Masa depan pembelajaran bergantung pada pertanyaan penting: bagaimana kita dapat menunjukkan secara andal apa yang benar-benar diketahui dan dapat dilakukan oleh individu? Kredensial mikro, portofolio digital, dan Catatan Ketenagakerjaan Peserta Didik (LER) yang baru muncul semuanya menjanjikan solusi, namun tantangan utamanya tetap ada: dapatkah kita menciptakan sinyal yang terlihat dan berharga di seluruh ruang kelas, komunitas, dan karier? Sinyal-sinyal ini menjadi landasan pembuktian bagi ekosistem yang berpusat pada peserta didik – dan merupakan titik tekanan dimana ekosistem tersebut mungkin gagal.
Janji: Menjadikan Pembelajaran Terlihat dan Berharga
Jika dilakukan dengan benar, sinyal pembelajaran yang efektif akan mengurangi hambatan dengan menyelaraskan pendidikan dengan peluang. Daripada hanya mengandalkan derajat atau waktu duduk, sinyal-sinyal ini menyoroti keterampilan yang ditunjukkan dan pengalaman otentik. Isaac Agbeshie-Noye, masalahnya bukan kekurangan bakat; ini adalah kegagalan koordinasi. Sistem sinyal yang berfungsi akan memungkinkan pemberi kerja untuk melihat apa yang dapat dilakukan oleh kandidat, bukan hanya jabatan mereka.
Di K-12, sinyal yang lebih baik akan memberikan siswa cara yang jelas dan portabel untuk menunjukkan kesiapan terhadap pembelajaran yang berhubungan dengan karir dan proyek komunitas. Di pendidikan tinggi, mereka akan menerjemahkan kursus, penelitian, dan magang menjadi bukti pertumbuhan yang diakui. Ini bukan hanya tentang inovasi teknis; ini adalah perubahan mendasar dalam cara kita mendefinisikan, mengukur, dan mengomunikasikan penguasaan – sebuah transformasi yang memerlukan pengembangan penilaian, motivasi, dan konteks dunia nyata, seperti yang ditekankan oleh Dr. Tony Wagner dan Dr. Ulrik Christsen.
Tekanan: Membangun Kepercayaan dan Koherensi
Bahkan dengan desain yang kuat, penerapannya masih menjadi kendala terbesar. Sinyal pembelajaran sangatlah rapuh: hal ini tidak hanya bergantung pada standar data dan infrastruktur, namun juga pada kepercayaan antara peserta didik, keluarga, pemberi kerja, pendidik, dan pembuat kebijakan.
Pertanyaan tentang kepemimpinan sangatlah penting. Siapa yang bertanggung jawab untuk mengelola sistem ini – sekolah, perusahaan, negara bagian, atau siswa itu sendiri? Negara-negara seperti Indiana dan North Dakota sedang menguji coba dompet digital untuk menyimpan dan berbagi catatan terverifikasi, namun saat ini tidak ada satu entitas pun yang “memiliki” koherensi di seluruh ekosistem yang sedang berkembang.
Adopsi terhambat oleh insentif dan kapasitas. Tanpa proposisi nilai yang jelas, alat yang dapat diakses, dan insentif bersama, bahkan model yang kuat pun akan kesulitan untuk berkembang. Seringkali, inovasi berbenturan dengan sistem lama yang menghargai kepatuhan dibandingkan perubahan. Untuk mempercepat adopsi, kita harus mengurangi gesekan dan meningkatkan nilai yang dirasakan oleh semua orang yang terlibat.
Wild Card: AI dan Masa Depan Validasi
Kecerdasan buatan mengubah keadaan, namun juga menimbulkan pertanyaan baru. AI mungkin membantu menerjemahkan pengalaman menjadi keterampilan yang tervalidasi, namun AI juga menimbulkan kekhawatiran tentang privasi, bias, dan keaslian. Siapa yang menjamin keakuratan keterampilan yang disimpulkan oleh AI? Apa yang terjadi jika bukti diringkas oleh mesin dan bukan diverifikasi oleh manusia? Validasi manusia dari para pendidik, mentor, dan supervisor akan tetap menjadi jangkar penting bagi kredibilitas.
Kolaborasi lintas sektor juga penting. Menjembatani kesenjangan antara pendidikan, angkatan kerja, dan industri memerlukan bahasa dan logika yang sama. Ekosistem lokal penting: jalur tercepat menuju legitimasi tidak melalui mandat nasional, namun melalui uji coba lokal yang membuktikan apa yang berhasil dan membangun kepercayaan.
Ketegangan: Pengalaman vs. Keterampilan
Masih ada perbedaan pendapat mengenai apa yang harus dipercaya. Sebagian besar fokus pada keterampilan, yang dapat diukur dan berhubungan langsung dengan kebutuhan tenaga kerja. Namun keterampilan memerlukan konteks dan bukti agar bisa berharga. Di sinilah pengalaman berperan. Pengalaman mengintegrasikan keterampilan, konteks, dan penilaian manusia, mengungkapkan tidak hanya apa yang dapat dilakukan seseorang, tetapi juga bagaimana dan mengapa.
Konteks penting karena kemampuan bersifat kondisional. Keterampilan “kolaborasi” yang sama terlihat berbeda jika diperoleh dalam proyek berisiko tinggi versus aktivitas kelas. Untuk mengatasi hal ini, Getting Smart telah mengembangkan Indikator Kualitas Pengalaman—Tanggung Jawab, Kompleksitas, dan Kebaruan—untuk mengukur dan memvalidasi kualitas pengalaman belajar.
Pendekatan ini sejalan dengan upaya Education Design Lab (EDL), yang mengidentifikasi Otonomi, Kompleksitas, dan Pengaruh sebagai dimensi kunci dari keterampilan yang tahan lama. Penguasaan sejati memadukan keterampilan, kemauan, dan tujuan, seperti yang ditekankan oleh Wagner dan Christsen.
Intinya
Sinyal pembelajaran di masa depan bergantung pada jawaban atas pertanyaan-pertanyaan penting: bagaimana kita dapat menjembatani kesenjangan antara keterampilan dan pengalaman? Bagaimana AI dapat membantu menerjemahkan pembelajaran sekaligus menjaga privasi dan kredibilitas? Apa yang bisa kita pelajari dari uji coba yang sudah ada? Dan bagaimana kita dapat membangun kepercayaan dan keyakinan seluruh pemangku kepentingan?
Taruhannya besar: keberhasilan ekosistem yang berpusat pada peserta didik bergantung pada menjadikan pembelajaran terlihat, berharga, dan dapat diverifikasi – dan melakukannya dengan cara yang membangun kepercayaan dan koherensi di seluruh sistem.
