Integrasi Tutor AI Generatif dalam Pembelajaran Tinggi
Dampaknya terhadap Kemampuan Berpikir Kritis dan Penilaian Mandiri Mahasiswa
DOI:
https://doi.org/10.31004/irje.v6i3.4332Keywords:
AI Generatif, Berpikir Kritis, Penilaian Mandiri, Pendidikan Tinggi, Self-Regulated LearningAbstract
Perkembangan generative artificial intelligence (AI generatif) telah mendorong transformasi signifikan dalam pembelajaran pendidikan tinggi, khususnya melalui perannya sebagai tutor virtual yang adaptif dan interaktif. Meskipun demikian, hubungan antara penggunaan AI generatif dengan kemampuan berpikir kritis dan penilaian mandiri (self-assessment) mahasiswa masih belum terpetakan secara komprehensif dalam literatur ilmiah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peran integrasi tutor AI generatif dalam pembelajaran tinggi serta dampaknya terhadap pengembangan kemampuan berpikir kritis dan self-regulated learning mahasiswa. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode library research, melalui analisis dan sintesis literatur ilmiah terindeks Scopus dalam lima tahun terakhir. Teknik analisis yang digunakan adalah content analysis untuk mengidentifikasi tema, pola hubungan, serta kesenjangan penelitian terkait AI generatif dalam pendidikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI generatif memiliki peran ambivalen terhadap kemampuan berpikir kritis mahasiswa. Di satu sisi, AI dapat berfungsi sebagai cognitive enhancer yang mendorong eksplorasi, refleksi, dan evaluasi melalui umpan balik instan dan simulasi pembelajaran. Di sisi lain, penggunaan yang tidak terarah berpotensi menurunkan kualitas berpikir kritis karena ketergantungan pada jawaban instan (cognitive crutch). Selain itu, AI juga berkontribusi dalam mendukung penilaian mandiri, namun memerlukan kemampuan literasi kritis untuk menghindari bias dan kesalahan informasi. Penelitian ini menegaskan bahwa efektivitas integrasi AI generatif sangat bergantung pada desain pedagogis, literasi digital mahasiswa, serta pengelolaan penggunaan teknologi secara etis. Kontribusi penelitian ini terletak pada penyajian sintesis terintegrasi mengenai hubungan AI generatif, berpikir kritis, dan penilaian mandiri sebagai dasar pengembangan model pembelajaran berbasis AI yang lebih reflektif dan berkelanjutan.
References
Baker, R. S., Inventado, P. S., & Yacef, K. (2023). Educational data mining and learning analytics: Applications to artificial intelligence in education. Educational Technology Research and Development, 71(2), 345–362.
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? Proceedings of the ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610–623.
Chen, X., Zou, D., Xie, H., Cheng, G., & Liu, C. (2024). A systematic review of artificial intelligence in education: Trends, gaps, and future directions. Computers & Education, 210, 104951.
Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2021). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (5th ed.). Sage Publications.
Dwivedi, Y. K., Kshetri, N., Hughes, L., Slade, E. L., Jeyaraj, A., Kar, A. K., … Wright, R. (2023). So what if ChatGPT wrote it? Multidisciplinary perspectives on generative artificial intelligence. International Journal of Information Management, 71, 102642.
Ennis, R. H. (2021). Critical thinking across the curriculum: A vision. Educational Researcher, 50(3), 165–174.
Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., & Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274.
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2022). Artificial intelligence in education: Implications for teaching and learning. British Journal of Educational Technology, 53(1), 10–24.
Panadero, E., Andrade, H., & Brookhart, S. (2022). Fusing self-regulated learning and formative assessment: A roadmap of where we are, how we got here, and where we are going. Educational Psychology Review, 34(1), 45–72.
Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333–339.
Xiao, Y., & Watson, M. (2019). Guidance on conducting a systematic literature review. Journal of Planning Education and Research, 39(1), 93–112.
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2023). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 1–27.
Zimmerman, B. J. (2020). Self-regulated learning and academic achievement: An overview. Educational Psychologist, 55(1), 1–18.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Erik Saut Hatoguan Hutahaean, Yuarini Wahyu Pertiwi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
