AI ada di hampir setiap ruang kelas
Kecerdasan buatan dengan cepat menjadi bagian dari kehidupan akademis sehari-hari siswa Amerika. Pada pertengahan tahun 2025, hingga 84% siswa sekolah menengah menggunakan AI untuk mengerjakan tugas sekolah, termasuk menulis esai, merangkum bacaan, dan menyelesaikan tugas. Meskipun penggunaannya tersebar luas, para siswa sendiri semakin khawatir dengan apa artinya ini. Survei Gallup–Walton Family Foundation pada tahun 2026 menemukan bahwa minat Gen Z terhadap AI telah menurun sebesar 14% sejak tahun 2025, dan hampir separuh generasi Z yang bekerja kini percaya bahwa risiko AI di dunia kerja lebih besar daripada manfaatnya. Pada saat yang sama, sekolah membeli alat AI dengan kecepatan yang luar biasa, seringkali hanya dengan sedikit bukti independen tentang bagaimana teknologi ini memengaruhi hasil pembelajaran jangka panjang. Daerah-daerah mengambil keputusan mengenai pengadaan barang dan jasa yang membentuk cara berpikir dan pembelajaran jutaan siswa, dimana hampir tidak ada infrastruktur yang bisa digunakan untuk menilai apakah ada infrastruktur yang berfungsi. AI sangat mengganggu. Satu dekade yang lalu, anak-anak di laboratorium komputer dapat mencari pertanyaan penelitian di Google saat menulis esai; saat ini mereka dapat mengakses alat AI generatif yang menulis esai untuk mereka. AI generatif dapat menyusun argumen, menyelesaikan persamaan, merangkum teks, dan menyimulasikan keahlian lintas mata pelajaran, melakukan tugas-tugas intelektual yang seharusnya dipelajari sendiri oleh siswa. BUKTI DAN INFRASTRUKTUR Namun basis buktinya masih sangat sedikit. Tinjauan Stanford Accelerator for Learning baru-baru ini terhadap lebih dari 800 studi tentang AI di K-12 menemukan hanya 20 studi kausal berkualitas tinggi yang meneliti hasil pembelajaran. Dan penelitian yang ada menunjukkan gambaran yang rumit: Siswa sering kali menghasilkan pekerjaan yang lebih kuat saat menggunakan AI, namun hasil tersebut sering kali hilang—dan terkadang terbalik—ketika akses AI dihapus, seperti yang baru-baru ini ditemukan dalam Digital Education Outlook OECD 2026. Sekolah tidak memiliki infrastruktur untuk mengevaluasi perbedaan-perbedaan ini dalam skala besar, dan hanya 31% sekolah negeri di AS yang memiliki kebijakan AI tertulis. Alliance for Learning Innovation (ALI), sebuah koalisi yang terdiri lebih dari 140 organisasi nirlaba, filantropi, dan pemimpin sektor swasta, bekerja sama dengan mitra di tingkat federal, negara bagian, dan lokal untuk membantu menutup kesenjangan tersebut, termasuk agenda aksi baru-baru ini dengan Digital Promise dan para pemimpin distrik dalam penelitian dan pengembangan yang dipimpin secara lokal. Namun tidak ada koalisi tunggal yang dapat menggantikan sistem penelitian nasional yang berfungsi. TANTANGAN AKIBAT PEMOTONGAN PENDANAAN Kesenjangan bukti semacam ini bukanlah hal baru, dan kita telah mengatasinya sebelumnya. Ilmu membaca memberi kita petunjuk tentang bagaimana sistem penelitian dan pengembangan pendidikan federal, negara bagian, dan lokal yang kuat dan saling berhubungan dapat mendorong perubahan yang benar-benar menggerakkan hasil belajar siswa. Dimulai pada akhir tahun 1990an dengan National Reading Panel, pemerintah federal berinvestasi dalam penelitian mendalam tentang bagaimana anak-anak belajar membaca. Melalui infrastruktur seperti Laboratorium Pendidikan Regional, negara bagian—yang paling terkenal adalah Mississippi—menerjemahkan penelitian tersebut ke dalam konteks mereka sendiri, melatih kembali guru, dan mengadopsi kurikulum berbasis bukti. Dan masing-masing kabupaten dan sekolah menggunakan data siswa untuk mengarahkan bantuan kepada anak-anak yang paling membutuhkan. Hasilnya adalah peningkatan hasil membaca yang nyata dan terukur. Kita tidak punya waktu puluhan tahun untuk AI. Kita memerlukan momen sains-AI-dalam-pendidikan. Sebaliknya, kami membongkar model tersebut pada waktu yang salah. Pemerintahan Trump mengusulkan pemotongan anggaran dua pertiga kepada Institute of Education Sciences (IES), badan penelitian Departemen Pendidikan. Negara-negara diberi tanggung jawab lebih besar namun diminta untuk membuat pesawat sambil menerbangkannya. Dan daerah-daerah membeli alat-alat AI lebih cepat daripada yang dapat dievaluasi oleh siapa pun, dengan kapasitas yang kecil untuk menghasilkan bukti-bukti independen. Upaya ALI—mempertahankan pendanaan IES yang kuat dan mendorong sistem penelitian dan pengembangan pendidikan federal yang dapat mengimbangi kecepatan perubahan pendidikan, mendukung negara-negara bagian melalui Pedoman Kebijakan Negara, dan bermitra dengan Digital Promise dan para pemimpin daerah dalam agenda penelitian dan pengembangan yang dipimpin secara lokal—bertujuan untuk membangun kembali setiap lapisan sistem tersebut. Secara keseluruhan, infrastruktur inilah yang dapat menghasilkan bukti kuat mengenai alat AI mana yang benar-benar bermanfaat bagi siswa, sekaligus memberi negara bagian dan distrik kemampuan untuk mencoba alat baru, mengevaluasinya, dan meningkatkan atau menghentikan penggunaannya berdasarkan apa yang mereka pelajari. Siswa sedang berada di tengah-tengah eksperimen besar AI, dan sekolah telah berpartisipasi dalam salah satu perubahan terbesar dalam praktik kelas dalam beberapa dekade. Penerapan AI yang bertanggung jawab dalam pendidikan tidak bisa berhenti pada akses dan batasan saja. Itu harus mencakup evaluasi. Tujuannya bukan untuk memperlambat masuknya AI ke dalam ruang kelas; itu untuk mengetahui alat mana yang pantas untuk ada di sana.Sara Schapiro adalah direktur eksekutif Alliance for Learning Innovation.Batas waktu terakhir Fast Company’s Next Big Things in Tech Awards adalah Jumat, 12 Juni, pukul 23:59 PT. Terapkan hari ini.
Diterbitkan : 2026-06-05 20:21:00
sumber : www.fastcompany.com
