Dosen Ubah Sistem Penilaian untuk Hadapi Penggunaan AI

Penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam menyelesaikan tugas akademik mendorong sejumlah universitas di Amerika Serikat mengevaluasi kembali metode penilaian mahasiswa. Dosen mulai mengandalkan ujian langsung dan interaksi tatap muka untuk mengetahui kemampuan akademik yang sebenarnya, dilansir dari Detikcom. Perubahan tersebut dilakukan karena tugas yang dikerjakan di luar kelas semakin sulit dijadikan tolok ukur pemahaman.

Kehadiran AI memungkinkan mahasiswa menyelesaikan pekerjaan akademik dengan bantuan teknologi, sehingga hasil tugas belum tentu menggambarkan penguasaan materi secara mandiri. Salah satu pendekatan berbeda diterapkan Richards Borcherds, profesor matematika di Universitas California (UC) Berkeley. Ia memilih mempertimbangkan ketepatan waktu pengumpulan tugas mahasiswa dibandingkan hanya berfokus pada benar atau salahnya jawaban.

Menurut Borcherds, pemeriksaan tugas yang diselesaikan mahasiswa di luar ruang kelas menghadapi tantangan sejak teknologi AI semakin banyak digunakan. Dalam situasi tersebut, ujian secara langsung dinilai masih menjadi metode yang efektif untuk mengevaluasi kemampuan peserta didik.

Perubahan fungsi penugasan juga menjadi perhatian Eric Klopfer, profesor di Massachusetts Institute of Technology (MIT). Ia melihat bahwa tugas kuliah tidak lagi selalu mampu menunjukkan tingkat pemahaman mahasiswa terhadap materi pembelajaran. Pada awalnya, pemberian tugas memiliki dua fungsi penting. Mahasiswa dapat menggunakannya untuk memperdalam materi yang sudah diterangkan di kelas, sedangkan dosen memperoleh gambaran mengenai keberhasilan proses pembelajaran.

Namun, pemanfaatan AI dalam pengerjaan tugas membuat hasil evaluasi tersebut semakin sulit dipercaya sebagai gambaran kemampuan individu. Kondisi ini menyebabkan pengajar perlu mempertimbangkan kembali cara mengukur keberhasilan belajar. Klopfer menyampaikan bahwa sebagian mahasiswa tidak lagi menjadikan tugas sebagai sarana yang mencerminkan hasil pembelajaran mereka secara langsung.

"Saat ini, setidaknya bagi sebagian siswa, tugas bukan lagi evaluasi yang valid atas pembelajaran mereka," kata Klopfer. Menurut Klopfer, persoalan tersebut membutuhkan kesepahaman antara tenaga pengajar dan mahasiswa. Dosen perlu memberikan kepercayaan kepada mahasiswa dalam menjalankan tanggung jawab akademik, sementara mahasiswa harus mampu memahami materi tanpa ketergantungan berlebihan terhadap perangkat bantuan seperti AI.

Perhatian terhadap persoalan ini juga terlihat dalam laporan tahunan 2026 dari Komite Ad Hoc MIT mengenai pemanfaatan AI untuk pengajaran, pembelajaran, dan pelatihan penelitian. Komite tersebut mendorong dosen menyesuaikan metode mengajar serta sistem evaluasi agar mampu mengikuti perkembangan teknologi.

Universitas mulai mengutamakan ujian langsung

Sejumlah perguruan tinggi di Amerika Serikat mulai mempertimbangkan kembali ujian lisan sebagai bagian dari evaluasi akademik. Metode ini memungkinkan pengajar berinteraksi langsung dengan mahasiswa sekaligus menilai pemahaman mereka tanpa hanya mengandalkan hasil pekerjaan tertulis.

Universitas Cornell termasuk institusi yang mendorong penggunaan penilaian lisan sebagai pelengkap tugas tertulis, proyek, maupun kumpulan soal. Pendekatan tersebut ditujukan untuk mengurangi penggunaan AI yang tidak diizinkan atau tidak disertai pemahaman kritis. Bentuk evaluasi yang dapat diterapkan cukup beragam, mulai dari ujian lisan, sesi tanya jawab, presentasi, permainan peran, debat, hingga demonstrasi.

Pengajar dapat memadukan beberapa metode tersebut sesuai kebutuhan pembelajaran. Praktik serupa dilakukan Emily Hammer, profesor madya di Universitas Pennsylvania. Ia menggabungkan ujian lisan dengan pengerjaan makalah tertulis di dalam kelas sebagai bagian dari proses penilaian mahasiswa.

Penerapan metode gabungan tersebut bukan semata-mata berkaitan dengan persoalan menyontek antarmahasiswa. Hammer juga mengkhawatirkan kemungkinan berkurangnya keterampilan, kapasitas kognitif, serta kreativitas apabila mahasiswa terlalu bergantung pada bantuan teknologi.

MIT dorong kebijakan penggunaan AI yang jelas

Selain memperbarui metode evaluasi, MIT menekankan pentingnya aturan penggunaan AI yang transparan di setiap kelas. Dosen dianjurkan menjelaskan secara terperinci bentuk pemanfaatan teknologi yang diperbolehkan beserta alasan di balik kebijakan tersebut.

Hingga saat ini, belum terdapat ketentuan penggunaan AI yang diterapkan secara seragam untuk seluruh kelas di lingkungan kampus. Karena itu, masing-masing pengajar memperoleh keleluasaan menentukan pendekatan yang sesuai dengan karakteristik mata kuliah.

Perubahan sistem evaluasi tersebut menunjukkan bahwa penggunaan AI tidak harus dihentikan sepenuhnya dalam lingkungan pendidikan tinggi. Hal yang menjadi perhatian utama adalah bagaimana dosen merancang penilaian secara objektif agar pemahaman, kemampuan, dan perkembangan akademik mahasiswa tetap dapat diukur secara langsung.