Dari "Tap-Tap Layar" Menuju Penguasaan: Model Assesmen Sumatif Berlevel Berbantuan AI

Bayangkan sebuah ruang kelas modern hari ini. Tidak ada lagi suara gesekan kapur atau derit pena di atas kertas. Ruangan itu sunyi, diisi oleh puluhan murid yang menatap layar gawai masing-masing. Namun, jika Anda berjalan mendekat dan memperhatikan pergerakan jemari mereka, Anda mungkin akan menangkap sebuah fenomena menggelitik yang sekaligus mencemaskan. Jari-jari itu bergerak dengan ritme yang sangat cepat: tap, tap, tap, swipe.

Dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan platform digital dalam pembelajaran mengalami peningkatan yang signifikan. Namun, fenomena baru muncul di balik kemajuan tersebut munculnya kebiasaan “asal klik” atau sering di istilahkan dengan "Tap-Tap-Layar", Kebiasaan tersebut cenderung membuat Murid tidak mempertimbangkan ketepatan dan pemahaman. Fenomena ini sering kali terjadi dalam asessmen daring, baik formatif maupun sumatif, sehingga mengurangi validitas data hasil evaluasi belajar. Pembaca bisa bayangkan Assesmen yang seharusnya di buat untuk mengecek pemahaman dan kemampuan diri berubah menjadi ajang tap-tap layar seolah sedang checkout barang di e-commerce.

Kondisi ini menciptakan paradoks yang mengkhawatirkan di ruang kelas modern kita. Di satu sisi, adopsi teknologi menawarkan efisiensi waktu, pengurangan penggunaan kertas (paperless), serta kemudahan kompilasi nilai secara otomatis bagi guru. Di sisi lain, kemudahan tersebut justru melahirkan tantangan psikologis baru berupa pendangkalan proses kognitif. Ketika anak-anak berhadapan dengan layar digital, mentalitas mereka sering kali beralih dari seorang pembelajar aktif menjadi konsumen pasif yang terbiasa dengan kepuasan instan (instant gratification). Budaya internet yang serba cepat mendikte cara mereka merespons stimulus akademis, sehingga proses membaca kritis, merenungkan opsi jawaban, dan menganalisis kesalahan digantikan oleh gerakan motorik refleks untuk segera menyelesaikan tugas.

Fenomena ini juga saya alami di sekolah tempat saya mengajar, para murid sering kali mengabaikan proses assessment, Alih-alih focus pada soal yang berada di layar murid-murid lebih memilih sesegera mungkin menggeser soal ke soal berikutnya dipahami atau tidak yang jelas terjawab.

Ketika saya mengamati dari dekat, raut wajah mereka tidak menunjukkan ketegangan berpikir seperti layaknya siswa yang sedang menempuh ujian. Sebaliknya, ekspresi mereka datar, santai, dengan tatapan mata yang berpindah cepat dari satu nomor ke nomor berikutnya. Fenomena menggeser soal secepat kilat ini seolah mengonfirmasi bahwa bagi mereka, asesmen bukan lagi sebuah medium reflektif untuk mengukur sejauh mana ilmu telah meresap ke dalam sanubari, melainkan sekadar rintangan administratif yang harus dilewati secepat mungkin agar mereka bisa kembali membuka aplikasi hiburan atau permainan di gawai mereka.

Bahaya Laten Data Semu dan Kebutuhan Perubahan Paradigma

Mengapa fenomena "Tap-Tap Layar" ini harus kita bicarakan secara serius? Jawabannya sederhana: karena kebiasaan ini menghasilkan data semu. Ketika murid mengerjakan asesmen dengan metode asal klik, nilai yang muncul di akhir halaman bukanlah cerminan dari kompetensi nyata mereka, melainkan hasil dari probabilitas keberuntungan statistika.

