Sekolah di Hadapan Mesin yang Makin Cerdas

Ada sesuatu yang ganjil ketika kita membicarakan kecerdasan buatan dan pendidikan. Di satu sisi, teknologi berubah dengan kecepatan yang hampir sulit diikuti. Model kecerdasan buatan yang hari ini dianggap canggih dapat terasa biasa beberapa bulan kemudian.

Mesin sudah mampu menulis, menerjemahkan, membuat program komputer, menjelaskan konsep ilmiah, memberikan umpan balik, bahkan menemani seseorang belajar selama berjam-jam tanpa lelah.

Di sisi lain, ruang kelas masih tampak sangat akrab. Seorang guru, sejumlah murid, jadwal yang tetap, mata pelajaran yang terpisah, tempo belajar yang relatif sama, dan ujian yang diberikan pada waktu yang sama.

Kontras itu menjadi titik berangkat Yu Zhang dari School of Education, Tsinghua University, ketika membicarakan masa depan pendidikan di era kecerdasan buatan. Ia mengingatkan bahwa teknologi, isi pelajaran, dan gagasan pendidikan terus berubah, tetapi tata dasar sekolah bertahan sangat lama.

Murid tetap dikelompokkan berdasarkan usia. Waktu belajar tetap ditentukan oleh jadwal. Seorang guru mengajar satu kelas. Semua siswa diharapkan bergerak dalam ritme yang kurang lebih seragam.

Teknologi berubah dalam hitungan bulan. Sekolah sering berubah dalam hitungan generasi.

Kecerdasan buatan membuat model semacam itu mulai terasa janggal. Jika seorang anak membutuhkan waktu dua puluh menit untuk memahami satu konsep dan temannya membutuhkan satu jam, mengapa keduanya harus bergerak dengan kecepatan yang sama?

Jika teknologi memungkinkan setiap siswa memperoleh penjelasan, latihan, dan umpan balik yang berbeda, mengapa pendidikan masih harus memperlakukan kelas sebagai satu kelompok yang homogen?

Namun pertanyaan yang lebih mendasar justru muncul sebelum kita membicarakan bentuk sekolah. Jika AI dapat melakukan begitu banyak pekerjaan intelektual, apa sebenarnya yang masih perlu dipelajari manusia?

Pertanyaan itu tidak mengada-ada. Jika mesin mampu menerjemahkan bahasa dengan sangat baik, orang dapat bertanya untuk apa siswa menghabiskan bertahun-tahun mempelajari bahasa asing. Jika AI dapat menulis kode komputer, mengapa siswa perlu belajar pemrograman? Jika mesin dapat menyelesaikan persoalan matematika dalam hitungan detik, mengapa anak harus bersusah payah memahami prosesnya?

Di sinilah pendidikan mudah terjebak dalam logika efisiensi. Kita mulai menganggap bahwa sesuatu tidak lagi perlu dipelajari hanya karena mesin sudah mampu mengerjakannya.

Padahal mendapatkan jawaban tidak sama dengan memahami jawaban.

Seseorang dapat memperoleh esai yang baik dari AI tanpa benar-benar memahami gagasan di dalamnya. Seorang siswa dapat mendapatkan jawaban matematika yang benar tanpa mengetahui mengapa jawabannya benar.

Bahkan seseorang dapat menerima penjelasan yang terdengar sangat meyakinkan dari sebuah sistem AI tanpa memiliki pengetahuan yang cukup untuk menyadari bahwa penjelasan itu sesungguhnya keliru.

Karena itulah Zhang berbicara tentang sesuatu yang lebih penting daripada sekadar literasi teknologi, yakni kedaulatan manusia atas pengetahuan dan proses berpikirnya sendiri.

AI boleh membantu memperoleh informasi, tetapi manusia tetap harus mampu menentukan apakah informasi itu dapat dipercaya. AI boleh membantu menyusun argumen, tetapi manusia tidak boleh kehilangan kemampuan membangun dan memeriksa argumennya sendiri.

AI boleh mempercepat pekerjaan. Namun keputusan mengenai untuk apa pekerjaan itu dilakukan harus tetap berada di tangan manusia.

