Di dunia di mana otak manusia dan AI bersinergi, bagaimana bentuk pendidikan akan berubah?

Pada abad ke-4 SM, Plato dalam Phaedrus mencatat peringatan Socrates: tulisan akan membuat orang “tidak lagi mengingat dari dalam diri, melainkan bergantung pada simbol-simbol dari luar”, dan pada akhirnya “melupakan kebenaran, hanya mengingat citra-citra dari tulisan”.

Pada abad ke-10k, kepala biara Jerman Trithemius mengecam dalam Catatan tentang Para Juru Tulis percetakan: “Kita akan kehilangan latihan mengingat, menjadi malas dan hampa.”

Pada tahun 2008, The Atlantic menerbitkan artikel Google membuat kita menjadi bodoh?: “Kita sedang kehilangan kemampuan membaca mendalam dan fokus berkelanjutan.”

Pada tahun 2026, di sebuah grup orang tua di sekolah menengah di Beijing, seorang ibu bertanya tengah malam: “Anak saya menulis esai menggunakan AI hanya dalam lima menit. Saya harus berbuat apa?”

Dari tulisan ke percetakan, dari internet ke AI—empat era, kecemasan yang sama.

Yang jelas: tiga jenis kecemasan sebelumnya sudah sepenuhnya terbantahkan oleh sejarah. Tulisan, percetakan, dan internet adalah alat yang hanya meningkatkan efisiensi penyebaran pengetahuan; alat tersebut tidak melemahkan kemampuan belajar manusia, bahkan sangat meningkatkan efisiensi belajar, dan bahkan mendorong kemajuan peradaban manusia secara keseluruhan sebagai elemen inti.

Namun kali ini, situasinya agak berbeda.

Yang dioptimalkan oleh AI bukan hanya perantara agar manusia menjangkau pengetahuan, melainkan menggantikan sepenuhnya seluruh proses manusia dalam mengingat, bernalar, bahkan menyelesaikan masalah, hingga memberikan hasil. Dalam semalam, semua orang tua dan guru terseret ke dalam kecemasan yang mendalam: AI telah menjadi alat kecurangan kelas tertinggi.

Sebelumnya, Profesor Fei-Fei Li di Stanford pernah menyebut dalam dialog dengan Titan Media (wawancara eksklusif Zhao Hejuan dengan Li Fei-Fei: “Saya percaya pada manusia, bukan AI”): “AI sedang dengan cepat membuktikan bahwa banyak hal bisa dilakukan oleh mesin. Jika harus membuat orang menghabiskan sepuluh, dua puluh tahun untuk mempelajari hal-hal yang bisa dilakukan mesin, itu merupakan pemborosan besar bagi manusia. Orang seharusnya memanfaatkan waktu dan energi yang dibebaskan oleh AI untuk beralih pada pengembangan kemampuan yang tidak bisa digantikan oleh AI—kemampuan kognitif, kreativitas, kemampuan berempati, serta kompetensi dasar ‘menjadi manusia’.”

Dan dengan kemunculan OpenClaw, waktu kedatangan dunia koeksistensi manusia dan AI juga dimajukan beberapa tahun lagi. Jika keniscayaan sejarah adalah koeksistensi manusia-mesin, maka kita memang tidak perlu terlalu keras mempertahankan kemampuan-kemampuan yang pada masa depan pasti akan digantikan oleh AI. Karena itu, kita bisa melewati kecemasan jangka pendek seperti “Apakah AI adalah alat kecurangan atau asisten belajar?” untuk membahas proposisi yang lebih mendasar:

Saat Agent menjadi komponen yang diperlukan bagi manusia di masa depan, seperti apa sistem kemampuan bawaan manusia sendiri perlu ditingkatkan? Bagaimana infrastruktur sosial raksasa seperti sistem pendidikan direkonstruksi? Dan setelah direkonstruksi, kesempatan-kesempatan baru apa saja yang muncul dalam sistem pendidikan tersebut?

Apa kemampuan dasar untuk mengajukan pertanyaan yang baik?

