Buletin Pengembangan Perangkat Pembelajaran Vol.
No.
Desember 2025, hal.
ISSN: 2721-3404
Generative AI as a Learning Companion for Student Autonomy in Secondary Education: A Self-Regulated Learning-Based Conceptual Framework Junaedi1.
Suprih Widodo2.
Ulva Elviani3.
Siti Sripatimah4 Universitas Pendidikan Indonesia Kampus Purwakarta1,2,3,4.
Artikel info Article history:
Submit: 10 Oktober 2025 Revisi: 15 November 2025 Diterima: 02 Desember Kata kunci:
generative AI, learning companion, otonomi siswa, self-regulated learning, pendidikan menengah.
Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji peran generative artificial intelligence (AI) sebagai learning companion dalam mendukung otonomi belajar siswa sekolah menengah berbasis self-regulated learning (SRL), sehingga dapat dijadikan dasar konseptual dalam pengembangan desain pembelajaran berbasis AI yang berorientasi pada siswa.
Penelitian ini menggunakan pendekatan konseptual berbasis kajian literatur dengan desain integrative conceptual review.
Data yang digunakan berupa sumber sekunder yang diperoleh dari publikasi ilmiah bereputasi periode 2022Ae2025 yang membahas generative AI dalam pendidikan, otonomi siswa.
SRL, serta aspek etika dan kebijakan AI.
Literatur yang terpilih dianalisis secara tematik untuk mengidentifikasi keterkaitan antara fungsi generative AI, fase-fase SRL, dan dimensi otonomi siswa.
Berdasarkan hasil sintesis literatur, diperoleh kesimpulan bahwa generative AI berpotensi mendukung otonomi siswa ketika digunakan sebagai cognitive dan metacognitive scaffold dalam proses perencanaan, pemantauan, dan refleksi belajar.
Namun demikian, efektivitas peran tersebut dipengaruhi oleh tingkat literasi AI dan kemampuan regulasi diri siswa, serta dimoderasi oleh faktor kontekstual seperti akses teknologi, kebijakan sekolah, dan regulasi etis.
Kerangka konseptual yang dihasilkan diharapkan dapat menjadi acuan evaluatif dan dasar penelitian empiris lanjutan dalam implementasi generative AI di pendidikan menengah, khususnya di Indonesia.
Corresponding Author:
Nama: Junaedi Afiliasi: Universitas Pendidikan Indonesia E-mail: jnaedi@upi.
Pendahuluan AU Gelombang adopsi generative AI sejak 2022 menciptakan ekosistem baru di mana siswa dapat memperoleh penjelasan, contoh soal, dan umpan balik tulisan secara instan melalui antarmuka percakapan (Freeman.
Wu & Zhang, 2.
Di jenjang Doi: 10.
23917/bp.
temuan empiris menunjukkan bahwa penggunaan generative AI berkorelasi positif dengan kemampuan berpikir kritis, pemecahan masalah kreatif, serta literasi digital siswa (Liu.
Guo.
He.
, & Hu.
X, 2.
Pada saat yang sama, kajian kebijakan dan telaah etis AU Buletin Pengembangan Perangkat Pembelajaran | ISSN: 2721-3404 mengingatkan bahwa pemanfaatan AI tanpa desain pedagogis yang jelas berpotensi menurunkan upaya kognitif, mendorong pembelajaran dangkal, dan memperlebar kesenjangan akses maupun kualitas pembelajaran (Freeman, 2025.
Williamson & Eynon, 2.
Dalam selfAcregulated learning (SRL) kontemporer, otonomi siswa menetapkan tujuan, memantau kemajuan, dan merefleksikan strategi belajar dalam siklus regulasi yang berulang, yang kini banyak dikaji dalam konteks ekosistem digital (Self-Regulated Learning in the Digital Age, 2025.
Jati & Nurhayati, 2.
Model SRL menunjukkan bahwa pelajar yang terampil mengatur diri cenderung lebih termotivasi, lebih tahan terhadap distraksi, dan lebih siap memanfaatkan sumber belajar baru termasuk teknologi digital secara strategis (Self-Regulated Learning in the Digital Age, 2025.
