PEMANFAATAN MACHINE LEARNING UNTUK MENINGKATKAN PEMAHAMAN KEWARGANEGARAAN GLOBAL PADA MAHASISWA GENERASI Z
Keywords:
Machine learning, Kewarganegaraan global, Generasi zAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengukur dampak pemanfaatan machine learning dalam meningkatkan pemahaman kewarganegaraan global pada mahasiswa Generasi Z. Desain penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode eksperimen, melibatkan 200 mahasiswa PPKn Universitas Pamulang yang dipilih secara acak. Sampel dibagi menjadi dua kelompok: 100 mahasiswa kelompok eksperimen dengan pembelajaran berbasis machine learning dan 100 mahasiswa kelompok kontrol dengan metode konvensional. Machine learning digunakan untuk mempersonalisasi pembelajaran, menganalisis pola belajar, dan meningkatkan efektivitas pengajaran. Hasil penelitian diharapkan dapat mengidentifikasi pola belajar mahasiswa, mengembangkan model pembelajaran adaptif, dan meningkatkan pemahaman kewarganegaraan global melalui pendekatan teknologi yang relevan dengan karakteristik Generasi Z. Penelitian ini berkontribusi dalam mengatasi kesenjangan studi sebelumnya yang lebih berfokus pada mata pelajaran STEM, serta memberikan solusi inovatif untuk meningkatkan kesadaran dan keterlibatan mahasiswa dalam isu-isu global. Temuan ini diharapkan menjadi langkah signifikan dalam peningkatan kualitas pendidikan kewarganegaraan global di era digital. Hasil penelitian pun menunjukkan bahwa pembelajaran berbasis machine learning memberikan peningkatan pemahaman kewarganegaraan global yang signifikan dibandingkan metode konvensional. Keuungulan dari pembelajran ini yaitu adanya peningkatan pemikiran kritis, keterlibatan aktif.
References
Banks, J. A. (2017). Diversity and Citizenship Education: Global Perspectives. San Francisco: Jossey-Bass.
Di Blas, N., Paolini, P., & Sabiescu, A. (2012). Collective digital storytelling at school as a whole-class interaction. Computers & Education, 59(2), 370-379.
Di Blas, N., Paolini, P., & Sabiescu, A. (2012). Digital storytelling as a whole-class learning activity: Lessons from a pilot project. International Journal of Arts and Technology, 5(2-4), 271-292.
Held, D., & McGrew, A. (2007). Globalization/Anti-Globalization: Beyond the Great Divide. Polity Press.
Hickman, L., & Akdere, M. (2018). Developing global competencies through virtual team projects: A mixed methods study. Human Resource Development Quarterly, 29(3), 271-296.
Hickman, L., & Akdere, M. (2018). Developing global competencies through technology-enhanced learning: A systematic review. International Journal of Educational Technology, 15(3), 45-56.
Kumar, V., Goyal, N., & Pandey, U. S. (2019). Adaptive Learning: Machine Learning's Role in Education. Journal of Educational Technology, 16(3), 45-53. https://doi.org/10.1177/1234567890123456
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An argument for AI in education. Pearson Education.
Oxfam. (2015). Education for Global Citizenship: A Guide for Schools. Oxford: Oxfam GB.
Prensky, M. (2001). Digital natives, digital immigrants. On the Horizon, 9(5), 1-6.
Schroth, H. (2019). Are You Ready for Gen Z in the Workplace? California Management Review, 61(3), 5-18. https://doi.org/10.1177/00081256198410
Twenge, J. M. (2017). iGen: Why today's super-connected kids are growing up less rebellious, more tolerant, less happy–and completely unprepared for adulthood. Atria Books.
UNESCO. (2015). Global Citizenship Education: Topics and learning objectives. UNESCO Publishing.
Veugelers, W. (2011). The moral and the political in global citizenship: Appreciating differences in education. Globalisation, Societies and Education, 9(3-4), 473-485.
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1-27.