Akibatnya, nilai yang dihasilkan tidak sepenuhnya mencerminkan kompetensi nyata Murid. Masalah ini menunjukkan perlunya perubahan paradigma dari asesmen berbasis partisipasi menuju asesmen berbasis penguasaan. Kali ini saya ingin menawarkann pendekatan asesmen berlevel dengan ambang batas penguasaan sebesar 70%, yang dikembangkan melalui integrasi teknologi kecerdasan buatan (AI), Pada flatform CANVA AI Code.

Mari kita bedah bahaya laten dari data semu ini bagi keberlangsungan kualitas pendidikan. Ketika seorang guru menerima laporan hasil asesmen yang menyatakan bahwa 80% siswa telah mencapai nilai di atas batas ketuntasan, guru tersebut secara logis akan melanjutkan pembelajaran ke bab atau materi yang lebih kompleks. Namun, jika angka 80% tersebut diperoleh dari hasil tebakan keberuntungan atau aktivitas "tap-tap" asal-asalan, maka guru tersebut sebenarnya sedang membangun menara pemahaman di atas fondasi pasir yang rapuh. Pada pembelajaran tingkat lanjut, siswa akan mengalami frustrasi akademis yang luar biasa karena mereka tidak benar-benar menguasai konsep dasarnya. Oleh karena itu, pergeseran dari paradigma partisipasi—yang hanya melihat apakah anak sudah mengumpulkan tugas—menuju paradigma penguasaan (mastery learning) mutlak diperlukan demi menyelamatkan generasi dari fenomena kehilangan pembelajaran (learning loss).

Transformasi Nilai Menjadi Game Edukasi

Assesmen dirubah menjadi game Edukasi, Menurut Abdullah (Bahri, 2021) Game Edukasi merupakan media pembelajaran yang disusun dalam bentuk permainan yang dirancang untuk memberikan pengalaman pendidikan atau pengalaman belajar kepada para pemainnya yang disajikan secara menyenangkan dan merupakan cara yang bersifat mendidik. Selanjutnya, menurut Wijayanto & Istianah (Widoretno, dkk 2021) Game edukasi adalah media pembelajaran baru yang dipercayai bisa meningkatkan pemahaman Murid dalam menangkap materi pelajaran dengan cepat karena didukung dengan fitur permainan yang menarik sehingga anak menjadi aktif untuk belajar menggunakan game edukasi. Di dalam game edukasi terdapat unsur gabungan dari beberapa elemen seperti grafik yang menarik, animasi yang beragam, teks, audio dan video yang dapat merangsang ketertarikan anak untuk menerima materi pelajaran yang disampaikan.

Mengapa pendekatan game ini begitu efektif dalam konteks psikologi remaja? Dalam dunia permainan digital, anak-anak tidak pernah takut menghadapi kegagalan. Ketika karakter game mereka mati atau kalah, mereka tidak akan menangis atau menyerah; sebaliknya, mereka akan menekan tombol 'Rematch' atau 'Respawn' dengan rasa penasaran yang menggebu-gebu. Game edukasi berhasil mengadopsi mekanisme psikologis ini dengan mendefinisikan ulang makna kesalahan. Kesalahan dalam game bukan lagi sebuah 'hukuman bertinta merah' yang mempermalukan murid di hadapan guru dan orang tua, melainkan sebuah indikator interaktif yang memberi tahu mereka bagian mana yang perlu diperbaiki agar bisa naik ke tingkat berikutnya. Kombinasi unsur tantangan (challenge) dan penghargaan langsung (immediate reward) inilah yang memicu keterlibatan emosional (emotional engagement) tingkat tinggi, mengubah suasana ujian yang tadinya mencekam atau membosankan menjadi petualangan intelektual yang adiktif.

Rekayasa Kreatif Lewat Canva AI Code

Metode ini juga sudah sering kita temui karena banyak flatform yang juga menyediakan trik permainanya, namun terkadang tidak sesuai dengan apa yang kita mau, kemudian pembuatannya memakan waktu yang cukup lama sedangkan Canva AI Code sendiri memberikan pengalaman baru guru dapat merancang sampai pada detail game hanya dengan proft yang kita inginkan.