Di masa depan, standar untuk mengukur kemampuan seseorang bukan lagi “apa yang bisa ia selesaikan sendiri”, melainkan “nilai unik apa yang ia berikan dalam kolaborasi dengan Agent”. Ini bukan sekadar relasi “manusia vs alat”, melainkan perpindahan inti kemampuan manusia.

Pengusaha yang selama ini fokus pada “pembelajaran kolaboratif manusia-mesin”, Li Kejia, mengajukan model “90/10”: manusia sebaiknya menyerahkan 90% pekerjaan seperti pemindahan informasi, pengorganisasian, penyaringan awal, dan sejenisnya kepada Agent, lalu sisanya 10% berupa pertanyaan, penilaian, dan pengambilan keputusan dilakukan oleh manusia.

Dalam logika pendidikan tradisional, jumlah penyimpanan pengetahuan adalah indikator utama untuk mengukur siswa. Namun di era Agent, logika itu sedang kehilangan fungsinya. Ketika AI bisa menarik seluruh basis pengetahuan peradaban manusia hanya dalam hitungan sepersekian detik, “berpengetahuan luas” tidak lagi menjadi kemampuan langka, dan “jawaban” perlahan menjadi tidak terlalu penting. Semua orang berkata: “Kemampuan mengajukan pertanyaan yang baik” menjadi semakin berharga. Tetapi, sangat sedikit yang bertanya: “Kemampuan dasar untuk mengajukan pertanyaan yang baik itu sebenarnya apa?”

Co-founder dan ketua Yang Linfeng dari Yayasan Onion Learning School punya pemikiran yang unik tentang hal ini. Ia berpendapat bahwa kemampuan itu berakar pada struktur pengetahuan bergaya “rangka”. “Sebenarnya orang yang benar-benar mampu mempelajari pengetahuan sampai tuntas bukanlah orang yang menghafal poin-poin pengetahuan secara mati-matian. Dulu, saat belajar kita punya kebiasaan: mencatat detail-detail yang dipaparkan guru, termasuk hal-hal yang tidak diujikan. Misalnya saat pelajaran biologi membahas lebah, saya memahami perbedaan dan pembagian tugas antara lebah pekerja, lebah ratu, dan lebah jantan. Hal-hal itu memang tidak diujikan, tetapi karena yang Anda ingat adalah bidang yang lebih besar, pengetahuan-pengetahuan saling terhubung, sehingga Anda tidak akan dengan mudah melupakan semua poin pengetahuan dalam sistem tersebut. Inilah kekuatan kerangka yang dihasilkan oleh pembelajaran tersistem.”

“Nilai ‘mengingat poin pengetahuan’ memang berubah, tetapi bukan berarti menjadi tidak penting—melainkan perlu diingat, dari poin-poin pengetahuan yang terisolasi, menjadi cara menghubungkan pengetahuan. Seperti membangun rumah: AI bisa menyediakan batu bata, tetapi di kepala siswa harus ada kerangka arsitektur bangunannya. Seseorang tidak mungkin mengajukan pertanyaan yang baik tentang suatu bidang yang benar-benar asing; dan ‘mengajukan pertanyaan yang baik’ itu sendiri tidak bisa lepas dari penopang rangka pengetahuan.”

“Nilai pembelajaran sistematis terletak pada kenyataan bahwa ia menyiapkan ‘perancah kognitif’. Dengan adanya perancah ini, ketika siswa belajar dengan AI, barulah ia tahu apa yang kurang dan apa yang perlu ditambahkan. Jika tidak ada sistem, apa yang disebut ‘tanya-jawab dengan AI’ akan seperti memungut kerang di pantai: banyak yang dipungut, tetapi tidak bisa menyusun gambaran utuh.” Yang Linfeng menambahkan. “Menurut saya, proses belajar di masa depan adalah kondisi ketika pembelajaran sistematis dan tanya-jawab dengan AI berjalan berdampingan—‘ada rangka dulu, lalu isi dengan daging’. Pembelajaran sistematis menjadi fondasi; Agent membantu Anda memanggil dan memperluasnya secara fleksibel dalam skenario spesifik.”

