Human-Centered Generative AI dalam Pembelajaran Matematika Perguruan Tinggi

Rekonstruksi AI Literacy, Mathematical Reasoning, dan Creative Problem Solving di Era Digital

Authors

  • Lusi Englita Akademi Maritim Sapta Samudra, Indonesia
  • Unan Yusmaniar Oktiawati Universitas Gadjah Mada, Indonesia
  • Rendi Hadian A. Tamagola Universitas Tompotika Luwuk, Indonesia, Indonesia3
  • Rifka Hadia Lubis Institut Bisnis dan Teknologi Al Washliyah, Indonesia
  • Selvie Sianipar Politeknik Mandiri Bina Prestasi, Indonesia
  • Joni Wilson Sitopu Universitas Simalungun, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.31004/anthor.v5i5.1470

Keywords:

Human-Centered Generative AI, AI Literacy, Mathematical Reasoning, Creative Problem Solving, Pembelajaran Matematika

Abstract

Perkembangan Generative Artificial Intelligence (GenAI) menghadirkan peluang dan tantangan dalam transformasi pembelajaran matematika di perguruan tinggi. Pemanfaatannya menuntut integrasi literasi kecerdasan buatan (AI Literacy), penalaran matematis (Mathematical Reasoning), dan pemecahan masalah kreatif (Creative Problem Solving). Artikel ini bertujuan merumuskan kerangka konseptual Human-Centered Generative AI dalam pembelajaran matematika perguruan tinggi melalui integrasi ketiga kompetensi tersebut. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif melalui studi literatur terhadap konsep, teori, dan hasil penelitian terkait GenAI, literasi AI, penalaran matematis, pemecahan masalah kreatif, dan pembelajaran berpusat pada manusia. Data dianalisis secara tematik untuk mengidentifikasi keterkaitan antarkompetensi dan merumuskan prinsip integrasi AI yang kritis, reflektif, etis, dan bertanggung jawab. Hasil kajian menunjukkan bahwa GenAI perlu diintegrasikan untuk mendukung kemampuan mahasiswa memahami keterbatasan AI, memverifikasi ketepatan solusi, menyusun argumentasi logis, mengevaluasi informasi, dan mengeksplorasi berbagai strategi pemecahan masalah. Dalam kerangka pembelajaran berpusat pada manusia, GenAI berfungsi sebagai mitra belajar yang memfasilitasi eksplorasi ide, pemberian umpan balik, dan refleksi metakognitif, bukan sebagai pengganti pemikiran mahasiswa maupun peran dosen. Implementasinya memerlukan asesmen autentik, transparansi penggunaan AI, perlindungan data, dan penguatan integritas akademik. Artikel ini menawarkan kerangka konseptual untuk mewujudkan pembelajaran matematika yang adaptif, kritis, kreatif, dan berorientasi pada pengembangan kapasitas manusia. Penelitian empiris diperlukan untuk menguji efektivitas kerangka tersebut dalam meningkatkan ketiga kompetensi mahasiswa.

References

Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa

Ikhlas, A. (2020). Pengaruh penerapan pendekatan saintifik terhadap hasil belajar matematika siswa kelas VIII SMP pada materi Teorema Phygoras. Jurnal Inovasi Penelitian, 1(7), 1395–1406. https://www.neliti.com/publications/466659/pengaruh-penerapan-pendekatan-saintifik-terhadap-hasil-belajar-matematika-siswa

Ikhlas, A. (2021). Mathematics online learning via WhatsApp: How effective? Tarbawi: Jurnal Ilmu Pendidikan, 17(2), 154–162.

Ikhlas, & Asyhar, R. (2023). Trik konsolidasi pendidikan karakter melalui model pembelajaran project based learning pada pembelajaran MIPA. Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran (JRPP), 6(4), 3228–3237.

Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1–16, Article 598). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727

Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://doi.org/10.54675/EWZM9535

National Council of Teachers of Mathematics. (2000). Principles and standards for school mathematics.

Nurmaliati, Tamagola, R. H. A., Ikhlas, A., Jon, E., Trisnani, N., & Sari, I. W. (2026). Dampak kecerdasan buatan dalam pembelajaran matematika dan IPA: Pengembangan kurikulum yang responsip terhadap era digital. Academy of Education Journal, 17(1), 107–115. https://doi.org/10.47200/aoej.v17i1.3374

Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333–339. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039

Torraco, R. J. (2005). Writing integrative literature reviews: Guidelines and examples. Human Resource Development Review, 4(3), 356–367. https://doi.org/10.1177/1534484305278283

Whittemore, R., & Knafl, K. (2005). The integrative review: Updated methodology. Journal of Advanced Nursing, 52(5), 546–553. https://doi.org/10.1111/j.1365-2648.2005.03621.x

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education—Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, Article 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory Into Practice, 41(2), 64–70. https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2

Downloads

Published

2026-10-26

How to Cite

Englita, L., Oktiawati, U. Y., Tamagola, R. H. A., Lubis, R. H., Sianipar, S., & Sitopu, J. W. (2026). Human-Centered Generative AI dalam Pembelajaran Matematika Perguruan Tinggi: Rekonstruksi AI Literacy, Mathematical Reasoning, dan Creative Problem Solving di Era Digital. ANTHOR: Education and Learning Journal, 5(5), 1572–1582. https://doi.org/10.31004/anthor.v5i5.1470

Issue

Section

Articles

Similar Articles

<< < 50 51 52 53 54 55 

You may also start an advanced similarity search for this article.

Most read articles by the same author(s)