Dampak AI terhadap pendidikan di sekolah

Perubahan inti pendidikan sekolah di era AI menurut Karpathy

• Cara mendeteksi apakah AI digunakan dalam tugas pada dasarnya mustahil; semua tugas luar kelas kini berada dalam lingkungan yang mengasumsikan penggunaan AI
  • Semua “detektor AI” bisa diakali, dan tidak ada sarana deteksi yang andal
  • Akibatnya, tugas yang dikerjakan di rumah pada dasarnya perlu diasumsikan semuanya telah melibatkan AI
• Pusat evaluasi bergeser dari tugas rumah → penilaian di dalam kelas, dan diperlukan struktur agar siswa dapat menunjukkan kemampuannya dalam lingkungan yang bisa diawasi langsung oleh guru
  • Alasan siswa tetap perlu mempertahankan kemampuan memecahkan masalah tanpa AI muncul dalam situasi evaluasi nyata di dalam kelas
  • Porsi situasi dengan akses AI yang dikendalikan, seperti ujian tertulis, proyek, dan presentasi, akan meningkat besar
• Kemampuan menggunakan AI bersifat wajib, tetapi pada saat yang sama muncul tujuan ganda agar siswa memiliki fondasi dasar untuk memecahkan masalah bahkan tanpa AI
  • Mirip dengan masa awal kalkulator diperkenalkan, siswa tetap harus bisa melakukan operasi dasar sendiri agar dapat mendeteksi kesalahan alat atau kekeliruan input
  • AI jauh lebih berpotensi membuat kesalahan dibanding kalkulator, sehingga pentingnya kemampuan verifikasi, penilaian, dan interpretasi makin menguat
• Metode ujian dan evaluasi akan berkembang menjadi beragam rancangan sesuai kebijakan guru, seperti tanpa alat/boleh terbatas/open-book/penyediaan materi berbasis AI/evaluasi penggunaan AI secara langsung
  • Tugas tidak hanya mencakup pemecahan masalah, tetapi juga bentuk evaluasi untuk menilai, merevisi, dan memverifikasi jawaban yang dibuat AI
  • Perancangan evaluasi yang kreatif di lapangan pendidikan menjadi faktor penting
• Pada akhirnya, tujuan yang diajukan adalah membentuk siswa menjadi manusia yang mahir memanfaatkan AI, namun tetap mampu belajar, berpikir, dan memecahkan masalah saat AI tidak tersedia
  • Cara paling realistis untuk mencapainya diringkas sebagai menggeser pusat berat pembelajaran dan evaluasi ke dalam kelas
• Tweet terlampir membahas situasi baru ketika AI mampu mengerjakan lembar ujian itu sendiri
  • Gemini Nano Banana Pro mendemonstrasikan fungsi yang menganalisis gambar soal ujian itu sendiri dan segera menghasilkan jawaban benar
    • AI mengenali berbagai elemen soal seperti tulisan tangan, diagram, dan rumus kimia lalu langsung membuat penyelesaian
    • Menurut ChatGPT, jawaban yang dihasilkan sebagian besar benar; hanya ada satu kesalahan penulisan senyawa dan satu kesalahan ejaan
  • Karena itu, kemungkinan mengendalikan AI dalam rancangan ujian konvensional itu sendiri sudah runtuh dan situasi ini telah menjadi kenyataan
    • Dengan munculnya kemampuan untuk membaca dan menyelesaikan lembar ujian, soal, diagram, hingga catatan tulisan tangan,
      menjadi jelas bahwa struktur evaluasi yang dirancang dengan asumsi “tidak menggunakan AI” tidak lagi bisa dipertahankan
• Titik balik yang dihadapi pendidikan sekolah bergeser dari soal apakah AI harus dilarang menjadi bagaimana AI diintegrasikan, dan dalam situasi apa pemikiran mandiri akan dinilai

[GN⁺]

Opini Hacker News

• Salah satu murid saya membawa masalah alat pendeteksi AI yang menarik
  Esai yang ditulis sendiri oleh adik perempuannya dinilai dengan keyakinan 100% sebagai tulisan AI dan ia nyaris mendapat nilai 0
  Saya menyarankan kepada gurunya agar bertemu langsung dan mendiskusikan isi esai itu secara lisan selama 30–60 menit
  Situasi seperti ini ke depan akan makin sering menjadi masalah bagi siswa yang jujur