Digital Technologies and Self-Regulated Language Learning, 2.
Dalam konteks ini, generative AI berpotensi memperkuat SRL ketika digunakan sebagai mitra dialog yang memicu perencanaan, pemantauan, dan refleksi, tetapi juga dapat menggantikan proses regulasi diri ketika direduksi menjadi sekadar Aumesin jawabanAy (Supporting Self-Regulated Learning with Generative AI, 2024.
Exploring the Influence Generative Self-Regulated Learning, 2.
Dimensi etis dan kebijakan menjadi semakin menonjol ketika generative AI memasuki ruang kelas dan pekerjaan rumah siswa (UNESCO, 2023.
OECD, 2.
UNESCO menekankan perlunya panduan global agar pengembangan dan pemanfaatan generative AI di pendidikan bersifat humanAccentred, melindungi agensi manusia, keadilan, serta hak asasi peserta didik melalui prinsip-prinsip tata kelola yang jelas dan akuntabel (UNESCO, 2023.
UNESCO,
Artikel ini memberikan kontribusi teoretis dengan mengembangkan kerangka konseptual integratif yang secara sistematis mengaitkan fungsi generative AI dengan siklus selfAcregulated learning (SRL) dalam konteks penguatan otonomi siswa sekolah Berbeda dari studi terdahulu yang cenderung memposisikan AI sebagai alat bantu pembelajaran atau hanya mengevaluasi dampak parsialnya terhadap hasil belajar, artikel ini memandang generative AI sebagai learning companion yang berperan sebagai scaffold regulasi diri, bukan pengganti proses kognitif siswa (A Qualitative Systematic Review AIAcEmpowered SelfAcRegulated Learning.
Developing Generative AI Literacies through SelfAcRegulated Learning, 2.
Kontribusi utama artikel ini mencakup: .
metakognitif, dan motivasional AI ke dalam tiga fase SRL.
identifikasi faktor kontekstual seperti literasi digital, norma kelas, dan kebijakan sekolah yang memoderasi efektivitas AI terhadap otonomi serta .
perumusan prinsip desain konseptual yang dapat diuji secara empiris pada penelitian lanjutan di pendidikan (Supporting Self-Regulated Learning with Generative AI, 2024.
Reconsidering Education Policy in the Era of Generative AI, 2.
Kerangka Konseptual AU Kerangka menghasilkan tiga proposisi utama:
Proposisi (P.
Generative meningkatkan otonomi siswa ketika metacognitive scaffold yang mendukung Buletin Pengembangan Perangkat Pembelajaran Vol.
No.
Desember 2025, hal.
ISSN: 2721-3404
perencanaan, pemantauan, dan refleksi Proposisi 2 (P.
: Dampak positif generative AI terhadap otonomi siswa dimediasi oleh tingkat literasi AI dan kemampuan selfAcregulated learning siswa.
Proposisi 3 (P.
: Faktor kontekstual termasuk akses teknologi, kebijakan sekolah, dan regulasi etis memoderasi hubungan antara penggunaan generative AI dan perkembangan otonomi siswa.
Proposisi ini menegaskan bahwa AI tidak bersifat deterministik, melainkan bergantung pada desain pedagogis dan kapasitas regulasi diri siswa.
Kerangka konseptual ini membuka peluang penelitian lanjutan melalui: .
studi kuasiAceksperimen untuk menguji pengaruh AIAcSRL terhadap otonomi siswa.
AIAcSupported SelfAcRegulated Learning.
studi komparatif antar wilayah urban dan rural di Indonesia.
Metode Penelitian pendekatan theory-driven literature-based integrative conceptual review, yang bertujuan membangun kerangka konseptual mengenai peran generative AI sebagai learning companion dalam penguatan otonomi siswa sekolah menengah berbasis self-regulated learning (SRL).
Pendekatan ini dipilih karena fenomena pemanfaatan generative AI dalam pendidikan masih bersifat dinamis, belum sepenuhnya mapan secara empiris, serta memerlukan integrasi lintas teori untuk menghasilkan pemahaman konseptual yang komprehensif.
