Efektivitas Pembelajaran:
- Mengukur sejauh mana AI meningkatkan efisiensi dan hasil proses pembelajaran.
- Contoh: Penggunaan sistem adaptif berbasis AI yang menyesuaikan materi pembelajaran sesuai kemampuan siswa.
Tingkat Engagement Siswa:
- Analisis data penggunaan teknologi, seperti frekuensi login, durasi aktivitas belajar, dan partisipasi dalam diskusi online.
- Fokus pada bagaimana AI dapat meningkatkan keterlibatan siswa dalam pembelajaran.
Dampak terhadap Hasil Belajar:
- Membandingkan hasil belajar sebelum dan sesudah implementasi AI, baik secara individu maupun kelompok.
- Menggunakan metrik seperti nilai ujian, tingkat kelulusan, atau kemampuan problem-solving.
4. Teknik Analisis Data
Kualitatif:
- Analisis tematik untuk mengidentifikasi pola dan tema utama dari data wawancara dan dokumen.
- Coding manual atau menggunakan perangkat lunak seperti NVivo untuk mempermudah analisis.
Kuantitatif:
- Statistik deskriptif untuk menganalisis data hasil belajar dan engagement siswa.
- Uji statistik inferensial (misalnya, uji t atau ANOVA) untuk mengukur perbedaan signifikan dalam hasil belajar.
5. Validasi dan Triangulasi Data
- Triangulasi Metode: Membandingkan hasil dari pendekatan kualitatif dan kuantitatif untuk memastikan konsistensi.
- Validasi Data: Melibatkan pengecekan silang data dengan responden (member checking) dan peer review untuk meningkatkan kredibilitas.
 Hasil dan Pembahasan
 Personalisasi Pembelajaran
AI memungkinkan personalisasi pembelajaran pada skala yang belum pernah terjadi sebelumnya. Sistem pembelajaran adaptif dapat:
- Menganalisis gaya belajar individual siswa
Beri Komentar
Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!