Kecerdasan buatan dengan cepat mengubah cara kita mengevaluasi potensi manusia, namun sifatnya yang tidak jelas menimbulkan risiko yang signifikan. Tren penerapan sistem AI “kotak hitam” saat ini di bidang pendidikan – yang proses pengambilan keputusannya disembunyikan – melemahkan kepercayaan dan akuntabilitas. Sama seperti penumpang yang berhak memahami fungsi pesawat terbang, siswa dan pendidik juga perlu melihat bagaimana penilaian yang didukung AI dapat mengambil kesimpulan. Ini bukan hanya soal keadilan; ini merupakan persyaratan mendasar untuk pembelajaran yang bermakna dan kesempatan yang adil.
Masalah dengan AI Buram
Daya tarik AI dalam pengujian terletak pada kemampuannya mempersonalisasi penilaian, menyesuaikan pertanyaan dengan minat individu (penggemar olahraga yang menggunakan statistik, astronom yang menganalisis planet). Namun penyesuaian ini menciptakan sebuah paradoks: jika setiap siswa mengambil tes yang unik, bagaimana kita dapat menjamin bahwa nilainya sebanding? Tanpa transparansi, hal ini berisiko menciptakan standar yang sewenang-wenang dan memperkuat kesenjangan yang ada.
Bahayanya adalah model AI yang dipatenkan, yang didorong oleh kepentingan komersial, dapat bertindak sebagai penjaga gerbang menuju peluang pendidikan dan profesional yang dirahasiakan. Hal ini sangat kontras dengan ketelitian ilmiah dalam pengukuran pendidikan yang sudah ada, yang memprioritaskan akses terbuka terhadap metode dan data. Gagal menuntut penjelasan berarti menerima sistem di mana AI menentukan hasil tanpa pembenaran.
Kesehatan Ilmiah Menuntut Transparansi
OECD berpendapat bahwa validitas – keakuratan dan kebermaknaan suatu penilaian – bukanlah sesuatu yang harus diperiksa pada akhirnya; itu harus dibangun sejak awal. Validitas bukan lagi properti statis; ini adalah argumen dinamis tentang pelajar dalam konteksnya. Tes membaca yang didukung AI tidak valid jika hasilnya disalahartikan atau disalahgunakan, seperti mengkategorikan siswa secara tidak adil berdasarkan satu skor.
Penjelasan adalah kunci untuk memastikan hal ini tidak terjadi. Siswa berhak memahami mengapa mereka menerima nilai tertentu (78 untuk esai, misalnya). Umpan balik tanpa pemahaman tidak ada gunanya. Seperti yang kita harapkan dari label nutrisi pada makanan, kita memerlukan “label penilaian” yang merinci desain, penilaian, dan batasan pengujian yang didukung AI. Komisi Tes Internasional merekomendasikan penjelasan bahasa sederhana kepada pelajar dan keluarga.
Keadilan dan Menghindari Kerugian
Sistem AI mewarisi bias dari data yang dilatih, sehingga keadilan menjadi perhatian penting. Teknologi dapat menimbulkan hambatan baru: misalnya, AI yang menilai ucapan harus mengakomodasi siswa tunarungu. Prinsip “jangan menyakiti” harus diutamakan.
Seperti yang ditekankan dalam Buku Pedoman Penilaian dalam Pelayanan Pembelajaran, tes apa pun harus membuktikan bahwa tes tersebut tidak hanya akurat tetapi juga aman, efektif, dan adil. Hal ini memerlukan argumen validitas yang kuat untuk mengatasi potensi bias dan memastikan akses yang adil terhadap peluang.
Menuju Lapangan Publik Digital
Kami berdiri di persimpangan jalan. Apakah kita menerima masa depan yang didominasi oleh “kotak hitam” yang secara diam-diam membentuk jalur peserta didik, atau apakah kita membangun “lapangan publik digital” di mana desain penilaian bersifat terbuka, transparan, dan dapat diperdebatkan? Inovasi tanpa penjelasan adalah tindakan yang tidak bertanggung jawab.
Nilai suatu penilaian bukan hanya keakuratannya; betapa bermanfaatnya wawasan tersebut bagi pelajar dan pendidik. Saatnya untuk menuntut vendor AI untuk “menunjukkan karya mereka”, memastikan bahwa kisah AI dalam pendidikan adalah keterbukaan, ketelitian ilmiah, dan kepercayaan.
Masa depan AI dalam pendidikan bergantung pada kesediaan kita untuk memprioritaskan transparansi, keadilan, dan validitas ilmiah – bukan hanya kemajuan teknologi. Hanya dengan cara ini kita dapat memanfaatkan kekuatan AI tanpa mengorbankan prinsip-prinsip kesempatan yang adil dan pembelajaran yang bermakna.