Gagasan ini juga mendapat pengakuan luas di industri. Li Kejia juga berpandangan: “Nilai ingatan tidak lagi adalah ‘penyimpanan’, melainkan menyediakan ‘struktur untuk menaruh jawaban’ bagi otak. Kemampuan kerangka yang disediakan memberi kepekaan terhadap celah informasi. Siswa hanya memiliki peluang untuk mengajukan pertanyaan yang baik ketika ia bisa melihat dengan jelas bahwa informasi itu tidak lengkap. Dan hanya ketika siswa telah melihat cukup banyak kerangka, barulah ia memiliki kemampuan untuk memecah narasi makro menjadi proposisi yang bisa diverifikasi.”

Bagaimana memiliki “selera yang baik”?

Ketika Agent bisa menghasilkan sepuluh versi rancangan dalam hitungan detik, nilai inti manusia berubah menjadi “memilih satu dari banyak jawaban”. Banyak orang menyebut kemampuan memilih ini sebagai “selera yang baik”. Profesor Hu Xuming dari The Hong Kong University of Science and Technology menyebut selera itu sebagai “kemampuan mengapresiasi/menilai”. Baik itu “selera” maupun “kemampuan mengapresiasi”, kedengarannya seperti kemampuan yang sulit untuk diajarkan secara konkret.

Seorang investor senior di jalur edukasi pra-reformasi, Jiang Feng (nama samaran), mengatakan kepada kami: “Kemampuan mengapresiasi” pada dasarnya adalah dua kemampuan: mengajukan keraguan dan menilai nilai.

Bagian paling berbahaya dari AI bukanlah membuat kesalahan, melainkan ketika saat membuat kesalahan ia tetap begitu yakin. Manusia secara alami punya sifat malas. Ketika AI memberikan jawaban, reaksi pertama orang biasa adalah menerima, bukan meragukan. Bukti dari ilmu saraf menunjukkan: penerimaan pasif atas keluaran AI memicu inhibisi jangka panjang (LTD), melemahkan kekuatan sinaps; sedangkan mempertanyakan secara aktif, memperbaiki, dan berkreasi secara kolaboratif mendorong penguatan jangka panjang (LTP), yang benar-benar meningkatkan kemampuan belajar.

Profesor Fei-Fei Li juga menyebut dalam wawancara: AI tidak seharusnya menjadi “mesin menjawab soal”, melainkan alat untuk “dialog ala Socrates”. Socrates tidak pernah langsung memberi jawaban—ia hanya bertanya, memaksa Anda untuk memikirkan sendiri apa sebenarnya yang Anda inginkan. Dan inti kemampuan menindaklanjuti pertanyaan adalah membentuk kebiasaan naluriah untuk meragukan jawaban otoritatif.

Dalam praktik pengajaran, Yang Linfeng sejak lama mulai menyiapkan pembinaan kemampuan siswa untuk meragukan dan menindaklanjuti pertanyaan. “Aubergine Learning School—pendamping belajar cerdas berbasis AI—tidak akan berpikir menggantikan siswa, melainkan mengarahkan siswa untuk menelaah rantai penalaran AI melalui pertanyaan lanjutan ala Socrates, mengarahkan siswa untuk memecah masalah, dan membangun logika.”

Dan satu lagi kemampuan dasar yang disebut Jiang Feng—penilaian nilai—juga bisa diperkuat melalui pelatihan.

Konsep “pengambil keputusan terakhir” yang diajukan oleh Profesor Li Jianbiao dari The Hong Kong Polytechnic University mengarah pada inti kemampuan penilaian nilai: ketika AI bisa menghasilkan tak terbatas banyak opsi, manusia harus membangun sistem koordinat nilai miliknya sendiri. Konon, dalam praktik pengajaran, universitas tersebut tidak hanya mendorong siswa untuk menggunakan AI secara aktif dalam tugas, tetapi juga mewajibkan siswa untuk bisa secara mandiri mengekspresikan proses kolaborasi mereka dengan AI, serta logika penilaian di setiap kali mereka membuat pilihan.

