Menyelami Metode Baru Evaluasi Kontribusi Individu dalam Project-Based Learning Pengembangan Perangkat Lunak

Salah satu prospek menarik dari penelitian ini adalah pengembangan alat semi-otomatis yang bisa menghitung FP dari data yang tersimpan di GitHub. Ini bisa mempermudah pengajar untuk menilai kontribusi tanpa menghabiskan banyak waktu dan mengurangi subjektivitas dalam penilaian.

 

Kesimpulan 

Metode evaluasi yang diusulkan oleh Tanabata dan timnya menandai langkah maju yang penting dalam upaya untuk mengukur kontribusi individu dengan lebih objektif dan holistik dalam lingkungan PBL pengembangan perangkat lunak. Hasil survei awal menunjukkan bahwa para siswa merespons positif terhadap konsep memasukkan pertolongan timbal balik dan penilaian yang mempertimbangkan bagian yang belum selesai dari proyek. Ini menunjukkan bahwa pendekatan ini memiliki potensi untuk mendukung perkembangan keterampilan kolaborasi dan pemecahan masalah, yang merupakan inti dari PBL.

Meskipun begitu, penting untuk diingat bahwa tidak ada pendekatan satu ukuran cocok untuk semua. Feedback dari siswa menyoroti bahwa perlu penyesuaian dan penyempurnaan lebih lanjut. Beberapa siswa mengusulkan pendekatan yang lebih matang dan lebih detail, seperti mempertimbangkan Lines of Code (LoC) atau melakukan wawancara tim untuk memahami tingkat kontribusi dengan lebih baik.

Langkah-langkah selanjutnya akan mencakup penyempurnaan metode evaluasi dengan mempertimbangkan umpan balik yang berharga ini. Selain itu, dengan pengembangan alat semi-otomatis yang dapat menghitung Function Points (FP) dari data yang tersimpan di GitHub, pengajaran dan penilaian dalam PBL dapat menjadi lebih efisien dan akurat.

Dengan integrasi teknologi dan alat penilaian yang canggih, PBL berpotensi untuk tidak hanya mempersiapkan siswa dengan keterampilan yang dibutuhkan untuk industri modern tetapi juga untuk membentuk cara kita berkolaborasi dan menilai kinerja di masa depan.

 

 

Sumber