Perancangan Index Learning Style untuk Pengembangan Personalisasi Learning Management System berbasis Moodle

Abstrak

Perbedaan gaya belajar mahasiswa sering menjadi tantangan dalam pembelajaran daring, terutama dalam mempersonalisasi materi pembelajaran sesuai kebutuhan individu. Penelitian ini mengembangkan plugin Index Learning Style (ILS) berbasis Felder-Silverman Learning Style Model (FSLSM) untuk mendukung personalisasi pembelajaran pada Learning Management System (LMS) Moodle. Plugin ini dirancang untuk mengidentifikasi gaya belajar mahasiswa melalui 44 pertanyaan yang mengukur empat dimensi utama: pemrosesan, persepsi, input, dan pemahaman. Pengembangan sistem meliputi algoritma untuk analisis gaya belajar, integrasi dengan fitur restricted access pada Moodle, dan implementasi dalam pembelajaran pada mata kuliah Internet of Things (IoT). Hasil implementasi menunjukkan bahwa plugin ILS dapat secara efektif memetakan gaya belajar mahasiswa ke Learning Object Materials (LOM) yang relevan. Selain itu, personalisasi materi pembelajaran menghasilkan peningkatan keterlibatan mahasiswa dan kemudahan dalam memahami materi, terutama bagi mereka yang memiliki gaya belajar dominan seperti Active, Sensitive, Visual, dan Sequential. Pengembangan plugin ILS ini memberikan solusi praktis untuk meningkatkan pengalaman belajar daring yang lebih adaptif. Plugin ini berpotensi diimplementasikan secara luas dalam berbagai konteks pendidikan berbasis teknologi untuk mendukung pembelajaran yang lebih personal dan efektif.