Rekonstruksi materi pengajaran dan sistem penilaian

Dalam wawancara, Profesor Fei-Fei Li juga menyerukan secara terbuka: “Jika pendidikan modern masih menggunakan metode lebih dari 100 tahun lalu untuk menekankan jawaban standar dan pembenaman pengetahuan, ini akan sangat ketinggalan zaman. Orang yang mengajarkan untuk berpikir, orang yang bisa memengaruhi kebijakan pendidikan, dan orang yang menjalankan pendidikan, harus benar-benar memanfaatkan peluang zaman ini.”

Memang benar, kebutuhan zaman terhadap kemampuan manusia telah berubah. Sistem kurikulum dan sistem penilaian yang kita miliki saat ini, termasuk penentuan posisi berbagai peran dalam ekosistem pendidikan, seharusnya turut mengalami perubahan.

Dan perubahan itu sesungguhnya sedang terjadi.

Pada Februari 2026, Kementerian Pendidikan mengadakan rapat penempatan kerja prioritas pendidikan dasar nasional, yang secara jelas menetapkan “mendorong AI agar masuk ke standar kurikulum sekolah dasar dan menengah, pengajaran harian, serta penilaian ujian”. Dan mulai musim gugur 2025, Beijing dan Shanghai telah memasukkan kursus pengenalan AI ke dalam sistem kurikulum sekolah dasar dan menengah. AI bukan lagi “kelas minat”, melainkan konten wajib seperti bahasa Mandarin dan matematika.

Untuk pendidikan orang dewasa, pada Maret 2026, Communication University of China mengumumkan pemangkasan 16 program sarjana seperti penerjemahan dan fotografi. Sebagian besar program yang dihentikan ini memiliki karakteristik “lebih prosedural, kreativitas lebih lemah, biaya penggantian dengan AI lebih rendah”. Di sisi lain, Universitas Tsinghua sejak 2024 telah mendirikan Fakultas Kecerdasan Buatan dan menyiapkan asisten pertumbuhan AI untuk setiap mahasiswa baru; Universitas Zhejiang juga sejak 2024 memasukkan kursus AI sebagai mata kuliah wajib umum ke dalam sistem kurikulum sarjana.

Serangkaian perubahan ini menunjukkan dua tren dampak AI terhadap pendidikan: pertama rekonstruksi terhadap disiplin ilmu tradisional, dan kedua pembinaan literasi AI.

Ketika AI membuat coding bisa digunakan oleh mahasiswa jurusan humaniora, sekaligus membantu mahasiswa sains merasakan keindahan bahasa dan seni dengan lebih baik, batas antara teknik dan humaniora sedang dihapuskan. Universitas Tsinghua baru-baru ini juga membuka kursus pemrograman bahasa alami untuk mahasiswa jurusan humaniora; memang batas antara teknik dan humaniora menjadi semakin kabur. Namun bagaimana dampaknya bagi lebih banyak disiplin dasar seperti bahasa Mandarin, matematika, fisika, kimia, dan seterusnya? Apakah pemisahan berdasarkan jurusan tradisional masih diperlukan? Jika tidak, bentuk pendidikan dasar akan menjadi seperti apa?

“Pemisahan jurusan tradisional tetap penting. Setiap mata pelajaran punya cara berpikir yang unik: matematika menekankan logika, fisika menekankan sebab-akibat, bahasa Mandarin menekankan pemahaman dan ekspresi. Cara berpikir ini adalah kerangka kognitif yang terbentuk melalui latihan jangka panjang—itulah kemampuan kunci ‘mengajukan pertanyaan yang baik’ yang kita sebut sebelumnya. Seseorang tanpa cara berpikir matematika, bahkan dengan bantuan Agent pun, tidak akan bisa mengerjakan analisis kuantitatif yang kompleks.” kata Yang Linfeng kepada kami.

