Dua dekade lalu, ruang guru akrab dengan kalimat “Internet itu bikin anak malas.” Kini kalimatnya berganti menjadi “AI itu bikin anak tidak mau berpikir.” Isinya berbeda, cara berpikirnya sama: kesimpulan dulu, bukti belakangan. Saya berpendapat keraguan itu sebagian benar, tetapi sasarannya keliru. Kita menghakimi alatnya, padahal yang menentukan hasil adalah rancangan penggunaannya.

Pelajaran dari internet

Akses internet sudah menang. APJII mencatat penetrasi 80,66% pada 2025, naik dari 64,80% pada 2018. Namun di dalam kelas ceritanya lain. Larry Cuban, dalam Oversold and Underused, menemukan guru justru jarang memakai teknologi di kelas, padahal mereka memakainya untuk persiapan mengajar. Komputer berguna ketika guru memahaminya, meyakini manfaatnya, dan bebas membentuk kurikulumnya.

Peggy Ertmer menjelaskan sebabnya. Hambatan tingkat pertama bersifat eksternal: perangkat dan akses. Hambatan tingkat kedua bersifat internal: keyakinan dan kebiasaan mengajar. Hambatan kedua jauh lebih sulit diatasi. Jadi apatisme guru dulu bukan kebodohan. Ia diagnosis yang tepat atas teknologi tanpa model pedagogis.

Skeptis terhadap AI itu beralasan

Buktinya nyata. Dalam eksperimen PNAS 2025 pada hampir seribu siswa SMA, mereka yang memakai AI ala ChatGPT biasa mengerjakan latihan dengan lebih baik. Namun setelah akses dicabut, nilai mereka 17% lebih rendah daripada siswa yang tidak pernah memakai AI. Versi tutor dengan pagar pedagogis sebagian besar menghilangkan kerugian itu.

OECD Digital Education Outlook 2026 menyimpulkan hal serupa: bila tugas sekadar dialihdayakan ke AI, kinerja naik tetapi belajar tidak. Sebuah studi awal MIT dengan 54 peserta menemukan keterlibatan otak terlemah pada penulis yang bergantung pada ChatGPT. Skalanya kecil, jadi ia petunjuk, bukan vonis. Kesalahan kubu apriori hanya satu lompatan logika: dari “AI tanpa pagar merugikan belajar” ke “AI merugikan belajar”.

Menolak total juga keliru

Di Harvard, uji acak pada 194 mahasiswa fisika menunjukkan tutor AI yang dirancang dengan prinsip pedagogi kelas aktif membuat mahasiswa belajar lebih banyak dalam waktu lebih singkat, dan lebih termotivasi. Teknologi dasarnya mirip dengan yang merugikan siswa di studi sebelumnya. Bedanya hanya rancangan.

Untuk guru, survei Gallup–Walton terhadap 2.232 guru AS melaporkan pengguna mingguan menghemat rata-rata 5,9 jam per minggu. Angka ini laporan diri, tetapi 40% guru belum memakai AI sama sekali. Dan menolak AI di sekolah tidak menghapusnya dari hidup siswa; ia hanya memastikan siswa memakainya tanpa bimbingan.

Data TALIS 2024 menunjukkan letak masalahnya: di antara guru yang belum memakai AI, 75% mengaku tidak punya pengetahuan dan keterampilan untuk mengajar dengan AI, sedangkan 37% menyebut kekurangan infrastruktur. Ini hambatan tingkat kedua, persis seperti internet dulu.

Tiga ujian untuk alat AI pendidikan

Jika alat yang sama menghasilkan hasil berlawanan, jawabannya ada di desain. Dari teori kesulitan produktif (Bjork, Kapur), SAMR, dan pendekatan human-centred UNESCO, saya merumuskan tiga ujian:

Berpikir dulu, dibantu kemudian. Apakah siswa bergulat dengan masalah sebelum AI membantu? Meta-analisis Kapur atas 53 studi mendukung manfaat pergulatan awal yang dikonsolidasikan.
Naik tingkat, bukan sekadar cepat. Apakah tugasnya berubah menurut SAMR, atau hanya dikerjakan mesin? SAMR memang punya kritik, jadi pakai sebagai alat refleksi.
Guru memegang kendali, data terlindungi. Sesuai panduan UNESCO.

Di mana AIRIS berdiri

AIRIS bukan chatbot umum. Ia menempatkan AI di dalam Challenge Based Learning untuk guru dan siswa K–12. Menurut situs resminya, AI Research Coach (Ris) membimbing lewat pertanyaan pemantik dan langkah bertahap, sehingga siswa sendiri yang mengamati, mengumpulkan bukti, dan menyimpulkan. Itu selaras dengan prinsip tutor Harvard dan versi tutor berpagar di studi PNAS. Bagi guru, Studio CBL membantu merancang unit yang terhubung dengan CP, TP, dan Profil Lulusan, serta mengukur integrasi teknologi dengan SAMR. Di Learning Idea Hub, rancangan guru lain wajib diadaptasi lewat Problem Reality Check, bukan disalin-tempel.

Posisinya jelas: AI sebagai pelatih yang bertanya, bukan mesin yang menjawab. Ini searah dengan penegasan Kemendikdasmen bahwa AI dapat mendukung pembelajaran mendalam yang bermakna.

Catatan jujur

Saya harus menunjuk kelemahan sendiri. AIRIS masih berusia dini: situsnya melaporkan 28 sekolah, 99 guru, 54 siswa, dan 37 proyek riset, dan belum ada publikasi dampak belajar. “Selaras dengan bukti” tidak sama dengan “terbukti”. Bukti Harvard dan PNAS berasal dari mahasiswa dan SMA, sedangkan AIRIS menjangkau hingga SD, padahal UNESCO dilaporkan menyarankan batas usia 13 tahun untuk alat AI di kelas, sehingga pendampingan guru mutlak. Skor kecakapan dari analisis AI juga perlu diuji validitasnya terhadap penilaian guru.

AIRIS sebaiknya menempuh ujian yang sama dengan yang membuka mata kita pada risiko AI: ukur kemampuan siswa setelah AI dicabut, bandingkan dengan kelas pembanding, dan publikasikan hasilnya, apa pun itu.

Pertanyaan yang benar

Berhentilah bertanya “AI atau bukan AI?” Tanyakan ini, yang bisa diuji di kelas mana pun: setelah AI dicabut, apa yang masih bisa dilakukan siswa? Bila jawabannya “lebih banyak dari sebelumnya”, alat itu pantas dipakai. Bila “lebih sedikit”, sebagus apa pun nilai latihannya, ia sedang merugikan.

Cobalah dengan satu unit kecil, bukan satu semester, lalu ukur. Jangan ulangi kesalahan yang kita buat pada internet.