MODEL PEMBELAJARAN ADAPTIF BERBASIS KECERDASAN BUATAN: PELUANG DAN TANTANGAN DALAM MEWUJUDKAN PENDIDIKAN PERSONALISASI - Didi Pranata; Supriyatmoko Supriyatmoko; Khoirul Anam; Wakib Kurniawan (Pusat Pengembangan Pendidikan dan Penelitian Indonesia, 2025)
ABSTRACT The rapid development of information and communication technology has opened up great opportunities for educational transformation, one of which is through the implementation of an adaptive learning model based on artificial intelligence (AI). This model aims to realise personalised education by adjusting materials, learning pace, and teaching strategies according to the needs and characteristics of each student. This research uses a qualitative approach with a systematic literature study that reviews more than 50 scientific publications and reports related to the implementation of AI in adaptive education. The research stages included identification of global trends, analysis of commonly used adaptive models, and evaluation of challenges and opportunities in various educational contexts. The results show that AI-based adaptive learning can significantly improve students' motivation, active participation, and learning outcomes, especially when the system is able to adjust interventions in real-time. However, the main challenges faced include limited digital infrastructure, potential algorithm bias, and the need for teacher training in the utilisation of the technology. The conclusion of this study emphasises that the successful implementation of AI-based adaptive learning models is highly dependent on the synergy between technology, education policy and school ecosystem readiness. A cross-sector collaborative strategy is needed to make AI a tool that supports equitable education equity and quality. ABSTRAK Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang pesat telah membuka peluang besar bagi transformasi pendidikan, khususnya melalui penerapan model pembelajaran adaptif berbasis kecerdasan buatan (AI). Model ini bertujuan untuk mewujudkan pendidikan yang terpersonalisasi dengan menyesuaikan materi, kecepatan belajar, dan strategi pengajaran sesuai kebutuhan serta karakteristik masing-masing siswa. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode studi literatur sistematis, yang menganalisis lebih dari 50 publikasi ilmiah dan laporan kebijakan pendidikan global. Tahapan penelitian meliputi identifikasi tren dan perkembangan AI dalam pendidikan, klasifikasi model pembelajaran adaptif yang banyak diterapkan, serta evaluasi tantangan dan peluang implementasinya di berbagai konteks pendidikan, baik di negara maju maupun berkembang. Hasil analisis menunjukkan bahwa pembelajaran adaptif berbasis AI secara signifikan dapat meningkatkan motivasi, partisipasi aktif, dan capaian akademik siswa, terutama saat sistem mampu memberikan intervensi pembelajaran secara real-time dan berbasis data. Namun, beberapa tantangan yang muncul antara lain adalah keterbatasan infrastruktur digital, potensi bias dalam algoritma AI, serta kurangnya literasi teknologi pada tenaga pendidik. Studi ini menyimpulkan bahwa keberhasilan implementasi AI dalam pendidikan adaptif sangat bergantung pada kesiapan teknologi, dukungan kebijakan yang inklusif, serta kolaborasi antara sektor pendidikan, teknologi, dan pemerintah. Pendekatan holistik dan kolaboratif diperlukan agar AI dapat berkontribusi nyata dalam mewujudkan pendidikan yang merata, responsif, dan berkeadilan.