Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

Implementasi Pendekatan Pembelajaran Mendalam dalam Mengantisipasi Cognitive Offloading Akibat AI pada Generasi Z Ahmad Rohmatuloh; Wati Irnawati; Dadan Hamdani; Jenal Jaelani
Indo Green Journal Vol. 4 No. 4 (2026): Green 2026
Publisher : Published by Institut Teknologi Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/green.v4i4.984

Abstract

Perkembangan pesat kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah mengubah cara Generasi Z memperoleh, memproses, dan memanfaatkan informasi dalam kegiatan pembelajaran. Meskipun AI meningkatkan efisiensi belajar, pemanfaatannya yang intensif dapat memicu cognitive offloading, yakni kecenderungan mengalihkan proses berpikir kepada sistem teknologi yang berpotensi menurunkan kemampuan berpikir kritis peserta didik. Penelitian ini bertujuan menganalisis implementasi Pendekatan Pembelajaran Mendalam (Deep Learning Approach) sebagai strategi pedagogis untuk memitigasi cognitive offloading akibat penggunaan AI pada Generasi Z. Penelitian ini menggunakan metode library research dengan pendekatan kualitatif deskriptif. Data dikumpulkan melalui analisis dokumen artikel ilmiah primer, buku akademik, dan dokumen kebijakan terkait, yang dianalisis menggunakan analisis isi dan metode komparatif konstan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketergantungan yang tinggi terhadap AI berkontribusi terhadap peningkatan cognitive offloading, yang berdampak pada penurunan keterlibatan kognitif selama aktivitas pembelajaran. Pendekatan Pembelajaran Mendalam, yang menekankan meaningful learning, mindful learning, dan joyful learning, menyediakan kerangka kerja pedagogis yang memperkuat keterlibatan intelektual, refleksi metakognitif, dan konstruksi pengetahuan secara aktif, sehingga mampu mereduksi ketergantungan berlebih pada AI. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Pendekatan Pembelajaran Mendalam bukan bertujuan menolak integrasi AI dalam pendidikan, melainkan memastikan AI berfungsi sebagai sarana pendukung kognitif (cognitive augmentation), bukan pengganti proses berpikir manusia.
Analisis Konseptual Digital Project-Based Learning Berbasis Capcut untuk Internalisasi Fikih Lingkungan dan Moderasi Beragama Ucu Siti Fatimah; Irma Nurlaela; Yanti Rusliyanti Farihah Rahmah; Wati Irnawati
Indo Green Journal Vol. 4 No. 4 (2026): Green 2026
Publisher : Published by Institut Teknologi Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/green.v4i4.985

Abstract

Pembelajaran Fikih di tingkat menengah saat ini dihadapkan pada tantangan ganda, yaitu maraknya intoleransi beragama di ruang siber dan krisis ekologis yang membutuhkan respons nyata generasi Z. Namun, pola pembelajaran konvensional cenderung kaku dan tekstual sehingga gagal menjembatani teks hukum dengan realitas kontemporer siswa yang merupakan digital natives. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara teoretis dan metodologis model Digital Project-Based Learning (D-PjBL) berbasis aplikasi CapCut sebagai media inovatif dalam menginternalisasikan nilai Fikih Lingkungan (Fiqh al-Bi’ah) dan Moderasi Beragama. Penelitian kualitatif ini menggunakan jenis studi kepustakaan (library research) dengan rancangan analisis konseptual. Hasil penelitian menunjukkan adanya irisan nilai teologis-ekologis yang kuat antara Fikih Lingkungan dan Moderasi Beragama pada indikator tasamuh (toleransi ekologis), tawazun (keseimbangan), dan la fasad (anti-perusakan). Model D-PjBL dioperasionalkan melalui enam tahapan sintaks yang mengintegrasikan fitur CapCut seperti voiceover dan auto-captions sebagai laboratorium refleksi visual bagi siswa. Aktivitas multisensori selama proses penyuntingan video mampu mentransformasikan teks Fikih yang abstrak menjadi aksi nyata digital, sekaligus mengubah peran siswa dari konsumen pasif menjadi agen syiar digital yang inklusif serta sadar lingkungan. Secara teoretis, model konseptual ini menawarkan cetak biru pembelajaran Fikih abad ke-21 yang transformatif dan adaptif.
Implementasi Pendekatan Pembelajaran Mendalam dalam Mengantisipasi Cognitive Offloading Akibat AI pada Generasi Z Ahmad Rohmatuloh; Wati Irnawati; Dadan Hamdani; Jenal Jaelani
Indo Green Journal Vol. 4 No. 4 (2026): Green 2026
Publisher : Published by Institut Teknologi Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/green.v4i4.984

