OpenAI merilis mode Study di ChatGPT

• Dikembangkan untuk meredakan kekhawatiran di dunia pendidikan tentang apakah ChatGPT benar-benar membantu proses belajar atau hanya memberikan jawaban
• Mendukung proses belajar alih-alih sekadar memberi jawaban melalui panduan bertahap dan interaksi
• Menyesuaikan pertanyaan pemandu berdasarkan tujuan dan tingkat keterampilan, serta mendorong pemahaman mendalam dan refleksi lewat partisipasi dan interaksi
• Bekerja sama dengan guru, ilmuwan, dan pakar pedagogi untuk menanamkan panduan sistem yang dipersonalisasi berbasis ilmu pembelajaran, seperti mendorong partisipasi aktif, mengelola beban kognitif, metakognisi, dan refleksi diri
• Mencakup berbagai fitur edukatif seperti pelajaran yang dipersonalisasi, kuis pengecekan pengetahuan, umpan balik, dan pelacakan kemajuan
• Terus disempurnakan berdasarkan umpan balik nyata dari mahasiswa dan pendidikan tinggi, dengan rencana penambahan fitur seperti visualisasi, pelacakan tujuan, dan personalisasi yang lebih mendalam**

Fitur utama

• Prompt interaktif: Menggabungkan pertanyaan bergaya Socrates, petunjuk, dan pemeriksaan mandiri untuk mendorong pengguna berpikir sendiri
• Respons dukungan tambahan: Menyediakan informasi bertahap dengan mempertimbangkan keterkaitan antar topik, sekaligus mengurangi beban kognitif berlebihan
• Dukungan yang dipersonalisasi: Menilai tingkat keterampilan, mengingat percakapan sebelumnya, dan menyediakan pelajaran yang disesuaikan untuk pengguna
• Pengecekan pengetahuan: Melacak kemajuan dengan kuis, pertanyaan esai, dan umpan balik yang dipersonalisasi, sekaligus memperkuat daya ingat dan kemampuan penerapan
• Fleksibilitas: Mode Study dapat dinyalakan/dimatikan kapan saja selama percakapan

Coba gunakan di ChatGPT

[GN⁺]

Komentar Hacker News

• Saya merasa LLM masih diremehkan sebagai partner belajar, karena kita bisa bebas mengajukan pertanyaan "bodoh" tanpa rasa malu. Mode yang menjelaskan langkah demi langkah, bukan sekadar memberi jawaban singkat, terasa seperti sihir sungguhan. Rasanya seperti punya asisten cakap yang siaga 24 jam, jadi ini alat impian untuk belajar sendirian. Dulu belajar dari internet penuh kesulitan seperti informasi yang tidak akurat, usang, minim umpan balik, dan komunitas yang ketus, tetapi sekarang pengalamannya terasa jauh lebih maju dibanding masa itu. Tentu bukan berarti informasi dari AI harus dipercaya mentah-mentah; tetap perlu diverifikasi sendiri. Pasti ada orang yang memakainya dengan malas, tetapi sama seperti buku atau textbook lama, seberapa bermanfaatnya sangat bergantung pada sikap penggunanya. Saya benar-benar antusias dan takjub hidup di zaman ketika alat seperti ini tersedia

  • Saya setuju bahwa beberapa tahun lalu belajar sesuatu secara online memang sulit karena banyak informasi salah, jawaban bernada jahat, dan kurangnya umpan balik instan. Tapi AI sekarang membuat kita harus terus curiga: apakah jawabannya benar, atau hanya halusinasi. Saya berkali-kali mengalami jawaban keliru saat mengajukan pertanyaan faktual. Dan ketika masalah ini ditunjukkan, jawabannya selalu bahwa model terbaru sudah lebih baik—lalu meminta biaya langganan yang mahal. Yang lebih buruk lagi, AI terlalu mudah menyerah saat kita menyanggah jawabannya. Ia tidak bisa membela jawabannya sendiri, padahal menurut saya itu bukan sifat yang diinginkan dari seorang guru. Pada akhirnya AI hanyalah alat yang berguna, bukan sesuatu yang boleh dipercaya berlebihan, jadi skeptisisme yang sehat tetap diperlukan. Sebenarnya ini juga berlaku pada metode pendidikan tradisional

