AI & EdTech 2026: Sambung Keupayaan Individu, Bina Konsensus

Pada 29/10/2025, EDUCAUSE menerbitkan infografik “Top 10 2026” yang ringkas, tapi mesejnya jelas: institusi pendidikan tinggi akan berjaya bila keupayaan individu (kemahiran, alat, autonomi) disambungkan dengan kehendak kolektif (hala tuju bersama, polisi, bajet, budaya kerja). Dua perkara ini saling tarik-menarik—kalau satu kuat, satu lagi lemah, projek digital akan tersangkut.

Dalam siri “AI dalam Pendidikan dan EdTech”, saya suka rangka ini sebab ia membongkar punca sebenar banyak inisiatif AI gagal: bukan model AI yang lemah, tapi sambungan antara manusia, proses, data, dan infrastruktur yang tak kemas. Disember 2025 pun masa yang tepat untuk audit realiti—biasanya kampus sedang menutup pelan tahun semasa dan membina pelan 2026.

Berikut ialah cara menggunakan rangka “Making Connections” sebagai kompas praktikal untuk 2026—dengan contoh AI dan EdTech yang relevan untuk universiti, kolej, politeknik, dan penyedia latihan.

Sambungan #1: Strategi institusi ↔ penggunaan AI di bilik kuliah

Jawapan terus: AI dalam pendidikan tak boleh bergerak sebagai projek “eksperimen pensyarah”, dan tak boleh juga jadi arahan pentadbiran tanpa sokongan kerja harian. Ia mesti jadi standard kerja yang selamat dan berguna.

Ramai institusi ada dokumen strategi digital yang cantik, tetapi pensyarah masih tertanya-tanya: “Boleh ke saya guna AI untuk rubrik penilaian? Macam mana isu plagiat? Data pelajar ni masuk mana?” Jurang ini yang EDUCAUSE maksudkan—kehendak kolektif wujud, keupayaan individu ada, tapi tak bertemu.

Apa yang patut dibuat pada 2026

• Keluarkan “AI Playbook” 10 halaman, bukan polisi 80 halaman. Kandungan minimum:
  • Use case dibenarkan (cth: draf soalan kuiz, maklum balas formatif, ringkasan bacaan)
  • Use case dilarang (cth: memproses data sensitif pelajar dalam alat awam)
  • Standard rujukan: bagaimana nyatakan penggunaan AI dalam tugasan
• Letak AI dalam hasil pembelajaran (CLO/PLO) untuk kursus terpilih. Kalau AI hanya “alat tambahan”, ia akan jadi opsyenal dan sporadik.

Ayat yang saya selalu ulang: “AI bukan projek. AI ialah kebiasaan kerja baharu.”

Sambungan #2: Keupayaan pensyarah ↔ reka bentuk pembelajaran diperibadikan

Jawapan terus: Pembelajaran diperibadikan hanya berlaku bila pensyarah ada masa, data yang boleh dipercayai, dan alat yang tak menyusahkan.

EdTech yang “AI-powered” sering menjanjikan personalisasi, tetapi realitinya pensyarah terbeban dengan:

• menyusun kandungan,
• memantau kehadiran,
• menanda tugasan,
• melayan mesej pelajar,
• menyediakan bahan berbeza untuk tahap kemampuan berlainan.

AI boleh bantu, tetapi bukan dengan “automasi membuta-tuli”. Fokus 2026 sepatutnya pada personalization yang boleh diaudit: pelajar nampak kenapa cadangan dibuat, pensyarah boleh ubah suai, dan institusi boleh menilai impak.

Contoh use case yang praktikal

1. Tutor AI berasaskan silibus kursus (RAG/knowledge base) untuk menjawab soalan pelajar tentang nota kuliah, bukan melayan soalan umum yang merapu.
2. Maklum balas formatif automatik untuk draf esei:
   • AI mengesan struktur hujah, koheren, dan kesilapan rujukan
   • Pensyarah kekal pemutus akhir untuk markah
3. Cadangan latihan adaptif: bila pelajar gagal konsep A, sistem cadangkan mikro-latihan 10 minit sebelum bergerak ke topik B.

KPI yang munasabah (bukan kosmetik)

• Masa purata pensyarah menyediakan maklum balas berkurang 20–30% dalam 1 semester
• Kadar pelajar menyiapkan latihan awal meningkat 10–15%
• Pengurangan kes “pelajar hilang jejak” (at-risk) dalam minggu 3–5

Sambungan #3: Analitik prestasi pelajar ↔ tindakan intervensi yang cepat

Jawapan terus: Analitik tanpa tindakan ialah laporan. Analitik yang baik mesti memendekkan masa dari “kesan masalah” ke “buat sesuatu”.

Banyak kampus sudah ada LMS, sistem peperiksaan, dan portal pelajar. Masalahnya, data bersepah. Dashboard wujud, tetapi siapa yang buat intervensi? Penasihat akademik? Pensyarah? Hal ehwal pelajar? Jika tiada aliran kerja (workflow) yang jelas, AI tak akan menyelamatkan keadaan.