Doi: 10.
23917/bp.
Proses konseptual dilakukan melalui beberapa tahapan sistematis.
Pertama, pencarian literatur dilakukan pada basis data Scopus.
Google Scholar, dan PubMed/PMC untuk publikasi periode 2022Ae2025, menggunakan kombinasi kata kunci generative AI, secondary education, student autonomy, self-regulated learning, dan AI ethics.
Pencarian awal mengidentifikasi 67 artikel.
Tahap kedua melibatkan proses penyaringan judul dan abstrak untuk memastikan relevansi dengan konteks pendidikan menengah serta keterkaitan dengan konsep otonomi siswa dan regulasi Sebanyak 41 artikel dieliminasi karena tidak memenuhi kriteria inklusi, seperti fokus pada pendidikan tinggi semata atau tidak membahas dimensi regulasi belajar.
Sebanyak 26 artikel yang memenuhi kriteria inklusi selanjutnya dianalisis secara Tahap ketiga adalah analisis tematik yang diadaptasi dari pendekatan Braun dan Clarke, dengan orientasi konseptual.
Analisis difokuskan pada identifikasi pola hubungan antara fungsi generative AI .
ognitif, metakognitif, dan motivasiona.
, fase-fase self-regulated .
orethought, performance, self-reflectio.
, serta dimensi otonomi siswa.
Hasil analisis tidak dimaksudkan untuk menghasilkan generalisasi empiris, melainkan untuk mengonstruksi hubungan konseptual yang koheren dan dapat diuji pada penelitian Validitas konseptual dijaga melalui triangulasi tiga sumber utama, yaitu: .
teori klasik dan kontemporer tentang self-regulated learning, .
temuan empiris AU Buletin Pengembangan Perangkat Pembelajaran | ISSN: 2721-3404 mutakhir terkait penggunaan generative AI dalam pendidikan, dan .
dokumen kebijakan serta panduan etika internasional terkait AI di pendidikan.
Sintesis akhir dirumuskan dalam bentuk proposisi konseptual dan prinsip desain yang secara theoretically grounded dan empirically testable pada konteks pendidikan menengah.
Gambar 1.
Skema Prosedur Penelitian Integrative Conceptual Review Tabel 1.
Tahapan Pendekatan Penelitian Konseptual Berbasis Literatur Tahap Deskripsi Kegiatan Output yang Dihasilkan Penelitian Penelitian menggunakan pendekatan theory-driven literature-based conceptual research dengan desain Pendekatan membangun kerangka konseptual mengenai peran generative AI Pendekatan dan sebagai learning companion dalam Landasan metodologis dan rasional Desain penguatan otonomi siswa sekolah pemilihan pendekatan konseptual Penelitian menengah berbasis self-regulated learning (SRL).
Pendekatan ini pemanfaatan generative AI dalam pendidikan masih bersifat dinamis dan belum sepenuhnya mapan secara integrasi lintas teori.
Pencarian literatur dilakukan pada Tahap 1:
basis data Scopus.
Google Scholar.
Identifikasi awal sebanyak 67 artikel Pencarian PubMed/PMC Literatur publikasi periode 2022Ae2025.
Kata Buletin Pengembangan Perangkat Pembelajaran Vol.
No.
Desember 2025, hal.
ISSN: 2721-3404
kunci yang digunakan meliputi generative AI, secondary education, student autonomy, self-regulated learning, dan AI ethics.
Penyaringan dilakukan melalui telaah judul dan abstrak untuk Tahap 2:
konteks pendidikan menengah serta Penyaringan dan keterkaitan dengan konsep otonomi Inklusi siswa dan regulasi diri.
Artikel yang berfokus pada pendidikan tinggi atau tidak membahas dimensi regulasi belajar dieliminasi.
Analisis dilakukan menggunakan pendekatan analisis tematik yang diadaptasi dari Braun dan Clarke Tahap 3:
dengan orientasi konseptual.
Analisis Analisis difokuskan pada identifikasi pola Tematik hubungan antara fungsi generative Konseptual .
ognitif, fase-fase SRL .
erencanaan, pelaksanaan, refleks.
