DEKONSTRUKSI MAKNA PEMBELAJARAN MAHASISWA FISIP UHAMKA DALAM PENGGUNAAN GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE:  PERSPEKTIF JACQUES DERRIDA

Catur Yoga Pamungkas, Muhammad Hasby Fizy, Rifma Ghulam Dzaljad

doi:10.2238/p055bn26

Authors

Catur Yoga Pamungkas, Muhammad Hasby Fizy, Rifma Ghulam Dzaljad Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka Author

DOI:

https://doi.org/10.2238/p055bn26

Keywords:

Artifical Intellegence, Teori Sosial Kritis, Jaques Derrida, dekonstruksi, pembelajaran mahasiswa

Abstract

Perkembangan Artificial Intelligence (AI) telah membawa perubahan signifikan dalam dunia Pendidikan tinggi, termasuk pada pola pembelajaran mahasiswa. Kehadiran teknologi seperti ChatGPT, Gemini dan berbagai platform berbasi AI memberikan kemudahan dalam memper oleh informasi, Menyusun tugas akademik, serta mendukung proses belajar secara lebih cepat dan efisien. Di lingkungan mahasiswa ilmu komunikasi FISIP UHAMKA, penggunaan AI mulai menjadi bagian dari aktivitas akademik sehari hari sehingga memunculkan perubahan dalam cara mahasiswa memahami dan menjalani proses pembelajaran. Fenomena tersebut menunjukkan bahwa AI tidak hanya berfungsi sebagai alat bantu teknologi, tetapi juga berpotensi membentuk relasi baru antara mahasiswa, pengetahuan, dan proses belajar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana penggunaan Artifical Intelligence mendekonstruksi makna pembelajaran mahasiswa Ilmu Komunikasi FISIP UHAMKA melalui perspektif Teori Sosial Kritis dan deskonstruksi Jaques Derrida. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode studi kasus. Data direncanakan diperoleh melalui wawancara mendalam, dan observasi terhadap mahasiswa Ilmu Komunikasi FISIP UHAMKA yang menggunakan AI dalam aktivitas pembelajaran. Analisis dara dilakukan melalui tahapan reduksi data, penyajian data dan penarikan kesimpuan, kemudian diinterpresentasikan menggunakan Teori Sosial Kritis untuk memahami relasi teknologi dan Pendidikan, serta dekonstruksi Jaques Derrida untuk membedah perubahan makna pembelajaran yang muncul akibat penggunaan AI. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan konstribusi terhadap pengembangan kajian komunikasi, Pendidikan, dan teknologi digital, khususnya dalam memahami perubahan makna.

References

Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (5th ed.). Sage Publications.

Culler, J. (1983). On deconstruction: Theory and criticism after structuralism. Cornell University Press.

Denzin, N. K. (1978). The research act: A theoretical introduction to sociological methods (2nd ed.). McGraw-Hill.

Setyawan, F. H., Adhira, S. J., & Putra, S. J. (2025). Analisis kemampuan berpikir kritis mahasiswa pada pembelajaran berbasis artificial intelligence di era Merdeka Belajar. Social, Humanities, and Educational Studies (SHEs): Conference Series, 8(3), 642–653.

Derrida, J. (1976). Of grammatology (G. C. Spivak, Trans.). Johns Hopkins University Press. (Original work published 1967).

Derrida, J. (1981). Positions (A. Bass, Trans.). University of Chicago Press.

Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Baabdullah, A. M., Ribeiro-Navarrete, S., Giannakis, M., Al-Debei, M. M., Dennehy, D., Metri, B., Buhalis, D., Cheung, C. M. K., Conboy, K., Doyle, R., Dubey, R., Dutot, V., Felix, R., Goyal, D. P., Gustafsson, A., Hinsch, C., Jebabli, I., ... Wright, R. (2023). So what if ChatGPT wrote it? Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 71, 102642.

Feenberg, A. (1991). Critical theory of technology. Oxford University Press.

Floridi, L., & Cowls, J. (2019). A unified framework of five principles for AI in society. Harvard Data Science Review, 1(1).

Habermas, J. (1984). The theory of communicative action: Volume 1: Reason and the rationalization of society (T. McCarthy, Trans.). Beacon Press.

Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.

Horkheimer, M. (1972). Critical theory: Selected essays. Continuum.

Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeiffer, F., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., ... (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274.

Luckin, R. (2018). Machine learning and human intelligence: The future of education for the 21st century. UCL IOE Press.

Miles, M. B., Huberman, A. M., & Saldaña, J. (2014). Qualitative data analysis: A methods sourcebook (3rd ed.). Sage Publications.

Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.

Sugiyono. (2023). Metode penelitian kuantitatif, kualitatif, dan R&D. Alfabeta.

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.

Yin, R. K. (2018). Case study research and applications: Design and methods (6th ed.). Sage Publications.

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education—Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(39).