Dosen S2 Pendidikan Bahasa Inggris Unesa Merilis AI untuk Membantu Mahasiswa Merumuskan Desain Penelitian dan Instrumen Penelitian
Tim dosen Program Studi Magister Pendidikan Bahasa Inggris Universitas Negeri Surabaya telah berhasil menciptakan terobosan dalam bidang metodologi penelitian melalui pengembangan produk berbasis kecerdasan buatan. Produk ini difungsikan sebagai asisten akademik yang membantu mahasiswa dalam proses merancang desain penelitian dan menyusun instrumen penelitian untuk keperluan penyusunan tesis. Inisiatif ini muncul dari pengamatan mendalam terhadap kesulitan berulang yang dihadapi mahasiswa dalam menentukan metodologi penelitian yang tepat sesuai dengan permasalahan yang mereka kaji.
Permasalahan mendasar yang coba diatasi melalui pengembangan layanan berbasis AI ini adalah kesenjangan antara pemahaman teoritis mahasiswa mengenai metodologi penelitian dengan kemampuan praktis dalam menerapkan pengetahuan tersebut. Banyak mahasiswa yang mampu menjelaskan berbagai jenis desain penelitian secara teoretis, namun kebanyakan dari mereka mengalami kesulitan ketika harus memilih desain penelitian yang sesuai untuk penelitian spesifik mereka. Demikian pula, penyusunan instrumen penelitian seperti kuesioner, pedoman wawancara, atau rubrik observasi seringkali membutuhkan iterasi yang panjang melalui proses bimbingan berulang dengan dosen.
Melalui platform berbasis AI ini, mahasiswa berinteraksi dengan sistem melalui interface sederhana, dimana mahasiswa diminta untuk menjabarkan tujuan penelitian mereka dalam maksimal 50 kata. Setelah itu, sistem akan memberikan rekomendasi beberapa opsi desain penelitian yang dianggap relevan disertai dengan penjelasan mendetail mengenai alasan pemilihan yang direkomendasikan, instrumen penelitian yang relevan, prosedur implementasi penelitian, serta pertimbangan kelayakan dari setiap alternatif yang direkomendasikan. Selain itu, terdapat pula menu "Instruments" yang merekomendasikan item-item instrumen penelitian seperti observasi, wawancara, hingga test.
Fitur unggulan dari produk ini terletak pada kemampuannya dalam membantu penyusunan instrumen penelitian. Untuk penelitian dengan pendekatan kuantitatif, sistem dapat menghasilkan butir-butir kuesioner berdasarkan variabel penelitian yang telah didefinisikan, lengkap dengan saran skala pengukuran yang tepat dan analisis statistik awal mengenai validitas isi serta reliabilitas instrumen. Sementara untuk penelitian kualitatif, AI mampu menyusun pedoman wawancara mendalam yang mencakup pertanyaan inti dan pertanyaan penjelas, dengan mempertimbangkan etika penelitian dan teknik probing yang relevan.
Dampak pembelajaran yang dihasilkan dari penggunaan teknologi ini cukup signifikan. Platform berfungsi sebagai asisten peneliti yang tersedia setiap saat, yang memungkinkan mahasiswa untuk melakukan berbagai eksperimen metodologis tanpa takut melakukan kesalahan. Meskipun demikian, akses dibatasi hanya untuk 10 token per-hari per-device.
Proses pengembangan produk melalui tahapan penelitian dan pengembangan yang komprehensif, dimulai dari analisis kebutuhan melalui survei terhadap mahasiswa dan alumni, perancangan sistem dan pengumpulan data pelatihan dari berbagai sumber akademik, validasi desain oleh para ahli metodologi penelitian dan teknologi pembelajaran, uji coba terbatas pada kelompok kecil mahasiswa, revisi produk berdasarkan temuan uji coba, hingga implementasi uji coba lapangan dalam skala yang lebih luas. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan yang nyata dalam kecepatan dan ketepatan mahasiswa dalam menyusun bab metodologi penelitian, serta penurunan signifikan dalam kesalahan-kesalahan metodologis yang umum terjadi.
Posisi produk dalam ekosistem pendidikan dirancang untuk bersifat komplementer terhadap peran dosen pembimbing. Dengan adanya AI yang menangani aspek-aspek prosedural dan teknis dari perancangan penelitian, dosen pembimbing dapat lebih memfokuskan perhatian pada substansi penelitian, kedalaman analisis, orisinalitas kontribusi keilmuan, serta kualitas argumentasi akademik. Pembagian peran ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi proses bimbingan sekaligus menjaga kualitas substantif dari penelitian yang dihasilkan.
Dari perspektif teknologi, platform ini dikembangkan dengan memanfaatkan arsitektur Large Language Model yang telah melalui proses fine-tuning menggunakan korpus akademik khusus bidang pendidikan bahasa. Dataset pelatihan mencakup silabus metodologi penelitian, buku teks, jurnal akademik, serta contoh proposal tesis yang telah teruji kualitasnya. Pendekatan ini memungkinkan sistem untuk memahami konteks spesifik dari penelitian dalam bidang pendidikan bahasa, sekaligus menjaga relevansi saran dan rekomendasi yang diberikan.
Pengembangan lebih lanjut dari produk ini diarahkan pada peningkatan kemampuan analitis sistem, termasuk integrasi dengan tools analisis data statistik untuk penelitian kuantitatif dan tools analisis data kualitatif untuk mendukung penelitian dengan pendekatan kualitatif. Tim pengembang juga sedang mempertimbangkan untuk menambahkan fitur collaborative workspace yang memungkinkan interaksi lebih lancar antara mahasiswa, AI assistant, dan dosen pembimbing dalam satu platform terintegrasi.