  • Anak laki-laki saya juga mengalami hal serupa
    Gurunya memuji di depan teman-teman sekelas bahwa “hanya siswa ini yang benar-benar menulis sendiri”, padahal versi yang dikumpulkan adalah hasil dari beberapa kali permintaan penyederhanaan ke AI
    Rasanya guru-guru sudah kalah dalam permainan ini
  • Saya berharap pendidikan kembali menjadi berpusat pada pembelajaran
    Saat ini gelar makin kehilangan makna dan sistem ini berubah menjadi sekadar sertifikasi
    Saya rasa cara membuktikan kemampuan seperti dulu itu lebih baik
    Misalnya, seperti ujian masuk Harvard tahun 1869, jika lulus ujian maka langsung diterima
    Sistem wawancara coding di big tech menurut saya jauh lebih baik dalam hal ini
  • Mengejutkan melihat guru menganggap siswa bersalah tanpa bukti
    Saya rasa siswa dan guru sama-sama perlu kelas yang mengajarkan prinsip dasar hukum
    Organisasi seperti dewan siswa seharusnya bisa turun tangan dalam situasi seperti ini
    AI hanya menjadi pemicu yang membuat masalah seperti ini lebih sering terlihat
  • Alat-alat seperti ini menciptakan bentuk lain dari gatekeeping yang sewenang-wenang
    Saya juga pernah mengalami hal serupa dalam wawancara — ketika saya menghafal algoritme dan mengucapkannya, saya justru dicurigai “sedang melihat layar lain”
    Pendidikan seharusnya menjadi mekanisme kesetaraan dalam masyarakat, tetapi sekarang malah berubah menjadi alat penindasan
  • Dulu saat seorang profesor menemukan kecurangan, ia memberi nilai 0 untuk soal itu kepada semua mahasiswa
    lalu menyelesaikannya dengan cara meminta mahasiswa yang datang protes untuk menyelesaikan soal itu langsung
    Menurut saya itu respons yang sangat elegan

• Belakangan ini hanya kecurangan AI oleh siswa yang dipermasalahkan, sementara penggunaan AI oleh guru diabaikan
  Ada tugas yang jelas menunjukkan jejak penilaian dengan ChatGPT
  Muncul loop umpan balik yang ganjil: siswa menulis esai dengan LLM, lalu guru menilainya dengan LLM
  Namun ini bukan semata masalah individu guru, melainkan perlu desain ulang sistemik
  Jika guru tidak diberi waktu dan kompensasi yang memadai, pada akhirnya mereka juga tak punya pilihan selain memakai alat yang sama
  Seperti internet dan smartphone dulu, sikap yang hanya melihat AI sebagai ancaman juga bermasalah
  Pada akhirnya, orang yang tahu cara memanfaatkan LLM sebagai alat belajar akan diuntungkan

  • Ini saatnya meninjau kembali tujuan mendasar pendidikan
    Struktur berbasis kuliah saat ini tidak efisien, dan menurut saya lebih baik diubah menjadi berpusat pada proyek kelompok kecil
    Dibutuhkan struktur yang memungkinkan guru benar-benar mengenal tiap siswa secara langsung
  • Saya juga setuju sebagai guru
    Di banyak universitas, penilaian dengan AI sudah berlangsung secara informal
    Jika digunakan dengan baik, evaluasi bisa menjadi efisien dan adil, tetapi saat ini masalahnya adalah kurangnya transparansi
    Jika AI bisa memberi umpan balik cepat dan meningkatkan efek belajar, itu keuntungan besar
    Penilaian oleh manusia sering lambat dan memberi umpan balik yang tidak bermakna
  • Ungkapan “LLM menulis esai siswa, lalu LLM lain menilainya”
    persis sama dengan alur cerita episode South Park terbaru
  • Dulu guru sering kali hampir tidak membaca PR dan hanya men-skimming
    Kalau begitu, bukankah mungkin justru lebih baik jika AI yang menilai?

