Halatuju AI & EdTech 2026: 10 Fokus Kampus Lebih Pintar

Kampus moden tak kekurangan teknologi—yang selalu kurang ialah kesepakatan dan kecekapan manusia untuk guna teknologi itu dengan betul. Menjelang 2026, tekanan kewangan, isu kepercayaan terhadap institusi, kebimbangan keselamatan siber, dan kemasukan AI generatif dalam kerja harian telah membuat satu perkara jadi jelas: AI dalam pendidikan hanya berkesan bila institusi pandai menyambungkan orang, data, dan proses.

Saya suka satu idea besar daripada senarai keutamaan teknologi pendidikan 2026 yang ditekankan oleh komuniti kepimpinan teknologi pengajian tinggi global: fokus bukan sekadar pada alat baharu, tetapi pada “collective will” (keazaman kolektif) dan “individual capabilities” (keupayaan individu). Kalau diterjemah ke konteks “AI dalam Pendidikan dan EdTech”, maksudnya mudah—institusi perlu menyelaraskan dasar, data dan keputusan (kolektif), sambil membina literasi AI dan data pada pensyarah, staf, dan pelajar (individu).

Berikut ialah cara saya melihat 10 fokus ini sebagai peta jalan praktikal untuk universiti, kolej, dan penyedia EdTech yang mahu bina ekosistem pembelajaran digital yang lebih tersusun, selamat, dan benar-benar membantu pelajar.

1) “Kolektif dulu”: bina institusi yang sehaluan dengan data

Jawapan ringkas: Kalau data dan keputusan masih berselerak, AI akan jadi mahal, bising, dan mengecewakan.

Banyak organisasi pendidikan membeli sistem—LMS, ERP, CRM, BI—tetapi masih gagal menyatukan definisi data: siapa dikira “pelajar aktif”, apa maksud “kebarangkalian drop-out”, atau bagaimana “kos per pelajar” dihitung. AI dan analitik tak boleh menampung asas yang longgar.

Di sinilah “keazaman kolektif” menjadi teras. Ia bukan slogan. Ia kerja yang nampak membosankan tetapi memberi kesan besar:

• menyelaraskan definisi data merentas fakulti dan jabatan
• mewujudkan pemilikan data yang jelas (data owner, steward)
• menetapkan standard akses, privasi dan keselamatan
• membina papan pemuka (dashboard) yang semua pihak percaya

Apa yang saya cadangkan untuk 90 hari pertama: pilih dua keputusan institusi yang paling mahal jika silap (contoh: unjuran pendaftaran dan perancangan bajet). Kemudian betulkan data untuk dua keputusan itu dahulu. Jangan cuba “kemas semua data kampus” sekaligus.

2) Keselamatan siber kolaboratif: semua orang adalah barisan hadapan

Jawapan ringkas: Latihan setahun sekali tak cukup; keselamatan mesti masuk dalam rutin kerja.

Keselamatan siber dalam institusi pendidikan bukan sekadar isu IT. Pelajar guna Wi-Fi awam, staf guna peranti peribadi, penyelidik simpan data sensitif, dan sistem pentadbiran penuh maklumat peribadi.

Pendekatan yang lebih berkesan ialah keselamatan siber kolaboratif—tanggungjawab bersama yang “mesra kerja”, bukan menyusahkan kerja.

Praktik yang biasanya cepat nampak hasil

• MFA yang jelas dan mudah (push authentication) untuk sistem kritikal
• prinsip “least privilege” (akses minimum) ikut peranan
• mikro-pembelajaran 5–7 minit setiap bulan (bukan modul panjang tahunan)
• simulasi phishing yang diikuti bimbingan, bukan memalukan pengguna

Satu pendirian saya: jika polisi keselamatan menyebabkan pensyarah atau staf “cari jalan pintas”, itu tanda polisi tak serasi dengan realiti kerja. Baiki reka bentuk proses, bukan tambah sekatan.

3) “Human edge of AI”: literasi AI untuk pensyarah, staf dan pelajar

Jawapan ringkas: AI tak patut jadi “alat rahsia” individu; ia perlu jadi kemahiran institusi.

AI generatif makin jadi norma. Ramai akan guna “bring-your-own-AI” untuk menulis, menganalisis, merumus, atau membina bahan pengajaran. Ini bagus—kalau ada panduan.

Bagi saya, 2026 ialah tahun institusi perlu melangkah daripada “AI itu ancaman integriti” kepada “AI itu kemahiran + tanggungjawab”. Dua-dua mesti ada.

