Pemanfaatan Large Language Models dalam Pembelajaran Adaptif Berbasis pendekatan Permainan dan Implementasi

Abstract

Sistem pembelajaran adaptif cenderung statis, lambat merespons, dan belum mampu mengelola interaksi kompleks yang diperlukan untuk pembelajaran personal. Saat ini pembelajaran digital telah berkembang pesat, sebagian besar platform masih memberikan materi yang bersifat umum dan belum sepenuhnya menyesuaikan kebutuhan para siswa. Pembelajaran adaptif berbasis permainan (game-based adaptive learning) merupakan metode inovatif yang menggabungkan elemen permainan untuk meningkatkan motivasi dan keterlibatan peserta didik dalam proses belajar. Dengan kemajuan teknologi kecerdasan buatan, Large Language Models (LLM) menawarkan kemampuan pemahaman bahasa alami yang mendalam untuk menciptakan pengalaman belajar yang personal dan responsif. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengevaluasi integrasi LLM ke dalam sistem pembelajaran adaptif berbasis permainan untuk menciptakan pengalaman belajar yang lebih personal, responsif, dan dinamis. Penelitian juga berupaya mengembangkan framework implementasi yang dapat diterapkan pada berbagai skenario pembelajaran digital. Metode yang digunakan adalah Design-Based Research (DBR) yang meliputi analisis masalah, desain model adaptif berbasis LLM, implementasi prototipe, dan evaluasi iteratif terhadap efektivitas sistem. Evaluasi dilakukan melalui pengukuran personalisasi, interaktivitas, keterlibatan siswa, retensi pengetahuan, adaptivitas sistem, dan kepuasan pengguna