Dalam pengertian ini, semakin pintar mesin, pendidikan justru semakin membutuhkan manusia yang berpengetahuan. Bukan supaya manusia dapat mengalahkan mesin dalam menghitung atau mengingat, melainkan supaya manusia tidak sepenuhnya bergantung kepada mesin untuk mengetahui apa yang benar.

Ada ironi di sana. Pada saat teknologi seolah membuat pengetahuan dasar menjadi kurang penting, justru pengetahuan dasar itulah yang memungkinkan seseorang memeriksa teknologi.

Orang yang tidak memiliki dasar matematika akan sulit mengetahui kapan jawaban matematis AI keliru. Orang yang tidak memahami sejarah akan mudah menerima narasi sejarah yang tampak meyakinkan. Orang yang tidak terlatih menulis akan kesulitan membedakan tulisan yang benar-benar memiliki argumentasi dengan teks yang sekadar terdengar bagus.

Karena itu pendidikan pada zaman AI tidak cukup hanya membicarakan keterampilan menggunakan teknologi. Ia harus kembali membicarakan sesuatu yang lebih tua: kemampuan berpikir, karakter, rasa ingin tahu, tanggung jawab, dan kemampuan membedakan apa yang benar dari apa yang hanya tampak benar.

Tetapi mempertahankan peran manusia bukan berarti menolak AI. Justru bagian paling menarik dari gagasan Zhang adalah usahanya mencari bentuk kerja sama yang lebih masuk akal antara manusia dan mesin.

Timnya mengembangkan MAIC, Multi-Agent Interactive Classroom. Berbeda dari penggunaan satu chatbot untuk menjawab semua pertanyaan, MAIC menghadirkan beberapa agen AI dengan fungsi yang berbeda. Ada yang berperan sebagai pengajar, pencatat, penanya, atau rekan diskusi.

Seorang siswa dapat berinteraksi dengan berbagai agen sesuai kebutuhan belajarnya.

Namun yang menarik bukan banyaknya agen itu. Yang lebih penting adalah prinsip desain di baliknya. Guru tetap menentukan arah dan isi pembelajaran. Siswa tetap mempunyai kendali terhadap kecepatan dan jalur belajarnya. AI ditempatkan sebagai pendukung proses belajar, bukan sebagai pengganti seluruh proses tersebut.

Kehadiran AI di sekolah belum tentu membuat sebuah aktivitas menjadi pendidikan.

Seorang siswa dapat menggunakan AI untuk menyelesaikan semua tugasnya dan memperoleh hasil yang bagus. Tetapi hasil yang bagus itu tidak otomatis menunjukkan bahwa ia telah belajar.

Di sinilah kita perlu membedakan antara performa dan pembelajaran. AI dapat meningkatkan performa seseorang dengan sangat cepat. Tulisan menjadi lebih rapi, jawaban menjadi lebih lengkap, pekerjaan selesai lebih cepat.

Tetapi pendidikan tidak hanya berkepentingan dengan kualitas produk akhir. Pendidikan berkepentingan dengan perubahan yang terjadi pada diri orang yang mengerjakan pekerjaan tersebut.

Beberapa eksperimen yang dipresentasikan Zhang menunjukkan betapa rumitnya persoalan ini. Dalam satu penelitian yang melibatkan 213 mahasiswa, peserta belajar melalui tiga kondisi: guru manusia, video daring yang didukung chatbot, dan guru AI.

Kelompok yang belajar dengan guru AI menunjukkan kontrol belajar yang lebih tinggi, memperoleh lebih banyak umpan balik, dan dalam eksperimen tersebut memperoleh hasil pascates yang lebih baik setelah kemampuan awal diperhitungkan.

Temuan seperti itu mudah memancing kesimpulan bahwa guru manusia akan segera kalah oleh AI. Tetapi data yang sama justru menunjukkan gambaran yang lebih rumit.

Ketika mahasiswa menilai peran guru dalam pengetahuan, nilai dan etika, serta hubungan guru dan siswa, guru manusia tetap mempunyai kekuatan tersendiri.

