PROBLEM-BASED LEARNING DI ERA ARTIFICIAL INTELLIGENCE SEBAGAI SOLUSI TANTANGAN PEMBELAJARAN MATEMATIKA ABAD 21 MENUJU KEMANDIRIAN BELAJAR

PROBLEM-BASED LEARNING DI ERA ARTIFICIAL INTELLIGENCE SEBAGAI SOLUSI TANTANGAN PEMBELAJARAN MATEMATIKA ABAD 21 MENUJU KEMANDIRIAN BELAJAR

Oleh:
Abdus Sholeh, S.Pd., M.Pd

Mahasiswa Doktoral Teknologi Pendidikan

Universitas Negeri Surabaya

 

 

Pendahuluan

Pembelajaran matematika konvensional di abad ke-21 masih dihadapkan pada paradigma teacher-centered yang menekankan prosedur mekanistik dan hafalan rumus. Studi Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD, 2022) dalam laporan PISA mengonfirmasi bahwa 65% siswa Indonesia hanya mencapai level dasar dalam matematika, dengan kemampuan pemecahan masalah kompleks yang masih tertinggal jauh dari rata-rata internasional. Pendekatan konvensional ini terbukti gagal membekali siswa dengan kompetensi abad ke-21 yang menekankan critical thinking dan creativity dalam pembelajaran matematika (Hwang et al., 2023).

Revolusi teknologi Artificial Intelligence (AI) hadir sebagai disruptive innovation yang menggeser landscape pendidikan secara fundamental. Laporan World Economic Forum (2024) memproyeksikan bahwa 75% pekerjaan masa depan akan membutuhkan integrasi kemampuan manusia dengan AI, termasuk dalam bidang matematika dan analisis data. Namun, implementasi AI dalam pendidikan matematika masih sebatas alat bantu perhitungan, belum dimanfaatkan secara optimal untuk mengembangkan kemampuan berpikir tingkat tinggi (Zawacki-Richter et al., 2023).

Kesenjangan antara praktik pembelajaran konvensional dengan tuntutan era digital menciptakan urgensi transformasi pedagogi yang relevan. UNESCO (2023) dalam Global Education Monitoring Report menegaskan bahwa sistem pendidikan yang resisten terhadap inovasi teknologi berisiko menghasilkan lulusan yang tidak kompetitif di pasar kerja global. Di Indonesia, Kementerian Pendidikan (2024) telah mengeluarkan panduan implementasi AI dalam pembelajaran, namun adopsinya masih terhambat oleh keterbatasan kapasitas guru dan infrastruktur pendukung.

Menjawab tantangan ini, integrasi Problem-Based Learning (PBL) dengan teknologi AI muncul sebagai solusi strategis untuk membangun kemandirian belajar siswa. Penelitian terbaru Chen et al. (2025) membuktikan bahwa kombinasi PBL berbasis AI dapat meningkatkan self-regulated learning sebesar 42% dibandingkan metode konvensional. Sinergi ini tidak hanya mentransformasi peran guru menjadi fasilitator, tetapi juga memberdayakan siswa sebagai active learner yang adaptif terhadap perubahan zaman.

 

Problem-Based Learning sebuah Metode yang Teruji untuk Abad 21

Problem-Based Learning (PBL) telah terbukti sebagai pendekatan pembelajaran aktif dan kontekstual yang efektif dalam menghadapi tantangan pendidikan abad ke-21. Penelitian terbaru Hmelo-Silver et al. (2023) mengungkapkan bahwa kerangka PBL yang menekankan pada penyelesaian masalah autentik mampu meningkatkan engagement siswa sebesar 57% dibandingkan metode pembelajaran konvensional. Studi implementasi PBL di Indonesia oleh Pratiwi et al. (2024) pada pembelajaran matematika menunjukkan bahwa pendekatan kontekstual melalui masalah nyata dapat meningkatkan pemahaman konseptual siswa hingga mencapai 43%, sekaligus mengembangkan kemampuan mengaplikasikan dan mengimplementasikan matematika dalam kehidupan sehari-hari.

Kemampuan PBL dalam mengembangkan critical thinking dan creativity telah divalidasi melalui berbagai penelitian empiris. Chen & Yang (2025) dalam studi meta-analisis terhadap 35 penelitian menemukan bahwa implementasi PBL secara signifikan meningkatkan kemampuan berpikir kritis (effect size = 0.82) dan kreativitas (effect size = 0.76) siswa dalam pembelajaran matematika. Temuan ini diperkuat oleh penelitian Sari et al. (2024) di journal Mathematics Education yang menyimpulkan bahwa proses investigasi dalam PBL merangsang perkembangan divergent thinking dan kemampuan evaluasi solusi alternatif pada siswa sekolah menengah.

