Apabila AI boleh menjawab soalan, apa lagi perlu dinilai di universiti?

SAUDARA PENGARANG,

Kecerdasan buatan generatif (AI) kini boleh menghasilkan esei, meringkaskan puluhan halaman bahan bacaan, menerangkan konsep sukar dan menyediakan jawapan dalam beberapa saat.

Perkembangan ini berlaku ketika institusi pendidikan tinggi Malaysia sedang memperkukuh penggunaan AI dalam pengajaran dan pembelajaran. Jabatan Pendidikan Tinggi (JBT) sendiri sudah menerbitkan garis panduan penggunaan teknologi AI generatif bagi membantu institusi mengurus penggunaannya secara lebih terarah.

Namun, di sebalik kemudahan itu, muncul satu persoalan yang lebih besar. Apabila AI boleh menjawab soalan dengan bahasa yang kemas dan meyakinkan, apakah sebenarnya yang masih perlu dinilai oleh universiti?

Persoalannya bukan lagi sama ada mahasiswa menggunakan AI. Teknologi itu sudah berada dalam telefon dan komputer riba mereka.

Persoalan sebenar ialah sama ada sistem pentaksiran kita masih mampu mengukur pemahaman, daya fikir dan keupayaan sebenar pelajar.

Bayangkan seorang mahasiswa menyiapkan tugasan pada lewat malam. Dia memasukkan soalan ke dalam aplikasi AI, menyalin jawapan yang diberikan, mengubah beberapa ayat dan menghantarnya kepada pensyarah. Tugasan itu mungkin tersusun, lengkap dan menggunakan istilah yang betul.

Namun, adakah dia benar-benar faham?

Di sinilah kelemahan pentaksiran yang terlalu bergantung pada produk akhir mula terserlah. Esei yang baik tidak semestinya membuktikan pemikiran yang baik. Jawapan yang betul juga tidak semestinya menunjukkan bahawa pelajar memahami bagaimana jawapan itu diperoleh.

Selama ini, banyak tugasan meminta pelajar menerangkan definisi, meringkaskan teori atau mengulang fakta daripada buku. Bentuk tugasan sebegini masih ada nilainya untuk latihan asas. Namun, dalam era AI, ia semakin kurang kukuh sebagai bukti pencapaian pelajar kerana mesin juga mampu menghasilkan jawapan yang kelihatan baik.

Oleh yang demikian, universiti perlu bergerak daripada sekadar menilai ingatan kepada menilai penaakulan, aplikasi, penyelesaian masalah dan pembuatan keputusan.

Dalam pendidikan perubatan, misalnya, mengetahui diagnosis sahaja tidak mencukupi. Pelajar perlu menjelaskan bagaimana dia sampai kepada diagnosis itu, bukti yang digunakan, kemungkinan diagnosis lain dan sebab pilihan tersebut ditolak. Dia juga perlu mengenal pasti maklumat yang masih belum diperoleh serta risiko jika keputusan itu salah.

Prinsip yang sama terpakai dalam bidang lain. Pelajar kejuruteraan perlu menerangkan sebab sesuatu reka bentuk dipilih dan risiko kegagalannya. Pelajar undang-undang perlu menggunakan prinsip dalam konteks kes tertentu. Bakal guru pula perlu menjelaskan mengapa sesuatu kaedah sesuai untuk seorang murid tetapi mungkin tidak sesuai untuk murid lain.

Dengan kata lain, universiti perlu menilai bukan sahaja jawapan, tetapi perjalanan intelektual di sebalik jawapan itu.

Perubahan ini selari dengan perkembangan antarabangsa. UNESCO berpandangan bahawa kemunculan AI memberi peluang untuk menyusun semula pentaksiran supaya lebih menilai pembelajaran, pemikiran dan penciptaan manusia secara autentik.

Badan kawal selia pendidikan tinggi Australia, TEQSA, pula menegaskan bahawa pentaksiran tradisional semakin terdedah kepada penyalahgunaan AI. Oleh itu, usaha menanganinya tidak lagi boleh terhad kepada pendekatan mengesan atau menghukum semata-mata.

Malaysia tidak perlu menyalin bulat-bulat pendekatan negara lain. Namun, beberapa pembaharuan praktikal boleh dipertimbangkan.

Pertama, tugasan bertulis boleh digabungkan dengan pembelaan lisan ringkas.

Selepas menghantar tugasan, pelajar diminta menjelaskan alasan, sumber dan keputusan mereka selama beberapa minit. Pensyarah boleh bertanya mengapa sesuatu pendekatan dipilih, bahagian mana paling lemah dan apakah yang akan berubah jika maklumat baharu diberikan.

Sesi ini tidak perlu panjang seperti peperiksaan lisan penuh. Beberapa soalan yang tepat sudah memadai untuk melihat sama ada pelajar benar-benar memahami hasil kerjanya.

Kedua, pentaksiran perlu dilaksanakan secara berperingkat.

Pelajar tidak hanya menghantar produk akhir, tetapi turut menunjukkan cadangan awal, sumber yang digunakan, draf, maklum balas, pembetulan dan refleksi. Pendekatan ini membolehkan pensyarah melihat perkembangan pemikiran, bukan sekadar membaca jawapan yang sudah siap.

Ketiga, universiti boleh memperbanyak pentaksiran berasaskan kes dan situasi sebenar.

Pelajar boleh diberikan masalah yang tidak mempunyai satu jawapan sempurna. Mereka perlu menilai bukti, mempertimbangkan beberapa pilihan dan mempertahankan keputusan.

