Pendekatan Terkawal Pilih AI & EdTech Tanpa Membazir

Kos teknologi pendidikan makin “senyap-senyap makan bajet”. Bukan sebab harga langganan saja—tetapi sebab kos latihan, integrasi, keselamatan data, sokongan IT, dan masa tenaga pengajar. Banyak institusi sedar perkara ini selepas mereka membeli alat AI atau platform EdTech sebagai “penyelesaian cepat”, kemudian terperangkap dengan pertindihan sistem, beban kerja baharu, dan hasil pembelajaran yang tak bergerak.

Dalam siri AI dalam Pendidikan dan EdTech, saya suka ambil pendirian yang jelas: institusi tak patut berlumba-lumba membeli teknologi baharu hanya kerana ia sedang trending. Yang patut dikejar ialah nilai yang boleh dibuktikan—untuk pelajar, pensyarah/guru, dan operasi institusi.

Rujukan daripada wacana EDUCAUSE tentang Measured Approaches to New Technologies mengangkat isu yang sangat “kena” dengan realiti 2025/2026: pasaran alat AI meledak, bajet mengetat, pasukan teknologi tak cukup orang, dan semua pihak mahukan justifikasi. Jadi, bagaimana nak memilih AI dan EdTech secara terkawal—tanpa melambatkan inovasi?

Kenapa “beli cepat” biasanya jadi hutang teknologi

Jawapan ringkas: pembelian impulsif mencipta hutang teknologi, bukan keupayaan baharu. Hutang teknologi dalam konteks pendidikan bukan sekadar kod lama. Ia termasuk lesen bertindih, aplikasi yang tak digunakan, aliran kerja yang berpecah, dan data yang terperangkap dalam sistem berasingan.

Dalam banyak organisasi, keputusan pembelian berlaku begini: ada aduan (misalnya, penandaan tugasan lambat), vendor datang dengan demo “AI marking”, dan pihak pengurusan nak keputusan cepat. Akhirnya:

• Pensyarah/guru perlu guna alat baharu yang tak serasi dengan LMS sedia ada
• IT perlu bina integrasi tergesa-gesa (atau tiada integrasi langsung)
• Data pelajar bergerak merata tanpa kawalan jelas
• Bila langganan nak diperbaharui, tiada bukti kukuh bahawa hasil pembelajaran meningkat

Kesan paling mahal bukan RM/$. Kesan paling mahal ialah kepercayaan. Sekali warga kampus “serik” dengan projek EdTech, projek seterusnya—walaupun bagus—sukar dapat sokongan.

ROI vs ROV: dua metrik yang patut hidup bersama

Untuk AI dalam pendidikan, saya dapati institusi yang matang biasanya menilai dua perkara serentak:

• ROI (Return on Investment): penjimatan masa, pengurangan kos operasi, pengurangan kerja manual, pengurangan lesen bertindih.
• ROV (Return on Value): kualiti pembelajaran, pengalaman pelajar, akses yang lebih inklusif, keselamatan, dan pematuhan.

Contoh mudah: alat AI untuk analitik pembelajaran mungkin tak “menjimatkan kos” secara terus dalam 3 bulan, tetapi ROV boleh jelas—contohnya mengurangkan pelajar tercicir melalui intervensi awal yang lebih tepat.

Prinsip utama: ukur dulu, baru besarkan

Jawapannya: mulakan dengan eksperimen kecil yang ketat skopnya, kemudian hanya skala jika data menyokong. Pendekatan ini bukan anti-inovasi. Ia pro-nilai.

Kisah yang sering jadi rujukan ialah cara sebuah universiti menjalankan eksperimen teknologi imersif: mereka tak terus beli “untuk seluruh kampus”. Mereka uji kes penggunaan yang spesifik, melibatkan fakulti tertentu, dan menilai nilai sebenar dalam konteks pengajaran.

Itu sangat selari dengan AI dan EdTech hari ini. Banyak alat AI nampak serba boleh, tetapi nilai sebenar biasanya muncul pada kes penggunaan yang sempit tetapi penting.