Mungkin memang demikian seharusnya kita melihatnya. AI unggul pada sesuatu yang dapat diberikan secara konsisten dan berulang. Ia dapat menjelaskan satu konsep sepuluh kali kepada sepuluh siswa berbeda tanpa kehilangan kesabaran. Ia dapat memberikan umpan balik dalam jumlah yang sulit dilakukan seorang guru pada kelas besar.

Tetapi pendidikan tidak hanya terdiri atas penjelasan dan umpan balik.

Guru manusia hadir sebagai seseorang. Ia membawa pengalaman, nilai, ekspresi, intuisi, keteladanan, bahkan ketidaksempurnaan. Seorang siswa mungkin lupa isi sebuah kuliah, tetapi masih mengingat kalimat seorang guru bertahun-tahun kemudian.

Sulit memasukkan pengalaman semacam itu ke dalam grafik hasil belajar.

Eksperimen lain yang melibatkan 305 mahasiswa menunjukkan kemungkinan lain yang tidak kalah menarik.

Ketika menggunakan MAIC untuk mempelajari enam modul, siswa dengan pengetahuan awal yang berbeda ternyata menggunakan AI dengan cara yang berbeda pula.

Mahasiswa yang sejak awal lebih kuat cenderung memperlakukan AI secara strategis. Mereka membagi tugas kepada berbagai agen, mengatur jalur belajar, dan memonitor kemajuan mereka sendiri.

Sebaliknya, mahasiswa dengan pengetahuan awal lebih lemah lebih banyak menggunakan interaksi dengan AI untuk membangun pemahaman secara bertahap.

Yang menarik, mahasiswa dengan pengetahuan awal lebih rendah menunjukkan laju pembelajaran yang lebih tinggi sepanjang kursus sehingga kesenjangan prestasi dengan mahasiswa yang lebih kuat menjadi lebih kecil.

Temuan itu membawa kita kembali pada satu persoalan lama dalam pendidikan: waktu belajar.

Benjamin Bloom pernah mengemukakan gagasan bahwa banyak siswa sebenarnya mampu mencapai tingkat penguasaan yang tinggi jika mereka memperoleh waktu dan kondisi belajar yang sesuai.

Perbedaan kemampuan sering kali bukan hanya persoalan siapa yang mampu dan siapa yang tidak mampu, tetapi juga persoalan berapa lama seseorang membutuhkan waktu untuk mencapai tujuan yang sama.

Sekolah selama ini mempunyai kesulitan praktis untuk menjalankan prinsip tersebut. Seorang guru dengan tiga puluh atau empat puluh siswa tidak mungkin memberikan tiga puluh ritme pengajaran yang berbeda pada waktu bersamaan.

AI mengubah kemungkinan itu.

Seorang siswa dapat belajar lebih lambat pada bagian yang sulit dan bergerak lebih cepat pada bagian yang telah dikuasainya. Siswa lain dapat meminta penjelasan tambahan tanpa harus menghentikan seluruh kelas.

Personalisasi yang sebelumnya mahal dan sulit dilakukan mulai mungkin diterapkan dalam skala yang jauh lebih besar.

Tetapi di sinilah optimisme terhadap AI harus ditahan. Bantuan yang terlalu mudah juga dapat merusak proses belajar.

Penelitian mengenai umpan balik AI dalam pembelajaran fisika yang dipresentasikan Zhang menunjukkan bahwa efek bantuan tidak selalu sama bagi setiap siswa. Cara siswa menggunakan bantuan tersebut ikut menentukan hasilnya.

Ada perbedaan besar antara siswa yang berusaha memecahkan masalah lalu meminta petunjuk ketika benar-benar membutuhkannya dan siswa yang langsung meminta mesin menunjukkan langkah berikutnya setiap kali mengalami kesulitan.

Pada situasi kedua, pekerjaan memang menjadi lebih ringan. Namun sesuatu yang penting dapat hilang: kesempatan untuk berpikir.

Belajar tidak selalu berlangsung ketika sesuatu terasa mudah. Ada saat ketika kebingungan, kesalahan, dan kegagalan justru menjadi bagian penting dari proses membangun pemahaman.

Siswa perlu mencoba jalan yang keliru untuk mengetahui mengapa jalan itu keliru. Ia perlu bertahan beberapa saat di hadapan masalah yang sulit sebelum memperoleh bantuan.

