Mengajarkan Kreativitas dan Keterampilan yang Tetap Relevan di Era Kecerdasan Buatan
Saat murid SMA menggunakan kecerdasan buatan untuk merancang mural komunitas atau mahasiswa baru berkolaborasi lintas benua dengan mahasiswa lain dalam proyek penceritaan digital, terbukti bahwa batas-batas pembelajaran sedang mengalami pergeseran. Ruang kelas bukan lagi sekadar tempat untuk menyerap informasi, tapi juga menjadi studio kreatif di mana para pelajar menggunakan teknologi untuk memecahkan masalah dunia nyata.
Baru-baru ini, host EdSurge Carl Hooker memandu seri webinar dua bagian yang disponsori oleh Adobe, menampilkan panelis ahli yang mengeksplorasi persinggungan antara kreativitas, kecerdasan buatan, dan kesuksesan pelajar di pendidikan K-12 dan perguruan tinggi. Yang menjadi pembicara adalah Melissa Vito, wakil rektor untuk inovasi akademik di University of Texas at San Antonio; Laura Slover, direktur utama Skills for the Future, inisiatif bersama antara ETS dan Carnegie Foundation; Justin Hodgson, profesor madya di Indiana University Bloomington; Adeel Khan, pendiri dan CEO MagicSchool AI; danBrian Johnsrud, kepala global pendidikan, pembelajaran, dan advokasi di Adobe.
Berangkat dari riset terbaru Adobe tentang bagaimana kreativitas dan kecerdasan buatan membentuk hasil belajar serta kesiapan karier pelajar, seri ini menyoroti bagaimana para pemimpin tersebut memandang — dan merumuskan kembali — peran inovasi dalam lingkungan pembelajaran masa kini.
EdSurge: Keterampilan apa yang paling penting untuk masa depan pelajar, dan bagaimana respons dari lembaga pendidikan?
Slover: Kami ingin semua pelajar dalam sistem K-12 mengembangkan semua keterampilan inti yang akan terus relevan — keterampilan yang kritis tidak hanya untuk kesuksesan pascasekolah menengah dan tempat kerja, tetapi juga untuk kesejahteraan dan kontribusi positif kepada komunitas mereka.
Menurut riset Carnegie dan ETS, 11 keterampilan paling penting yang akan terus relevan adalah kolaborasi, komunikasi, kreativitas, pemikiran kritis, rasa ingin tahu, literasi digital dan kecerdasan buatan, pola pikir berkembang, kepemimpinan, ketekunan, pengendalian diri, dan keterlibatan sipil.
Bagaimana kecerdasan buatan menggeser peran pendidik di ruang kelas saat ini?
Hodgson: Kami masih menjumpai keraguan terhadap peran kecerdasan buatan dalam dunia pendidikan. Namun, secara umum, para dosen mulai memahami bahwa peran mereka perlu berkembang, tidak hanya dalam cara mereka mengevaluasi hasil belajar, tetapi juga sebagai mentor yang memanfaatkan AI untuk membimbing mahasiswa.
Kami beralih dari reaksi karena rasa takut menuju keterlibatan yang lebih bijak. Respons yang pertama kali muncul adalah bahwa kecerdasan buatan akan menimbulkan kecurangan. Namun, sekarang kami menjumpai pemikiran yang lebih strategis tentang potensi yang dimiliki kecerdasan buatan.
Bagaimana para pendidik menggabungkan kreativitas dan kecerdasan buatan dalam praktik pembelajaran?
Vito: Di UTSA, kami memulai sejak dini. Kami memulai dengan beberapa nilai inti. Salah satunya adalah rasa ingin tahu dan eksperimen. Kami ingin menciptakan kesempatan bagi para dosen untuk belajar; kami semua belajar bersama. Kami perlu menyadari pesatnya perubahan yang terjadi saat ini. Para dosen kami telah menunjukkan kemampuan yang luar biasa.
Mahasiswa pada awalnya menggambarkan kecerdasan buatan sebagai tutor anonim yang hebat, yang sangat bermanfaat terutama bagi mahasiswa semester awal untuk mengajukan pertanyaan, menyempurnakan pemikiran, dan belajar.
Johnsrud: Jika melihat penelitian yang ada tentang seberapa sering pelajar benar-benar mendapat kesempatan untuk melatih kreativitas dan mengembangkan kemampuan berpikir kreatif, kita akan menyadari bahwa masih banyak ruang untuk perbaikan.
Sebagian besar industri kreatif justru melaporkan peningkatan kreativitas, terutama jika kreativitas diuraikan ke dalam berbagai komponen pemikiran kreatif: memahami suatu masalah dari beragam sudut pandang, menghasilkan berbagai kemungkinan solusi, merancang pendekatan yang berbeda untuk menyelesaikan masalah, serta mengeksplorasi beragam cara untuk mengomunikasikan solusi tersebut.
Di sinilah kecerdasan buatan sangat bermanfaat bagi kita.
Tonton kedua webinar sesuai permintaan ini sekarang:
Bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu pendidik dalam mempersonalisasi pembelajaran?
Khan: Kecerdasan buatan membekali pendidik dengan kemampuan untuk menghemat waktu saat membuat materi — tetapi yang lebih penting, kecerdasan buatan memungkinkan mereka menyesuaikan materi tersebut secara mendalam sesuai pengetahuan siswa mereka, kemampuan akademis mereka, dan konteks kehidupan serta komunitas lokal mereka.
