Implementasi Kecerdasan Buatan dalam Sistem Manajemen Pembelajaran: Analisis Peluang, Tantangan, dan Implikasi Pedagogis bagi Pendidikan Dasar di Era Digital
Abstract
Kemajuan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) membuka potensi transformasi mendasar dalam pengelolaan pengalaman belajar di jenjang pendidikan dasar. Penelitian ini mengkaji implementasi AI dalam Sistem Manajemen Pembelajaran (Learning Management System/LMS) menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif, yang bertujuan untuk menggambarkan dan menganalisis secara mendalam fenomena peluang teknologis, hambatan struktural, serta implikasi pedagogis implementasi AI-LMS bagi ekosistem pendidikan dasar Indonesia. Data diperoleh melalui studi dokumentasi terhadap sumber-sumber ilmiah relevan yang diterbitkan dalam kurun 2019–2025. Hasil kajian mengungkapkan bahwa integrasi AI ke dalam LMS membuka tiga peluang strategis: personalisasi jalur belajar berbasis data, deteksi dini kesulitan belajar secara otomatis, dan efisiensi administratif guru yang memungkinkan lebih banyak waktu untuk interaksi pedagogis bermakna. Di sisi lain, adopsi teknologi ini menghadapi tantangan nyata berupa ketimpangan infrastruktur digital antarwilayah, literasi AI guru yang masih perlu ditingkatkan, risiko bias algoritmik dalam sistem penilaian adaptif, serta isu etis terkait privasi data siswa. Secara pedagogis, implementasi AI-LMS mendorong pergeseran paradigma dari model pembelajaran seragam menuju ekosistem belajar yang responsif dan berpusat pada perkembangan individual setiap siswa. Penelitian ini menyimpulkan bahwa keberhasilan integrasi AI dalam LMS di sekolah dasar bergantung pada keseimbangan antara kapabilitas teknologi, kesiapan sumber daya manusia, dan kerangka kebijakan yang berpihak pada pemerataan akses.
References
Baker, R. S., & Inventado, P. S. (2020). Educational data mining and learning analytics. In C. Lang, G. Siemens, A. Wise, & D. Gasevic (Eds.), Handbook of Learning Analytics (2nd ed., pp. 61–75). SOLAR.
Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2018). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (4th ed.). SAGE Publications.
Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The "what" and "why" of goal pursuits: Human needs and the self-determination of behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227–268.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., & Kasneci, G. (2023). On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274.
Kemendikbudristek. (2022). Panduan pembelajaran dan asesmen: Pendidikan anak usia dini, pendidikan dasar, dan pendidikan menengah. Badan Standar, Kurikulum, dan Asesmen Pendidikan.
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson Education.
Miao, F., Holmes, W., Huang, R., & Zhang, H. (2021). AI and education: Guidance for policy-makers. UNESCO. https://doi.org/10.54675/PCSP7350
Miles, M. B., Huberman, A. M., & Saldana, J. (2014). Qualitative data analysis: A methods sourcebook (3rd ed.). SAGE Publications.
Moleong, L. J. (2017). Metodologi penelitian kualitatif (edisi revisi). Remaja Rosdakarya.
Ramadhani, R., Lubis, F. R., & Hasibuan, S. (2023). Pengaruh game-based learning terhadap motivasi dan hasil belajar siswa sekolah dasar. Jurnal Pendidikan Dasar Indonesia, 8(2), 145–156.
Siemens, G., & Baker, R. S. J. d. (2012). Learning analytics and educational data mining: Towards communication and collaboration. Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge, 252–254.
Sugiyono. (2019). Metode penelitian kuantitatif, kualitatif, dan R&D. Alfabeta.
Sweller, J., van Merrienboer, J. J. G., & Paas, F. (2019). Cognitive architecture and instructional design: 20 years later. Educational Psychology Review, 31(2), 261–292.
Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.
Walkington, C., & Bernacki, M. L. (2020). Appraising research on personalized learning: Definitions, theoretical alignment, advancements, and future directions. Journal of Research on Technology in Education, 52(3), 235–252.
Yusuf, M., & Sidiq, U. (2020). Analisis kebijakan pendidikan. Nata Karya.
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education: Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 39.
