Kampus Alihkan Penilaian Mahasiswa ke Studi Kasus Nyata

Pemanfaatan kecerdasan buatan (AI) di lingkungan perguruan tinggi menuntut perubahan pendekatan pembelajaran dan evaluasi mahasiswa. Universitas perlu memperkuat kemampuan manusia yang tidak dapat sepenuhnya digantikan teknologi, terutama akuntabilitas dan kepemimpinan, dilansir dari Medcom. Pesan tersebut disampaikan Founder LintLabs.org dan noverseinc.com, Vasanth Sreeram, dalam Opening Fireside Chat QS Higher Ed Summit: Asia Pacific 2026.

Kegiatan tersebut berlangsung di Bali International Convention Centre, Nusa Dua, Bali, Selasa, 3 November 2026. Menurut Vasanth, kemampuan teknologi yang semakin maju tidak menghilangkan kebutuhan terhadap tanggung jawab manusia. Akuntabilitas menjadi salah satu aspek penting yang harus tetap dikembangkan melalui pendidikan tinggi.

"Semua orang suka membicarakan apa yang bisa dilakukan AI, tetapi penting bagi kita untuk berfokus pada apa yang tidak bisa dilakukannya, bahkan jika AI menjadi seribu kali lebih cerdas. Salah satu jawaban yang terus muncul adalah akuntabilitas," kata Vasanth Sreeram.

Penekanan terhadap akuntabilitas membawa konsekuensi pada cara universitas membentuk kompetensi mahasiswa. Proses pendidikan tidak cukup hanya mengajarkan penggunaan perangkat teknologi, tetapi juga perlu membiasakan peserta didik bertanggung jawab atas keputusan dan tindakan mereka. Vasanth, yang merupakan mahasiswa Nanyang Technological University, menilai latihan berbasis persoalan nyata dapat membantu membangun kemampuan tersebut. Mahasiswa perlu menghadapi situasi yang mengharuskan mereka menentukan pilihan sekaligus mempertanggungjawabkan hasilnya.

"Hal ini kemudian membuat mereka lebih mampu mengambil keputusan penting dalam kehidupan nyata," kata Vasanth. Perubahan berikutnya menyangkut sistem evaluasi akademik. Tugas berulang dan pekerjaan administratif yang relatif mudah ditangani AI dinilai perlu dikurangi agar dosen dapat mengarahkan perhatian pada kegiatan pembelajaran yang lebih bermakna.

Vasanth menilai pekerjaan rutin semacam itu tidak selalu memberikan pengalaman belajar yang dibutuhkan mahasiswa. Bahkan, tugas yang bersifat repetitif kerap menjadi beban dan sumber tekanan tanpa memberikan manfaat pembelajaran yang sepadan. "Jika pekerjaan semacam itu dihilangkan, para dosen akan lebih leluasa berfokus pada tugas yang jauh lebih besar," ujar dia.

Dengan menyerahkan sebagian pekerjaan teknis kepada AI, perguruan tinggi memiliki kesempatan untuk memperluas pembelajaran berbasis pengalaman. Dosen dapat memanfaatkan waktu tersebut untuk memberikan persoalan kompleks yang membutuhkan kreativitas, pertimbangan, dan tanggung jawab mahasiswa.

Salah satu pendekatan yang disarankan adalah penggunaan skenario serta studi kasus dunia nyata. Melalui metode tersebut, mahasiswa tidak hanya dituntut menghasilkan jawaban, tetapi juga memahami konsekuensi dari keputusan yang mereka ambil.

Tantangan kompleks melatih kepemimpinan mahasiswa

Sebagai gambaran, Vasanth mengangkat pengalaman sebuah kasus di MIT. Seorang profesor memberikan tantangan kepada sekitar lima sampai enam kelompok mahasiswa untuk membangun mesin jet dalam waktu satu bulan. Peserta diperbolehkan menggunakan sistem AI apa pun selama mengerjakan proyek tersebut.

Tantangan itu tergolong sangat sulit, bahkan hampir tidak mungkin diselesaikan oleh para profesor yang terlibat. Namun, tingkat kesulitan tersebut justru membuka kesempatan bagi mahasiswa untuk mengeksplorasi berbagai pendekatan. Mereka harus mencari kemungkinan penyelesaian melalui pemikiran kreatif ketika berhadapan dengan persoalan yang tidak memiliki jalan keluar sederhana.

"Masalah yang sangat sulit memaksa mereka menemukan solusi kreatif, sebagaimana seharusnya dilakukan para pemimpin masa depan dunia," tutur Vasanth.

Melalui contoh tersebut, penilaian akademik diharapkan tidak hanya bertumpu pada hasil akhir pekerjaan. Kemampuan mahasiswa dalam mengendalikan proses, menentukan arah tindakan, serta mempertanggungjawabkan keputusan juga perlu menjadi bagian penting dari evaluasi.

AI tidak menghilangkan pentingnya dasar ilmu pengetahuan

Penggunaan teknologi kecerdasan buatan juga tidak berarti universitas harus mengurangi kedalaman materi perkuliahan. Vasanth justru menilai penguatan fondasi keilmuan menjadi semakin penting ketika pekerjaan teknis dapat dibantu oleh teknologi. Sebelum AI berkembang, pembelajaran banyak menggabungkan penguasaan konsep dengan penggunaan perangkat lunak. Kini, perhatian pendidikan perlu lebih diarahkan pada pemahaman prinsip dasar yang menjadi fondasi setiap bidang keilmuan.

Dalam rumpun STEM, matematika dan sains tetap menjadi unsur utama yang perlu dikuasai mahasiswa. Penggunaan AI tidak menghapus kebutuhan terhadap pemahaman konsep fundamental yang mendasari bidang tersebut. Hal serupa berlaku untuk komunikasi.

Kemampuan menyampaikan gagasan secara langsung tetap dibutuhkan karena interaksi antarmanusia tidak dapat sepenuhnya diserahkan kepada sistem kecerdasan buatan. "Sebagai manusia kita tetap harus menyampaikan gagasan sendiri serta memegang kendali atas keputusan yang kita ambil. Karena itu, menurut saya pesan utamanya ajarkan lebih banyak fundamental dan fokuslah pada prinsip dasar dari setiap konsep dalam silabus," tutur dia.

Dengan demikian, arah pendidikan tinggi yang ditekankan dalam forum tersebut mencakup penguatan ilmu dasar, kemampuan berkomunikasi, akuntabilitas, serta kepemimpinan. AI dapat mengambil alih pekerjaan teknis, sementara mahasiswa tetap perlu mengembangkan kapasitas untuk berpikir dan bertanggung jawab secara mandiri.