Karena itu, AI pendidikan yang baik tidak selalu menjadi AI yang memberikan jawaban paling cepat.

Kadang ia cukup memberikan petunjuk. Kadang ia perlu mengajukan pertanyaan balik. Dan mungkin, pada saat tertentu, ia perlu membiarkan siswa berpikir lebih lama.

Dari sini posisi guru justru menjadi semakin menarik. Ketika penyampaian informasi semakin mudah dibantu mesin, guru tidak kehilangan pekerjaannya. Pekerjaannya berubah.

Zhang menyebut guru masa depan sebagai learning engineer, perancang pembelajaran.

Guru tidak hanya bertugas menjelaskan isi pelajaran, tetapi menentukan kapan siswa perlu belajar sendiri, kapan AI boleh membantu, kapan teman sebaya perlu dilibatkan, kapan kesalahan harus dibiarkan terjadi, dan kapan intervensi diperlukan.

Dalam model seperti itu, teknologi tidak menghapus pertemuan tatap muka. Sebaliknya, pertemuan manusia dapat digunakan untuk kegiatan yang lebih bernilai.

Guru dapat melihat data tentang bagian yang belum dipahami siswa, lalu menggunakan waktu kelas untuk membahas kesulitan tersebut. Pertemuan dapat dipakai untuk diskusi, pemecahan masalah bersama, perdebatan, refleksi, atau kegiatan yang membutuhkan interaksi sosial.

Mesin dapat mengambil bagian yang dapat dipersonalisasi dan diulang dalam skala besar. Manusia menjaga bagian pendidikan yang membutuhkan pertimbangan, hubungan, nilai, inspirasi, dan tanggung jawab.

Mungkin inilah arah yang lebih masuk akal bagi pendidikan di zaman AI. Bukan mengganti guru dengan mesin, dan bukan pula mempertahankan kelas lama sambil menambahkan chatbot di dalamnya.

Yang perlu diubah adalah pembagian pekerjaan antara manusia dan teknologi.

Masalahnya, sekolah dapat saja memilih jalan termudah. Buku diganti PDF tanpa mengubah cara membaca. Papan tulis diganti layar tanpa mengubah cara mengajar. Ceramah dipindahkan ke Zoom tanpa mengubah struktur pembelajaran.

AI pun dapat mengalami nasib serupa: sebuah teknologi baru ditempelkan pada sistem lama.

Jika itu yang terjadi, kecerdasan buatan tidak akan mengubah pendidikan secara mendasar. Kita hanya akan mempunyai sekolah lama dengan mesin yang lebih canggih.

Karena itu pertanyaan terpenting bukan apakah sekolah harus menggunakan AI. Pertanyaan itu segera menjadi usang.

Pertanyaan yang lebih penting adalah jenis pendidikan seperti apa yang ingin kita bangun ketika keterbatasan lama mulai dapat diatasi oleh teknologi.

Haruskah semua siswa tetap belajar dengan kecepatan yang sama? Haruskah waktu belajar lebih penting daripada penguasaan? Bagaimana menilai kemampuan siswa ketika jawaban akhir dapat dihasilkan mesin dalam hitungan detik?

Bagian mana dari belajar yang harus dilakukan sendiri, bagian mana yang sebaiknya dilakukan bersama orang lain, dan bagian mana yang boleh diserahkan kepada teknologi?

Judul presentasi Zhang menyandingkan dua gagasan: keterbukaan dan keteguhan. Barangkali memang di antara keduanya pendidikan masa depan harus berdiri.

Kita perlu terbuka terhadap kemungkinan yang ditawarkan AI. Personalisasi pembelajaran, dukungan kepada siswa yang tertinggal, umpan balik yang lebih cepat, dan fleksibilitas belajar terlalu berharga untuk diabaikan.

Tetapi pada saat yang sama pendidikan harus mengetahui apa yang perlu dipertahankan.

Kemampuan memahami sebelum menggunakan. Kemampuan berpikir sebelum meminta jawaban. Kemampuan mempertanyakan informasi sebelum mempercayainya. Kemampuan hidup bersama orang lain. Karakter, tanggung jawab, dan kesadaran bahwa pengetahuan selalu mempunyai akibat bagi kehidupan manusia.