Hyper-Personalization: Menciptakan Jalur Pembelajaran Unik Menggunakan AI, Data Google, dan Interaksi ChatGPT.
s2tp.fip.unesa.ac.id, 12 Nopember 2025 - Konsep Hyper-Personalization (HP) dalam pendidikan melampaui diferensiasi sederhana. HP adalah penciptaan jalur pembelajaran yang unik, sekuensial, dan terus menyesuaikan diri secara real-time dengan kebutuhan kognitif, kecepatan, dan bahkan preferensi emosional setiap siswa. Model ini sepenuhnya bergantung pada Kecerdasan Buatan (AI) yang mampu memproses data besar dari ekosistem digital siswa, seperti yang disediakan oleh Google, dan menggunakan Model Bahasa Besar (LLM) seperti ChatGPT untuk menghasilkan konten yang disesuaikan.
Alur kerja HP dimulai dengan Diagnosis Berbasis Data Google. Data tradisional (nilai ujian) adalah reaktif dan terlambat. Data Google (termasuk log aktivitas Google Classroom, riwayat pencarian, lokasi kasar, dan jenis perangkat) bersifat proaktif. AI menganalisis jejak digital ini—dengan izin—untuk memahami: di mana siswa menghabiskan waktu (minat), di mana mereka mencari bantuan (kebingungan), dan bagaimana mereka berinteraksi (gaya belajar).
AI (Gemini) berfungsi sebagai Mesin Diagnostik Cerdas. Setelah mengumpulkan data perilaku, AI mengidentifikasi celah pengetahuan (knowledge gaps) dan miskonsepsi yang bersifat kausal. Misalnya, AI dapat menyimpulkan, "Siswa A kesulitan di Topik C karena ia tidak menguasai Konsep Prasyarat B," atau "Siswa B lebih termotivasi oleh analogi berbasis olahraga daripada sains."
Interaksi ChatGPT menjadi alat untuk eksekusi adaptif. Berdasarkan diagnosis AI, guru atau sistem dapat menginstruksikan ChatGPT untuk menghasilkan modul konten baru yang spesifik. Konten ini tidak generik; ia disesuaikan secara linguistik (misalnya, bahasa lebih sederhana untuk remedial), secara kontekstual (menggunakan contoh dari game atau tren yang diminati siswa), dan secara pedagogis (fokus pada Konsep Prasyarat B).
HP mengubah instruksi yang statis menjadi Jalur Pembelajaran yang Dinamis dan Berurutan. Setelah siswa menyelesaikan tugas yang disesuaikan (yang dikirim AI), AI menganalisis hasilnya. Jika siswa berhasil, AI memajukan mereka ke materi yang lebih sulit (pengayaan). Jika gagal, AI secara otomatis membuat dan menyajikan materi remedial lain dengan pendekatan instruksional yang berbeda (misalnya, dari video YouTube ke slide deck visual Canva).
Contoh aplikasi utamanya adalah Scaffolding Kognitif Instan. Ketika siswa mengirim pertanyaan kepada tutor AI (Gemini/ChatGPT), AI tidak hanya memberi jawaban; ia menilai di mana siswa berada dalam alur kognitif dan memberi hint yang cukup untuk mendorong pemecahan masalah tanpa memberikan jawaban akhir, menjaga tantangan belajar tetap ada.
Penyesuaian Emosional dan Motivasi juga dilakukan. AI dapat menggunakan data tentang kegagalan atau keberhasilan sebelumnya (dari log Google) untuk menyesuaikan tone komunikasi ChatGPT. Seorang siswa yang berisiko tinggi menerima pesan yang lebih empatik dan suportif, sementara siswa yang berprestasi menerima tantangan yang lebih keras untuk mempertahankan motivasi.
Tujuan akhir HP adalah menciptakan Lingkaran Umpan Balik Tertutup. Setiap interaksi siswa dengan konten yang dipersonalisasi (baik itu melalui YouTube, Google Docs, atau chat) menghasilkan data baru yang segera dimasukkan kembali ke mesin AI, memperbaiki diagnosis untuk intervensi berikutnya. .
Meskipun efisien, HP menuntut kepatuhan etika. Penggunaan data perilaku siswa untuk diagnosis mendalam harus disertai dengan transparansi penuh, izin eksplisit, dan anonimitas data yang ketat untuk melindungi privasi individu (PII).
Kesimpulan
Hyper-Personalisasi adalah standar baru EdTech, di mana AI (Gemini/ChatGPT) berfungsi sebagai otak diagnostik dan perancang konten yang proaktif. Dengan menganalisis data perilaku yang kaya dari ekosistem Google, AI menciptakan jalur pembelajaran yang unik, adaptif, dan terus menerus menyempurnakan diri, memaksimalkan potensi hasil belajar setiap individu.
