RSOL, Rakyat Sulut — Ada pertanyaan yang mungkin suatu hari dilontarkan seorang siswa kepada gurunya: jika AI bisa menjawab hampir semua pertanyaan, mengapa ia masih harus belajar? Pertanyaan itu terdengarm sederhana, namun sesungguhnya menghantam jantung pendidikan.
Persoalan terbesar pendidikan di era kecerdasan artifisial bukan lagi apakah sekolah boleh menggunakan AI. Pertanyaan yang lebih mendasar: ketika mesin semakin pandai memberi jawaban, apakah sekolah masih mampu mengajarkan manusia untuk berpikir?
Pertanyaan itu menjadi relevan setelah Koding dan Kecerdasan Artifisial (KKA) resmi masuk sebagai mata pelajaran pilihan lewat Permendikdasmen Nomor 13 Tahun 2025, diterapkan bertahap mulai tahun ajaran 2025/2026 dari kelas 5, 7, dan 10 di jenjang SD/MI, SMP/MTs, hingga SMA/SMK/MA/MAK. Namun KKA bukan sekadar pelajaran membuat kode program atau memakai chatbot. Yang sedang dipersiapkan bukan generasi yang mampu menggunakan teknologi, melainkan generasi yang mampu berpikir di tengah teknologi yang semakin cerdas.
Di sinilah STEM menjadi penting. Pembelajaran Science, Technology, Engineering, and Mathematics melatih siswa menghadapi masalah nyata: mengamati, mengumpulkan data, merancang solusi, menguji, gagal, memperbaiki, lalu menjelaskan alasan di balik keputusan. AI dapat memperkuat proses itu, misalnya saat siswa menghitung volume sampah sekolah lalu memakai AI mencari pola solusi.
Namun, ada satu syarat: AI tidak boleh mengambil alih pekerjaan berpikir siswa. Persoalan yang sering luput adalah kita terlalu sibuk bertanya apakah guru sudah bisa menggunakan AI, padahal pertanyaan yang lebih penting: apakah guru tahu kapan AI harus dipakai dan kapan siswa justru harus dibiarkan berpikir sendiri. Kemampuan teknis membuat modul dengan AI belum otomatis berarti kemampuan pedagogis. Studi terhadap 460 calon dan guru vokasi Indonesia menunjukkan pentingnya AI-TPACK—kemampuan menghubungkan pengetahuan AI, teknologi, pedagogi, dan konten pembelajaran (Setiyawan dkk., 2025). Bisa menggunakan AI tidak sama dengan bisa mengajarkan AI.
Guru tidak perlu bersaing dengan mesin dalam menghafal informasi karena mesin selalu lebih cepat. Tugas guru berbeda: menentukan masalah yang layak dipelajari, mengajukan pertanyaan bermakna, dan memastikan teknologi tidak menggantikan proses berpikir. Guru bukan lagi penyampai informasi, melainkan perancang pengalaman berpikir. AI boleh menawarkan solusi, tetapi siswa tetap harus menguji dan mempertanggungjawabkannya.
Bukti ilmiah mengingatkan agar kita tidak terburu-buru menyimpulkan bahwa AI otomatis meningkatkan hasil belajar. Sebuah meta-analisis 2026 terhadap pembelajaran STEM berbasis AI menemukan efek positif secara keseluruhan, tetapi juga heterogenitas sangat tinggi antarpenelitian (Doğan dkk., 2026)—hasil belajar bergantung pada bagaimana AI dirancang dan digunakan, bukan sekadar kehadirannya di kelas.
Jangan pula terburu-buru menyebut guru yang belum menguasai AI sebagai gagap teknologi. Scoping review atas puluhan studi internasional menunjukkan bahwa kesiapan guru dipengaruhi oleh kompetensi individual, efikasi diri, sikap, pengalaman profesional, dan dukungan institusi, sementara pelatihan singkat sering tak memadai untuk mengatasi hambatan struktural yang dihadapi guru (Rojas Guillén, 2026). Studi komparatif guru SD Indonesia-Malaysia 2026 menegaskan kesiapan guru Indonesia masih tertinggal, terutama karena kesenjangan infrastruktur digital dan pemerataan pelatihan (Pratiwi dkk., 2026). Pelatihan guru harus bergerak dari sekadar “cara memakai AI” menuju “cara mengajar dengan dan tentang AI”.
Pemerintah sebenarnya sudah merespons kebutuhan ini. Sejak Juli 2026, Kemendikdasmen menjalankan Pelatihan Mandiri Pembelajaran Mendalam dan Koding & Kecerdasan Artifisial (PMKKA 2026), menyasar lebih dari 300 ribu guru di 140 ribu satuan pendidikan, dengan capaian awal 53.023 guru terlatih lewat jalur luring Teacher Experimental Training—sekolah jadi laboratorium, guru berefleksi bersama sejawat, sejalan dengan rekomendasi riset soal pengembangan professional berkelanjutan. Namun kesenjangan implementasi tetap nyata: baru 38 persen sekolah menerapkan KKA, jauh di bawah capaian pelatihannya, sementara jalur daring bermodul mandiri berisiko jatuh ke pola pelatihan sesaat.
Kemampuan sekolah pun tidak seragam. Pendekatan unplugged menjadi penting: algoritma dapat diajarkan lewat permainan dan logika tanpa perangkat digital mahal, sebagaimana ruang yang dibuka kebijakan KKA sendiri. Pemerataan bukan soal siapa memiliki perangkat AI tercanggih, melainkan siapa memiliki kesempatan terbaik untuk belajar berpikir. Asesmen pun harus berubah. Jika AI dapat menghasilkan esai hingga jawaban matematika dalam hitungan detik, menilai siswa dari produk akhir saja menjadi bermasalah. Sekolah perlu lebih banyak menilai proses: bagaimana siswa merumuskan masalah, memverifikasi informasi dari AI, dan menjelaskan hasil kerjanya dengan bahasa dan alasan sendiri—wilayah yang sulit digantikan mesin.
AI boleh memberikan jawaban, tetapi sekolah harus tetap mengajarkan pertanyaan. AI boleh semakin cerdas, tetapi manusia tidak boleh berhenti berpikir. Tugas sekolah bukan memenangkan perlombaan melawan mesin, melainkan memastikan manusia tetap tahu kapan harus menggunakan mesin, kapan meragukannya, dan kapan berpikir dengan kekuatannya sendiri.
Jika itulah tujuan KKA dan STEM, kita bukan sedang menyiapkan anak-anak menghadapi teknologi masa depan, melainkan menyiapkan mereka tetap menjadi manusia ketika teknologi semakin cerdas.(**)
