Gelombang teknologi kecerdasan buatan (AI) mulai terasa kuat di dunia pendidikan sejak AI generatif tersedia luas untuk publik. Kehadirannya memunculkan pertanyaan-pertanyaan baru, mulai dari cara menilai tugas siswa dan mahasiswa hingga relevansi peran guru dan dosen di ruang kelas.
Evaluasi tugas menjadi tantangan utama
Salah satu dampak yang paling cepat dirasakan adalah kebingungan pendidik dalam mengevaluasi pekerjaan peserta didik. Dengan bantuan AI generatif seperti ChatGPT dan Google Bard, siswa atau mahasiswa dapat menjawab soal maupun menyusun esai dengan lebih mudah. Kondisi ini membuat pendidik kian sulit membedakan mana hasil kerja manusia dan mana yang dihasilkan mesin, sehingga muncul kebutuhan untuk melakukan reorientasi pendidikan di era AI.
Peran guru dan dosen ikut dipertanyakan
AI generatif juga mengubah cara peserta didik mencari penjelasan. Jika sebelumnya pertanyaan diajukan kepada guru atau dosen di kelas, kini siswa dan mahasiswa dapat menanyakan berbagai hal langsung kepada mesin. Bahkan, telah muncul gagasan untuk mengganti kehadiran pengajar di kelas dengan robot yang dilengkapi sistem AI (Bushweller, 2020).
Pasar AI pendidikan tumbuh pesat
Perkembangan teknologi ini berjalan seiring dengan pertumbuhan pasar AI di sektor pendidikan. Ukuran pasar meningkat dari 363,7 juta dollar AS pada 2020 menjadi 556,9 juta dollar AS pada 2021 (Grand View Research). Lonjakan besar terjadi pada 2022 ketika nilainya disebut mencapai 2,5 miliar dollar AS. Ke depan, pasar AI pendidikan diproyeksikan terus naik hingga 88,2 miliar dollar AS pada 2032 (Allied Market Research).
Platform pembelajaran dan tutor cerdas paling dominan
Segmen aplikasi AI pendidikan dengan pasar terbesar adalah platform pembelajaran dan fasilitator virtual, disusul sistem tutor cerdas (intelligent tutoring system). Dua kategori ini bersentuhan langsung dengan peran yang selama ini dijalankan guru dan dosen. Sistem tutor cerdas, misalnya, dirancang untuk memberikan instruksi sekaligus umpan balik kepada siswa atau mahasiswa—fungsi yang secara umum identik dengan tugas pengajar.
AI generatif dan pemrosesan bahasa menjadi tulang punggung
Berbagai aplikasi tersebut banyak bergantung pada AI generatif, terutama pemroses bahasa alamiah. Sistem ini disebut dirancang dengan pendekatan tes Turing (Russell & Norvig, 2022: 19), yakni kecerdasan yang diukur dari ketakterbedaannya dengan perilaku manusia. Ketika sebuah sistem dapat berperilaku dengan cara yang tak dapat dibedakan dari manusia, sistem itu dianggap cerdas.
Peluang: beban administratif pengajar dapat berkurang
Di sisi lain, kecanggihan AI juga dinilai dapat memberi manfaat bagi pendidik, terutama terkait keluhan lama mengenai beban administratif yang berlebihan. Dengan dukungan teknologi AI, pekerjaan administratif seperti pelaporan dan perencanaan pembelajaran dapat dialihkan ke sistem, sehingga pendidik bisa lebih fokus pada pengembangan diri dan pembaruan bahan ajar.
Dalam contoh yang disebutkan, dosen tidak lagi perlu dituntut membuat pedoman beban kerja dosen (BKD) dan lembar kinerja dosen (LKD) setiap semester apabila seluruh aktivitas sudah terekam otomatis dalam sistem.
Arah baru pendidikan: dari “generator” ke “evaluator”
Di tengah tantangan dan peluang tersebut, muncul dorongan untuk memikirkan ulang arah pendidikan. Priten Shah (2023: 32) menyatakan pendidikan masa kini dan masa depan seharusnya tidak didesain untuk menciptakan “generator”, melainkan melahirkan “evaluator”.
Generator adalah individu dengan keterampilan menghasilkan sesuatu—kemampuan yang pada tahap tertentu kini dapat digantikan teknologi AI.
Evaluator adalah individu dengan keterampilan menilai sesuatu secara tepat, yang membutuhkan kemampuan berpikir kritis dan analitis.
Dalam kerangka ini, pendidikan dengan bantuan AI dipandang perlu kembali pada tujuan awalnya: mendidik manusia menjadi manusia, bukan semata melatih manusia menjadi pekerja. Orientasi pendidikan dinilai perlu bergeser dari penekanan pada keterampilan teknis menuju kemampuan menilai dan mempertimbangkan secara matang.
Kecerdasan evaluatif dan cara berpikir normatif
Seorang evaluator, dalam paparan tersebut, berpikir dalam kerangka normatif—menimbang apa yang baik atau buruk, serta apa yang seharusnya ada atau tidak ada. Cara berpikir normatif kerap dianggap peyoratif dalam percakapan publik, seolah hanya mengulang norma yang sudah mapan tanpa proses berpikir.
Namun, yang dimaksud bukan pemikiran dangkal. Menentukan baik atau buruk tidak selalu jelas atau tersurat dalam norma. Nilai baik-buruk juga tidak diposisikan sebagai kategori biner “semuanya atau tidak sama sekali”, melainkan bersifat gradual dengan spektrum dan kemungkinan kasus-kasus di tengah (borderline case).
Keterampilan filosofis sebagai bekal menghadapi era AI
Untuk menjadi evaluator, dibutuhkan keterampilan khusus yang disebut sebagai keterampilan filosofis. Keterampilan ini mencakup aspek kognitif dan emotif, mulai dari kemampuan berpikir kritis, analitis, kreatif, dan imajinatif, hingga kepekaan serta empati terhadap orang lain.
Dengan bekal tersebut, manusia masa depan diharapkan mampu menavigasi hidup di tengah mesin bertenaga AI tanpa menjadi pihak yang “diperbudak” teknologi. Dalam pandangan ini, masa depan pendidikan bertumpu pada penguatan kecerdasan evaluatif agar pendidikan tetap relevan sebagai proses sosial yang bernilai di tengah hadirnya entitas cerdas nonmanusia.