Abstract

Perkembangan pesat kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah mengubah cara Generasi Z memperoleh, memproses, dan memanfaatkan informasi dalam kegiatan pembelajaran. Meskipun AI meningkatkan efisiensi belajar, pemanfaatannya yang intensif dapat memicu cognitive offloading, yakni kecenderungan mengalihkan proses berpikir kepada sistem teknologi yang berpotensi menurunkan kemampuan berpikir kritis peserta didik. Penelitian ini bertujuan menganalisis implementasi Pendekatan Pembelajaran Mendalam (Deep Learning Approach) sebagai strategi pedagogis untuk memitigasi cognitive offloading akibat penggunaan AI pada Generasi Z. Penelitian ini menggunakan metode library research dengan pendekatan kualitatif deskriptif. Data dikumpulkan melalui analisis dokumen artikel ilmiah primer, buku akademik, dan dokumen kebijakan terkait, yang dianalisis menggunakan analisis isi dan metode komparatif konstan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketergantungan yang tinggi terhadap AI berkontribusi terhadap peningkatan cognitive offloading, yang berdampak pada penurunan keterlibatan kognitif selama aktivitas pembelajaran. Pendekatan Pembelajaran Mendalam, yang menekankan meaningful learning, mindful learning, dan joyful learning, menyediakan kerangka kerja pedagogis yang memperkuat keterlibatan intelektual, refleksi metakognitif, dan konstruksi pengetahuan secara aktif, sehingga mampu mereduksi ketergantungan berlebih pada AI. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Pendekatan Pembelajaran Mendalam bukan bertujuan menolak integrasi AI dalam pendidikan, melainkan memastikan AI berfungsi sebagai sarana pendukung kognitif (cognitive augmentation), bukan pengganti proses berpikir manusia.
Analisis Konseptual Digital Project-Based Learning Berbasis Capcut untuk Internalisasi Fikih Lingkungan dan Moderasi Beragama Ucu Siti Fatimah; Irma Nurlaela; Yanti Rusliyanti Farihah Rahmah; Wati Irnawati
Indo Green Journal Vol. 4 No. 4 (2026): Green 2026
Publisher : Published by Institut Teknologi Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/green.v4i4.985

Abstract

Pembelajaran Fikih di tingkat menengah saat ini dihadapkan pada tantangan ganda, yaitu maraknya intoleransi beragama di ruang siber dan krisis ekologis yang membutuhkan respons nyata generasi Z. Namun, pola pembelajaran konvensional cenderung kaku dan tekstual sehingga gagal menjembatani teks hukum dengan realitas kontemporer siswa yang merupakan digital natives. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara teoretis dan metodologis model Digital Project-Based Learning (D-PjBL) berbasis aplikasi CapCut sebagai media inovatif dalam menginternalisasikan nilai Fikih Lingkungan (Fiqh al-Bi’ah) dan Moderasi Beragama. Penelitian kualitatif ini menggunakan jenis studi kepustakaan (library research) dengan rancangan analisis konseptual. Hasil penelitian menunjukkan adanya irisan nilai teologis-ekologis yang kuat antara Fikih Lingkungan dan Moderasi Beragama pada indikator tasamuh (toleransi ekologis), tawazun (keseimbangan), dan la fasad (anti-perusakan). Model D-PjBL dioperasionalkan melalui enam tahapan sintaks yang mengintegrasikan fitur CapCut seperti voiceover dan auto-captions sebagai laboratorium refleksi visual bagi siswa. Aktivitas multisensori selama proses penyuntingan video mampu mentransformasikan teks Fikih yang abstrak menjadi aksi nyata digital, sekaligus mengubah peran siswa dari konsumen pasif menjadi agen syiar digital yang inklusif serta sadar lingkungan. Secara teoretis, model konseptual ini menawarkan cetak biru pembelajaran Fikih abad ke-21 yang transformatif dan adaptif.