  • Mode yang menjelaskan materi langkah demi langkah memang menarik, tetapi saya merasa sistem seperti ini masih punya masalah suka berbohong dengan percaya diri. Misalnya ada easter egg di mana logo DuckDuckGo berubah sesuai kata pencarian; kalau ditanya ke Copilot, awalnya ia bilang tidak, lalu setelah dibantah tiba-tiba bilang iya sambil memberi contoh ngawur (misalnya menjelaskan bahwa kalau mencari kucing akan muncul logo berbentuk kucing). Masalahnya, Copilot tidak tahu jawaban pastinya tetapi tidak mau bilang tidak tahu, dan malah menjawab bohong

  • Saya merasa rasa takut untuk mengajukan pertanyaan bodoh itu sangat nyata. Apalagi kalau dulu pernah terluka karena guru atau profesor yang mempermalukan murid. Saya pernah melihat video profesor terkenal yang membuat mahasiswanya malu, dan setelah itu saya berhenti mengikuti kuliahnya

  • Kalau melihat adopsi IT di sekolah selama ini, Amerika sudah menghabiskan puluhan miliar untuk pendidikan, tetapi hasil belajar nyatanya tidak membaik. Itu latar belakang skeptisisme saya. Saya juga berpikir sebelum menghabiskan 100 miliar dolar, kita harus membuktikan dulu bahwa ini benar-benar efektif. Untuk saat ini saya merasa belum ada bukti yang menentukan

  • Saya ada di level B1 bahasa Spanyol, dan dengan ChatGPT saya membuat pelajaran yang disesuaikan, menanyakan nuansa bahasa, dan berlatih suara, sehingga pengalaman belajar saya terasa jauh lebih baik daripada aplikasi-aplikasi lama

• Saya bisa bilang dengan yakin bahwa LLM adalah alat yang luar biasa untuk belajar mandiri hal-hal baru setelah lulus kuliah. Dulu kalau tidak paham suatu konsep, rasanya nyaris tidak ada jalan keluar sama sekali, dan kalau itu bukan pertanyaan umum di Stack Exchange kita harus berjuang sendiri. Sekarang rasanya seperti selalu punya asisten pengajar pribadi. Ada kritik bahwa ini membuat belajar jadi terlalu mudah atau dangkal, tetapi hampir tidak ada orang yang benar-benar berpikir mahasiswa belajar lebih baik tanpa TA

  • Secara pribadi, dari pengalaman saya, rasanya LLM bukan seperti TA yang selalu bisa diakses semua orang kapan saja. Begitu masuk cukup dalam, LLM cepat sekali jadi tidak berguna. Terutama ketika kita harus mencari sumber akademik yang tepercaya atau menangani topik yang kompleks dan kontroversial, manfaatnya makin kecil

  • Baru-baru ini saat memperbaiki dan menyelidiki perangkat lama dengan CPU Intel generasi ke-9 tahun 2020, LLM menjelaskan dengan mudah informasi seperti generasi dan kompatibilitas soket, sampai rasanya terlalu nyaman untuk sesuatu yang seolah tidak pantas saya miliki. Di beberapa area memang biasa saja, tapi di area lain sungguh menakjubkan

  • Sejak ChatGPT dirilis, rasanya seperti menemukan kembali Google yang lama. Dulu saat belajar bahasa pemrograman baru, saya bisa dengan mudah menemukan informasi penting lewat Google, tetapi sejak beberapa tahun lalu Google jadi tidak berguna. Bahkan kalau informasi yang saya cari ada, hasil pencarian membuatnya tenggelam

  • ChatGPT menyusun rencana belajar yang cocok untuk saya, mendorong saya menulis catatan dan artikel, dan dalam 12 minggu saya belajar Rust. Dari proses itu saya membuat https://rustaceo.es dalam bahasa Spanyol dari catatan saya, dan saya merasa potensi pendekatan seperti ini tidak terbatas

  • Dulu saya lama kesulitan memahami masalah IPv6 di rumah, tetapi berkat ChatGPT saya bisa menganalisis traffic dengan tcpdump dan mendapatkan penjelasan bertahap tentang cara kerja jaringan. Saya juga belajar detail tentang RA dan NDP (yang menggantikan peran DHCP dan ARP di IPv4). Pada akhirnya saya menemukan bahwa anomali berulang di jaringan mesh WiFi saya ternyata disebabkan oleh satu repeater murah. Selama 5 tahun saya frustrasi karena tidak tahu penyebabnya, dan akhirnya masalahnya selesai

