Penelitian Relevan

Kajian terhadap berbagai penelitian mutakhir menunjukkan bahwa pendekatan asesmen formatif digital, CDM, dan AI telah berkembang secara signifikan, namun terdapat sebuah kesenjangan yang jelas.

  • Asesmen Digital & Adaptif: Terbukti mempercepat umpan balik dan meningkatkan motivasi (Levy-Feldman, 2025; Hornos et al., 2024), namun implementasi di Indonesia masih terbatas dan belum sepenuhnya diagnostik (Nusantara et al., 2025).
  • Cognitive Diagnostic Models (CDM): Unggul dalam memberikan diagnosis mikroskopik yang rinci terhadap subkompetensi, jauh lebih informatif dibandingkan CTT atau IRT (Maas et al., 2024; Ghiasian et al., 2025). Validitasnya sangat bergantung pada kualitas Q-matrix (de la Torre, 2011).
  • Kecerdasan Buatan (AI): Memiliki potensi besar dalam memberikan umpan balik otomatis yang bersifat real-time, adaptif, dan personal, serta membantu guru dalam pengambilan keputusan instruksional (Gan et al., 2019; Alyoussef, 2021).

Kesenjangan Penelitian (Research Gap)

Meskipun masing-masing pendekatan telah banyak diteliti, belum ada platform yang secara integratif menggabungkan diagnosis mikroskopik (CDM) dan umpan balik cerdas (AI) dalam satu sistem utuh yang aplikatif untuk lingkungan sekolah menengah.

Penelitian ini diarahkan untuk mengisi kekosongan tersebut dengan mengembangkan platform asesmen digital adaptif yang benar-benar mengakomodasi kedua pendekatan secara holistik.

Kembali Selanjutnya