Tiga komponen latihan AI yang realistik

1. Kritikal: kenal halusinasi, bias, rujukan palsu, dan sempadan penggunaan
2. Kreatif: bina tugasan yang menilai proses, bukan sekadar jawapan akhir
3. Selamat: privasi data, larangan memuat naik data sensitif, etika

Contoh tugasan yang lebih tahan AI: minta pelajar serahkan (a) draf pertama, (b) komen AI yang digunakan, (c) pembetulan sendiri, (d) refleksi apa yang AI silap. Ini mengajar literasi AI tanpa berpura-pura AI tak wujud.

4) Analitik untuk kewangan & operasi: cari kebocoran sebelum potong program

Jawapan ringkas: Data operasi membantu institusi jimat secara bijak, bukan sekadar “potong kos”.

Tekanan kewangan bukan cerita baharu, tetapi 2026 menuntut institusi lebih telus tentang di mana wang dibelanjakan dan apa pulangan nilai.

Analitik yang baik boleh menjawab soalan praktikal:

• program mana yang memerlukan intervensi pendaftaran?
• kursus mana yang tinggi kadar gagal dan perlu reka bentuk semula?
• proses pentadbiran mana paling banyak “masa manusia” terbazir?

Tip praktikal: ukur masa proses, bukan sekadar kos. Contohnya, berapa jam staf habis untuk pemprosesan tuntutan, pendaftaran subjek, atau semakan dokumen? Bila masa manusia menjadi metrik, barulah automasi AI boleh dinilai dengan lebih jujur.

5) Budaya berpusatkan data: data bukan milik satu pejabat

Jawapan ringkas: “Data culture” berlaku bila pemimpin guna data secara konsisten—bukan bila BI wujud.

Institusi selalu ada “emas data” tetapi semua menggali terowong berasingan. Hasilnya: nombor bercanggah, mesyuarat jadi debat “data siapa betul”, dan keputusan kembali kepada intuisi.

Budaya data memerlukan dua perkara serentak:

• akses yang sesuai (role-based, audit trail)
• literasi data (tahu asal data, had interpretasi)

Satu amalan yang saya suka: setiap pembentangan keputusan besar mesti ada “kad data” satu halaman—asal data, tempoh, definisi, dan limitasi. Ia ringkas, tapi memaksa disiplin.

6) Pengurusan pengetahuan untuk AI yang lebih selamat

Jawapan ringkas: AI perusahaan gagal bila dokumen polisi berselerak dan data tak bersih.

AI yang digunakan untuk chatbot kampus, bantuan kewangan, polisi HR, atau sokongan pelajar memerlukan pengetahuan institusi yang kemas. Kalau SOP lapuk, laman web bercanggah, atau polisi tidak jelas, AI akan memuntahkan jawapan yang meyakinkan tetapi salah.

Pengurusan pengetahuan (KM) patut jadi sebahagian daripada tadbir urus AI:

• senarai sumber “sah” untuk AI (polisi, FAQ, prosedur)
• kitaran semakan berkala oleh pakar domain
• tahap sensitiviti data (apa boleh/ tak boleh masuk model)

Kesilapan biasa: terus buat chatbot sebelum betulkan kandungan. Mulakan dengan audit dokumen—yang mana kerap dicari, mana paling mengelirukan, mana paling berisiko.

7) Pelaburan teknologi secara berukuran: tahan diri daripada “beli cepat”

Jawapan ringkas: Bila bajet ketat, keputusan terbaik kadang-kadang ialah “jangan beli dulu”.

Pasaran EdTech dan AI bergerak laju. Banyak vendor akan menjual “AI untuk semua perkara”. Masalahnya, banyak institusi memikul beban sistem legasi, integrasi lemah, dan kapasiti staf terhad.

Pendekatan yang lebih selamat:

• buat percubaan kecil (pilot) dengan skop ketat
• jelas metrik kejayaan (masa dijimatkan, ralat berkurang, kepuasan pengguna)
• semak integrasi dan hutang teknologi sebelum tambah alat baharu

Prinsip mudah: kalau tool baharu memerlukan 6 bulan kerja integrasi, tetapi menjimatkan 30 minit seminggu, itu bukan ROI—itu beban.

8) Literasi teknologi untuk tenaga kerja masa depan (termasuk AI)

Jawapan ringkas: Graduan 2026 dinilai pada kemahiran digital, bukan teori semata-mata.

Data global menunjukkan permintaan kemahiran digital sangat tinggi: satu analisis iklan kerja (AS) mendapati 92% pekerjaan memerlukan literasi digital, dan kajian Microsoft–LinkedIn melaporkan 66% pemimpin tidak mahu ambil pekerja tanpa kemahiran AI.

