Peran alat AI generatif dalam membentuk pendidikan teknik mesin dari perspektif mahasiswa sarjana

Studi ini mengevaluasi ChatGPT, Gemini, dan Copilot pada 800 soal teknik mesin, menemukan performa kuat pada teori tetapi kelemahan dalam pemecahan masalah numerik. Survei dan wawancara mahasiswa mengungkap kekhawatiran tentang keandalan dan ketergantungan, yang mengarah pada rekomendasi integrasi AI yang bertanggung jawab.

H. Akolekar; Piyush Jhamnani; Vikash Kumar; Vinay Tailor; Aditya Pote; A. Meena; Kamal Kumar; J. Challa; Dhruv Kumar· Scientific Reports· 2025· DOI 10.1038/s41598-025-93871-z

Masalah inti

Alat AI generatif semakin lazim di lingkungan pendidikan, namun efektivitasnya dalam pendidikan teknik mesin masih kurang diteliti. Studi ini mengatasi kesenjangan tersebut dengan mengevaluasi tiga alat terkemuka—ChatGPT, Gemini, dan Copilot—dari perspektif mahasiswa sarjana. Penelitian ini bertujuan menilai performa mereka di mata kuliah inti dan memahami pengalaman, tantangan, serta persepsi mahasiswa. Temuan ini dimaksudkan untuk menginformasikan integrasi strategis AI ke dalam kurikulum, memastikan penggunaan yang bertanggung jawab yang meningkatkan pembelajaran tanpa menumbuhkan ketergantungan.

Inovasi

Pendekatan metode campuran digunakan. Secara kuantitatif, performa ChatGPT, Gemini, dan Copilot dinilai pada 800 soal yang mencakup tujuh mata kuliah inti teknik mesin. Soal mencakup format pilihan ganda, numerik, dan berbasis teori. Secara kualitatif, survei terhadap 172 mahasiswa dan wawancara dengan 20 partisipan memberikan wawasan tentang pengalaman pengguna, tantangan, dan persepsi. Analisis tematik digunakan untuk mengidentifikasi pola dan kekhawatiran mengenai keandalan AI serta dampaknya terhadap kemampuan pemecahan masalah.

Pendahuluan

Alat AI generatif semakin lazim di lingkungan pendidikan, namun efektivitasnya dalam pendidikan teknik mesin masih kurang diteliti. Studi ini mengatasi kesenjangan tersebut dengan mengevaluasi tiga alat terkemuka—ChatGPT, Gemini, dan Copilot—dari perspektif mahasiswa sarjana. Penelitian ini bertujuan menilai performa mereka di mata kuliah inti dan memahami pengalaman, tantangan, serta persepsi mahasiswa. Temuan ini dimaksudkan untuk menginformasikan integrasi strategis AI ke dalam kurikulum, memastikan penggunaan yang bertanggung jawab yang meningkatkan pembelajaran tanpa menumbuhkan ketergantungan.

Mengapa penting

Analisis tematik terhadap data survei dan wawancara mengungkap kekhawatiran mengenai keandalan AI dalam tugas numerik dan potensi dampaknya terhadap kemampuan pemecahan masalah mahasiswa. Partisipan menyatakan apresiasi terhadap bantuan AI dalam pembelajaran teoretis sekaligus kekhawatiran tentang ketergantungan berlebihan. Berdasarkan temuan ini, studi menawarkan rekomendasi strategis untuk mengintegrasikan AI ke dalam kurikulum teknik mesin, menekankan penggunaan yang bertanggung jawab untuk meningkatkan pembelajaran tanpa menumbuhkan ketergantungan. Selain itu, strategi pengajaran diusulkan untuk membantu pendidik menyesuaikan metode penilaian di era pembelajaran berbantuan AI. Temuan ini berkontribusi pada diskusi yang lebih luas tentang peran AI dalam pendidikan teknik dan implikasinya bagi metodologi pembelajaran di masa depan.

Siapa yang sebaiknya membaca

Pembaca Research Digest dan praktisi rumpun ini.

Membuka konten member…