Model Evaluasi Adaptif Berbasis Computational Thinking untuk Meningkatkan Kompetensi Pedagogik Calon Guru di Era Digital (Studi Kasus Pada Mahasiswa PPG)

An Adaptive Evaluation Model Based on Computational Thinking to Improve the Pedagogical Competence of Prospective Teachers in the Digital Era (Case Study of PPG Students)

Abstract

Era digital menuntut calon guru memiliki kompetensi pedagogik yang selaras dengan perkembangan teknologi. Computational Thinking (CT) menjadi keterampilan inti dalam pendidikan modern, terutama dalam meningkatkan kemampuan berpikir kritis, pemecahan masalah, dan pengambilan keputusan. Namun, metode evaluasi dalam pendidikan calon guru masih cenderung konvensional dan belum mampu mengukur keterampilan CT secara optimal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model evaluasi adaptif berbasis CT untuk meningkatkan kompetensi pedagogik calon guru. Penelitian menggunakan pendekatan Research and Development (R&D) Borg & Gall, meliputi analisis kebutuhan, perancangan model, pengembangan bank soal berbasis CT, validasi pakar, dan uji coba terbatas pada mahasiswa PPG. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model evaluasi adaptif berbasis CT efektif meningkatkan pemahaman dan kompetensi pedagogik mahasiswa, yang tercermin dari peningkatan proporsi mahasiswa pada kategori “Sangat Baik” setelah implementasi model. Model ini juga mendorong mahasiswa untuk mengembangkan keterampilan berpikir komputasional secara reflektif, kolaboratif, dan adaptif, sesuai tuntutan pendidikan abad 21.