INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 10462-10472 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Pengaruh Faktor Kognitif, Sosial, dan Teknikal Mahasiswa terhadap Efektivitas Chatbot AI dalam Perkuliahan
Elsa Febriananta 1 ✉ , Fairuz Azka Azhari 2 , Ghifari Malik 3 , Mohamad Rayhan Haniva 4 ,
Syti Sarah Maesaroh 5

## Universitas Pendidikan Indonesia
Email: elssfeb@upi.edu 1 ✉

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kognitif, sosial, dan teknikal oleh mahasiswa dalam menggunakan  Chatbot  AI  terhadap  proses  pembelajarannya  di  perkuliahan.  Chatbot  Artificial Intelligence (AI) seperti ChatGPT, Gemini, Perplexity, Bing, dan sebagainya semakin populer sebagai alat bantu belajar, tetapi masih belum banyak penelitian yang meneliti apakah faktor kognitif, sosial, dan teknikal yang dimiliki mahasiswa memengaruhi efektivitasnya. Penelitian ini melibatkan 340 mahasiswa yang pernah menggunakan Chatbot AI dalam perkuliahan dari berbagai jurusan dan kampus. Peneliti menggunakan metode kuantitatif dengan memilih sampel secara acak (simple random sampling) dari populasi mahasiswa. Data dianalisis dengan statistik deskriptif, analisis korelasi, dan pemodelan regresi untuk melihat hubungan antara efektivitas AI dengan faktor kognitif, sosial, dan teknikal mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga faktor tersebut memiliki hubungan positif dengan efektivitas AI. Hal ini berarti bahwa semakin tinggi tingkat kognitif, sosial, dan teknikal mahasiswa, semakin efektif pula mereka dalam menggunakan Chatbot AI.
Kata Kunci: Chatbot Artificial Intelligence, Efektivitas, Teknologi, Pendidikan, Perkuliahan
AI Chatbots such as ChatGPT, Gemini, Perplexity, Bing, and so on are becoming increasingly popular as learning tools, but there is still limited research on whether the cognitive, social, and technical factors possessed  by  students  influence  their  effectiveness.  This  study  involved  340  students  from  various majors and universities who have used AI Chatbots in their lectures. The researchers used a quantitative method  where  the  sample  was  selected  randomly  (simple  random  sampling)  from  the  student population.  The  data  was  analyzed  using  descriptive  statistics,  correlation  analysis,  and  regression modeling to see the relationship between the variables. The results of the study show that all three factors have a positive relationship with the effectiveness of AI. This means that the higher the level of cognitive, social, and technical factors of students, the more effective they are in using AI Chatbots.
Keywords: Artificial Intelligence Chatbots, College, Education, Effectiveness, Technology

