Kecerdasan buatan telah menghadirkan pertanyaan mendasar bagi dunia pendidikan: ketika sebuah tugas dapat diselesaikan mesin dalam hitungan detik, bagaimana kita mengetahui bahwa peserta didik benar-benar belajar?
Pertanyaan ini semakin penting ketika AI mampu menyusun tulisan, menghasilkan kode program, mengolah data, hingga menawarkan penyelesaian masalah. Sekolah dan perguruan tinggi perlu meninjau kembali hubungan antara tugas yang diberikan, kemampuan yang ingin dikembangkan, dan cara membuktikan bahwa kemampuan tersebut telah dikuasai.
Perkembangan AI dapat mempercepat terwujudnya Society 5.0. Konsep yang diperkenalkan pemerintah Jepang ini menempatkan manusia sebagai pusat pemanfaatan teknologi, melalui integrasi ruang digital dan dunia fisik untuk mendukung pembangunan ekonomi sekaligus menyelesaikan persoalan sosial. Karena itu, kemajuannya tidak cukup diukur dari banyaknya teknologi yang digunakan. Ukuran yang lebih berarti adalah manfaatnya bagi kehidupan manusia.
Dalam pendidikan, orientasi tersebut menuntut perubahan yang lebih dalam daripada menyediakan akses aplikasi. AI seharusnya membantu peserta didik memahami persoalan, mempertajam pertanyaan, dan menguji gagasan. Kehadirannya perlu memperluas kemampuan berpikir sekaligus menjaga kemandirian intelektual.
Dari Jawaban Menuju Pertanggungjawaban
Salah satu bidang yang relevan dalam perkembangan ini adalah Explainable Artificial Intelligence atau XAI. Bidang ini berupaya membuat dasar keluaran dan keputusan sistem AI lebih dapat dipahami. NIST (National Institute of Standards and Technology United State) menekankan bahwa penjelasan harus bermakna bagi penggunanya, sesuai dengan proses sistem, serta memperhatikan batas pengetahuan AI. Penjelasan yang terdengar meyakinkan belum tentu mencerminkan mekanisme sebenarnya.
Prinsip tersebut memberikan pelajaran penting bagi pendidikan. Ketika mahasiswa menyampaikan jawaban yang dibantu AI, dosen perlu menggali alasan di balik jawaban itu. Mengapa metode tertentu dipilih? Apakah datanya layak digunakan? Bagaimana kesimpulannya diuji? Dalam kondisi apa jawabannya dapat keliru?
Kemampuan mempertanggungjawabkan keputusan inilah yang perlu mendapat ruang lebih besar dalam pembelajaran. Mahasiswa dapat menghasilkan laporan yang tampak sempurna, tetapi belum tentu mampu menjelaskan asumsi dan keterbatasannya. Sebaliknya, kesalahan yang ditemukan, diperiksa, dan diperbaiki secara sadar dapat menjadi bukti proses belajar yang berharga.
Karena itu, penilaian perlu memberi bobot yang memadai pada proses. Hasil akhir tetap penting, tetapi harus dibaca bersama jejak pengerjaan, kualitas penalaran, ketepatan pengujian, dan kemampuan melakukan perbaikan.
Pelajaran dari Greenwich
University of Greenwich memberikan contoh pengaturan penggunaan AI dalam asesmen tahun akademik 2026/2027. Setiap tugas harus menjelaskan batas penggunaan AI melalui tiga kategori. Kategori pertama membatasi AI untuk membuktikan kemampuan individual, dengan kemungkinan penggunaan alat yang disepakati. Kategori kedua mengizinkan tools itu dalam perencanaan, penjelasan, umpan balik, dan penyempurnaan. Kategori ketiga sengaja memasukkan AI ke dalam pengerjaan tugas dan menilai penggunaannya secara kritis serta bertanggung jawab.
Mahasiswa yang memanfaatkan AI diharapkan menyertakan refleksi mengenai penggunaannya, pemeriksaan terhadap output, dan kontribusi pribadi peserta didik. Tanggung jawab atas karya yang diserahkan tetap berada pada mahasiswa.
Contoh ini memperlihatkan pentingnya kejelasan sejak awal. Mahasiswa perlu mengetahui kapan bantuan AI diperbolehkan, bagian mana yang harus dikerjakan mandiri, dan bukti kemampuan apa yang akan dinilai.
Agenda Pendidikan Indonesia
Indonesia perlu memperkuat kebijakan institusional yang menerjemahkan penggunaan AI ke dalam praktik pembelajaran. Kebijakan tersebut sebaiknya melibatkan dosen, mahasiswa, pengelola teknologi, dan penjaminan mutu agar sesuai dengan kebutuhan serta kondisi masing-masing kampus.
Dalam kurikulum berbasis capaian atau OBE, batas penggunaan AI dapat disesuaikan dengan CPMK dan Sub-CPMK. Jika tujuannya membuktikan penguasaan algoritma dasar, mahasiswa perlu menunjukkan kemampuan mandiri. Jika tujuannya mengevaluasi solusi, penggunaan AI dapat menjadi bagian dari tugas, disertai kewajiban menguji dan mempertanggungjawabkan hasilnya.
Adaptasi ini mengingatkan kita pada masuknya telepon pintar ke ruang pendidikan. Akses informasi yang semakin mudah menuntut pembaruan kebiasaan belajar dan aturan penggunaannya. AI membawa tuntutan tambahan karena mampu menghasilkan pekerjaan yang menyerupai hasil pemikiran peserta didik.
Kampus juga perlu mempertimbangkan kesenjangan akses, perlindungan data, dan kesiapan dosen. Tugas yang bergantung pada layanan berbayar, misalnya, dapat menyulitkan mahasiswa yang memiliki sumber daya terbatas.
Pada akhirnya, percepatan Society 5.0 perlu diikuti pendidikan yang semakin kuat menjaga kemampuan manusia untuk berpikir. Keberhasilan pembelajaran akan terlihat ketika mahasiswa mampu menggunakan teknologi, memeriksa kesalahannya, dan mengambil keputusan yang dapat dipertanggungjawabkan.
Ismail Gaffar (Pengajar di Politeknik Pertanian Negeri Pangkajene Kepulauan)