• AI bukan menghapus gelar atau pendidikan, melainkan sedang menghapus cara-cara yang murah
  Kuliah besar, ujian scantron, dan sistem pengajar bergaji rendah kini terasa absurd
  Pada akhirnya model kelas kecil ala Oxbridge akan menjadi model masa depan — tetapi sangat mahal

  • Jika begitu, pendidikan akan menjadi hak istimewa kaum kaya
    Revolusi teknologi menjanjikan kesetaraan, tetapi kenyataannya justru kebalikannya
  • Namun berkat jurang demografis 2025,
    ada kemungkinan kampus terpaksa beralih ke kelas kecil
    Jika begitu, mereka akan bisa meluangkan lebih banyak waktu untuk tiap mahasiswa
  • Jika karena AI nilai tenaga kerja mendekati nol, justru mungkin model Oxbridge itulah yang paling efisien
  • Dulu saat belajar di Cambridge di bawah Russell, kelasnya sekitar 5 orang
    Sekarang universitas sudah terlalu dimassalkan, dan banyak mahasiswa sebenarnya tidak punya alasan untuk berada di sana
    AI mungkin bisa memicu perubahan struktur sosial seperti ini, tetapi menurut saya kemungkinannya kecil

• Saat kuliah dulu, profesor Doug Lea meminta tugas dikumpulkan lewat demonstrasi langsung
  Kodenya dijalankan, lalu profesor sendiri mencoba input edge case sambil bertanya
  Mahasiswa harus bisa memahami dan menjelaskan kodenya sendiri
  Evaluasi tatap muka seperti ini adalah cara yang baik untuk mencegah kecurangan dan menampilkan kemampuan yang sesungguhnya
  Seperti kata Karpathy, ujian lisan dan pembelaan secara real-time adalah jalan kembali ke hakikat pendidikan

  • Namun masalahnya, dalam kenyataan jumlah dosen dan waktu tidak cukup untuk cara seperti ini
  • Saya juga pernah menilai siswa lewat sesi 1:1, dan kode yang tidak ditulis sendiri cepat sekali ketahuan
    Mereka tidak bisa menjelaskan alasan desain, proses pengujian, atau ide perbaikan
  • Di beberapa universitas Eropa, evaluasi berbasis praktik seperti ini adalah standar
    Sebaliknya, sekarang banyak siswa yang bahkan tidak memahami konsep dasar dan langsung mengumpulkan hasil AI apa adanya
    Kepercayaan diri palsu dari AI justru mengganggu pembelajaran
  • Saya berharap peningkatan produktivitas karena AI diinvestasikan untuk memperbaiki pendidikan, sehingga evaluasi ala scantron bisa dihapus

• Saat kuliah, seorang profesor pernah memberi tugas untuk menulis “makalah plagiat 100%”
  Setiap kalimat harus diberi warna berdasarkan sumbernya, dan tidak boleh ada lebih dari satu kalimat berurutan dari sumber yang sama
  Tugas itu justru jauh lebih sulit daripada makalah biasa, tetapi menjadi pengalaman luar biasa untuk belajar sitasi dan kreativitas
  AI sepertinya juga bisa diajarkan untuk digunakan sebagai alat riset dengan cara seperti ini

  • Akan menarik juga jika memakai LLM versi lama alih-alih versi terbaru agar sengaja memasukkan informasi yang salah
  • Jika ada fungsi pelacakan sumber data pelatihan per kalimat seperti demo web Olmo3,
    verifikasi sumber akan menjadi jauh lebih mudah

• Sistem sekolah yang ada sekarang berpusat pada hafalan, sehingga perlu didesain ulang total
  Anak-anak perlu lebih banyak mengerjakan proyek yang mengintegrasikan pengetahuan dan keterampilan
  Mereka hanya perlu menghafal konsep inti, lalu memakai alat untuk menyelesaikan masalah lainnya
  Sekolah seharusnya bukan struktur yang menekan rasa ingin tahu, melainkan ruang yang menumbuhkan naluri eksplorasi
  Saya juga rasa sulit menyalahkan guru karena mereka pun terikat oleh batasan birokratis

