Generalising vs Transfer pada Matematika Realistik

Pada kesempatan kali ini My Info Math akan membahas tentang Generalising vs Transfer. Istilah Generalising vs Transfer ini saya temukan pada proses pembelajaran matematika realistik (RME). Langsung saja kita bahas sebagai berikut ini.

Kita bisa mengkritik atas gagasan Generalisasi yang disarankan pada RME. Karena penempatan pengetahuan itu sangat mempengaruhi atau menyebabkan hambatan yang bisa menghalangi Pemindahan (Transfer) pada peserta didik, yang mana apa yang dipelajari dalam satu situasi tampaknya tidak berlaku lagi di situasi yang lain atau berbeda.

Walaupun begitu, kita perlu menyadari bahwa meskipun mungkin tampak agak jelas untuk menyamakan generalising dengan transfer (pemindahan), tetapi kedua hal ini adalah dua hal yang berbeda satu sama lain.

Perbedaan utama antara transfer dan generalising (seperti yang dimaksud dalam pendidikan matematika realistik) adalah terletak pada ada atau tidak adanya karakter rutin dalam apa yang harus diterapkan pada siswa/peserta didik.

Transfer berkaitan dengan penerapan rutinitas atau strategi dalam situasi baru. Dan ketika Generalisasi yang dipertaruhkan dalam pendidikan matematika realistik, siswa memecahkan masalah yang tidak rutin.

Dalam penyelesaian tidak rutin, yaitu untuk menyelesaikan masalah asli/sebenarnya, siswa harus membawa untuk menanggung semua (informal) pengetahuan dan strategi yang mereka miliki.

Seorang siswa yang dipandu oleh karakteristik fenomenologis situasi kontekstual saat memecahkan sebuah divisi rasio dengan pengurangan berulang, adalah efisien dalam tindakan.

Seorang siswa yang mengakui situasi kontekstual sebagai masalah divisi yang dapat diselesaikan dengan algoritma yang ditulis efisien sebelum bertindak, siswa harus mengantisipasi penerapan prosedur ini dengan solusi tertentu sebelum memutuskan untuk menerapkannya.

Jika siwa dalam kasus pertama menyadari bahwa solusinya mirip dengan solusi untuk masalah kontekstual lainnya yang diselesaikan sebelumnya, siswa ini generalising. Dalam kasus kedua orang bisa berbicara tentang transfer algoritma tertulis.

Di sini sekali lagi pilihan masalah kontekstual sangat penting. Membagi uang, misalnya, membawa serta interpretasi dari situasi dalam hal tagihan, tagihan dari satu dolar, dua, lima, sepuluh, dua puluh, seratus dolar.

Ketika kita ingin membagikan uang $10.000 di antara 17 orang, maka masuk akal jika memberikan setiap orang $500 pada mulanya. Dengan begitu maka uang yang tersisa menjadi 1.500 dolar (10.000-8.500), dan kemudian sisanya itu kita bagikan lagi ke 17 orang tadi lagi, dan seterusnya. Keseluruhan cerita dapat kita notasikan dalam skema pengurangan dibawah ini yang sangat mirip dengan divisi rasio $10.000 ÷ $17.

   

Gambar : $10,000 ÷ 17

Generalisasi itu dapat kita pupuk dengan mencari sebuah kesamaan, ini memungkinkan seseorang untuk mengklasifikasikan situasi masalah memiliki jenis yang sama.

Dan pada saat yang sama proses solusi dapat terstruktur, dan dengan demikian generalisasi mengambil bentuk sebagai suatu kegiatan mengorganisir, sebagai bentuk mathematising.

Sedangkan Transfer pada sebuah situasi diterapkan menunjukkan sesuatu seperti mencari kebiasaan/rutinitas siap pakai yang sesuai dengan situasi yang kita hadapi.

Misalkan $10,000 ÷ 17. Setelah kita mengetahui situasi permasalahan tersebut kita dapat langsung menggunalan algoritma pembagian dan perkalian, tanpa harus membandingkan kesamaan dalam situasi yang lain.

Gambar : $10,000 ÷ 17

Sebenarnya pembahasan ini saya kutip dari artikel berbahasa inggris yang saya translate kan dengan Google Translate, walaupun begitu dengan struktur kalimat yang kurang tepat dan rapi semoga bisa sedikit memberi pemahaman tentang Generelising dan Transfer.

Demikianlah penjelasan tentang perbedaan antara Generalising dan Tranfer pada sistem pembelajaran matematika realistik, semoga bermanfaat.

Referensi: Lembaran materi dari dosen