Literasi Data dalam Pembelajaran Fisika dan Penilaian - Eko Sujarwanto; Madlazim Madlazim; Muslimin Ibrahim (Jurnal Ilmiah Pendidikan Fisika, 2022)
Pembelajaran fisika sangat terkait dengan data. Literasi data membentuk kerangka pengetahuan melalui aktivitas identifikasi data, interpretasi data, pemaknaan data, dan mengomunikasikan makna dari data. Namun demikian, prinsip-prinsip mengajarkan literasi data dan penilaiannya belum terumuskan dengan jelas. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji dan menunjukkan prinsip-prinsip pengajaran literasi data dan penilaiannya. Penelitian ini adalah penelitian kajian pustaka dengan mengkaji artikel dari jurnal dan prosiding serta tesis terkait prinsip pembelajaran literasi data dan penilaiannya. Hasil kajian menunjukkan bahwa prinsip pengajaran dalam literasi data adalah proses pembelajaran, media dan bahan ajar, dan kemampuan peserta didik. Sementara, penilaian literasi data perlu dikaji berdasarkan aspek pengenalan data, pengumpulan dan pencatatan data, analisis data dan interpretasi, mengomunikasikan data, dan penggunaan data. Berdasarkan aspek-aspek penilaian literasi data, kemampuan literasi data dibagi menjadi literasi data tingkat dasar, literasi data tingkat menengah, dan literasi data tingkat atas Physics learning is closely related to data. Data literacy forms the framework of scientific knowledge through data identification activities, data interpretation, the meaning of data, and communication of data meaning results. However, the principles of teaching data literacy and its assessment are still not clear enough. This research aims to reveal the principles of teaching data literacy and its assessment. This research is a literature review by reviewing articles from journals, proceedings, and theses related to the principles of data literacy learning and its assessment. The results suggest that the principles in teaching data literacy include three key aspects: learning process, media and learning materials, and student competence. Meanwhile, the assessment of data literacy needs to be reviewed from aspects of data recognition, data collection and recording, data analysis and interpretation, communication data, and data use. These aspects are divided into basic data literacy, intermediate data literacy, and upper data literacy.