## PENDAHULUAN
Di era society 5.0 ini, perkembangan teknologi menjadi sangat masif. Cara manusia bekerja  telah  bertransformasi  menjadi  lebih  mudah.  Mulai  dari  mesin  uap,  elektrifikasi, komputerisasi,  dan  otomasi  kecerdasan  buatan.  Semua  itu  merubah  cara  kerja  sektoral seperti  ekonomi,  bisnis,  sosial,  transportasi,  pemerintahan  dan  yang  tidak  kalah  penting pendidikan (Tahar et al., 2022).
Pendidikan merupakan salah satu sektor yang terdampak cukup masif akan perubahan era.  Dulu,  kegiatan  pembelajaran  hanya  dilakukan  secara  tatap  muka,  namun  sekarang, kegiatan  pembelajaran  dapat  dilakukan  secara  online  melalui  aplikasi  seperti  Zoom Meeting,  Google  Meet,  dan  Google  Classroom.  Hadirnya  teknologi  dapat  membantu kegiatan  pembelajaran  menjadi  lebih  mudah.  Sekarang  kegiatan  pembelajaran  tidak terbatas pada ruang dan waktu karena pembelajaran dapat dilakukan hampir dari mana saja (Astini, 2020).
Hadirnya chatbot AI dapat membantu kegiatan pembelajaran menjadi lebih mudah lagi. Chatbot AI merupakan suatu program komputer yang sesuai namanya berfungsi untuk melakukan chatting seperti layaknya dengan  manusia, tetapi dengan kecerdasan buatan (Noviadhi  et  al.,  2024).  Dengan  chatbot  AI,  pengguna  bisa  menanyakan  apapun  yang diinginkannya  tanpa  terkecuali.  Dalam  pembelajaran,  chatbot  AI  dapat  digunakan  oleh mahasiswa untuk mencari  bahan   materi  pembelajaran,  mencari  inspirasi dalam menulis sesuatu, mengembangkan suatu ide, atau bahkan untuk sekedar mencari jawaban.
Maraknya  penggunaan  chatbot  AI  di  kalangan  mahasiswa  saat  ini  menimbulkan pertanyaan  apakah  penggunaan  chatbot  AI  sudah  efektif  dalam  proses  pembelajaran. Namun, belum banyak penelitian yang membahas tentang efektivitas penggunaan AI ini serta  faktor-faktor  yang  memengaruhinya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui
bagaimana  chatbot  AI  dapat  memengaruhi  kualitas  pembelajaran  mahasiswa,  efisiensi pembelajaran Terdiri dari tiga variabel independen pada penelitian ini, yaitu kognitif, sosial, dan teknikal serta satu variabel dependen yaitu efektivitas AI.
Variabel  kognitif  digunakan  untuk  mengetahui  bagaimana  mahasiswa  dapat beradaptasi terhadap penggunaan chatbot AI. Adapun pada variabel kognitif terdapat lima indikator,  yaitu  prompt/kemampuan  mahasiswa  dalam  merumuskan  pertanyaan  yang relevan, kemampuan mahasiswa menerapkan pengetahuan yang diperoleh dari AI, tingkat kesulitan  mahasiswa  dalam  memahami  respons  chatbot  AI  terhadap  pertanyaan  yang kompleks, tingkat analisis mahasiswa dalam informasi yang diberikan oleh Chatbot AI untuk memperoleh pemahaman yang lebih dalam, dan kemampuan untuk mengaitkan informasi.
Variabel  sosial  digunakan  untuk  mengetahui  bagaimana  pengaruh  chatbot  AI terhadap kemampuan bersosial di masyarakat. Adapun pada variabel sosial ini terdapat lima indikator, yaitu aksesibilitas, pengaruh lingkungan dalam menggunakan AI, pengembangan keterampilan komunikasi, kemampuan bekerja dalam tim, dan hubungan dengan dosen.
Variabel  teknikal  adalah  untuk  mengetahui  apakah  mahasiswa  mengerti  terkait permasalahan  teknikal  yang  terjadi  pada  chatbot  AI.  Adapun  pada  variabel  teknikal  ini terdapat  lima  indikator,  yaitu  ketersediaan  platform,  ketersediaan  jaringan  internet, keamanan  dalam  menggunakan  AI,  seberapa  sering  AI  mengalami  error,  dan  integrasi dengan aplikasi pembelajaran.
Variabel  efektivitas  AI  sebagai  variabel  independen  digunakan  untuk  mengetahui seberapa  efektif  penggunaan  chatbot  AI  terhadap  proses  pembelajaran.  Adapun  pada variabel efektivitas AI ini terdapat lima indikator, yaitu kemudahan penggunaan, efisiensi waktu, ketepatan informasi, kepuasan, dan kemampuan beradaptasi.

## METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan sejak Bulan Februari 2024 sampai dengan selesai. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan software SPSS versi 25.0 untuk menganalisis data yang dikumpulkan melalui kuesioner online. Kuesioner ini terdiri dari 20 pernyataan yang terbagi menjadi 4 bagian dengan rincian 5 pertanyaan untuk mengukur variabel kognitif (X1), 5 pertanyaan untuk variabel sosial (X2), 5 pertanyaan untuk variabel teknikal (X3) dan 5  pertanyaan  juga  untuk  mengukur  variabel  efektivitas  AI  (Y).  Setiap  pertanyaan  diukur menggunakan  skala  Likert  1  sampai  4.  Populasi  penelitian  ini  adalah  seluruh  mahasiswa S1/sederajat di Indonesia, baik di perguruan tinggi negeri maupun swasta. Sampel diambil menggunakan metode probability sampling dan berhasil melibatkan 340 responden.
Pengujian data dilakukan melalui beberapa tahap yang diawali dengan uji validitas dan uji reliabilitas. Setelah mendapat hasil bahwa seluruh indikator pertanyaan dinyatakan valid pada uji validitas dan seluruh variabel penelitian dinyatakan reliabel pada uji reliabilitas, dilanjutkan  uji  asumsi  klasik  yang  terdiri  dari  uji  normalitas,  uji  multikolinearitas,  uji heteroskedastisitas. Selanjutnya, dilakukan uji analisis regresi linear berganda melalui uji t (parsial) dan uji F (simultan) serta uji determinasi koefisien (R Square).
Data  dikumpulkan  melalui  instrumen  survei  yang  dirancang  untuk  mengumpulkan informasi  tentang  pengaruh  faktor  kognitif,  sosial,  dan  teknikal  mahasiswa  terhadap efektivitas AI. Survei berupa pertanyaan tertutup dan item skala Likert yang memungkinkan peserta untuk memberikan tanggapan kuantitatif. Dikumpulkan data informasi demografis terkait  asal  program  studi  dan  perguruan  tinggi,  usia,  domisili,  tujuan,  frekuensi penggunaan, serta produk chatbot AI yang sering digunakan responden untuk memahami keragaman dalam sampel. Indikator pertanyaan untuk variabel kognitif dikumpulkan untuk mengetahui kemampuan kognitif mahasiswa dalam merumuskan perintah/ prompt kepada chatbot AI serta memahami dan menyeleksi respons. Indikator pertanyaan untuk variabel kognitif mengetahui bagaimana pengaruh lingkungan sosial mahasiswa dalam penggunaan dan pemanfaatan chatbot AI. Indikator pertanyaan untuk variabel sosial dikumpulkan untuk mengetahui bagaimana kondisi teknikal yang dialami mahasiswa ketika mengakses chatbot AI. Indikator pertanyaan untuk variabel teknikal dikumpulkan untuk mengetahui seberapa efektif penggunaan chatbot AI terhadap proses pembelajaran dan perkuliahan mahasiswa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Validitas
Tabel 1. Hasil Uji Validitas Variabel Indikator r hitung r tabel Keterangan Kognitif (X1) X1.1 0,752 0,199 Valid X1.2 0,805 0,199 Valid X1.3 0,768 0,199 Valid X1.4 0,848 0,199 Valid X1.5 0,746 0,199 Valid Sosial (X2) X2.1 0,655 0,199 Valid X2.2 0,822 0,199 Valid X2.3 0,758 0,199 Valid X2.4 0,837 0,199 Valid X2.5 0,653 0,199 Valid
Teknikal (X3) X3.1 0,553 0,199 Valid X3.2 0,646 0,199 Valid X3.3 0,661 0,199 Valid X3.4 0,702 0,199 Valid X3.5 0,667 0,199 Valid Efektivitas AI (Y) Y.1 0,817 0,199 Valid Y.2 0,838 0,199 Valid Y.3 0,822 0,199 Valid Y.4 0,860 0,199 Valid Y.5 0,888 0,199 Valid
Tabel 1 menunjukkan bahwa nilai r hitung untuk seluruh 20 pertanyaan yang terdiri dari variabel kognitif, sosial, teknikal, dan efektivitas AI lebih tinggi daripada nilai r tabel. Hal ini menunjukkan bahwa semua pertanyaan dalam kuesioner penelitian ini valid dan dapat digunakan untuk penelitian selanjutnya.