Prosesnya disebut sebagai Prompt Engineering (Rekayasa Perintah). Sebagai contoh, saya cukup memasukkan instruksi seperti:

"Buatlah game kuis berlevel tentang Sejarah Peradaban Kuno. Level 1 fokus pada lokasi geografis, Level 2 pada penemuan penting. Murid hanya bisa lanjut ke level berikutnya jika skor minimal 70%. Gunakan visual yang estetis dan tombol interaktif."

Kelebihannya, kita bisa melakukan iterasi. Jika AI memberikan hasil yang kurang pas, kita bisa menyanggahnya: "Kurangi teksnya, perbanyak gambar artefak." Pengalaman "berdiskusi" dengan AI ini memberikan kontrol penuh bagi guru untuk menyesuaikan game dengan kebutuhan spesifik kelasnya. Meskipun saat ini masih ada keterbatasan—seperti belum bisanya menyisipkan audio langsung dalam pengkodean—fleksibilitas visual yang ditawarkan sudah lebih dari cukup untuk membunuh kebosanan murid.

Kemampuan rekayasa perintah (prompt engineering) ini mengikis salah satu tembok penghalang terbesar dalam inovasi pendidikan, yaitu kesenjangan teknis (technical gap). Selama ini, banyak pendidik hebat yang memiliki ide-ide skenario pembelajaran interaktif yang luar biasa, namun ide tersebut layu sebelum berkembang karena keterbatasan kemampuan dalam bahasa pemrograman komputer atau koding. Dengan Canva AI Code, kecerdasan buatan bertindak sebagai asisten pemrograman pribadi yang patuh dan responsif. Guru hanya perlu merumuskan logika pengajaran, tujuan instruksional, serta batasan-batasan aturan permainan dalam bahasa manusia yang runtut dan jelas. AI kemudian akan menerjemahkan deskripsi tersebut ke dalam struktur visual dan alur logika permainan yang interaktif secara instan.

Filosofi Ambang Batas 70% dan Dampak Instruksional

Angka 70% yang disebutkan sebelumnya bukan sekadar batas administratif seperti Kriteria Ketuntasan Minimal (KKM), tetapi merupakan simbol penguasaan konseptual yang cukup untuk menopang pembelajaran lanjutan. Penerapan model ini diharapkan dapat:

1. Mendorong ketekunan (grit) dan tanggung jawab belajar Murid.

2. Menjamin penguasaan konsep dasar sebelum beralih ke tingkat yang lebih kompleks.

3. Memberikan data asesmen yang lebih valid dan dapat digunakan sebagai dasar perbaikan pembelajaran.

Dengan demikian, asesmen berlevel tidak hanya berfungsi sebagai alat ukur, tetapi juga sebagai alat pembelajaran reflektif yang memotivasi Murid untuk mencapai penguasaan sejati terhadap materi.

Perbedaan mendasar antara ambang batas game edukasi berlevel ini dengan KKM administratif terletak pada mekanisme konsekuensinya. Pada sistem KKM konvensional, jika seorang anak mendapatkan nilai di bawah standar, mereka sering kali tetap dipaksa melanjutkan bab baru bersama seluruh kelas demi mengejar ketuntasan kurikulum, sementara program remedial hanya menjadi pelengkap administratif di atas kertas. Sebaliknya, dalam asesmen berlevel berbasis AI ini, angka 70% bertindak sebagai gerbang pengunci otomatis (level lock). Siswa tidak diberi pilihan untuk mengabaikan kelemahan mereka; mereka diwajibkan melakukan refleksi mandiri, mempelajari kembali letak kesalahan jawaban, dan mencoba ulang skenario level tersebut hingga mereka benar-benar menguasai materinya secara substantif.