“Perbedaannya ada pada kenyataan bahwa ‘tembok’ antar mata pelajaran akan menjadi lebih tipis. Dulu kita mengajar sesuai mata pelajaran karena jumlah pengetahuan terlalu besar; jika tidak dipisah, siswa tidak akan mampu menampungnya. Sekarang AI bisa mengintegrasikan informasi lintas disiplin kapan saja, jadi desain kurikulum kita bisa lebih berani. Misalnya dengan berpusat pada ‘tema’ atau ‘masalah nyata’, menghubungkan pengetahuan dari banyak mata pelajaran. Ini selaras dengan logika dasar ‘desain unit besar’ yang juga dianjurkan oleh standar kurikulum baru ketika kami mengembangkan kurikulum lebih dari sepuluh tahun lalu.”

Dan ketika membahas kursus literasi AI yang saat ini menjangkau seluruh sistem pendidikan, Jiang Feng berpandangan itu hanya produk sementara. “Seperti kursus mikrokomputer pada era 90-an, yang perlu dibuka terpisah dalam sistem pendidikan karena hal itu masih terlalu baru; tingkat penyebarannya masih jauh dari cukup.”

Li Kejia juga sependapat. Ia mengatakan pembinaan literasi AI seharusnya meresap ke dalam semua mata pelajaran, karena esensi mata kuliah itu bukanlah “pengetahuan tentang AI”, melainkan “kemampuan yang dibentuk dalam kolaborasi dengan AI”.

“Kami sudah mengajarkan siswa ‘cara menggunakan Agent’.” Yang Linfeng menambahkan, “Namun bukan berarti mengajarkan penggunaan AI secara langsung. Melainkan AI dirancang sebagai asisten belajar cerdas, disematkan ke dalam alur pembelajaran. Selama siswa belajar matematika atau fisika secara normal, Agent akan membantu di samping untuk menjelaskan konsep, membimbing pemikiran, dan merencanakan jalur. Dalam proses belajar yang normal, siswa akan secara alami membangun kemampuan kolaborasi dengan AI.”

Seiring perubahan materi dan cara mengajar, cara penilaian dan sistem evaluasi juga menghadapi revolusi. Ujian tertutup tradisional sedang kehilangan makna karena yang diukur adalah kemampuan yang akan digantikan sepenuhnya oleh AI—yaitu mengingat.

Sebenarnya, badai reformasi ujian juga sudah mulai.

Pada awal 2025, ujian akhir matematika kelas 4 di Nanshan, Shenzhen memicu perdebatan. Di soal, muncul banyak soal berbentuk teks panjang. Soal-soal tersebut berfokus pada masalah nyata dalam kehidupan; siswa kesulitan menyelesaikannya karena volume bacaan terlalu besar. Otoritas pendidikan bahkan secara darurat memberi tahu untuk menambah waktu ujian 20 menit. Kejadian itu terdengar tidak ada hubungannya dengan AI, tetapi sesungguhnya mencerminkan sebuah tren: ujian ke depan akan lebih cenderung menguji kemampuan “menggunakan cara berpikir disiplin untuk memecahkan masalah nyata” daripada seberapa banyak yang Anda hafal.

Selaras dengan itu, sistem evaluasi seluruh pendidikan juga akan bergeser dari “evaluasi hasil” menjadi “evaluasi proses”. Siswa menggunakan Agent untuk menulis sebuah esai, tetapi apakah ia punya kemampuan untuk menilai apakah esai itu baik atau tidak, apakah ia bisa memperbaikinya menjadi lebih baik, dan apakah ia bisa melihat bagian mana yang tidak logis—kemampuan-kemampuan proses seperti ini kemungkinan menjadi fokus utama sistem evaluasi pendidikan masa depan.

Perubahan peran guru

Revolusi pada materi pengajaran dan sistem penilaian langsung jatuh pada peran yang paling langsung: guru.

Dalam Forum Chongli 2026, pendiri New Oriental, Yu Minhong, melontarkan penilaian yang tajam: “AI+pendidikan sangat mungkin akan menghapus banyak posisi guru. Mengacu standar baru, secara jujur, saat ini di Tiongkok banyak guru sekolah dasar dan menengah—sekitar setengahnya—tidak memenuhi syarat.”