, dan dimensi otonomi siswa.
Hasil analisis tematik digunakan (Lanjuta.
Konstruksi konseptual yang koheren dan dapat Kerangka diuji secara empiris pada penelitian Konseptual generalisasi empiris.
Pendekatan theory-driven literature-based menempatkan teori sebagai fondasi utama dalam proses analisis dan sintesis literatur.
Berbeda dengan tinjauan sistematis yang bertujuan mengagregasi temuan empiris, pengembangan pemahaman konseptual melalui integrasi berbagai perspektif teoritis yang relevan.
Oleh karena itu, penelitian ini tidak dimaksudkan untuk menguji hipotesis atau menghasilkan generalisasi empiris, melainkan untuk membangun kerangka Doi: 10.
23917/bp.
26 artikel terpilih untuk analisis 41 artikel dieliminasi Tema konseptual dan pola hubungan Kerangka konseptual dan proposisi konseptual yang koheren dan argumentatif mengenai peran generative AI dalam penguatan otonomi belajar siswa.
Desain integrative conceptual review memungkinkan peneliti mengaitkan temuan empiris terkini, teori klasik dan kontemporer self-regulated learning, serta kajian kebijakan dan etika AI dalam pendidikan ke dalam satu kerangka analisis terpadu.
Melalui desain ini, literatur diperlakukan sebagai sumber data konseptual yang mengidentifikasi pola, hubungan, dan Buletin Pengembangan Perangkat Pembelajaran Vol.
No.
Desember 2025, hal.
ISSN: 2721-3404
ketegangan konseptual antar konsep utama.
Pendekatan ini relevan digunakan pada konteks penelitian yang fenomenanya masih berkembang pesat, bersifat multidisipliner, dan belum memiliki konsensus teoritis yang mapan, seperti pemanfaatan generative AI dalam pendidikan menengah.
Analisis tematik yang diadaptasi dari Braun dan Clarke diterapkan dengan menekankan identifikasi makna teoretis dan relasi antar konsep, bukan sekadar frekuensi kemunculan tema.
Proses ini melibatkan pengodean awal terhadap fungsi generative AI, fase-fase self-regulated learning, dan dimensi otonomi siswa, yang selanjutnya disintesiskan untuk membangun hubungan konseptual yang sistematis.
Hasil analisis tersebut kemudian digunakan sebagai dasar dalam konstruksi kerangka konseptual yang memosisikan generative AI sebagai learning companion yang berperan sebagai scaffold regulasi diri, bukan sebagai pengganti proses kognitif siswa.
Dengan penelitian ini memberikan kontribusi teoretis melalui perumusan proposisi konseptual dan prinsip desain pembelajaran yang bersifat Kerangka konseptual yang dihasilkan diharapkan dapat menjadi landasan bagi penelitian empiris lanjutan serta rujukan awal bagi pendidik dan pembuat kebijakan dalam merancang pemanfaatan generative AI yang berorientasi pada penguatan otonomi belajar siswa sekolah menengah.
Hasil Dan Pembahasan Generative Learning Companion: Dari Alat Bantu ke Scaffold Otonomi Sintesis literatur mutakhir menunjukkan bahwa generative AI tidak lagi berfungsi sekadar sebagai information retrieval tool, tetapi semakin diposisikan sebagai learning companion yang terlibat aktif dalam proses regulasi belajar siswa (Liu.
Guo.
He, , & Hu.
Peran ini tampak dalam tiga klaster fungsi yang berulang dalam studi terkini, yaitu fungsi kognitif, metakognitif, dan motivasional (Wu & Zhang, 2025.
Ahn et , 2.
Secara menyediakan penjelasan adaptif, contoh kontekstual, dan elaborasi konsep yang dapat disesuaikan dengan tingkat pemahaman siswa (Wu & Zhang, 2.
Sejumlah studi Doi: 10.
23917/bp.
Prinsip Desain Konseptual Ai Sebagai Learning Companion Berdasarkan sintesis literatur, artikel ini merumuskan empat prinsip desain AU Principle of Guided Autonomy: AI harus memfasilitasi pengambilan keputusan siswa, bukan memberikan jawaban final.