Contoh kes penggunaan AI yang “kecil” tetapi bernilai tinggi

Berikut contoh yang saya lihat paling masuk akal untuk pilot 4–8 minggu:

1. AI untuk maklum balas formatif (bukan pemarkahan akhir)

   • Fokus: bantu pelajar perbaiki draf, rubrik, struktur hujah
   • Nilai: pensyarah/guru dapat menumpukan semakan pada isu pemikiran kritis

2. Chatbot sokongan kursus untuk FAQ dan navigasi LMS

   • Fokus: “di mana nak hantar tugasan?”, “rubrik apa?”, “tarikh penting?”
   • Nilai: kurangkan beban pertanyaan berulang, pelajar kurang tersasar

3. Analitik risiko tercicir berasaskan data kehadiran, log LMS, kemajuan tugasan

   • Fokus: pengesanan awal
   • Nilai: intervensi kaunselor/pensyarah lebih cepat, bukti ROV lebih kuat

Peraturan emas: jangan mula dengan kes penggunaan yang paling sensitif (contohnya keputusan gred akhir automatik, pengawasan peperiksaan, atau keputusan disiplin) selagi tadbir urus dan audit belum mantap.

Audit ekosistem EdTech: sebelum tambah alat, kemaskan yang ada

Jawapan terus: banyak institusi boleh capai 30–50% “kemenangan cepat” hanya dengan mengoptimumkan sistem sedia ada. Bukan kerana mereka kurang teknologi—tetapi kerana terlalu banyak teknologi.

Sebelum beli apa-apa alat AI baharu, buat inventori ringkas:

• Sistem teras: LMS, SIS, perpustakaan digital, SSO
• Alat sokongan pembelajaran: kuiz, video, proctoring, e-portfolio
• Alat komunikasi: e-mel, aplikasi mesej rasmi, video conference
• Alat analitik: dashboard, data warehouse, laporan akademik

Soalan audit yang patut ditanya (dan dijawab dengan data)

• Adakah ada fungsi sedia ada yang belum digunakan sepenuhnya? Contoh: LMS biasanya ada rubrik, bank soalan, analitik asas, automasi tugasan.

• Berapa banyak lesen bertindih? Contoh: 3 alat kuiz, 2 platform video, 2 sistem e-portfolio.

• Di mana “bocor” masa staf? Contoh: eksport-import fail manual, rekod kehadiran berulang, laporan dibuat dua kali.

• Apa risiko integrasi? Kalau alat AI tak boleh sambung dengan sistem identiti/SSO, beban pentadbiran akan naik.

Keputusan audit ini akan buat pembelian AI jadi lebih tajam: bukan “kita perlukan AI”, tetapi “kita perlukan AI untuk mengurangkan kerja X sebanyak Y jam/minggu dan meningkatkan metrik Z.”

Tadbir urus pembelian AI: kecilkan drama, besarkan akauntabiliti

Jawapan ringkas: tadbir urus yang konsisten mengelakkan pembelian berasaskan tekanan, bukan keperluan. Ini bukan soal birokrasi. Ini soal kejelasan keputusan.

Saya cadangkan satu “laluan cepat yang terkawal” (fast lane with guardrails) untuk AI dan EdTech, supaya inovasi tak tersekat tetapi risiko terkawal.

Rangka kerja 6 langkah untuk keputusan pembelian AI/EdTech

1. Nyatakan masalah dengan satu ayat

   • Contoh: “Pelajar lambat dapat maklum balas formatif untuk penulisan akademik.”