Kaedah ini lebih dekat dengan dunia pekerjaan. Seorang doktor, jurutera, guru atau pengurus jarang berhadapan dengan masalah yang mempunyai jawapan terus di belakang buku.

Keempat, pelajar boleh diminta menilai jawapan yang dijana AI.

Daripada berpura-pura AI tidak wujud, pensyarah boleh menyediakan satu jawapan AI dan meminta pelajar mengenal pasti kesalahan fakta, andaian tersembunyi, sumber yang lemah atau kesimpulan yang tidak munasabah.

Aktiviti ini menguji pengetahuan bidang dan literasi AI pada masa yang sama. Pelajar bukan sekadar tahu menggunakan teknologi, tetapi mampu mempersoalkan hasilnya.

Kelima, portfolio pembelajaran boleh digunakan untuk menilai proses.

Portfolio boleh mengandungi draf, catatan refleksi, kesilapan awal, pembetulan, maklum balas pensyarah dan rekod penggunaan AI. Nilainya bukan pada banyaknya dokumen, tetapi pada bukti bahawa pelajar belajar, berubah dan memperbaiki pemikirannya.

Keenam, teknologi juga boleh membantu.

Kuiz adaptif, iaitu kuiz yang menyesuaikan tahap kesukaran soalan berdasarkan prestasi pelajar, dapat mengenal pasti kelemahan mereka dan menyediakan latihan mengikut tahap penguasaan. Simulasi pula membolehkan pelajar membuat keputusan dalam situasi yang menyerupai keadaan sebenar serta melihat kesan daripada keputusan tersebut.

Teknologi visualisasi dan realiti terimbuh pula dapat membantu pembelajaran dalam bidang seperti anatomi, patologi, kejuruteraan dan seni bina yang memerlukan pemahaman ruang dan struktur tiga dimensi.

Namun, teknologi mesti sentiasa diselaraskan dengan hasil pembelajaran. Kuiz yang canggih tidak membawa makna jika hanya menguji hafalan. Simulasi juga tidak mencukupi jika pelajar tidak diminta menjelaskan keputusan yang dibuat.

Ketujuh, gamifikasi pula tidak sepatutnya terhenti pada mata, lencana dan kedudukan.

Ia perlu menggalakkan latihan berulang, kemajuan secara berperingkat dan penguasaan kemahiran. Pelajar harus diberi ruang mencuba, melakukan kesilapan, menerima maklum balas dan memperbaiki prestasi.

Pada masa yang sama, bukan semua ujian dan tugasan perlu membenarkan penggunaan AI. Institusi boleh menetapkan tiga kategori yang jelas. Pertama, ujian tanpa AI apabila kebolehan individu hendak dinilai. Kedua, tugasan yang membenarkan AI secara terhad, dengan syarat penggunaannya dinyatakan.

Ketiga, tugasan yang memang mewajibkan penggunaan AI kerana kebolehan menggunakan, menyemak dan menilai hasil AI merupakan sebahagian daripada kemahiran yang hendak dipelajari.

Apa yang penting ialah peraturannya jelas dan konsisten.

Pensyarah juga tidak boleh dibiarkan melakukan perubahan ini bersendirian. Kementerian Pendidikan Tinggi, Agensi Kelayakan Malaysia, universiti dan fakulti perlu menyediakan latihan, contoh rubrik, sokongan teknologi serta masa yang munasabah untuk mereka bentuk semula pentaksiran.

Kerangka Kelayakan Malaysia sendiri meletakkan penilaian pembelajaran pelajar sebagai satu daripada bidang penting dalam jaminan kualiti program.

Pembaharuan pentaksiran bukan bermaksud memansuhkan peperiksaan atau semua tugasan bertulis. Sebaliknya, setiap kaedah perlu digunakan untuk tujuan yang tepat. Fakta asas masih perlu diketahui, tetapi universiti juga mesti menilai sama ada pelajar boleh menggunakan fakta itu secara bertanggungjawab.

Cabaran AI bukan menyebabkan universiti kehilangan keupayaan menilai mahasiswa. Sebaliknya, AI mendedahkan kelemahan pentaksiran yang terlalu bergantung pada pengulangan fakta dan produk akhir.

Kini universiti perlu bertanya semula: Adakah kita mahu menilai jawapan yang boleh dijana mesin, atau kebolehan manusia menimbang bukti, membuat keputusan dan bertanggungjawab terhadap pemikirannya?

AI mungkin semakin cekap menjawab soalan. Namun, tugas pendidikan tinggi ialah memastikan mahasiswa masih mampu bertanya soalan yang betul, menjelaskan pemikiran sendiri dan mempertahankan keputusan yang dibuat.

Itulah keupayaan manusia yang tidak sepatutnya hilang dalam arus teknologi.

Artikel ini merupakan pandangan peribadi penulis dan tidak semestinya mewakili pandangan mahu pun pendirian rasmi RTM.

Dr Azzahra Azhar
Pensyarah Perubatan dan Pakar Patologi
Fakulti Perubatan Universiti Sultan Zainal Abidin (UniSZA) dan Hospital Sultan Zainal Abidin (HoSZA)
E-mel: azzahraazhar@unisza.edu.my

Dr Azril Shahreez Abdul Ghani
Pensyarah Fisiologi dan Pendidikan Perubatan di Kulliyyah Perubatan
Universiti Islam Antarabangsa Malaysia (UIAM)
E-mel: azrilshahreez@iium.edu.my