AU Principle of Reflective Prompting:
Interaksi AI perlu memicu refleksi eksplisit terhadap strategi belajar.
AU Principle of Gradual Fading:
Dukungan AI dikurangi secara regulasi diri siswa.
AU Principle of Ethical Safeguards:
Integrasi perlindungan data, transparansi, dan Buletin Pengembangan Perangkat Pembelajaran Vol.
No.
Desember 2025, hal.
ISSN: 2721-3404
melaporkan bahwa fitur ini membantu siswa mengklarifikasi miskonsepsi secara lebih mandiri, terutama ketika interaksi dengan AI mendorong penalaran bertahap alih-alih hanya memberikan jawaban akhir (Scaffolding Student Learning through GenAI, 2024.
(Liu, .
Guo.
He.
, & Hu.
Namun, manfaat kognitif tersebut sangat bergantung pada bagaimana siswa memposisikan peran AI, apakah sebagai support for thinking yang menstimulasi proses berpikir atau sebagai substitute for thinking yang menggantikan upaya kognitif (UNESCO, 2023.
Holmes et , 2.
Pada level metakognitif, generative AI berfungsi sebagai pemicu kesadaran belajar melalui pertanyaan reflektif, umpan balik dan dialog evaluatif yang mengarahkan siswa menilai proses berpikirnya sendiri (Elsayary, 2024.
Rahmawati & Sari.
Studi tentang metacognitive prompts yang diintegrasikan dalam interaksi dengan AI pemahaman, evaluasi strategi, dan eksplorasi alternatif pendekatan belajar (Iqbal, et al.
Temuan ini sejalan dengan kerangka SRL kontemporer yang menempatkan scaffold metakognitif sebagai kunci penguatan otonomi, dan menguatkan proposisi bahwa AI berkontribusi positif terhadap otonomi siswa ketika diposisikan sebagai pendukung regulasi diri, bukan pemberi solusi final (A Qualitative Systematic Review on AIAcEmpowered SRL.
SelfAcRegulated Learning in the Digital Age, 2.
Fungsi motivasional muncul melalui personalisasi tempo belajar, variasi penyajian materi, dukungan afektif ringan, serta penguatan rasa kompetensi dan kepercayaan Doi: 10.
23917/bp.
diri akademik (Wu & Zhang, 2025.
AI in Education:
Transforming Student Engagement, 2.
Berbagai penelitian melaporkan peningkatan keterlibatan belajar dan motivasi, terutama ketika output AI berkualitas tinggi dan interaksi bersifat keberhasilan bertahap dalam menyelesaikan tugas (Ahn et al.
, 2024.
Student Engagement with AI Tools, 2.
Namun, literatur juga menegaskan bahwa efek motivasional ini ketergantungan apabila penggunaan AI tidak diimbangi dengan desain pedagogis yang menuntut refleksi, pengambilan keputusan mandiri, dan tanggung jawab atas proses belajar (UNESCO, 2023.
Shaping the Future of Education in the Age of AI, 2.
Integrasi Generative AI dalam Siklus Self-Regulated Learning (SRL) AU Kerangka SRL tiga fase forethought, performance, dan self-reflection menyediakan lensa analitis yang kuat untuk memahami bagaimana generative AI memengaruhi otonomi siswa secara prosesual, bukan sekadar efek instan (Zimmerman, 2002.
Matitaputty, 2023.
The Education Hub, 2.
Pada fase forethought, generative AI mendukung penetapan tujuan dan perencanaan strategi melalui dialog perencanaan belajar yang membantu siswa menguraikan tujuan jangka pendek, memprioritaskan tugas, serta mengantisipasi potensi kesulitan (Anders.
Trinovita, 2.
Peran ini memperkuat dimensi agency karena keputusan akhir tetap berada pada siswa, sementara AI berperan sebagai fasilitator kognitif yang menyediakan opsi dan skenario tanpa menggantikan kontrol atas tujuan belajar (Anders, 2025.