Rancangan game Edukasi ini dibuat dengan beberapa layer untuk menampilkan permainan, setiap level disesuaikan dengan tema atau level taksonomi agar Murid lebih tertantang untuk melanjutkan ke Level berikutnya. Platform Canva Ai Code ini sangat mudah digunakan dan menawarkan pengalaman yang lebih karena kita dapat melakukan diskusi dengan AI berkaitan dengan kebutuhan kita terhadap game tersebut.

Bukti Empiris dari Ruang Kelas Sejarah

Assement berbasis pemanfaatan game dengan bantuan AI ini saya praktikan pada materi Sejarah Tingkat lanjut untuk mengukur pengetahuan dasar sebelum dan sesudah belajar pada materi Sejarah Peradaban Kuno, Hasilnya? Saya tidak lagi melihat murid yang "tap-tap" layar dengan terburu-buru. Mengapa? Karena mereka tahu jika asal klik, mereka akan tertahan di Level 1 selamanya. Mereka terpaksa membaca instruksi, menganalisis gambar artefak, dan berpikir sebelum menekan tombol.

Perubahan atmosfer kelas saat penerapan metode ini sangat menakjubkan untuk diamati. Kelas sejarah yang biasanya diidentikkan dengan aktivitas pasif mendengarkan ceramah atau membaca teks kronologi yang panjang, seketika berubah menjadi arena diskusi yang hangat dan dinamis. Murid-murid tidak lagi menganggap soal sebagai musuh, melainkan sebagai teka-teki yang harus dipecahkan. Ketika mereka mendapati diri mereka gagal mencapai 70% pada percobaan pertama, alih-alih melempar gawai atau merasa frustrasi, mereka justru membuka kembali catatan digital mereka, berdiskusi dengan rekan sebangku mengenai letak kekeliruan analisis sejarah mereka, dan mencoba kembali dengan strategi berpikir yang lebih matang.

Strategi ini memang bukan obat ajaib yang seketika membuat semua murid menjadi jenius. Namun, metode ini berhasil mengembalikan satu hal yang hilang dari kelas digital kita: Ketekunan.

Pada akhirnya, teknologi dalam ruang kelas sejatinya harus diposisikan sebagai jembatan kemanusiaan yang menumbuhkan karakter-karakter luhur dalam diri murid. Melalui integrasi Canva AI Code dan konsep pembelajaran tuntas ini, kita tidak hanya berhasil menyelamatkan validitas data hasil belajar dari polusi kebiasaan "tap-tap layar", tetapi juga berhasil menanamkan benih karakter tangguh, bertanggung jawab, dan mencintai proses belajar di dalam jiwa generasi emas masa depan. Selamat mencoba.

REFERENSI

Abdullah. (Bahri, 2021). Game Edukasi sebagai Media Pembelajaran Interaktif. Jakarta: Penerbit Edukasi Utama.

Anderson, J., & Rainie, L. (2023). Artificial Intelligence and the Future of Learning. Pew Research Center.

Chen, C.-M., & Chen, M.-C. (2022). "Designing AI-based educational games to enhance student engagement and learning outcomes." Computers & Education, 182, 104463.

Kemendikdasmen. (2025). Modul Koding dan Kecerdasan Artifisial: Rekayasa Prompt. Jakarta: Kementerian Pendidikan Dasar dan Menengah.

Prensky, M. (2007). Digital Game-Based Learning. New York: McGraw-Hill.

UNESCO. (2023). AI and Education: Guidance for Policymakers. Paris: UNESCO.

Wijayanto & Istianah. (Widoretno, dkk 2021). Pengembangan Media Pembelajaran Berbasis Game Edukasi untuk Generasi Alfa. Jurnal Inovasi Pendidikan, 15(2), 112-125.

Wiryaningtyas, R. K., Adamura, F., & Astuti, I. P. (2021). Pengembangan Game Edukasi Sebagai Media Pembelajaran Berbasis Android Pada Materi Bangun Ruang Kelas VII SMP Negeri 1 Geger.

Location: Indonesia