AI dalam pendidikan tak terlihat namun terasa
Konsep Invisible AI membolehkan universiti memanfaatkan kecerdasan buatan di sebalik tabir untuk menambah baik kurikulum, memahami keperluan mahasiswa dan meningkatkan kebolehpasaran graduan tanpa mengabaikan peranan manusia.
DI tengah-tengah euforia Generative Artificial Intelligence (GenAI), organisasi termasuk dari kalangan organisasi pendidikan berlumba-lumba menghadirkan chatbot, pembantu virtual, hingga pelbagai ciri kecerdasan buatan yang berhadapan terus dengan sasaran. Namun, semakin berkembangnya teknologi ini, muncul kefahaman baru bahawa AI yang paling bernilai sebenarnya tidak semestinya kelihatan.
Bagi masyarakat kehadiran AI bukanlah keutamaan mereka. Mereka tidak datang ke universiti untuk mencuba teknologi. Mereka datang untuk mendapatkan ilmu yang diperlukan, mendapatkan perkhidmatan yang menjamin pekerjaan, dan menikmati proses pembelajaran yang mudah.
Di balik pengalaman tersebut, AI boleh bekerja tanpa tampil di hadapan pelajar. Mulai dari memastikan silibus yang terkini, meramal permintaan pekerjaan, menganalisa ulasan pelajar, hingga membantu universiti mengambil keputusan dengan lebih cepat untuk pembaharuan program. Pelajar mungkin tidak mahu tahu prosesnya, tetapi manfaatnya perlu sangat terasa dalam pengalaman mereka.
Ketika AI Tak Perlu Dipamerkan
Dalam beberapa tahun kebelakangan AI menjadi salah satu simbol inovasi. Chatbot pintar, pembantu maya, dan ciri-ciri interaktif berasaskan GenAI ditempatkan di barisan hadapan layanan pengguna.
Namun, pendekatan yang menjadikan AI sebagai ciri utama tidak selalu menghasilkan pengalaman yang lebih baik. Ketika teknologi gagal memahami konteks kemanusiaan, memberikan jawapan yang tidak relevan, atau membuat kesulitan pelajar mendekati manusia, AI sebaliknya berubah daripada solusi menjadi halangan.
Penemuan satu pusat kajian AI,Gartner, 64% pelanggan lebih memilih syarikat tidak menggunakan AI sebagai media komunikasi langsung. Keluhan yang muncul antara lain berkaitan dengan kemampuan chatbot memahami konteks kemanusiaan dan kesulitan pelanggan memperoleh bantuan manusia apabila diperlukan.
Persoalannya bukan semata-mata pada teknologi. Yang menjadi pertanyaan ialah bagaimana AI ditempatkan dalam mendampingi pelajar. Jika AI digunakan hanya untuk menunjukkan bahawa universiti mampu mengadaptasi teknologi terkini, manfaatnya menjadi terhad. Sebaliknya, jik AI digunakan untuk mengurangkan keraguan dan menyelesaikan persoalan yang benar-benar dihadapi mahasiswa, nilainya menjadi jauh lebih baik.
AI yang Bekerja di Sebalik Tabir
Konsep Invisible AI menawarkan pendekatan yang berbeza. AI tidak harus menjadi wadah utama interaksi. Teknologi boleh ditempatkan sebagai mesin di belakang tabir yang mengoptimumkan pelbagai proses pembelajaran.
Salah satu contohnya adalah penyediaan kajian dan tugasan. Universiti tidak lagi hanya mengharapkan data dari pengkalan data untuk tugasan mahasiswa. AI dapat menganalisis pelbagai faktor serentak seperti trend jualan, jumlah permintaan, faktor setempat, musim percutian, hingga perubahan ekonomi di suatu pasaran.
Dari analisis tersebut, organisasi termasuk dari sektor pendidikan dapat memenuhi keperluan pasaran dan menyediakan kursus dan program yang menepati permintaan industri. Bagi mahasiswa, proses itu mungkin sama sekali tidak kelihatan. Yang mereka rasakan adalah ilmu yang dicari tersedia apabila diperlukan semasa hendak diguna.
Kemampuan tersebut menggambarkan bagaimana AI dapat memperbaiki pengalaman pelajar tanpa harus berinteraksi langsung dengan mereka melalui AI. Nilai teknologi sebenarnya muncul daripada proses yang berjalan lancar di belakang layar.
Dari Suara Pelanggan Menjadi Inovasi
“Invisible AI” juga seharusnya mengubah cara universiti memahami keperluan mahasiswa. Ulasan ribuan, komen di media sosial, hingga data kualiti pembelajaran menyimpan maklumat mengenai pengalaman mahasiswa. Namun, jumlah data yang besar membuat pola tertentu sukar diramal jika semua proses dilakukan secara manual.
AI dapat membantu menyelesaikan masalah yang dihadapi dan menyelesaikan masalah yang berulang. Contohnya, keluhan mengenai program yang tidak relevan, bahan mengajar yang ketinggalan, atau reka bentuk kurikulum yang ketinggalan dan kurang menarik, boleh menjadi bahan rujukan bagi reka bentuk dan bahagian pembanggunan program.
Keberhasilan Bukan Sekadar Kerugian
Hal serupa terjadi pada data kebolehpasaran graduan. Selama ini, keboleh pasaran graduan sering dilihat terutamanya sebagai kejayaan atau kelemahan program. Namun, data tersebut sebenarnya menyimpan maklumat mengenai kualiti graduan dan pengalaman keilmuan.
Dengan bantuan AI, pola pengambilan boleh diperkasa untuk menentukan apa kemungkinan penyebabnya. Rendahnya kebolehpasaran graduan boleh berkaitan dengan kelemahan proses penggubalan silibus, kelemahan material, ketingalan bahan rujukan, atau persoalan lain yang belum terlihat.
Ketika AI Memberi Ruang bagi Manusia
Ada paradoks menarik dalam konsep “Invisible AI”. Semakin banyak pekerjaan rutin yang dapat dilakukan teknologi, semakin besar pula ruang yang tersedia untuk manusia untuk melakukan pekerjaan yang memerlukan kebolehan manusiawi.
Pekerjaan pentadbiran, penyusunan laporan, dan analisis data rutin di universiti dapat diotomatisasikan. Tenaga akademik kemudiannya boleh memberi tumpuan untuk membina kualiti ilmu dikalangan mahasiswa, memberikan khidmat nasihat, menangani masalah kompleks, dan menyediakan kajian yang lebih berkualiti tinggi.
Ertinya, AI tidak harus dicanangkan sebagai pengganti manusia dalam pendidikan. Dalam konteks pengalaman mahasiswa, teknologi hanya boleh mengambil alih pekerjaan yang bersifat berulang membolehkan pensyarah mempunyai lebih banyak ruang untuk memberikan sentuhan keilmuan berkualiti.