  • Tentu tidak semua pembelajaran bisa menyenangkan
    Ada bidang yang memang membutuhkan latihan dasar dan pengulangan
    Pembelajaran berbasis proyek saja punya keterbatasan
  • Setelah saya sendiri bekerja sebagai guru, saya sadar bahwa pada akhirnya akumulasi pembelajaran dari pelajaran yang membosankan itulah yang memungkinkan proyek tingkat lanjut
  • Alasan sekolah lebih tidak efisien daripada belajar mandiri adalah karena masih bertahan dalam struktur berpusat pada hafalan
  • Untuk mewujudkan perubahan seperti ini, anggaran pendidikan harus dinaikkan lebih dari 10 kali lipat
    Namun masyarakat masih terus menghindari pembahasan itu
  • Secara realistis, ujian dan penilaian tertulis adalah yang paling murah dan paling mudah diskalakan

• Sudah 3 tahun sejak AI masuk ke pendidikan, tetapi pada praktiknya masih hanya dipakai untuk menggantikan PR dan pekerjaan administratif
  Akibatnya, yang jadi masalah adalah turunnya nilai gelar
  Jika semua siswa menghasilkan karya yang mirip dengan bantuan AI, bagaimana kita membedakan kemampuan yang nyata?
  Pada akhirnya pertanyaannya kembali bukan “bagaimana memakai AI?”, melainkan “apa tujuan pendidikan?”

  • Sekarang ini, yang penting bukan lagi “bisa pemrograman?” melainkan “bisa menyuruh AI melakukannya?”
    Artinya, ini adalah ujian untuk menjadi operator AI

• Kualitas pendidikan pada akhirnya sebanding dengan besarnya upaya pengajar
  Tetapi struktur saat ini berpusat pada produktivitas, sehingga justru berlawanan dengan pendidikan yang baik
  Ujian pilihan ganda memang cepat, tetapi jawaban uraian dan evaluasi lisan jauh lebih akurat
  Autograding memang nyaman, tetapi LLM terlalu pandai mengerjakannya
  Sebaliknya, tugas kreatif menampilkan keunikan siswa, tetapi sangat sulit dinilai
  Evaluasi berbasis presentasi juga bagus, tetapi sangat terbatas oleh waktu
  Meski begitu, memakai LLM bisa meningkatkan kecepatan iterasi proyek, dan itu kelebihannya

  • Ada guru yang hanya memberi soal terbuka, tetapi siswa mendapatkan jawaban dengan alat seperti Cluely
    Katanya jika ada jejak copy-paste maka langsung diberi nilai 0
    Pada akhirnya masalahnya adalah struktur yang berpusat pada produktivitas, jadi perubahan di tingkat sekolah diperlukan
    Tautan Cluely
  • Ada juga pertanyaan apakah AI tidak bisa menggantikan penilaian jawaban uraian

• Saya adalah siswa yang lemah terhadap stres ujian
  Tugas tanpa batas waktu hampir selalu mendapat A, tetapi ujian lisan spontan membuat saya cemas
  Jika anak laki-laki saya nanti seperti saya, saya bingung bagaimana harus membantunya
  Kadang saya berharap ada lingkungan tanpa AI, semacam ‘universitas sangkar Faraday’

  • Sebagai orang tua dengan anak yang mirip, saya rasa latihan bertahap di lingkungan berisiko rendah itu penting
    Yang perlu dibangun bukan perfeksionisme, melainkan daya toleransi terhadap kegagalan

• Sekitar 80–90% guru belum siap menangani AI
  Sulit juga bagi mereka untuk mengikuti teknologi yang berubah cepat, sementara siswa berada dalam struktur yang menghukum
  Dalam kondisi kualitas pendidikan publik yang menurun, melarang penggunaan AI bukan solusi yang realistis
  Pada akhirnya, siswa yang menyalahgunakan AI akan menanggung akibatnya sendiri

  • Dulu ada struktur ganda: PR dikerjakan bebas, ujian dilakukan di bawah pengawasan
    Jika cara itu dipakai sekarang pun, kemungkinan masih akan bekerja dengan baik di era LLM
  • Pada akhirnya era Aristoteles digital sedang datang
    Guru akan makin berubah menjadi pengawas, tetapi proses transisinya akan sangat kacau