E-Prosiding Persidangan Serantau Manasik Haji 2025 (MANASIK2025)

MANASIK2025 Putrajaya, Malaysia, 7-8 Oktober 2025 478 bahagian dengan memastikan penguasaan sepenuhnya sesuatu bahagian sebelum beralih ke bahagian seterusnya. Pendekatan ini sesuai untuk latihan pembimbing haji kerana memastikan setiap pembimbing menguasai sepenuhnya setiap aspek hukum-hakam haji sebelum diberi pengiktirafan. Pembelajaran adaptif pula merujuk kepada sistem pembelajaran yang menyesuaikan kandungan, kaedah penyampaian dan penilaian berdasarkan keperluan, kebolehan dan prestasi individu pelajar. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin, sistem dapat mengenal pasti kelemahan pelajar dan menyediakan latihan tambahan yang disasarkan. Gabungan Mastery Learning dan pembelajaran adaptif dijangka dapat menghasilkan pembimbing haji yang berkompeten dan mempunyai kefahaman yang mendalam tentang hukum-hakam haji. Kecerdasan Buatan dalam Pendidikan Islam Penggunaan teknologi kecerdasan buatan dalam pendidikan Islam masih berada di peringkat awal tetapi menunjukkan potensi yang besar. AI boleh digunakan untuk menyediakan pengalaman pembelajaran yang diperibadikan, memberikan maklum balas segera, dan menganalisis pola pembelajaran untuk penambahbaikan berterusan. Dalam konteks pendidikan Islam, AI perlu digunakan dengan berhati-hati bagi memastikan kandungan yang disampaikan adalah tepat dari sudut hukum-hakam dan tidak bercanggah dengan prinsip-prinsip Syariah. Chatbot berasaskan AI seperti yang menggunakan model bahasa besar (Large Language Models) seperti GPT-4 telah menunjukkan keupayaan dalam memahami dan menjawab soalan dalam pelbagai bahasa termasuk Bahasa Melayu. Walau bagaimanapun, untuk aplikasi dalam pendidikan Islam, sistem AI perlu dilatih dengan data yang sahih dan disahkan oleh ulama bagi memastikan ketepatan dari sudut syarak. Sistem Penilaian Digital untuk Latihan Keagamaan Penilaian merupakan komponen penting dalam sebarang sistem latihan. Sistem penilaian digital menawarkan kelebihan dari segi objektiviti, konsistensi, dan keupayaan untuk menjejak prestasi secara berterusan. Analisis terhadap sistem ujian tauliah sedia ada menunjukkan bahawa soalan-soalan merangkumi topik-topik utama seperti rukun haji, wajib haji, miqat dan ihram, larangan dalam ihram, dam dan fidyah, tawaf dan sa'ie, wukuf di Arafah, mabit di Muzdalifah dan Mina, melontar jamrah, serta jenis-jenis haji (tamattu', ifrad, qiran). Walau bagaimanapun, sistem penilaian sedia ada tidak mempunyai unsur pembelajaran adaptif yang boleh menyesuaikan kesukaran soalan berdasarkan prestasi pembimbing. Sistem juga tidak mempunyai dashboard analitik yang komprehensif untuk memantau prestasi secara agregat di peringkat nasional. Kajian ini mencadangkan penambahbaikan kepada sistem sedia ada dengan mengintegrasikan unsur- unsur pembelajaran adaptif dan analitik prestasi. Gap Kajian Berdasarkan sorotan literatur, beberapa gap telah dikenal pasti. Pertama, tiada kajian khusus yang membangunkan kerangka pembelajaran digital berasaskan AI untuk latihan pembimbing haji di Malaysia. Kedua, platform pembelajaran sedia ada tidak mengintegrasikan resolusi- resolusi terkini dari Muzakarah Haji Peringkat Kebangsaan. Ketiga, tiada sistem pemantauan berpusat yang membolehkan Tabung Haji menganalisis prestasi latihan pembimbing secara nasional. Keempat, sistem penilaian semasa adalah statik dan tidak adaptif mengikut tahap kefahaman individu. Kajian ini bertujuan untuk mengisi gap-gap tersebut dengan membangunkan kerangka konseptual yang komprehensif. METODOLOGI Kajian ini menggunakan pendekatan Design Science Research (DSR) yang sesuai untuk membangunkan artifak teknologi bagi menyelesaikan masalah praktikal. DSR merangkumi proses pembangunan dan penilaian artifak serta penyumbangan kepada pengetahuan saintifik. Kajian ini dilaksanakan melalui tiga fasa utama: analisis keperluan, kajian literatur, dan pembangunan model konseptual.