Kajian Teori
Hakikat Asesmen Formatif Digital Adaptif
Pendekatan evaluasi yang memanfaatkan teknologi digital untuk memberikan umpan balik real-time dan menyesuaikan tingkat kesulitan soal berdasarkan performa siswa. Tujuannya bukan sekadar memberi skor, tetapi mengidentifikasi kebutuhan belajar spesifik dan menyediakan intervensi yang tepat guna untuk mendukung pengembangan kompetensi secara personal.
Model Diagnostik Kognitif (CDM)
Kerangka kerja psikometri canggih untuk memperoleh informasi diagnostik terperinci mengenai penguasaan siswa terhadap atribut atau keterampilan kognitif spesifik. Berbeda dengan model tradisional, CDM menghasilkan profil penguasaan atribut yang menunjukkan kekuatan dan kelemahan siswa pada tingkat yang sangat halus, didasarkan pada validitas Q-matrix.
Peran Kecerdasan Buatan (AI) dalam Asesmen
AI berperan transformatif untuk meningkatkan efisiensi, personalisasi, dan kedalaman analisis data. Teknologi seperti NLP dan Machine Learning dapat mengotomatiskan penilaian, menganalisis pola respons kompleks, dan menciptakan sistem asesmen adaptif yang mampu menyesuaikan jalur belajar secara dinamis berdasarkan profil unik setiap siswa.
Integrasi CDM dan AI
Sinergi antara keduanya menciptakan sistem yang presisi dan efektif. CDM menyediakan kerangka diagnostik untuk memahami profil kognitif siswa, sementara AI berfungsi sebagai 'mesin' yang mengoperasionalkan wawasan tersebut menjadi umpan balik dan rekomendasi pembelajaran yang cerdas, personal, dan otomatis.