## Uji Reliabilitas
Tabel 2. Hasil Uji Realibilitas Variabel Alfa Cronbach Cut Point Keterangan Kognitif 0.842 0,6 Reliabel Sosial 0.800 0,6 Reliabel Teknikal 0.643 0,6 Reliabel
Berdasarkan Tabel 2, nilai Alfa Cronbach untuk variabel kognitif sebesar 0,842, variabel sosial  sebesar  0,800,  variabel  teknikal  sebesar  0,643,  dan  variabel  efektivitas  AI  sebesar 0,899. Oleh karena nilai Alfa Cronbach untuk semua variabel lebih besar dari 0,6, maka dapat disimpulkan  bahwa  seluruh  variabel  penelitian  reliabel  dan  dapat  dijadikan  instrumen penelitian.
Gambar 1. Hasil Uji Normalitas P Plot
Berdasarkan plot distribusi data (grafik sebaran data) pada Gambar 1, terlihat titik-titik variabel  kognitif,  sosial,  dan  teknikal  dalam  kaitannya  dengan  efektivitas  AI  menyebar mengikuti pola diagonal. Ini menunjukkan bahwa asumsi normalitas dalam model regresi terpenuhi.

## Uji Multikolinearitas
Tabel 3. Hasil Uji Multikolinearitas Model Unstandardized Coefficients Collinearity Statistics B Std. Error Tolerance VIF 1 (Constant) 2.167 .674 Kognitif .367 .063 .382 2.617 Sosial .263 .071 .326 3.068 Teknikal .283 .071 .500 2.001
Berdasarkan  Tabel  3,  nilai tolerance  untuk  semua  variabel  bebas  yang  terdiri  dari kognitif,  sosial,  dan  teknikal  lebih  besar  dari  0,1  yang    menunjukkan  bahwa  tidak  ada multikolinearitas yang besar antar variabel independen serta nilai VIF untuk semua variabel di bawah 10 yang menunjukkan bahwa menunjukkan bahwa tidak ada multikolinearitas yang signifikan  antar  variabel  independen.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat multikolinearitas antar variabel dalam model regresi.

## Gambar 2. Hasil Uji Grafik Scatterplot
Persebaran  titik  pada  grafik  scatterplot  (plot  residual)  pada  Gambar  2  tidak menunjukkan pola tertentu yang berarti titik-titik tersebut menyebar secara acak di atas dan di bawah garis nol. Distribusi acak ini menunjukkan tidak adanya heteroskedastisitas dalam model  regresi.  Berdasarkan  plot  residual  ini,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  asumsi terpenuhi atau model regresi ini valid dan hasil analisisnya dapat diinterpretasikan dengan lebih akurat.

## Uji Analisis Regresi Linear Berganda
Uji t (Uji Parsial)
Uji  t  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen secara individual. Dalam uji t, hipotesis nol (H0) menyatakan bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen  terhadap  variabel  dependen.  Hipotesis  alternatif  (Ha)  menyatakan  bahwa terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen.
Tabel 4. Hasil Uji t Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 2.167 .674 3.215 .002 Kognitif .367 .063 .394 5.820 .000 Sosial .263 .071 .273 3.722 .000 Teknikal .283 .071 .235 3.973 .000
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  nilai  signifikansi  untuk  variabel  kognitif  adalah  0,002, variabel sosial adalah 0,000, dan variabel teknikal adalah 0,000. Semua nilai signifikansi ini lebih  kecil  dari  0,05.  Dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  dari masing-masing  variabel  independen  (kognitif,  sosial,  dan  teknikal)  terhadap  variabel dependen  (efektivitas AI). Temuan ini mendukung hipotesis  penelitian yang menyatakan bahwa variabel kognitif, sosial, dan teknikal memiliki pengaruh positif terhadap efektivitas AI.
Uji F (Uji Simultan)
Uji F digunakan menguji apakah terdapat pengaruh secara bersama-sama dari tiga variabel  independen  (kognitif,  sosial,  dan  teknikal)  terhadap  satu  variabel  dependen (efektivitas AI). Dalam uji F, hipotesis nol (H0) menyatakan bahwa tidak terdapat pengaruh secara  bersama-sama  dari  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Hipotesis alternatif (Ha) menyatakan bahwa terdapat pengaruh secara bersama-sama dari variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil uji F diperlihatkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Uji F Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 1066.668 3 355.556 125.040 .000 b Residual 557.332 196 2.844 Total 1624.000 199
Diperoleh nilai F sebesar 125.04 yang  menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan  antara  ketiga  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Sementara tingkat signifikansi yang kecil (0.000) menunjukkan bahwa terdapat bukti yang cukup untuk menolak  hipotesis  nol  (H0),  yang  menyatakan  bahwa  secara  simultan  ketiga  variabel independen tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.