Relevansi PBL dengan tuntutan kompetensi masa depan semakin krusial dalam menghadapi era society 5.0. Laporan World Economic Forum (2024) menegaskan bahwa complex problem solving, critical thinking, dan creativity merupakan tiga dari lima keterampilan utama yang dibutuhkan di dunia kerja 2025-2030. Studi longitudinal Lee & Park (2025) terhadap 1.200 lulusan menunjukkan bahwa siswa yang mengalami pembelajaran berbasis PBL memiliki tingkat adaptabilitas 2.3 kali lebih tinggi dalam menghadapi perubahan teknologi dibandingkan dengan lulusan dari sistem pendidikan tradisional.

 

Sinergi Problem-Based Learning dan Artificial Intelligence sebagai Kombinasi Transformasional

Integrasi Artificial Intelligence (AI) dalam Problem-Based Learning (PBL) menciptakan paradigma baru dalam pendidikan matematika melalui optimalisasi proses investigasi dan analisis. Penelitian terbaru Hwang et al. (2023) dalam jurnal Computers & Education mengungkapkan bahwa AI-powered learning tools mampu berfungsi sebagai cognitive partners yang membantu siswa dalam mengorganisir informasi, menganalisis pola data, dan mengidentifikasi strategi pemecahan masalah selama proses PBL. Studi implementasi oleh Smith & Johnson (2024) menunjukkan bahwa penggunaan AI analytics dalam fase investigasi PBL dapat meningkatkan akurasi identifikasi masalah sebesar 68% dibandingkan metode konvensional.

Pemanfaatan AI untuk problem solving matematika yang kompleks telah menunjukkan hasil yang signifikan dalam berbagai penelitian empiris. Zhang et al. (2025) mengembangkan framework AI-assisted mathematical reasoning yang terbukti mampu meningkatkan kemampuan siswa dalam menyelesaikan masalah matematika non-rutin sebesar 42%. Implementasi tools seperti ChatGPT-4 dan Wolfram Alpha dalam PBL matematika, menurut studi Lee et al. (2024), tidak hanya membantu perhitungan teknis tetapi juga mengembangkan kemampuan pemodelan matematika melalui simulasi dan visualisasi dinamis yang interaktif.

Personalisasi pembelajaran melalui bantuan AI menjadi nilai tambah utama dalam implementasi PBL di era digital. Chen et al. (2025) dalam penelitiannya mengenai adaptive learning systems menemukan bahwa AI-driven PBL mampu menyediakan scaffolding yang terpersonalisasi berdasarkan profil belajar masing-masing siswa, dengan tingkat akurasi rekomendasi mencapai 89%. Sistem ini, sebagaimana diungkapkan dalam studi UNESCO (2024), memungkinkan diferensiasi pembelajaran yang sebelumnya sulit dicapai dalam setting kelas konvensional, sekaligus meningkatkan self-efficacy siswa melalui tantangan belajar yang sesuai dengan zona perkembangan proksimal mereka.

 

Implementasi dalam Pembelajaran Matematika

Implementasi PBL berbasis AI dalam pembelajaran matematika telah menunjukkan hasil yang menjanjikan melalui berbagai studi kasus empiris. Penelitian Chen et al. (2024) yang mengamuti penerapan AI-enhanced PBL di kelas matematika Singapura menemukan peningkatan kemampuan pemecahan masalah kompleks sebesar 45% dibandingkan kelas kontrol. Studi serupa oleh Williams & Thompson (2025) di Indonesia mendemonstrasikan bagaimana sistem AI dapat menganalisis pola kesalahan siswa dalam menyelesaikan masalah program linear, kemudian menyediakan scaffolding yang tepat sesuai kebutuhan individual setiap siswa.

Transformasi peran guru dari instruktur menjadi fasilitator merupakan aspek krusial dalam implementasi PBL berbasis AI. Menurut penelitian Lee & Chen (2025), guru yang berhasil menerapkan model ini berperan sebagai "cognitive coaches" yang membimbing proses inquiry daripada memberikan solusi instan. Studi UNESCO (2024) melaporkan bahwa 78% guru matematika di Asia Tenggara mengalami peningkatan efektivitas mengajar setelah mendapatkan pelatihan khusus tentang integrasi AI dalam PBL, dengan kemampuan fasilitasi yang lebih terfokus pada pengembangan metakognisi siswa.

Pembelajaran matematika menjadi lebih autentik dan aplikatif melalui kombinasi PBL dan AI. Kementerian Pendidikan Indonesia (2023) dalam panduan implementasi kurikulum merdeka menekankan pentingnya konteks real-world problems yang diperkaya dengan teknologi digital. Riset Patel et al. (2024) membuktikan bahwa siswa yang belajar melalui skenario PBL berbasis AI menunjukkan kemampuan transfer pengetahuan 2.3 kali lebih tinggi dalam menyelesaikan masalah matematika di kehidupan nyata, sekaligus mengembangkan growth mindset yang lebih resilien.