• Saya mencoba mengekstrak system prompt ChatGPT Study Mode. Saya terkesan dengan instruksi seperti, "jangan langsung memberi jawaban atas pertanyaan pengguna atau mengerjakan PR mereka. Untuk soal matematika/logika, jangan langsung menyelesaikannya, tetapi ajukan pertanyaan langkah demi langkah dan beri pengguna kesempatan menjawab di tiap tahap." tautan gist

  • Saya berharap tiap penyedia LLM juga menambahkan instruksi untuk menjawab dengan "ringkas dan tanpa bertele-tele". Saya pembaca yang lambat, jadi sulit membaca penjelasan yang tidak perlu. Jawaban yang keluar terlalu cepat justru kadang membuat saya cemas. Mungkin ini juga bisa mengurangi masalah konteks

  • Menarik bahwa huruf kapital (CAPS) benar-benar punya makna bagi LLM

  • Saya penasaran hasilnya jika prompt ini diterapkan ke model lain. Saya ingin tahu apakah ChatGPT Study Mode hanya dibangun dari system prompt khusus, atau ada perbedaan lain juga, dan saya pernah merasakan efek positif saat memakai prompt serupa untuk belajar mendalami suatu topik

  • Menarik bahwa instruksi internal seperti ini bisa terlihat dengan mudah. OpenAI seolah sengaja tidak mempublikasikan system prompt, tetapi karena siapa pun bisa mengakses isinya dengan mudah, saya jadi merasa ini memang sengaja dikeluarkan

  • Saya juga mengekstrak system prompt serupa, dan bisa dilihat di tautan ini

• Sebagai pembelajar seumur hidup, saya merasa sebagian besar waktu belajar habis untuk mencari materi. AI tampaknya sangat membantu mengefisienkan pencarian itu. Sebaliknya, dalam proses membangun model logis dari topik yang dipelajari, jika terlalu bergantung pada AI, rasanya bukan saya yang belajar, melainkan hanya mengumpulkan "inklusi" milik AI, dan pada akhirnya tanpa AI saya tidak bisa lagi mengeluarkan hasilnya. Menyimpan model offline yang konsisten di otak saya terasa penting

  • Saya setuju bahwa "sebagian besar belajar adalah pencarian". Dulu kemampuan mencari sendiri adalah hal yang penting, dan dalam proses pencarian kita juga bisa belajar hal-hal terkait yang tidak terduga. Saya agak sedih membayangkan generasi berikutnya mungkin akan lebih lemah dalam kemampuan ini

  • Saya rasa tujuan Study Mode sendiri bukan memberi jawaban benar, melainkan membimbing proses menemukan jawaban sendiri. Banyak orang sebenarnya tidak tahu cara belajar seperti ini

  • Menyerahkan pemahaman kepada pihak lain adalah sikap yang berbahaya dalam jangka panjang, dan kita perlu menjaga kebersihan berpikir kita sendiri

  • Kemampuan AI menemukan keterkaitan baru yang tidak bisa ditangkap hanya lewat keyword juga merupakan keunggulan besar

• Saya ingin efektivitas Study Mode diuji secara tepat lewat penelitian randomized controlled trial. Saya ingin tahu apakah ini benar-benar membantu siswa, apakah lebih unggul daripada belajar mandiri, dan apa bedanya antara belajar lewat pengalaman membuat kesalahan dengan belajar lewat pengarahan konsep yang berulang. Saya juga berharap Study Mode bisa otomatis memisahkan informasi yang bisa dipakai untuk flashcard dan spaced repetition (alat belajar berulang seperti Mochi, Anki). Sebagai referensi, saya juga merekomendasikan ceramah Andy Matuschak

  • Study Mode sebenarnya tidak menyediakan fungsi yang disebut di atas. Tujuan investasinya adalah membuat siswa berkata, "kalau tidak ada Study Mode aku tidak akan bisa belajar apa-apa," lalu dalam prosesnya memasukkan materi belajar siswa, merangkumnya, dan memanfaatkannya sebagai data milik perusahaan