## Uji Koefisien Determinasi (R Square)
Koefisien Determinasi (R²) untuk menunjukkan seberapa besar variabel independen (X1, X2, dan X3) mampu menjelaskan variabel dependen (Y) disajikan dalam Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji R Square Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .810 a .657 .652 1.68628
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  (R²=0,657),  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa kombinasi ketiga variabel independen tersebut mampu menjelaskan 65,7% variasi dalam
variabel  bebas,  yakni  efektivitas  AI.  Sisanya,  yaitu  34,3%,  menunjukkan  bahwa  terdapat faktor lain yang juga mempengaruhi variabel Y (efektivitas AI).

## Pembahasan
Pengaruh Faktor Kognitif terhadap Efektivitas Chatbot AI
Hasil  uji  t  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  positif  dan  signifikan  antara Pengaruh Kognitif. Nilai t yang tinggi (5.820) dan nilai p yang kecil (0.000) menunjukkan bahwa hubungan ini secara statistik signifikan. Hal ini berarti bahwa terdapat cukup bukti untuk menyimpulkan bahwa Pengaruh Kognitif benar-benar memiliki pengaruh terhadap Efektivitas AI.

## Pengaruh Faktor Sosial terhadap Efektivitas Chatbot AI
Hasil  uji  t  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  positif  dan  signifikan  antara Pengaruh Sosial. Nilai t yang tinggi (3.722) dan nilai p yang kecil (0.000) menunjukkan bahwa hubungan ini secara statistik signifikan. Hal ini berarti bahwa terdapat cukup bukti untuk menyimpulkan bahwa Pengaruh Sosial benar-benar memiliki pengaruh terhadap Efektivitas Chatbot AI.

## Pengaruh Faktor Teknikal terhadap Efektivitas Chatbot AI
Hasil  uji  t  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  positif  dan  signifikan  antara Pengaruh Teknikal. Nilai t yang tinggi (3.973) dan nilai p yang kecil (0.000) menunjukkan bahwa hubungan ini secara statistik signifikan. Hal ini berarti bahwa terdapat cukup bukti untuk menyimpulkan bahwa Pengaruh Teknikal benar-benar memiliki pengaruh terhadap Efektivitas AI.
Berdasarkan hasil uji di atas, dapat disimpulkan bahwa ketiga hipotesis penelitian yang diajukan  diterima,  yaitu  terdapat  hubungan  positif  antara  Pengaruh  Kognitif,  Pengaruh Sosial, dan Pengaruh Teknikal terhadap Efektivitas AI.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  faktor  kognitif,  sosial,  dan  teknikal  mahasiswa memiliki pengaruh signifikan terhadap efektivitas AI dalam mendukung perkuliahan dan proses  pembelajaran  yang  berarti  bahwa  AI  memiliki  potensi  yang  besar  untuk meningkatkan efektivitas pembelajaran di perguruan tinggi. Ketiga faktor tersebut perlu dipertimbangkan  dalam  pengembangan  dan  penerapan  AI  di  lingkungan  perkuliahan. Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  bagi  pemahaman  tentang  peran  AI  dalam pendidikan tinggi. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk mengembangkan desain
dan  implementasi  AI  yang  lebih  efektif  dalam  mendukung  pembelajaran  mahasiswa. Penelitian lebih lanjut perlu dilakukan untuk meneliti lebih dalam tentang bagaimana AI dapat digunakan untuk meningkatkan hasil belajar mahasiswa di berbagai mata pelajaran dan konteks pembelajaran.