Standar baru itu apa? Bukan siapa yang lebih akrab dengan poin-poin yang diuji, atau siapa yang lebih jago menebak soal. Ketika AI bisa mengoreksi pekerjaan rumah, menemani latihan berbicara, dan menyalin kursus dari guru-guru ternama ke mana pun, yang tergantikan bukanlah profesi guru, melainkan fungsi “tukang mengajar” yang melekat pada guru.

Pada Mei 2025, Komite Bimbingan Pengajaran Pendidikan Dasar Kementerian Pendidikan menerbitkan Panduan Penggunaan AI Generatif untuk Siswa SD-SMP. Dokumen itu secara jelas menetapkan batas peran AI di kelas: guru tidak boleh menjadikan AI generatif sebagai pengganti utama subjek pengajaran; dilarang menggunakan AI secara langsung untuk menjawab pertanyaan siswa; sekaligus mewajibkan guru untuk secara aktif ikut pelatihan profesional dan meningkatkan literasi kecerdasan buatan. Di dalamnya ada tiga informasi kunci yang sekaligus mencerminkan tiga garis batas bawah peran guru:

Subjek pengajaran harus manusia;

Tidak boleh membentuk kebiasaan siswa mendapatkan jawaban langsung dari AI;

Guru sendiri harus mahir menggunakan AI.

“Perubahan paling realistis peran guru adalah berpindah dari penyampai pengetahuan menjadi pelatih yang mengajukan pertanyaan,” kata Li Kejia. “Berhenti menjadi ‘pemindah’ pengetahuan, dan kembali menjadi pengrajin kemampuan bertanya yang paling berharga—membentuk kemampuan siswa untuk mengajukan pertanyaan. Di era ketika AI bisa menjawab segalanya, guru yang mampu mengajari siswa ‘cara menindaklanjuti pertanyaan’ adalah guru yang paling langka.”

Yayasan Onion Learning School, yang memiliki 4 juta pengguna guru, juga memahami perubahan peran guru secara mendalam. “Saat kami bekerja sama dengan sekolah, kami menemukan bahwa guru bukan digantikan oleh teknologi, melainkan diberdayakan oleh teknologi. Kami terus menjalankan model kelas AI baru di sekolah: AI hanya menjalankan sebagian fungsi dasar seperti penjelasan dan umpan balik latihan, sementara guru menaruh energinya pada hal-hal yang lebih penting untuk pembentukan kemampuan—mengorganisasi diskusi, mendiagnosis kesulitan siswa, serta memberikan dukungan emosional.”

Dari pemindah pengetahuan menjadi pengrajin kemampuan—di perubahan ini ada satu tanggung jawab yang lebih penting lagi: pengawas AI. “Bukan mengawasi apakah AI melakukan kesalahan, melainkan mengawasi apakah seluruh proses belajar benar-benar efektif bagi setiap siswa.” tegas Yang Linfeng. “Dalam keseluruhan proses pendidikan, guru juga perlu memilih skema bantuan AI yang diberikan kepada siswa dan membuat penilaian.”

Kesempatan baru bagi industri pendidikan

Perubahan sistem pendidikan yang mendesak akan memberi perusahaan-perusahaan di jalur pendidikan ruang imajinasi besar untuk gelombang baru.

Jiang Feng berpendapat bahwa, di bawah gelombang AI, perusahaan di jalur pendidikan menciptakan tiga peluang baru:

Peluang pertama adalah perusahaan perancang konten pengajaran berkualitas. Konsensus industri saat ini adalah: baik model besar maupun Agent, jika hanya menggunakan kumpulan data publik dari internet, pasti tidak bisa memenuhi kebutuhan skenario pendidikan saat ini. Seperti industri kecerdasan berwujud yang membutuhkan data berkualitas tinggi, jalur pendidikan justru lebih memerlukan data pengajaran profesional dan desain konten. Bukan hanya supaya siswa lebih mudah memahami materi, tetapi juga supaya latihan kemampuan inti seperti mengajukan pertanyaan, menindaklanjuti pertanyaan, dan penilaian nilai bisa diintegrasikan ke dalamnya.