  • Ada paper penelitian tentang AI tutor dengan efek serupa yang sudah terbukti. Menurut paper ini, peningkatan belajar kelompok AI tutor lebih dari dua kali lebih tinggi dibanding kelompok active learning di kelas nyata

  • Ada juga penelitian yang menunjukkan LLM justru memperlambat developer berpengalaman. Mungkin hal serupa bisa terjadi dalam pembelajaran mandiri. Tapi LLM membuat proses belajar itu sendiri jadi lebih menyenangkan, sehingga memberi motivasi untuk tidak menyerah dan terus mencoba. Kalau belajar terasa menyenangkan, walau kecepatannya sedikit turun, justru kita bisa belajar lebih banyak secara konsisten dalam jangka panjang. Pada akhirnya, pemenang dalam belajar bukan orang yang paling cepat, melainkan yang paling bertahan, dan saya rasa LLM membuat itu lebih mungkin

  • Saya penasaran dengan penelitian tentang efek tutoring di universitas elite. Dari pengalaman saya, mahasiswa di kampus elite sering kali bukan mendapat bantuan nyata dari tutor, tetapi hanya mengambil jawaban yang benar (bahkan kadang sampai tutor yang mengerjakan PR mereka) sambil merasa seolah mereka sudah belajar sesuatu. Padahal justru situasi "bingung, tersesat, dan membuat kesalahan" itulah tempat belajar yang sesungguhnya terjadi. Penggunaan LLM juga terasa mirip: saat kesulitan atau buntu, mereka langsung meminta bantuan ChatGPT agar bisa menemukan solusi tanpa trial and error. Akibatnya mereka jadi cemas saat ujian, dan tuntutan akan soal latihan makin besar. Saya benar-benar merasakan makin banyak mahasiswa yang bahkan tidak bisa membaca textbook sendiri setelah kelas selesai

  • Mungkin ini bisa memberi perbedaan besar bagi siswa yang motivasinya memang sudah tinggi, tetapi orang seperti itu tidak banyak, dan belakangan ini rasanya proporsinya terus menurun karena kemampuan fokus juga menurun

• Salah satu kenalan saya menjalankan startup pendidikan berbasis OpenAI. Ketika perusahaan besar seperti OpenAI masuk ke pasar yang sama, developer kecil dan menengah bisa langsung dirugikan kapan saja. Karena itu saya merasa menjalankan bisnis yang bergantung pada model seperti ini menakutkan, dan harus didekati dengan sangat hati-hati

  • Saya penasaran apakah pada masa awal teknologi orang juga selalu merasa perusahaan hardware pada akhirnya pasti meniru software, membundelkannya sendiri, lalu bersaing dengan perusahaan software. Rasanya sangat mirip dengan sekarang, dan banyak orang berpikir penyedia model akan selalu unggul dibanding perusahaan yang menumpang di atasnya, tetapi saya merasa belum melihat bukti kuat untuk itu

  • Karena struktur bisnis hosting LLM yang menagih per token makin tidak menguntungkan, terlihat jelas perusahaan besar akan mencoba menyalin (Sherlock) semua startup/aplikasi yang tampak punya prospek pertumbuhan

  • Kalau Anda developer di area yang berdekatan dengan LLM, ini hal yang harus selalu diingat. Mengingat ekspansi pasar dan kekuatan modal perusahaan besar, ada risiko nyata bahwa pada akhirnya kita akan tersingkir begitu saja

  • Saya heran mengapa para founder tidak menyadari hal ini. Sudah jelas sejak awal bahwa OpenAI tidak akan berhenti hanya sebagai penyedia LLM sederhana dan akan masuk ke lebih banyak pasar

  • Wajar kalau risikonya ada, jadi yang penting adalah nilai nyata apa yang kita tambahkan. Kalau bisnisnya hanya sekali jalan, menangkan secepat mungkin; kalau ingin bertahan lama, harus membuat sesuatu yang lebih orisinal daripada hal-hal yang bisa segera dilakukan semua orang