Buletin Pengembangan Perangkat Pembelajaran | ISSN: 2721-3404 AIAcempowered SRL, 2.
Pada fase performance, generative AI berperan sebagai alat monitoring yang membantu siswa mengevaluasi langkah yang sedang ditempuh, mengidentifikasi kesalahan, dan menyesuaikan strategi secara realActime (TeacherServer, 2025.
Anders, 2.
Studi menunjukkan bahwa siswa dengan literasi AI dan kapasitas SRL yang tinggi cenderung selfAcmonitoring dan pengambilan keputusan strategi, sedangkan siswa dengan regulasi diri rendah lebih sering menggunakan AI secara pasif dan bergantung pada jawaban langsung (Trinovita, 2025.
Liu et al.
, 2.
Fase self-reflection merupakan titik kritis yang membedakan penggunaan AI yang memperkuat otonomi dari yang justru Ketika AI dimanfaatkan untuk memicu refleksi eksplisit misalnya melalui pertanyaan tentang efektivitas strategi, hambatan yang muncul, atau kemungkinan transfer pengetahuan ke konteks lain siswa menunjukkan peningkatan adaptive expertise kemampuan mengevaluasi proses belajarnya (A qualitative systematic review on AIAcempowered SRL, 2025.
An Analysis of SelfAcRegulated Learning in Student A, 2.
Sebaliknya, ketika fase refleksi dilewati dan AI hanya digunakan untuk menghasilkan jawaban akhir, siklus SRL tereduksi dan otonomi belajar berisiko melemah karena siswa tidak mengintegrasikan pengalaman belajar ke dalam penyesuaian strategi ke depan (The Education Hub, 2023.
NIE, 2.
Temuan-temuan ini memperkuat Proposisi 2 bahwa dampak positif generative AI terhadap otonomi siswa dimediasi oleh literasi AI dan kapasitas selfAcregulated learning yang telah dimiliki siswa.
Studi terbaru menunjukkan bahwa literasi AI dan SRL berhubungan memanfaatkan AI secara produktif, dan bahwa literasi AI dapat memperkuat meski tidak sepenuhnya menjelaskan pengaruh strategi belajar mandiri terhadap keterlibatan dan kesejahteraan belajar di lingkungan yang kaya generative AI (Exploring How AI Literacy and SelfAcRegulated Learning A, 2025.
Mediating Effects of Artificial Intelligence Literacy, 2.
Pemetaan Fase SRL dan Fungsi Generative AI terhadap Otonomi Siswa Tabel 2.
Mapping Fase SRL dengan Fungsi Generative AI Fase SRL Forethought Fungsi AI Goal-setting aid Performance Monitoring tool Reflection Evaluation Contoh Interaksi Dampak Otonomi "Buat belajar Pengambilan Matematika minggu ini" (Anders, 2.
"Apa langkah saya yang Self-monitoring salah tadi?" real-time (Trinovita, "Strategi mana yang paling Adaptive expertise efektif minggu ini?" & transfer (Liu et al.
Buletin Pengembangan Perangkat Pembelajaran Vol.
No.
Desember 2025, hal.
ISSN: 2721-3404
Tabel ini menegaskan bahwa kontribusi generative AI terhadap otonomi siswa tidak bersifat langsung, melainkan terjadi melalui dukungan terstruktur pada setiap fase regulasi diri (A qualitative systematic review on AI-empowered SRL, 2025.
Exploring How AI Literacy and SRL Interact, 2.
Dengan demikian.
AI berfungsi optimal ketika terintegrasi secara menyeluruh dalam siklus
SRL
self-reflection bukan hanya sebagai alat penyelesaian tugas akhir (Self-Regulated Learning in the Digital Age, 2025.
Developing Generative AI Literacies through SRL, 2.
Faktor Kontekstual.
Risiko, dan Batasan Konseptual Literatur mutakhir mengungkap bahwa efektivitas generative AI sangat dipengaruhi oleh faktor kontekstual, dengan kesenjangan digital sebagai moderator utama (Williamson & Eynon, 2024.
OECD, 2.
