Transformasi digital dan peran AI di perguruan tinggi

Depok (ANTARA) - Biro Transformasi, Manajemen Risiko, dan Monitoring Evaluasi (TREM) Universitas Indonesia (UI) bersama Korea Advanced Institute of Science & Technology (KAIST) mengadakan workshop terkait transformasi digital dan peran Artificial Intelligence (AI) di lingkungan pendidikan tinggi.

"Seperti halnya proses perkuliahan yang sudah memanfaatkan sistem digital di masing-masing fakultas/sekolah/vokasi, setiap aktor yang berperan pun perlu mengetahui dan memahami bagaimana peran digitalisasi dalam pendidikan tinggi," kata Kepala Biro TREM UI, Vishnu Juwono, S.E, M.I.A., Ph.D. di kampus UI Depok, Kamis.

Dikatakan, kampus tidak terlepas dari konteks digitalisasi, pemanfaatan AI juga berperan besar di lingkungan perkuliahan, misalnya dengan munculnya ChatGPT yang dapat menjadi tantangan tersendiri dalam proses penyelenggaraan pendidikan,” katanya.

Baca juga: InterBio-Presight kolaborasi memajukan teknologi biometrik
Kehadiran AI membawa peluang yang sangat besar di dunia pendidikan. Penerapan AI di lembaga perguruan tinggi melibatkan berbagai aspek yang dapat meningkatkan efektivitas dan kualitas pembelajaran.

Salah satu aplikasi utama AI adalah dalam menghadirkan smart content yang dapat memecah buku teks menjadi materi-materi ringkas yang mudah dipahami dan sesuai dengan kebutuhan pembelajar.

Selain itu, AI juga mendukung personalized and adaptive learning yang mampu menyesuaikan metode dan aktivitas pembelajaran sesuai dengan minat dan kebutuhan masing-masing individu.

Lebih lanjut, AI dapat digunakan dalam hal evaluasi dengan mekanisme automated grader yang dapat membantu mengurangi beban pengajar dalam menilai pekerjaan siswa. Perguruan tinggi juga dapat mengembangkan virtual facilitators yang dapat menjadi asisten pengajar dalam memberi bantuan dan menjawab pertanyaan siswa.

Baca juga: Menkominfo ingatkan bahaya penyalahgunaan AI buat konten negatif pada Pemilu 2024

Terakhir, sistem AI dapat digunakan dalam pengawasan ujian atau proctoring untuk memastikan keaslian karya siswa selama ujian dan mencegah tindakan kecurangan.

Sebagai contoh konkret, terdapat berbagai aplikasi AI yang menggunakan Natural Language Processing seperti ChatGPT 4.0 dan Zabaware, aplikasi chatbot seperti Cleverbot dan Elbot, asisten penulisan AI seperti Grammarly dan QuillBot. Selain itu, ada platform pembelajaran bahasa yang terpersonalisasi seperti Duolingo, Memrise, dan Babbel.

Akan tetapi, terdapat beberapa tantangan dalam pemanfaatan AI yang perlu dipertimbangkan secara serius. Beberapa pekerjaan tradisional seperti penerjemah dan storyteller akan menghadapi risiko penggantian oleh AI. Dampaknya tidak terbatas pada aspek teknologi saja, melainkan juga berpengaruh pada kebijakan, pendidikan, serta lanskap pekerjaan di masa depan.

Manusia harus bersaing tidak hanya dengan sesama manusia, tetapi juga dengan robot. Oleh karena itu, respon perguruan tinggi terhadap perubahan zaman sangat penting.

Baca juga: Kemenkominfo RI siapkan pedoman etika AI lindungi data pribadi

Hal ini tentu perlu disikapi dengan adanya pembuatan peraturan (policy) yang imbang, yang mengatur terkait penggunaan AI di lingkungan universitas serta diimbangi dengan pembelajaran tatap muka. Selain itu, diperlukan peran pemerintah dalam mengatur regulasi seperti General Data Protection Regulation (GDPR) yang telah dibuat oleh European Union (EU) yang mengatur terkait data security dan privacy sehingga dapat meminimalisir dampak negatif dari penggunaan AI.

Sementara itu Graduate of Science and Technology Policy dan Adjunct Professor dari KAIST College of Business Assist. Prof. Kyung Ryul Park memberikan pemahaman dan pelatihan tentang pemanfaatan aspek digital di lingkup perguruan tinggi serta bagaimana beradaptasi dengan lingkungan digital.

Prof. Kyung menjelaskan beberapa terminologi baru dalam ranah transformasi digital yang penting untuk dicatat, yaitu AI, blockchain, cloud computing, dan data. Ia juga menjelaskan beberapa kategori AI.

“Sebenarnya belum ada klasifikasi yang telah ditetapkan secara jelas mengenai taksonomi AI. Namun, ada beberapa taksonomi, yaitu Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), contohnya ChatGPT, text analysis dan voice detection, Computer Vision, serta Robotics & Manufacturing Optimisation,” ujar Prof. Kyung.