• Strategi inti saya dalam belajar dengan LLM adalah tetap menjadikan buku sebagai sumber utama, lalu memakai LLM hanya untuk penjelasan formal, pertanyaan konteks, dan verifikasi pemahaman. Untuk hal-hal seperti menguraikan notasi rumus di domain baru, atau pertanyaan konteks saat membaca filsafat idealisme Jerman, LLM langsung menjernihkan hal-hal yang kalau tidak ada LLM akan sangat membingungkan, jadi sangat menghemat waktu. Hal yang sangat penting saat belajar adalah bisa langsung memeriksa tingkat pemahaman saya. Dulu saya sering lanjut terus dalam keadaan salah paham lalu harus mundur lagi; sekarang saya bisa merangkum intuisi saya tentang rumus atau konsep, lalu meminta LLM mengeceknya, dan bahkan umpan balik sederhana seperti "sedikit berbeda" saja sudah cukup untuk membuat saya meninjau ulang bagian itu. Pada akhirnya buku tetap yang terbaik karena kerapatan informasinya paling tinggi, tetapi dengan bantuan LLM kecepatannya bisa meningkat jauh

• Saat ini saya merasa yang paling dibutuhkan adalah antarmuka yang tepat untuk semua fungsi ini. Study Mode menulis informasi seperti tembok sambil mencampurkan contoh dan pertanyaan, tetapi tidak ada cara untuk melihat jawaban yang terhubung dengan pertanyaan tertentu. UI chat tidak cocok untuk bentuk seperti ini. Kita butuh antarmuka canvas/artifact terpisah yang menghubungkan tiap pertanyaan dan jawaban secara jelas, serta menstrukturkan isinya. Sekarang rasanya terlalu banyak hal dipaksa masuk ke antarmuka percakapan yang terlalu sederhana

  • Saat seorang siswa ingin mempelajari seluruh game theory, menjadi sangat jelas bahwa kedua pihak sama-sama mengandaikan satu sesi chat tunggal dan proses yang linear. Pada akhirnya itu bukan pembelajaran yang mendalam

  • Saya pernah mencoba dengan periplus.app. Memang belum sempurna, tetapi UX-nya jelas terasa berbeda dari chat

  • Ada banyak ide UX yang mungkin. Misalnya, tiap penjelasan bisa diberi penilaian tingkat pemahaman, lalu hanya bagian yang belum dipahami diberi penjelasan tambahan; struktur pengetahuan ditampilkan dalam bentuk pohon; graf yang bisa dimanipulasi; kuis interaktif; dan banyak pendekatan lain. Mungkin ini di luar cakupan ChatGPT, tetapi saya rasa ini peluang yang bisa digarap aplikasi atau startup lain

  • Saya pikir antarmuka yang benar sebenarnya tidak ada. Kalau ada kemauan dan usaha untuk belajar, pada akhirnya belajar tetap mungkin lewat gulungan, buku, ebook, AI, atau cara apa pun

• Fakta bahwa ini bukan fitur dasar, melainkan "produk terpisah", benar-benar menunjukkan situasi zaman sekarang. Ini sesuatu yang bisa dilakukan LLM mana pun hanya dengan kombinasi prompt sederhana. Katanya Study Mode dikembangkan bersama guru, ilmuwan, dan ahli psikologi pendidikan, tetapi saya skeptis apakah benar ada pakar sungguhan yang terlibat

• Saya sedang belajar Janet sekarang, dan memakai ChatGPT sebagai tutor terasa tidak nyaman. Bahkan untuk pertanyaan saya ("kalau local dan var sama-sama variabel lokal, apa bedanya?"), ia menjawab dengan nada seperti "pertanyaan yang bagus, Anda menangkap intinya" lalu hanya memperpanjang jawaban halusinatif yang terdengar meyakinkan. Untuk hal-hal yang memang diketahuinya, ia tutor yang baik, tetapi ia harus tahu batasannya sendiri

  • LLM cenderung memberi jawaban yang benar-benar bagus hanya untuk contoh-contoh yang sangat dikenal (React todo list, bootstrap form, vue tic-tac-toe, dan sebagainya)

  • Dalam kasus seperti ini, saya menyarankan lebih baik langsung memasukkan seluruh guide/dokumentasi ke dalam context

  • Saya mengibaratkannya seperti tutor yang tampak sangat butuh uang, mirip OpenAI dan perusahaan-perusahaan yang menerima sound money