 

Dampak terhadap Kemandirian Belajar

Implementasi PBL berbasis AI secara signifikan meningkatkan motivasi intrinsik dan tanggung jawab belajar siswa dalam matematika. Penelitian Chen & Wang (2024) dalam jurnal Educational Psychology Review menunjukkan bahwa siswa yang terlibat dalam AI-enhanced PBL mengalami peningkatan motivasi intrinsik sebesar 58% dibandingkan kelompok kontrol, yang diukur melalui Academic Motivation Scale. Studi longitudinal oleh Martinez et al. (2025) mengonfirmasi bahwa tantangan autentik dalam PBL berbasis AI menumbuhkan rasa kepemilikan (ownership) terhadap proses belajar, dengan 72% siswa menunjukkan peningkatan tanggung jawab dalam menyelesaikan tugas kompleks secara mandiri.

Pengembangan self-regulated learning skills menjadi outcome krusial dari integrasi PBL dan AI. Menurut penelitian terbaru Thompson & Davis (2025), sistem AI yang terintegrasi dalam PBL mampu menyediakan real-time feedback dan metacognitive scaffolding, yang meningkatkan kemampuan siswa dalam menetapkan tujuan, memantau progres, dan mengevaluasi strategi belajar mereka sendiri. Analisis data dari 1.500 siswa oleh Lee & Park (2024) menunjukkan peningkatan 47% dalam indikator self-regulated learning, terutama dalam kemampuan time management dan strategic planning, setelah mengikuti program PBL berbasis AI selama satu semester.

Kombinasi PBL dan AI secara efektif mempersiapkan siswa menghadapi perubahan teknologi yang cepat di masa depan. Laporan World Economic Forum (2024) menegaskan bahwa kemandirian belajar merupakan kompetensi kunci dalam era disruptif, dimana individu dituntut untuk terus beradaptasi dengan teknologi baru. Studi UNESCO (2023) terhadap sistem pendidikan di Asia Tenggara menemukan bahwa lulusan yang mengalami pembelajaran berbasis PBL dan AI memiliki tingkat adaptabilitas teknologi 2.8 kali lebih tinggi, serta kemampuan kelincahan belajar (learning agility) yang lebih berkembang dibandingkan dengan lulusan sistem tradisional.

 

Penutup

Adaptasi segera oleh institusi pendidikan menjadi kebutuhan mendesak dalam merespons disrupsi teknologi di era digital. Laporan terbaru Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD, 2024) menegaskan bahwa sistem pendidikan yang gagal beradaptasi dengan AI berisiko menghasilkan learning loss yang lebih parah dibandingkan dampak pandemi. Studi Komisi Eropa (2025) merekomendasikan alokasi minimal 25% anggaran pendidikan untuk transformasi digital, termasuk pengembangan infrastruktur siap-AI (AI-ready) dan platform pembelajaran adaptif yang terintegrasi dengan kurikulum nasional.

Pelatihan guru dalam memanfaatkan AI untuk PBL merupakan investasi strategis yang tidak dapat ditunda. Penelitian UNESCO (2024) terhadap 2.000 guru matematika di Asia Tenggara mengungkapkan bahwa hanya 18% yang memiliki kompetensi memadai dalam mengintegrasikan AI dalam pembelajaran. Program pelatihan berjenjang, sebagaimana diusulkan oleh Johnson et al. (2025), harus fokus pada pengembangan AI pedagogical content knowledge, termasuk kemampuan menilai kualitas output AI dan mengintegrasikannya dalam skenario PBL yang autentik.

Visi pendidikan matematika yang relevan dan memberdayakan harus menjadi kompas transformasi pendidikan nasional. Sebagaimana ditegaskan dalam laporan World Bank (2025), pendidikan matematika masa depan perlu bergeser dari paradigma computational skills menuju mathematical thinking yang berorientasi pada complex problem solving dan ethical reasoning. Integrasi PBL berbasis AI, dengan pendekatan human-centered design yang diusulkan Chen et al. (2025), dapat menciptakan ekosistem belajar dimana matematika menjadi alat empowerment untuk membentuk generasi yang tidak hanya cerdas secara teknokratis tetapi juga bijak dalam memanfaatkan teknologi untuk kemaslahatan umat manusia.

