subjek (apa yang diajarkan).
Student Model: Melacak apa yang diketahui dan tidak diketahui siswa (menganalisis kesenjangan kognitif).
Pedagogical Model: Strategi instruksional terbaik untuk menjembatani kesenjangan tersebut.

B. Cognitive Modeling (Pemodelan Kognitif)

AI digunakan untuk menyimulasikan cara manusia memecahkan masalah.

Analisis Kesalahan: AI tidak hanya melihat apakah jawaban itu “salah”, tetapi “mengapa” salah. Apakah karena kesalahan memori jangka pendek, atau kesalahan logika dalam prosedur?
Scaffolding: AI memberikan bantuan yang disesuaikan dengan beban kognitif (cognitive load) siswa, memberikan petunjuk (hint) saat siswa merasa kewalahan namun tidak memberikan jawaban langsung.

Perbandingan Strategis: AI dalam Perspektif Teori

Fitur	Behaviorisme & AI	Kognitivisme & AI
Fokus Utama	Perilaku yang dapat diamati & penguatan.	Proses mental, memori, dan pemecahan masalah.
Peran AI	Pemberi reward dan pengatur urutan materi.	Mitra berpikir dan penganalisis logika siswa.
Contoh Tool	Drill-and-practice apps, Duolingo.	Carnegie Learning, ALEKS (ITS), Mind-mapping AI.
Metode Personalisasi	Berdasarkan akurasi jawaban (Benar/Salah).	Berdasarkan pola pikir dan tingkat pemahaman konsep.