## DAFTAR PUSTAKA
Afrita, J. (2023). Peran Artificial Intelligence dalam Meningkatkan Efisiensi dan Efektifitas Sistem Pendidikan. COMSERVA: Jurnal Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat, 2(12), 3181-3187.
Astini, N. K. S. (2020). Tantangan dan peluang pemanfaatan teknologi informasi dalam pembelajaran online masa covid-19. Cetta: Jurnal Ilmu Pendidikan, 3(2), 241-255.
Ismawati,  N.  A.,  &  Ramadhanti,  S.  (2022).  Penerapan  Artifical  Intelligence  Dalam Mendukug Pembelajaran Di Era Digital.
Lubis,  R.  K.,  Zein,  A.,  &  Salsabiela,  I.  (2024).  Hubungan  Empiris  Chat  GPT  Pada Pembelajaran Mahasiaswa Bisnis Digital Di STMIK Pelita Nusantara Medan. Jurnal Sains dan Teknologi, 5(3), 900-903.
Mayasari,  N.,  Dewantara,  R.,  &  Yuanti,  Y.  (2023).  Pengaruh  kecerdasan  buatan  dan teknologi  pendidikan  terhadap  peningkatan  efektivitas  proses  pembelajaran mahasiswa di jawa timur. Jurnal Pendidikan West Science, 1(12), 851-858.
Merentek, T. C., Usoh, E. J., & Lengkong, J. S. J. (2023). Implementasi Kecerdasan Buatan ChatGPT dalam Pembelajaran. Jurnal Pendidikan Tambusai, 7(3), 26862-26869.
Muarif, J. A., Jihad, F. A., Alfadli, M. I., & Setiabudi, D. I. (2022). Hubungan Perkembangan Teknologi AI Terhadap Pembelajaran Mahasiswa. Seroja: Jurnal Pendidikan, 1(2), 117- 127.
Noviadhi, I. Y., Denyana, N. T., Romadhoni, A. S., Hidayat, M. D., Ihsan, M. K., Mardlotillah, Z.,  &  Pandhowo,  D.  (2024).  Penerapan  Teknologi  Artificial  Intelligence  ChatBots dalam Proses Belajar  Mengajar untuk Mata Kuliah Sistem Operasi  pada  Program Studi Teknik Informatika Universitas Negeri Semarang di Era Industri 4.0 dan Society 5.0. Jurnal Mediasi, 3(1), 93-105.
Prosiding Amal Insani Foundation, 1, 158-166.
Tahar, A., Setiadi, P. B., & Rahayu, S. (2022). Strategi pengembangan sumber daya manusia dalam  menghadapi  era  revolusi  industri  4.0  menuju  era  society  5.0.  Jurnal Pendidikan Tambusai, 6(2), 12380-12394.
Ulfah, U., & Arifudin, O. (2021). Pengaruh Aspek Kognitif, Afektif, Dan Psikomotor Terhadap Hasil  Belajar  Peserta  Didik.  Jurnal  Al-Amar:  Ekonomi  Syariah,  Perbankan  Syariah,
Agama Islam, Manajemen Dan Pendidikan, 2(1), 1-9.
Vivi Silvia, S. E. (2020). Statistika Deskriptif. Penerbit Andi.
Zein, A. (2023). Dampak Penggunaan ChatGPT pada Dunia Pendidikan. Jurnal Informatika Utama, 1(2), 19-24.
Zhai,  X.  (2023).  ChatGPT  User  Experience:  Implications  for  Education.  SSRN,  from https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4312418.