2. Tetapkan metrik kejayaan sebelum pilot bermula

   • Contoh metrik kuantitatif: masa pemarkahan turun 25%, kadar hantar awal naik 10%
   • Contoh kualitatif: skor kepuasan pelajar naik 1 mata (skala 5)

3. Kira kos penuh (bukan kos lesen sahaja)

   • Lesen + latihan + masa konfigurasi + integrasi + audit keselamatan + sokongan

4. Semak keserasian ekosistem

   • SSO, integrasi LMS, eksport data, pematuhan polisi data

5. Pilot kecil, tempoh jelas, sampel relevan

   • 1–2 kursus, 1 fakulti, 1 semester pendek atau 6–8 minggu

6. Keputusan selepas pilot hanya ada 3 pilihan

   • Skala (dengan pelan sumber)
   • Ulang pilot (ubah skop/parameter)
   • Hentikan (dan dokumentasikan pembelajaran)

Kalau institusi buat langkah 1–6 ini sebagai amalan, budaya “quick fix” akan berkurang dengan sendirinya.

Ketelusan vendor bukan bonus—ia syarat

Jawapan tegas: vendor yang bagus tak akan kabur tentang kos, integrasi, dan pelan produk. Masukkan keperluan ketelusan dalam kontrak dan proses penilaian:

• Struktur kos yang jelas (termasuk caj tersembunyi seperti API atau storan)
• Keperluan interoperabiliti (standard integrasi, eksport data)
• Pelan hala tuju produk 12–18 bulan
• Komitmen keselamatan dan pengurusan data (lokasi pemprosesan, akses, log audit)

Bila AI terlibat, minta juga penjelasan operasi: bagaimana data digunakan, siapa boleh akses, dan bagaimana output AI diaudit.

Soalan lazim (yang patut dijawab sebelum menandatangani kontrak)

“Patutkah kita tunggu versi 2.0 alat AI?”

Jawapan: tunggu jika risiko tinggi dan nilai belum jelas; teruskan pilot jika masalah mendesak dan skop boleh dikawal. Menunggu tanpa strategi hanya melanjutkan masalah. Tetapi membeli tanpa kawalan pula menambah hutang teknologi.

“Bagaimana nak ukur nilai AI dalam bilik darjah?”

Jawapan: ukur pada tiga lapis:

• Hasil pembelajaran: pencapaian CLO/PLO, kualiti tugasan, kadar lulus
• Proses pembelajaran: kadar penyertaan, masa untuk maklum balas, kekerapan latihan
• Operasi: jam kerja staf, tiket bantuan IT, masa onboarding

“Siapa patut jadi pemilik projek AI—akademik atau IT?”

Jawapan: dua-dua, tetapi pemilikan mestilah jelas:

• Akademik: pemilik hasil pembelajaran, rubrik, etika penggunaan
• IT: pemilik keselamatan, integrasi, sokongan, pematuhan
• Data/QA: pemilik metrik, audit, pelaporan

Tanpa pemilikan bersama, projek AI mudah jadi “alat tambahan” yang tak diurus.

Langkah seterusnya: bina pelan 90 hari yang realistik

Jawapannya: institusi boleh bergerak pantas tanpa bertindak melulu—asal ada pelan 90 hari yang disiplin. Kalau saya di pihak anda, ini urutan yang saya buat bermula minggu ini (Disember 2025):

1. Minggu 1–2: audit alat EdTech, lesen, integrasi, dan masalah utama pembelajaran
2. Minggu 3–4: pilih 1–2 kes penggunaan AI yang sempit tetapi bernilai tinggi
3. Bulan 2: jalankan pilot dengan metrik yang ditetapkan (dan baseline yang jelas)
4. Bulan 3: buat keputusan skala/ubah/henti, serta kira kos penuh untuk skala

Pendekatan terkawal begini selari dengan semangat siri AI dalam Pendidikan dan EdTech: teknologi patut menyokong pembelajaran diperibadikan, analisis prestasi pelajar, dan kecekapan operasi—bukan menambah kekalutan.

Kalau anda sedang menimbang pembelian alat AI seterusnya, cuba satu soalan yang saya selalu guna untuk “tapis” hype: apakah bukti paling ringkas yang boleh meyakinkan pensyarah dan pengurusan bahawa alat ini benar-benar menambah nilai dalam 8 minggu?