Siswa dengan akses teknologi stabil, infrastruktur internet memadai, dan literasi digital tinggi memperoleh manfaat signifikan terhadap otonomi belajar dibandingkan siswa dengan akses terbatas, yang memperkuat Proposisi 3 bahwa AI bukan teknologi netral secara sosial melainkan memperkuat ketimpangan yang ada (UNESCO, 2023.
Freeman, 2.
Lebih jauh, generative AI tidak boleh diposisikan sebagai solusi universal untuk penguatan otonomi siswa (Reconsidering Education Policy in the Era of Generative AI.
Tanpa desain pedagogis yang tepat seperti integrasi scaffold bertahap dan norma kelas yang menuntut akuntabilitas AI justru berpotensi menggeser locus kontrol belajar dari siswa ke sistem, yang bertentangan dengan esensi pengembangan regulasi diri Doi: 10.
23917/bp.
mandiri (A qualitative systematic review on AI-empowered SRL, 2025.
Supporting Self-Regulated Learning with Generative AI.
Sintesis Pembahasan AU Secara keseluruhan, hasil sintesis konseptual menunjukkan bahwa generative AI berpotensi menjadi katalisator penguatan otonomi siswa sekolah menengah jika dan hanya jika diposisikan sebagai scaffold dalam kerangka self-regulated learning.
Otonomi tidak muncul dari keberadaan AI itu sendiri, melainkan dari interaksi reflektif, sadar, dan terarah antara siswa dan AI dalam konteks pedagogis yang etis dan inklusif (UNESCO.
Bagian pembahasan ini menegaskan kembali kontribusi utama artikel, yaitu memindahkan diskursus generative AI dari pertanyaan Auapakah AI membantu belajar?Ay menuju Audalam kondisi apa AI memperkuat atau melemahkan otonomi belajar siswaAy (Giannakos, 2024.
KovanoviN et al.
, 2.
Keterbatasan Metodologis Penelitian ini menggunakan pendekatan konseptual berbasis kajian literatur.
karena itu, temuan yang dihasilkan perlu dipahami sebagai proposisi yang berlandaskan integrasi teoretis, bukan sebagai bukti empiris.
Kerangka konseptual yang diusulkan tidak dimaksudkan untuk menetapkan hubungan kausal maupun mengukur besaran efek, melainkan untuk merumuskan keterkaitan konseptual antara generative AI, self-regulated learning, dan otonomi siswa berdasarkan sintesis literatur yang relevan.
Dengan demikian, kekuatan kerangka ini bergantung Buletin Pengembangan Perangkat Pembelajaran Vol.
No.
Desember 2025, hal.
ISSN: 2721-3404
pada koherensi integrasi teori dan konsistensi pola temuan dalam penelitian terdahulu.
Penelitian empiris lanjutan diperlukan untuk pendidikan menengah di Indonesia.
Kesimpulan Dan Implikasi Kerangka konseptual ini memposisikan generative AI sebagai katalisator otonomi siswa sekolah menengah ketika terintegrasi secara sadar dalam siklus self-regulated learning, dengan batasan regulasi etis yang ketat untuk menjaga agensi dan inklusivitas.
Penggunaan AI sebagai learning companion tidak deterministik, melainkan bergantung pada desain pedagogis yang memprioritaskan motivasional, sehingga siswa tetap menjadi pusat proses belajar mandiri.
Implikasi praktis bagi pendidik dan institusi mencakup pengembangan pelatihan guru berbasis TPACK yang diperluas untuk literasi AI, desain tugas reflektif seperti AI-supported reflection journal, kebijakan sekolah tentang penggunaan etis AI termasuk transparansi dan perlindungan data, serta investasi infrastruktur digital inklusif untuk mengurangi kesenjangan akses.
Arah direkomendasikan melalui validasi empiris quasi-eksperimental di sekolah menengah Indonesia, pengembangan rubrik asesmen AI-supported self-regulated learning, serta studi komparatif urban-rural untuk menganalisis dampak digital divide dalam implementasi Kurikulum Merdeka.
Doi: 10.
23917/bp.
Daftar Pustaka