“Yang akan dilakukan Onion Learning School adalah menggunakan teknologi untuk membangun kembali konten menjadi Agent.” kata Yang Linfeng dengan sangat yakin soal data dan konten. “Kepercayaan kami bersumber dari 10k sesi materi kursus yang dirancang dengan cermat di balik layar, pemahaman situasi belajar yang terkumpul dari 10k kali interaksi, serta pemahaman mendalam kami tentang ‘bagaimana cara mengajar anak agar mereka bisa paham’. Tanpa itu, Agent hanya sebuah cangkang kosong.”

Peluang kedua ada pada desain kelas. Kunci desain kelas adalah membantu sekolah dan guru menemukan titik emas “kolaborasi manusia-mesin” serta “kemampuan dan penilaian”. Dalam hal ini, perusahaan teknologi pendidikan lebih unggul daripada sekolah. Desain kelas membutuhkan redistribusi cara dan kepadatan kolaborasi manusia-mesin di lingkungan offline, penentuan ulang tahapan dan bentuk keterlibatan tiap peran, serta pembedaan dari pengalaman belajar mandiri siswa secara online. Pentingnya tidak kalah dengan pentingnya penulisan buku pelajaran di zaman ini.

Tantangan yang lebih dalam adalah kesesuaian dengan sistem penilaian. Ketika ujian juga mulai menekankan pemikiran kritis dan literasi kolaborasi manusia-mesin, bagaimana pendidikan sekolah bisa mengikuti? Ini perlu diintervensi pada tahap desain konten pengajaran di luar jaringan, dengan cara “pembinaan kemampuan” dan “kebutuhan ujian” dijalin ke dalam logika produk yang sama.

Peluang ketiga terletak pada pembinaan sistem nilai dan literasi humanistik. Ketika teknologi meratakan hambatan untuk mendapatkan pengetahuan, pendidikan kembali ke bentuk aslinya—membina manusia seutuhnya. Rasa ingin tahu, ketahanan menghadapi kegagalan, semangat kerja sama, rasa moral, persepsi terhadap keindahan—kualitas yang ditenggelamkan oleh sistem ujian pada era lama, pada era AI justru akan menjadi keunggulan diferensiasi terbesar antara manusia dan manusia. Dan seluruh sistem pelatihan yang terkait harus mendapat perhatian berdimensi lebih tinggi dari orang tua di zaman berikutnya.

Kembali kepada sang ibu yang cemas itu

Ibu yang bertanya di grup orang tua tengah malam mungkin tidak perlu terlalu cemas. Sejarah telah membuktikan bahwa tulisan tidak membuat orang menjadi bodoh, percetakan tidak membuat orang menjadi malas, dan internet juga tidak membuat orang kehilangan kemampuan berpikir. Kali ini, kemungkinan besar AI pun tidak.

Yang benar-benar perlu diperhatikan bukanlah apakah anak menggunakan AI, melainkan bagaimana kita mendefinisikan “pendidikan”. Kemampuan mengajukan pertanyaan yang didukung pembelajaran sistematis dan kemampuan kerangka; kemampuan memilih yang dibangun oleh keraguan dan penilaian nilai; serta jiwa manusia yang didukung oleh literasi humanistik. Bagaimana membantu anak membangun tiga kemampuan berlapis yang stabil—itulah topik yang sebenarnya harus diperhatikan para orang tua.

Perubahan sistem pendidikan juga tidak akan terjadi dalam semalam. Ia membutuhkan kebijakan yang melepaskan ketergantungan jalur berusia seratus tahun, guru yang menyelesaikan transformasi dari “tukang mengajar” menjadi “pemandu”, dan orang tua yang membuat keseimbangan sulit antara kecemasan menghadapi ujian dan kemampuan jangka panjang.

Namun untuk ibu dan anak itu, jawabannya mungkin sederhana: pertama, minta anak menjelaskan bagaimana ia berkolaborasi dengan AI, dan mengapa ia merasa artikel itu bagus. Yang lain, serahkan pada waktu.

(Penulis | Tao Tianyu, Editor | Yang Lin)