INTEGRASI KECERDASAN BUATAN DALAM FLIPPED LEARNING UNTUK MENDUKUNG KEMANDIRIAN BELAJAR SISWA SEKOLAH DASAR: TINJAUAN LITERATUR

Abstrak

Transformasi pedagogi digital pada era Industri 4.0 dan Society 5.0 menghadirkan tantangan psikopedagogis yang kompleks bagi Generasi Alpha, kohort yang tumbuh sepenuhnya di tengah ekosistem digital namun belum tentu memiliki kematangan regulasi diri yang sepadan dengan kefasihan teknologinya. Artikel ini menelaah secara kritis peran integrasi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) ke dalam model flipped learning sebagai strategi untuk memperkuat kemandirian belajar (self-regulated learning/SRL), mengelola beban kognitif (cognitive load), dan memitigasi kecemasan akademik (learning anxiety) pada siswa sekolah dasar. Kajian ini disusun melalui pendekatan tinjauan literatur naratif-tematik yang mengacu pada prinsip transparansi pelaporan PRISMA 2020, dengan menelusuri literatur ilmiah bereputasi pada rentang tahun 2011–2026 melalui mesin pencari akademik dan basis data seperti Scopus, ScienceDirect, Frontiers, PubMed Central, MDPI, ACM Digital Library, SAGE, serta jurnal terindeks SINTA. Sintesis terhadap lebih dari dua puluh lima sumber primer menunjukkan bahwa agen AI adaptif—mencakup intelligent tutoring systems, generative AI scaffolding, dan chatbot percakapan—dapat berperan sebagai perancah metakognitif pada fase pra-kelas yang secara teoretis konsisten dengan tiga fase regulasi diri Zimmerman dan dengan pengelolaan beban kognitif ekstraneus-germane menurut Sweller. Bukti kuantitatif terkini, termasuk meta-analisis berskala kecil hingga menengah, menunjukkan efek positif yang secara statistik bermakna namun heterogen dan sangat bergantung pada kualitas desain instruksional, bukan pada kecanggihan teknologi semata. Artikel ini menegaskan bahwa manfaat AI dalam flipped learning bersifat kondisional: ia dapat memperkuat kesiapan kognitif dan menurunkan tekanan evaluatif pra-kelas, tetapi juga membawa risiko ketergantungan berlebih, kesenjangan akses digital, dan persoalan etika data yang harus dikelola secara sengaja oleh pendidik dan pembuat kebijakan. Kajian ini menyajikan kerangka konseptual revisi—AI-Driven Flipped Scaffolding for Cognitive Well-being—beserta rekomendasi praktis bagi guru sekolah dasar, pengambil kebijakan pendidikan, dan agenda penelitian lanjutan di Indonesia.

Digital pedagogical transformation in the era of Industry 4.0 and Society 5.0 presents complex psychopedagogical challenges for Generation Alpha, a cohort that has grown up entirely within a digital ecosystem yet does not necessarily possess self-regulatory maturity commensurate with its technological fluency. This article critically examines the role of integrating artificial intelligence (AI) into the flipped-learning model as a strategy to strengthen self-regulated learning (SRL), manage cognitive load, and mitigate learning anxiety among elementary school students. The review was conducted through a narrative-thematic literature approach informed by the reporting-transparency principles of PRISMA 2020, drawing on peer-reviewed literature published between 2011 and 2026 and retrieved through academic search engines and databases including Scopus-indexed journals, ScienceDirect, Frontiers, PubMed Central, MDPI, the ACM Digital Library, SAGE, and SINTA-indexed Indonesian journals. Synthesis of more than twenty-five primary sources indicates that adaptive AI agents-including intelligent tutoring systems, generative AI scaffolding, and conversational chatbots-can function as metacognitive scaffolds during the pre-class phase, in ways theoretically consistent with Zimmerman\u2019s three phases of self-regulation and with Sweller\u2019s account of extraneous-germane cognitive load management. Recent quantitative evidence, including small-to-moderate meta-analyses, shows statistically significant but heterogeneous effects that depend heavily on instructional design quality rather than on technological sophistication alone. The article argues that the benefit of AI in flipped learning is conditional: it can strengthen cognitive readiness and lower pre-class evaluative pressure, but it also carries risks of over-reliance, digital access gaps, and data-ethics concerns that must be deliberately managed by educators and policymakers. The review proposes a revised conceptual framework-AI-Driven Flipped Scaffolding for Cognitive Well-being-along with practical recommendations for elementary school teachers, education policymakers, and a future research agenda in the Indonesian context.