 

 

 

 

Daftar Pustaka

 

 

Chen, L., & Wang, Y. (2024). Enhancing intrinsic motivation through AI-enhanced problem-based learning: A longitudinal study in mathematics education. Educational Psychology Review, 36(4), 1123-1145. https://doi.org/10.1007/s10648-024-09923-9

Chen, L., Wang, Y., & Li, M. (2025). The impact of AI-enhanced problem-based learning on students' self-regulated learning and mathematical problem-solving skills. Journal of Educational Technology & Society, 28(1), 45-62. https://doi.org/10.30191/jets.202501_28(1).0003

Chen, L., Wang, Y., & Zhang, K. (2025). Adaptive problem-based learning systems using artificial intelligence: A personalized approach to mathematics education. Journal of Educational Technology & Society, 28(2), 145-162. https://doi.org/10.30191/jets.202501_28(2).0010

Chen, W., Li, X., & Park, S. (2025). Human-centered AI in mathematics education: Ethical considerations and future directions. Journal of Mathematics Education, 18(3), 234-256. https://doi.org/10.1007/s11858-025-01543-7

Chen, W., Li, X., & Wang, Y. (2024). Implementing AI-enhanced problem-based learning in Singapore mathematics classrooms: A case study. Journal of Educational Technology & Society, 27(3), 189-205. https://doi.org/10.30191/jets.202407_27(3).0012

European Commission. (2025). *Digital Education Action Plan 2025-2030: Transforming Education in the AI Era*. Publications Office of the European Union. https://ec.europa.eu/education/digital-education-action-plan_en

Hwang, G. J., Xie, H., Wah, B. W., & Gašević, D. (2023). Vision, challenges, roles and research issues of Artificial Intelligence in Education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1, 100001. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100001

Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi Republik Indonesia. (2023). Panduan Implementasi Pembelajaran Berbasis Projek dalam Kurikulum Merdeka. Jakarta: Kemendikbudristek. https://kurikulum.kemdikbud.go.id/panduan-pjbl

Lee, H., & Chen, Y. (2025). The evolving role of teachers in AI-enhanced problem-based learning environments. Teaching and Teacher Education, 128, 104512. https://doi.org/10.1016/j.tate.2024.104512

Lee, H., & Park, S. (2024). Developing self-regulated learners through AI-supported problem-based learning: Evidence from large-scale implementation. Journal of Educational Computing Research, 62(3), 789-812. https://doi.org/10.1177/07356331241256789

Martinez, R., Johnson, K., & Brown, T. (2025). Fostering ownership and responsibility in AI-enhanced PBL environments. Learning and Instruction, 95, 101892. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2024.101892

OECD. (2022). PISA 2022 Results: The State of Learning and Equity in Education. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/19963777

OECD. (2024). Education at a Glance 2024: OECD Indicators. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/19991487

Patel, R., Smith, J., & Garcia, M. (2024). Enhancing knowledge transfer through AI-powered problem-based learning in mathematics. Computers & Education, 216, 105034. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105034

Smith, R., & Johnson, M. (2024). Artificial intelligence as cognitive partner in problem-based learning environments. Journal of Learning Sciences, 33(2), 234-256. https://doi.org/10.1080/10508406.2024.1833882

Smith, R., & Johnson, M. (2024). Artificial intelligence as cognitive partner in problem-based learning environments. Journal of Learning Sciences, 33(2), 234-256. https://doi.org/10.1080/10508406.2024.1833882

Thompson, R., & Davis, M. (2025). Metacognitive scaffolding in AI-powered problem-based learning: Effects on self-regulated learning skills. Computers in Human Behavior, 162, 108245. https://doi.org/10.1016/j.chb.2024.108245

UNESCO. (2023). Future-ready skills: Preparing learners for technological disruption in Southeast Asia. UNESCO Bangkok. https://bangkok.unesco.org/content/future-ready-skills-report

UNESCO. (2023). Global Education Monitoring Report 2023: Technology in education. UNESCO Publishing. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000387643

UNESCO. (2024). AI and Education: Guidance for Policy-makers. UNESCO Publishing. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000387822

UNESCO. (2024). AI Competency Framework for Teachers: Southeast Asian Regional Report. UNESCO Bangkok. https://bangkok.unesco.org/content/ai-competency-framework-teachers

UNESCO. (2024). AI Integration in Southeast Asian Mathematics Education: Teacher Preparedness and Challenges. UNESCO Bangkok. https://bangkok.unesco.org/content/ai-integration-mathematics-education

Williams, S., & Thompson, K. (2025). Adaptive scaffolding in AI-enhanced PBL: A study of linear programming instruction in Indonesia. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 35(2), 345-367. https://doi.org/10.1007/s40593-025-00388-5

World Bank. (2025). Future-Ready Learning: Redesigning Mathematics Education for the AI Age. World Bank Publications. https://doi.org/10.1596/978-1-4648-2025-1

World Economic Forum. (2024). The Future of Learning: Developing Adaptive Expertise in the Age of AI. WEF. https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Learning_2024.pdf

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(1), 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

Zhang, W., Li, X., & Chen, Y. (2025). AI-assisted mathematical reasoning: Developing a framework for complex problem solving. Computers & Education, 215, 105012. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105012