Dekonstruksi Self-Directed Learning di Era Digital : Sebuah Tinjauan Sistematis Terhadap Bukti Efektivitas Terkuat

Abstract

Transformasi digital telah menggeser lokus pembelajaran dari institusi formal menuju ekosistem terdesentralisasi, yang menuntut individ khususnya dalam konteks Manajemen Sumber Daya Manusia (MSDM) untuk keperluan reskilling dan upskilling agar mampu mengelola pembelajaran secara mandiri. Meskipun demikian, kematangan teknologi saat ini belum sejalan dengan kematangan konseptualnya, yang ditandai dengan tumpang tindih terminologi antara self-directed learning (SDL) dan self-regulated learning (SRL), serta absennya evaluasi komparatif mengenai efektivitas antar-pendekatan teknologi secara sistematis. Penelitian ini merupakan Systematic Literature Review (SLR) berlandaskan protokol PRISMA yang bertujuan untuk mengevaluasi landasan teoritis, metodologis, dan efektivitas pendekatan pembelajaran mandiri digital periode 2020–2026. Melalui penelusuran pada enam basis data yang dievaluasi kualitasnya dengan Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) 2018, kajian ini menyintesis 11 studi terverifikasi menggunakan analisis naratif dan matriks peringkat bukti berbobot. Hasil analisis mengungkap adanya diskrepansi kontekstual yang masif, di mana 91% riset didominasi oleh sektor pendidikan tinggi dan hanya 9% yang menyentuh ranah workplace. Lebih lanjut, evaluasi teoritis menemukan bahwa 36% literatur beroperasi tanpa pijakan grand theory yang eksplisit. Dari aspek efektivitas konklusif, kajian ini mengidentifikasi AI-Supported SDL sebagai pendekatan dengan bukti terkuat yang berdampak signifikan pada fase forethought, disusul oleh MOOC-based SDL yang berkapasitas menengah-kuat dalam memfasilitasi self-monitoring. Sebaliknya, pendekatan Gamification-Enhanced SDL menempati posisi tentatif dengan kualitas bukti rendah karena efektivitasnya sangat bergantung pada desain pembelajaran.