Untuk institusi, ini bermaksud AI dan kemahiran digital perlu muncul di:

• kurikulum (mengikut disiplin: perniagaan, kesihatan, pendidikan, seni)
• aktiviti kokurikulum (projek, portfolio, micro-credential)
• akses alat (lesen kampus, akaun pelajar, makmal maya)

Cadangan yang relevan untuk Malaysia: bina “paket kemahiran” ikut program—contohnya untuk Pendidikan: reka bentuk bahan, analitik pembelajaran, etika AI; untuk Perniagaan: analisis data, automasi laporan, penyelidikan pasaran; untuk Kesihatan: privasi, dokumentasi, sokongan keputusan klinikal (simulasi).

9) Daripada reaktif kepada proaktif: guna data untuk ramalan yang beretika

Jawapan ringkas: Ramalan pelajar berisiko mesti memihak kepada pelajar, bukan menghukum.

Model ramalan (forecasting) boleh membantu perancangan pendaftaran, bajet, dan intervensi sokongan pelajar. Tetapi bila institusi terlalu percaya angka, risiko lain muncul: pelajar dilabel tanpa konteks sosial, emosi, atau ekonomi.

Amalan yang lebih matang:

• gabungkan data kuantitatif (kehadiran, log LMS) dengan input kualitatif (kaunselor, pensyarah)
• pastikan intervensi berbentuk sokongan, bukan penalti
• audit bias model (siapa sering “ditanda”, siapa terlepas)

Satu garis panduan saya: kalau ramalan tak membawa kepada sokongan yang jelas (tutor, bantuan kewangan, kaunseling), jangan buat ramalan itu dulu.

10) Kecekapan data untuk pembuat keputusan: hentikan “mesyuarat ikut anekdot”

Jawapan ringkas: Dashboard bukan hiasan; ia alat menutup jurang antara persepsi dan realiti.

Banyak keputusan kampus dibuat atas “cerita yang semua orang percaya”. Ada contoh menarik: apabila data ruang kelas dikemas, ada institusi mendapati lebih kurang 50% bilik kecil sebenarnya kosong, cuma tiada siapa tahu lokasi dan cara menempah.

Ini menunjukkan nilai paling besar data: membunuh anekdot yang mahal.

Cara cepat menaikkan literasi data dalam kalangan pemimpin

• latihan 60–90 minit khusus untuk membaca metrik utama institusi
• “office hours data” bulanan dengan pasukan analitik
• dashboard dengan penjelasan ringkas: apa maksud metrik, apa yang tak boleh disimpulkan

Peta jalan 2026 yang saya akan guna (kalau saya di pihak institusi)

Jawapan ringkas: Susun ikut urutan risiko—keselamatan, data asas, kemudian AI berskala.

Jika anda sedang merancang strategi AI dalam pendidikan untuk 2026, ini urutan yang biasanya paling stabil:

1. Kukuhkan keselamatan siber + akses (MFA, least privilege, latihan mikro)
2. Betulkan dua keputusan data paling kritikal (pendaftaran & bajet, contohnya)
3. Wujudkan tadbir urus AI + KM (sumber sah, sensitiviti data, semakan pakar)
4. Latih pensyarah & staf dengan komuniti amalan (bukan bergantung pada satu unit)
5. Bina literasi AI pelajar ikut disiplin (portfolio, projek, micro-credential)
6. Baru skala automasi/AI operasi (pilih proses yang jelas ROI)

Ini sesuai dengan naratif siri “AI dalam Pendidikan dan EdTech”: AI bukan sekadar fungsi dalam aplikasi, tetapi ekosistem yang menyambungkan pembelajaran diperibadikan, analitik prestasi pelajar, dan operasi kampus yang lebih cekap.

Langkah seterusnya (kalau anda mahu hasil, bukan sekadar pelan)

2026 akan membezakan institusi yang berhubung daripada institusi yang sekadar berteknologi. Keazaman kolektif memastikan keputusan tak bercanggah. Keupayaan individu memastikan AI digunakan dengan kritis, kreatif, dan selamat.

Kalau anda sedang mempertimbangkan inisiatif AI atau EdTech—sama ada untuk pembelajaran diperibadikan, analitik pembelajaran, chatbot kampus, atau automasi proses—mula dengan satu soalan pengurusan yang tegas: siapa pemilik keputusan, data apa yang dipercayai, dan perubahan kerja apa yang sanggup kita buat?

Bila jawapan itu jelas, barulah AI jadi alat yang menyokong manusia—bukan satu lagi projek yang menambah beban.