AI untuk Edukasi vs Produktivitas – Rahmadya Trias Handayanto

Tugas ketiga dosen dalam Tridarma Perguruan Tinggi adalah pengabdian kepada masyarakat, yakni memberikan manfaat kepada lingkungan sekitar dalam bentuk karya atau kontribusi. Bentuknya beragam, mulai dari yang sederhana seperti pelatihan hingga produk yang diberikan kepada masyarakat. Salah satu bentuk yang relatif mudah dilakukan adalah webinar online.

Pada kesempatan ini, saya membahas topik digital aplikasi, di mana saya mendapatkan bagian tentang penggunaan AI untuk produktivitas dan pembelajaran. Ada dua sisi dari AI generatif yang saat ini berkembang, yaitu sisi yang menguntungkan dan sisi yang merugikan. Antara produktivitas dan pembelajaran sering kali terdapat perbedaan arah. Produktivitas menekankan pada kecepatan dan kuantitas hasil, sedangkan pembelajaran berfokus pada peningkatan kualitas pemahaman.

Bayangkan kita memiliki robot yang bisa diminta untuk berbelanja, sementara kita sendiri tidak bergerak. Jika hal ini terjadi terus-menerus, maka bisa berdampak pada kesehatan, seperti obesitas atau gangguan jantung. Hal yang sama juga berlaku pada AI. Jika terlalu bergantung pada AI, kemampuan berpikir manusia dapat berkurang karena tidak terlatih, mirip seperti otot yang melemah jika tidak digunakan. Hal ini terutama penting diperhatikan pada anak-anak yang masih dalam masa pertumbuhan.

Dari sisi Taksonomi Bloom, perlu strategi dalam memanfaatkan AI dalam pembelajaran. Pada level mengingat, hampir semua jawaban dapat dihasilkan oleh AI, namun sebaiknya tetap dilakukan secara manual seperti tulisan tangan, gambar, atau praktik langsung. Pada level memahami, perlu adanya wawancara atau diskusi untuk memastikan bahwa siswa benar-benar memahami materi, bukan sekadar menyalin jawaban dari AI.

Pada level menerapkan, diperlukan demonstrasi dan simulasi. Sementara pada level menganalisis, siswa perlu melakukan perbandingan dan praktik. Level evaluasi dan mencipta sebaiknya digabungkan melalui hasil yang dapat dipresentasikan atau didemonstrasikan. Khusus pada level mencipta, peran AI relatif terbatas sehingga lebih aman untuk penilaian.

Bahkan ada yang menyarankan untuk memberikan soal yang tidak dapat dijawab oleh AI, meskipun hal ini cukup sulit diterapkan terutama pada jenjang pendidikan menengah hingga S1/S2. Jadi cara praktis di atas bisa dicoba.

Dalam sesi webinar tersebut juga muncul pertanyaan tentang batasan AI. Terdapat sebuah cerita, ketika almarhum Prof. Iping pada pertemuan APTIKOM Jawa Barat menyampaikan bahwa pada saat India merdeka dari Inggris, Mahatma Gandhi mengumpulkan para pendidik untuk membahas konsep pendidikan ke depan. Terdapat empat hal yang perlu dilakukan:

1. Mengajarkan materi sesuai dengan disiplin ilmunya. Artinya, matematika harus diajarkan sesuai standar global agar tidak tertinggal. Dalam konteks akreditasi, standar tertinggi adalah internasional, sehingga konten pembelajaran idealnya mengacu pada standar dunia. Namun dalam praktiknya di Indonesia masih terdapat tantangan, seperti keterbatasan dosen atau kesiapan mahasiswa. Gampangnya, ajari sesuai dengan materi yg memang seharusnya diajarkan. Jangan mengajar mata kuliah A, tapi isinya B, C atau D.
2. Mengajarkan keterampilan untuk menghadapi masa depan yang belum diketahui. Kita tidak tahu apa yang akan terjadi ke depan, sehingga perlu membekali mahasiswa dengan keterampilan seperti critical thinking, problem solving, dan kemampuan adaptasi.
3. Mengajarkan keterampilan untuk kehidupan sehari-hari. Ilmu yang diajarkan harus relevan dan berguna, karena tidak semua mahasiswa akan bekerja sebagai karyawan; sebagian mungkin menjadi pengusaha atau berkarier di bidang lain.
4. Mengajarkan keterampilan bermasyarakat. Di sini termasuk kemampuan empati, komunikasi, dan nilai-nilai kemanusiaan yang sangat penting dalam kehidupan sosial.

Untuk poin ke-2 hingga ke-4, AI memiliki keterbatasan dalam menggantikan peran manusia. Oleh karena itu, kita perlu memanfaatkan AI secara bijak agar tetap mendukung proses pembelajaran tanpa menghilangkan esensi pengembangan manusia.

Salam.