Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : JURNAL APARATUR

Toward Innovation Hub Excellence: A Scientometric Analysis of Science Techno Parks Worldwide (1982- 2023) Perdana, Yoga; Suryana, Suryana; Mulyadi, Hari; Gautama, Budhi Pamungkas; Maulid, Dibias Lazuardi
JURNAL APARATUR Vol 7, No 2 (2023): Jurnal Aparatur
Publisher : Pusat Pengembangan Sumber Daya Manusia Aparatur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52596/ja.v7i2.226

Abstract

As part of the university's mission to drive innovation and economic development, the popularity of Science and Technology Parks (STPs) as a policy tool is rising. The synergy between innovative companies and universities is expected to facilitate knowledge exchange, fostering increased innovation. However, the evolution of STPs in diverse contexts and for different purposes has led to a fragmented research landscape, primarily consisting of case studies on individual parks across various disciplines. Drawing on 855 articles from the Scopus database since 1983, this study extracted and evaluated 552 research outcomes using the BibTeX method in the R studio software. Leading the list in terms of Aggregated Article Citations (AAC) are Spain (29.60), Georgia (23.8), China (11.40), and the USA (27.7). The research presents a comprehensive systematic literature review on STPs, shedding light on their evolving relationship with universities and encompassing new topics such as economic development, high-tech industries, innovation, science and technology, sustainable development, technological progress, and technology transfer. A B S T R A K Sebagai bagian dari misi perguruan tinggi untuk mendorong inovasi dan pengembangan ekonomi, popularitas Science and Technology Parks (STPs) sebagai alat kebijakan semakin meningkat. Keterpaduan antara perusahaan inovatif dan perguruan tinggi diharapkan dapat mendukung pertukaran pengetahuan, mendorong peningkatan inovasi. Namun, perkembangan STPs dalam konteks yang beragam dan untuk tujuan yang berbeda telah menghasilkan lanskap penelitian yang terfragmentasi, terutama melalui studi kasus pada STPs individual di berbagai disiplin ilmu. Berdasarkan 855 artikel dari database Scopus sejak tahun 1983, penelitian ini mengekstrak dan mengevaluasi 552 hasil penelitian dengan menggunakan metode BibTeX dalam perangkat lunak R studio. hasil yang diperoleh dari rata-rata kutipan artikel yang terbit menunjukan bahwa Spanyol (29,60), Georgia (23,8), Tiongkok (11,40), dan Amerika Serikat (27,7). Penelitian ini menyajikan tinjauan literatur sistematis yang komprehensif mengenai STPs, memberikan wawasan tentang hubungan mereka yang terus berkembang dengan perguruan tinggi, dan mencakup topik-topik baru seperti pengembangan ekonomi, industri teknologi tinggi, inovasi, ilmu dan teknologi, pembangunan berkelanjutan, kemajuan teknologi, dan transfer teknologi.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) AND CHATGPT IN LEARNING: ASSESSING EFFECTIVENESS AND OVERCOMING CHALLENGES IN THE AGE OF INDUSTRY 4.0 Gautama, Budhi Pamungkas; Indriana Agusti, Nila; Lazuardi, Dibias; Maman Fathurohman, Cecep
JURNAL APARATUR Vol 8, No 1 (2024): Jurnal Aparatur
Publisher : Pusat Pengembangan Sumber Daya Manusia Aparatur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52596/ja.v8i1.243

Abstract

This research investigates the application of artificial intelligence (AI) in higher education, explicitly evaluating its effectiveness in fostering self-directed learning and self-assessment among university students. The primary objective is to assess how AI can enhance teaching-learning and promote greater learning independence. The study employed data analysis using the Rasch model and examined respondent demographics, with the sample comprising 82% male and 27% female students, predominantly aged 18-23 years. All participants were university students. Findings reveal that AI significantly decreased reliance on human guidance and facilitated increased student independence in learning. The Rasch model analysis highlighted the effectiveness of AI across various levels of learning difficulty, demonstrating its ability to adapt to individual student needs. In summary, AI integration in higher education boosts student independence and adapts to diverse learning challenges, underscoring its value in enhancing educational quality. Consequently, incorporating AI into higher education holds significant promise for advancing self-directed learning and improving academic outcomes.ABSTRAKPenelitian ini mengkaji penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam pendidikan tinggi, dengan fokus pada efektivitasnya dalam mendukung pembelajaran mandiri dan penilaian diri di kalangan mahasiswa. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengevaluasi bagaimana AI dapat meningkatkan proses pengajaran-pembelajaran dan mendorong kemandirian belajar di kalangan mahasiswa. Metode yang digunakan adalah analisis data menggunakan model Rasch dan evaluasi demografis responden, yang terdiri dari 82% mahasiswa laki-laki dan 27% mahasiswa perempuan, dengan sebagian besar berusia 18-23 tahun. Semua responden adalah mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan AI secara signifikan mengurangi ketergantungan pada bimbingan manusia dan meningkatkan kemandirian mahasiswa dalam belajar. Analisis Model Rasch menunjukkan distribusi efektivitas penggunaan AI pada berbagai tingkat kesulitan belajar, mencerminkan kemampuan teknologi ini untuk beradaptasi dengan kebutuhan individu mahasiswa. Kesimpulannya, penerapan AI dalam pendidikan tinggi tidak hanya meningkatkan kemandirian mahasiswa tetapi juga dapat beradaptasi dengan berbagai tingkat kebutuhan dan kesulitan belajar, menjadikannya alat yang penting dalam meningkatkan kualitas pendidikan. Dengan demikian, integrasi AI dalam pendidikan tinggi memiliki potensi besar untuk memajukan pembelajaran mandiri dan efektivitas akademik.