Perpustakaan Digital ITB

Aktivitas belajar dan mengajar mengalami proses evolusi yang semakin pesat seiring dengan perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK). Kebutuhan akan suatu konsep dan mekanisme belajar dan mengajar berbasis TIK sepertinya menjadi tidak terelakan lagi, karena kehadirannya memberikan fleksibilitas dalam pemilihan waktu dan tempat serta jangkauan populasi peserta belajar yang lebih luas sehingga tidak terbatas oleh jarak, biaya, serta sumber daya. Konsep mengkolaborasikan TIK kedalam proses belajar dan mengajar yang lebih dikenal sebagai kegiatan e-learning hadir menjadi sebuah terobosan dalam dunia Pendidikan. Teknologi e-learning menjelma dalam bentuk lain seperti Massive Open Online Course (MOOC) yang dapat menjangkau peserta didik yang sangat besar. Platform pembelajaran ini memungkinkan siapapun dan dimanapun dapat berpartisipasi dengan layanan open acces dan interactive user dengan visi utama adalah untuk menekan biaya pendidikan dan dapat menjangkau peserta didik yang besar. MOOC memberikan berbagai macam kelebihan yang menguntungkan bagi penggunanya, namun terdapat juga beberapa persoalan seperti persoalan. Seperti persoalan tingkat drop out yang cukup tinggi pada peserta didik pengguna MOOC, yang diakibatkan oleh nilai retensi pembelajarannya yang rendah. Hal tersebut terjadi sebagai akibat dari kualitas akses, konten, pembelajaran, dan pedagogi yang cukup rendah dari sistem MOOC. Alasan utama penyebab persoalan tersebut diakibatkan dari besarnya kebergantungan sistem pada keberadaan Sumber Daya Manusia (SDM) dalam jumlah yang cukup besar, dan metode evaluasi yang mumpuni yang mampu mengevaluasi sejauh mana dampak dari PBM (Proses Belajar dan Mengajar) pada MOOC. Penggunaan teknologi dalam proses belajar dan mengajar berfungsi sebagai akselerasi untuk mencapai nilai efektivitas, efisiensi, dan inovasi dari proses. Fakta yang terjadi di lapangan, dukungan teknologi tidak serta merta membantu pencapaian makna yang essensial dari proses belajar mengajar, yaitu adanya perubahan perilaku dan penambahan pengetahuan sebagai bukti keberhasilan proses belajar dan mengajar. Pada hakikatnya, sebuah PBM baik yang bersifat ii tradisional ataupun berbantuan TIK merupakan sebuah aktivitas mengirim dan menerima pengetahuan baru yang kemudian berimbas pada adanya perubahan perilaku, awareness, dan perception. Persoalan hadir ketika proses identifikasi penambahan pengetahuan dan perubahan perilaku adalah bukan hal yang mudah karena membutuhkan waktu dan strategi serta menjadi persoalan tersendiri yang perlu untuk diselesaikan. Salah satu cara untuk mengidentifikasi adanya perubahan perilaku dan penambahan pengetahuan adalah dengan cara mengukur hasil belajar yang diperoleh oleh peserta didik. Penelitian yang dilakukan, bertujuan untuk membangun sebuah model pengukuran hasil belajar dalam lingkungan sistem e-learning yang dapat mengidentifikasi perubahan perilaku dan penambahan pengetahuan secara otomatis. Hal tersebut dilakukan sebagai upaya untuk meningkatkan kepercayaan masyarakat bahwa kualitas PBM pada lingkungan MOOC setara dengan PBM tatap muka, lebih murah karena dapat menjangkau peserta didik yang lebih besar, serta fleksibel, efektif, dan efisien dalam proses. Pada penelitian ini dilakukan proses identifikasi kondisi existing lingkungan e-learning untuk melihat seperti apa kondisi, tantangan, dan peluang yang ada. Serta proses identifikasi parameter dan aturan pengukuran yang digunakan dalam model penelitian. Kontribusi utama dalam penelitian adalah model pengukuran hasil belajar pada sistem e-learning dengan kontribusi pendukung yaitu teridentifikasinya parameter dan aturan yang dapat digunakan untuk menilai proses perubahan perilaku dan penambahan pengetahuan sebagai hasil belajar dalam sistem e-learning. Pada tahap identifikasi parameter dalam model pengukuran, dihasilkan enam parameter yang dapat digunakan dalam model diantaranya adalah kecepatan mengunduh materi, kecepatan mengunggah jawaban, kecepatan menjawab soal, jumlah kuantitas kata pada kalimat jawaban yang diberikan, relevansi jawaban yang diberikan terkait kebenaran jawaban dan kesesuaian jawaban dengan jenjang berpikir dari Taksonomi Bloom. Mengidentifikasi proses perubahan perilaku dilakukan dengan menggunakan parameter kecepatan mengunggah, mengunduh, dan menjawab soal serta kuantitas banyaknya jawaban yang diberikan. Sedangkan untuk mengidentifikasi penambahan pengetahuan digunakan parameter relevansi jawaban yang akan dilihat dari kebenaran dan kesesuaian jawaban dengan level berpikir. Kontribusi lainnya adalah dihasilkannya sebelas aturan yang dapat digunakan untuk mengukur hasil belajar dalam sistem e-learning. Aturan tersebut diklasifikasikan kedalam delapan aturan untuk mengidentifikasi seseorang telah belajar dan tiga aturan untuk identifikasi bahwa seseorang tidak berhasil belajar sebagai dampak dari PBM dalam sistem e-learning. Parameter dan aturan yang dihasilkan kemudian diuji dan dievaluasi dengan cara mengimplementasikan model dalam bentuk modul ujian dalam e-learning. Pengujian model dilakukan dengan membandingkan hasil penilaian versi sistem dengan versi expert yang kompeten. Nilai akurasi dari penilaian yang dilakukan oleh model kemudian dibandingkan ulang dengan akurasi versi baseline, yaitu penilaian yang didasarkan pada nilai atribut r (relevansi) yaitu atribut r1 (kebenaran jawaban) dan r2 (kesesuaian jawaban dengan taksonomi berpikir dari Bloom). Atribut ini dipilih sebagai baseline dengan pertimbangan bahwa penilaian hasil PBM pada umumnya dilakukan secara intuisi dengan cara iii menilai kebenaran jawaban dan sejauh mana level berpikir dari siswa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa hasil penilaian versi model memiliki nilai akurasi yang lebih baik dibanding dengan versi baseline. Hal ini mengindikasikan bahwa model penelitian yang diusulkan dapat digunakan untuk mengukur hasil belajar dalam sistem e-learning dalam bentuk perubahan perilaku dan penambahan pengetahuan. Proses perubahan perilaku teridentifikasi dari parameter kecepatan mengunggah jawaban (v1), kecepatan mengunduh materi/soal (v2), kecepatan menjawab (v3), dan kuantitas jawaban (q). Sedangkan untuk penambahan pengetahuan teridentifikasi dari parameter relevansi jawaban terkait kebenaran jawaban (r1) dan kesesuaian jawaban (r2) dengan standar dari Taksonomi Bloom.