Pembelajaran menjadi jauh lebih kaya ketika pendidik benar-benar mengenal siswa mereka. Dan ketika mereka menggunakan alat kecerdasan buatan untuk memanfaatkan pemahaman tersebut, mereka dapat menyesuaikan instruksi untuk memenuhi kebutuhan individu dengan lebih baik.
Pada akhirnya, hal terpenting yang dilakukan pendidik adalah membangun hubungan dengan siswa mereka. Saya melihat kecerdasan buatan sebagai akselerator luar biasa untuk hubungan tersebut.
Seperti apa literasi kecerdasan buatan di ruang kelas saat ini?
Pada akhirnya, hal terpenting yang dilakukan pendidik adalah membangun hubungan dengan siswa mereka. Saya melihat kecerdasan buatan sebagai akselerator luar biasa untuk hubungan tersebut.
Adeel Khan
Johnsrud: Dalam hal literasi AI, saya melihat posisi kita saat ini mirip dengan masa-masa awal literasi media ketika saya mengajar studi perpustakaan di jenjang K-12. Tujuannya bukan sekadar memilih alat yang tepat, melainkan mengajarkan siswa menjadi konsumen yang kritis. Hal yang sama berlaku untuk AI: Kita perlu mengajarkan siswa untuk “membaca label informasi gizi” sebelum menggunakan atau menerima begitu saja konten yang dihasilkan AI. Siapa yang membangun model ini? Bagaimana model ini dirancang? Apa keunggulannya, dan di mana keterbatasannya? Bagaimana saya menentukan apakah hasilnya dapat dipercaya?
Khan: Sebagian besar anak-anak menggunakan AI, entah mereka menyadarinya atau tidak. AI generatif baru berusia sekitar dua tahun, tetapi sudah terintegrasi secara bermakna ke dalam dunia mereka, baik di ponsel atau dalam alat-alat populer.
Bagi kebanyakan, interaksi pertama mereka dengan AI adalah ketika mengobrol dengan teman AI atau semacamnya. Itu sebenarnya sangat memprihatinkan. Pertama kali mereka berinteraksi dengan AI generatif adalah dengan sesuatu yang mengklaim sebagai teman mereka.
Kami sangat yakin bahwa siswa perlu belajar tentang AI generatif di sekolah dari orang dewasa yang tepercaya, sehingga mereka dapat melakukan percakapan kritis tentang bagaimana model dilatih, apa itu AI generatif, bagaimana respons dihasilkan, dan untuk apa AI generatif seharusnya dan tidak seharusnya digunakan. Kecerdasan buatan bukanlah “teman” Anda.
Tantangan apa yang dihadapi sekolah dalam menilai kreativitas dan keterampilan yang terus relevan, dan bagaimana beberapa sekolah berusaha mengubah hal tersebut?
Jika AI bisa mengikuti dan lulus mata kuliah yang Anda ajarkan, mungkin AI bukanlah masalah utamanya. Jika tugas yang diberikan dapat diselesaikan oleh mesin, maka kita perlu meninjau kembali apa yang kita nilai. Yang penting bukan hanya hasil akhirnya, tetapi juga prosesnya. Bagaimana saya dapat mengevaluasi proses belajar yang berlangsung atau kemampuan siswa dalam menalar dan memecahkan masalah?
Justin Hodgson
Slover: Masalahnya, sistem pendidikan di sekolah masih berpusat pada mata pelajaran seperti Aljabar I, Bahasa Inggris tingkat 10, dan biologi. Mata pelajaran tersebut penting, dan di dalamnya terkandung banyak keterampilan yang berharga. Namun, dalam praktik penilaian dan pelaporan hasil belajar, siswa mendapatkan nilai untuk matematika atau bahasa Inggris, bukan untuk kemampuan berkolaborasi, berkomunikasi, atau berpikir kritis.
Keterampilan-keterampilan tersebut tidak secara eksplisit diidentifikasi, diukur, maupun dilaporkan. Upaya yang kami lakukan memang sengaja dirancang untuk mengatasi masalah ini — untuk mengubah tolok ukur keberhasilan dan menegaskan bahwa yang penting bukan hanya matematika dan bahasa Inggris. Ada serangkaian keterampilan jangka panjang yang juga tidak kalah penting.
Hodgson:Jika AI bisa mengikuti dan lulus mata kuliah yang Anda ajarkan, mungkin AI bukanlah masalah utamanya. Jika tugas yang diberikan dapat diselesaikan oleh mesin, maka kita perlu meninjau kembali apa yang kita nilai. Yang penting bukan hanya hasil akhirnya, tetapi juga prosesnya. Bagaimana saya dapat mengevaluasi proses belajar yang berlangsung atau kemampuan siswa dalam menalar dan memecahkan masalah?
Kita telah terbiasa dengan cara mengajar tertentu — karena adanya standar capaian, ekspektasi, daftar tugas, dan berbagai nilai yang menyertainya — sehingga sistem pendidikan kita menjadi sangat berfokus pada materi dan penyampaian konten.
Namun pada akhirnya, yang mendefinisikan suatu disiplin ilmu adalah cara kita memahami, menerapkan, dan menciptakan pengetahuan di dalamnya. Kemampuan untuk menghasilkan karya melalui berbagai metodologi, pendekatan pedagogis, dan praktik tersebut merupakan inti dari semuanya.