Rangka intervensi 3 lapis untuk 2026

Lapis 1: Pencegahan (minggu 1–2)

• AI mengesan pelajar belum log masuk LMS / belum buat aktiviti awal
• Sistem hantar “nudge” yang manusiawi (bahasa ringkas, pilihan bantuan)

Lapis 2: Sokongan akademik (minggu 3–6)

• AI mengesan pola gagal kuiz berturut-turut
• Sistem cadangkan sesi klinik, video ringkas, atau latihan tambahan

Lapis 3: Eskalasi manusia (bila risiko tinggi)

• Kes tertentu wajib ke manusia: isu kesihatan mental, kewangan, keselamatan
• AI hanya membantu triage, bukan menggantikan pertimbangan.

Soalan “People Also Ask” yang patut dijawab dalam mesyuarat kampus

• “Siapa pemilik tindakan bila dashboard merah?”
• “Berapa jam SLA untuk hubungi pelajar berisiko?”
• “Apa bukti intervensi berkesan—bukan sekadar ‘mesej dah dihantar’?”

Sambungan #4: Infrastruktur pembelajaran digital ↔ kepercayaan (privasi, keselamatan, etika)

Jawapan terus: Tanpa kepercayaan, penggunaan AI akan jadi diam-diam, berpecah, dan berisiko.

Apabila institusi terlalu lambat, pensyarah dan pelajar tetap akan guna alat luar—akaun peribadi, muat naik dokumen, kongsi data tanpa sedar. Ini bukan “degil”; ini tindak balas kepada kekosongan.

Pada 2026, institusi yang matang akan memilih pendekatan guardrails, bukan bans:

• sediakan alat rasmi yang selamat,
• jelaskan sempadan data,
• audit vendor,
• latih pengguna.

Senarai semak minimum untuk AI yang selamat di kampus

• Klasifikasi data: data sensitif (rekod akademik, kesihatan, kewangan) tidak masuk alat awam
• Log & audit: siapa akses apa, bila, dan untuk apa
• Human-in-the-loop untuk keputusan berimpak tinggi (biasiswa, tindakan disiplin, kelayakan tamat pengajian)
• Ujian bias: semak sama ada model menjejaskan kumpulan tertentu

Prinsip yang mudah: “Kalau kita tak sanggup jelaskan keputusan kepada pelajar, jangan automasikan keputusan.”

Sambungan #5: Kerjasama merentas unit ↔ kelajuan pelaksanaan EdTech

Jawapan terus: AI dalam pendidikan bergerak laju bila IT, akademik, dan data team bekerja sebagai satu produk, bukan tiga silos.

Banyak kampus masih mengurus EdTech seperti projek “handover”: unit A pilih alat, unit B pasang, unit C latih. Hasilnya? Lambat, mahal, dan pengguna kecewa.

Model 2026 yang lebih realistik ialah “product operating model” untuk platform pembelajaran:

• ada pemilik produk (contoh: Pengarah Pembelajaran Digital),
• backlog keperluan berdasarkan impak,
• kitaran penambahbaikan setiap 4–6 minggu,
• pengukuran penggunaan dan hasil.

Apa yang patut digabungkan

• LMS + analitik + alat penilaian
• Sistem identiti pengguna (SSO) + akses perpustakaan digital
• Repositori kandungan + polisi hak cipta
• Sokongan pengguna + latihan mikro (5–10 minit)

Cara guna rangka “Top 10” sebagai pelan 90 hari (mula 01/01/2026)

Jawapan terus: Buat kecil, ukur cepat, dan skalakan hanya selepas terbukti.

Berikut pelan 90 hari yang saya cadangkan untuk institusi yang nak hasil, bukan sekadar “AI initiative”.

Hari 1–30: Tetapkan sambungan yang hilang

1. Bentuk AI Steering Group kecil (5–7 orang) yang boleh membuat keputusan
2. Senaraikan 10 use case—pilih 3 yang paling dekat dengan masalah sebenar pelajar
3. Tetapkan polisi ringkas: data apa boleh/tak boleh, dan garis panduan akademik

Hari 31–60: Jalankan pilot yang ketat

• 2–3 kursus, 1 fakulti, 1 cohort
• Ukur 5 metrik:
  • penggunaan alat (aktif mingguan)
  • masa kerja pensyarah
  • kadar siap tugasan
  • kepuasan pelajar
  • isu risiko (aduan, kebocoran, halusinasi)

Hari 61–90: Skalakan dengan syarat

• Skalakan hanya jika:
  • ada bukti peningkatan hasil atau pengurangan beban kerja
  • ada proses sokongan dan latihan
  • ada pelan kos setahun (bukan “trial sampai habis”)

Apa maknanya untuk 2026: AI yang berguna menang bila ia tersusun

Kekuatan infografik EDUCAUSE ialah ia memaksa kita mengaku: teknologi sahaja tak cukup. Keupayaan individu (pensyarah, pelajar, staf) perlu diperkukuh dengan latihan dan alat. Kehendak kolektif pula perlu diterjemah menjadi keputusan yang jelas—polisi, bajet, dan workflow.

Jika anda mengurus EdTech atau memimpin transformasi digital di institusi, fokus 2026 yang paling praktikal ialah membina sambungan:

• sambungan strategi ke operasi,
• sambungan data ke tindakan,
• sambungan inovasi ke kepercayaan.

Saya percaya tahun 2026 akan membezakan dua jenis organisasi: yang “banyak cuba alat AI”, dan yang benar-benar menjadikan AI sebahagian daripada sistem pembelajaran. Anda nak berada di kumpulan yang mana—dan sambungan apa yang perlu anda baiki dulu minggu ini?