Transformasi Pembelajaran di Era Generative AI: Menyeimbangkan Efisiensi Teknologi, Berpikir Kritis, dan Kemandirian Belajar Siswa Pendidikan Dasar

Haeruddin Said; Mappanyompa Mappanyompa; Mustapa Ali; Muhammad Musfiatul Wardi; Mardiyah Hayati

doi:10.31764/ibtidaiy.v11i2.44154

Transformasi Pembelajaran di Era Generative AI: Menyeimbangkan Efisiensi Teknologi, Berpikir Kritis, dan Kemandirian Belajar Siswa Pendidikan Dasar

Haeruddin Said, Mappanyompa Mappanyompa, Mustapa Ali, Muhammad Musfiatul Wardi, Mardiyah Hayati

Abstract

Perkembangan pesat kecerdasan buatan generatif (generative AI), ditandai dengan meluasnya penggunaan ChatGPT sejak akhir tahun 2022, telah membawa perubahan mendasar terhadap praktik pembelajaran pada pendidikan di segala ranah. Artikel ini bertujuan menyintesiskan bukti empiris terkini dan teori belajar untuk membangun kerangka keseimbangan yang memadukan tiga dimensi kunci, yaitu efisiensi teknologi, berpikir kritis, dan kemandirian belajar siswa. Kajian dilakukan melalui tinjauan literatur naratif-terstruktur terhadap dua belas artikel jurnal bereputasi yang terbit pada rentang 2023-2025 serta lima sumber buku teori landasan, yang dianalisis menggunakan pendekatan analisis tematik. Hasil sintesis menunjukkan tiga temuan utama. Pertama, generative AI terbukti meningkatkan efisiensi proses belajar melalui personalisasi, kecepatan umpan balik, dan dukungan pemecahan masalah kreatif, tetapi manfaat tersebut bersifat kondisional terhadap kualitas desain pembelajaran. Kedua, tanpa intervensi pedagogis yang disengaja, ketergantungan pada keluaran AI berpotensi menggerus kemampuan berpikir kritis karena teks yang fasih dapat menyamarkan lemahnya substansi argumen. Ketiga, kemandirian belajar (self-regulated learning) menjadi faktor penentu yang menjaga agar efisiensi teknologi tidak berubah menjadi ketergantungan kognitif. Atas dasar temuan tersebut, artikel ini mengusulkan kerangka integratif tiga pilar yang berpijak pada peran guru sebagai perancang pengalaman belajar, literasi AI, asesmen otentik, dan kebijakan institusi yang mendukung. Kerangka ini diharapkan menjadi rujukan bagi guru, perancang kurikulum, dan pemimpin institusi dalam mengintegrasikan generative AI secara produktif, kritis, dan berkelanjutan.

Keywords

asesmen otentik; pendidikan Islam; generative AI; kemandirian belajar; self-regulated learning

Full Text:

PDF

References

Ambrose, S. A., Bridges, M. W., DiPietro, M., Lovett, M. C., & Norman, M. K. (2010). How learning works: Seven research-based principles for smart teaching. Jossey-Bass.

Bassham, G., Irwin, W., Nardone, H., & Wallace, J. M. (2014). Critical thinking: A student’s introduction (5th ed.). McGraw-Hill Education.

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. https://doi.org/10.1002/9781119239086

De la Puente, M., Torres, J., Blanco Troncoso, A. L., Hernández Meza, Y. Y., & Marquez Carrascal, J. X. (2024). Investigating the use of ChatGPT as a tool for enhancing critical thinking and argumentation skills in international relations debates among undergraduate students. Smart Learning Environments, 11, Article 55. https://doi.org/10.1186/s40561-024-00347-0

Deng, R., Jiang, M., Yu, X., Lu, Y., & Liu, S. (2025). Does ChatGPT enhance student learning? A systematic review and meta-analysis of experimental studies. Computers & Education, 227, Article 105224. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105224

Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., … Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, Article 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274

Khan, N., & Saunderson, S. (2024). Generative artificial intelligence in education: A narrative literature review. World Journal on Educational Technology: Current Issues, 16(2), 112–126. https://doi.org/10.18844/wjet.v16i2.9217

Lo, C. K. (2023). What is the impact of ChatGPT on education? A rapid review of the literature. Education Sciences, 13(4), Article 410. https://doi.org/10.3390/educsci13040410

Mohebi, L. (2024). Empowering learners with ChatGPT: Insights from a systematic literature exploration. Discover Education, 3(1), Article 36. https://doi.org/10.1007/s44217-024-00120-y

Montenegro-Rueda, M., Fernández-Cerero, J., Fernández-Batanero, J. M., & López-Mena, E. (2023). Impact of the implementation of ChatGPT in education: A systematic review. Computers, 12(8), Article 153. https://doi.org/10.3390/computers12080153

National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. (2018). How people learn II: Learners, contexts, and cultures. National Academies Press. https://doi.org/10.17226/24783

Ng, S.-L., & Ho, C.-C. (2025). Generative AI in education: Mapping the research landscape through bibliometric analysis. Information, 16(8), Article 657. https://doi.org/10.3390/info16080657

Rudolph, J., Tan, S., & Tan, S. (2023). ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Journal of Applied Learning and Teaching, 6(1), 342–363. https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.9

Sardi, J., Darmansyah, Candra, O., Yuliana, D. F., Habibullah, Yanto, D. T. P., & Eliza, F. (2025). How generative AI influences students’ self-regulated learning and critical thinking skills? A systematic review. International Journal of Engineering Pedagogy (iJEP), 15(1), 94–108. https://doi.org/10.3991/ijep.v15i1.53379

Tlili, A., Shehata, B., Adarkwah, M. A., Bozkurt, A., Hickey, D. T., Huang, R., & Agyemang, B. (2023). What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education. Smart Learning Environments, 10, Article 15. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00237-x

Urban, M., Děchtěrenko, F., Lukavský, J., Hrabal, V., & Leitner, M. (2024). ChatGPT improves creative problem-solving performance in university students: An experimental study. Computers & Education, 215, Article 105031. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105031

Zimmerman, B. J., & Schunk, D. H. (Eds.). (1989). Self-regulated learning and academic achievement: Theory, research, and practice. Springer-Verlag. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-3618-4

DOI: https://doi.org/10.31764/ibtidaiy.v11i2.44154