AI Pendidikan: Beralih Daripada Reaktif ke Proaktif

Sebahagian besar institusi pendidikan masih mengurus isu pelajar selepas ia meletup: markah merosot baru cari punca, kehadiran jatuh baru panggil kaunselor, pendaftaran menurun baru potong bajet. Corak ini nampak “normal”, tapi mahal—dari segi masa pensyarah, kos operasi, dan yang paling kritikal: kesejahteraan pelajar.

Peralihan daripada reaktif kepada proaktif ialah satu langkah yang praktikal, bukan slogan. Dengan data yang institusi sudah ada (LMS, ERP, kehadiran, aduan, interaksi sokongan) dan keupayaan analitik yang semakin matang—termasuk AI—kita boleh mula menjangka risiko, menguji senario, dan menyusun intervensi awal yang lebih berperikemanusiaan.

Dalam siri “AI dalam Pendidikan dan EdTech”, saya lihat isu paling kerap bukan “tiada data”, tetapi data digunakan untuk laporan belakang tabir, bukan untuk tindakan yang cepat dan tepat. Artikel ini memecahkan bagaimana institusi boleh bergerak kepada pendekatan proaktif, apa yang patut dibuat dulu, dan perangkap yang wajib dielakkan.

Maksud “proaktif” dalam AI pendidikan (bukan sekadar ramalan)

Proaktif bermaksud institusi menggunakan data untuk membuat keputusan sebelum masalah berlaku pada skala besar—dan membuat keputusan itu dengan jelas: siapa bertindak, bila, dan apa intervensi yang sesuai.

Ada tiga tahap yang sering bercampur:

1. Deskriptif (reaktif): Apa yang sudah berlaku? Contoh: laporan kadar gagal kursus, kadar drop-out semester lepas.
2. Diagnostik: Kenapa ia berlaku? Contoh: kursus tertentu tinggi kadar gagal, bahan terlalu sukar, jadual bertembung.
3. Prediktif + Preskriptif (proaktif): Apa yang berkemungkinan berlaku dan apa tindakan terbaik? Contoh: pelajar berisiko tinggi dalam 2 minggu pertama—intervensi disasarkan hari ini.

AI membantu paling kuat pada dua perkara: mengesan corak halus (yang manusia susah nampak dalam ribuan rekod) dan membina senario (“kalau kita ubah polisi ini, apa kesannya pada enrolmen/bajet?”). Tapi AI tak boleh berdiri sendiri—ia perlu dipandu oleh prinsip dan proses.

Ayat yang saya pegang: “Model yang bagus bukan yang paling tepat di papan skor, tapi yang paling selamat dan membantu bila dipakai pada manusia.”

Mengapa institusi cenderung reaktif (dan kenapa itu merugikan)

Jawapan paling jujur: sebab operasi kampus memang kompleks. Data bertaburan, keputusan melibatkan banyak jabatan, dan KPI kadang-kadang mendorong “lapor siap” berbanding “tindakan awal”.

Beberapa punca yang saya sering nampak:

• Data silo: LMS milik akademik, ERP milik kewangan/registrar, kaunseling simpan rekod sendiri.
• Metrik lambat: Semakan prestasi dibuat selepas peperiksaan pertengahan/akhir—sudah terlambat untuk ubah trajektori.
• Ketakutan pematuhan: Bimbang privasi, lalu terus “jangan guna” walaupun boleh guna secara beretika.
• Tiada pemilik tindakan: Laporan cantik, tapi tiada pasukan yang diberi mandat untuk intervensi.

Kos reaktif bukan sekadar angka. Pelajar yang tercicir biasanya bermula dengan tanda kecil: lewat hantar tugasan, kurang hadir, hilang motivasi, masalah kewangan atau keluarga. Jika sistem hanya “nampak” selepas CGPA jatuh, institusi sudah terlepas peluang paling murah dan paling manusiawi: sokongan awal.

Analitik prediktif untuk sokongan pelajar: buat, tapi jangan jadi “robot penilai”

Analitik prediktif untuk student success memang kuat—kalau data yang digunakan cukup seimbang dan intervensi dibuat dengan empati.

Data apa yang biasanya berguna (dan cepat didapatkan)

Untuk permulaan, institusi boleh gabungkan beberapa sumber yang “selamat” dan relevan:

• Aktiviti LMS: log masuk, masa pada bahan, kuiz awal, corak penyiapan tugasan.
• Kehadiran: trend ketidakhadiran, lewat hadir, kelas kritikal minggu 1–4.
• Sejarah akademik: prasyarat, pola kursus sukar.
• Interaksi sokongan: tiket helpdesk pembelajaran, permohonan bantuan kewangan (secara agregat/terhad).

Tetapi artikel asal mengingatkan satu perkara penting: pelajar bukan data point. Model yang mengabaikan dimensi emosi dan sosial mudah “miss”. Sebagai contoh, pelajar mungkin kurang aktif di LMS sebab menjaga ahli keluarga sakit—bukan sebab malas.

Perangkap biasa: “Skor risiko” yang menghukum

Saya tegas di sini: jangan gunakan skor risiko untuk menghukum atau menolak peluang (contoh: menghalang pendaftaran kursus, mengurangkan akses). Skor risiko patut digunakan untuk:

• mencetuskan check-in manusia (penasihat akademik, mentor, kaunselor)
• menawarkan sumber (kelas sokongan, tutorial, bantuan kewangan mikro)
• mengubah reka bentuk kursus (contoh: kuiz diagnostik awal, rubrik lebih jelas)

Jika institusi membina sistem yang membuat pelajar rasa “dipantau untuk dipersalahkan”, kepercayaan runtuh. Dan bila kepercayaan runtuh, data pun jadi tak jujur.

Cara memasukkan faktor manusia tanpa melanggar privasi

Pendekatan praktikal:

• Gabung data kualitatif secara terkawal: maklum balas ringkas pensyarah/mentor (contoh: bendera “perubahan mendadak” dengan nota minimum), tinjauan kesejahteraan sukarela.
• Guna “trend” bukan “label”: fokus pada perubahan (drop mendadak), bukan label identiti (“pelajar problem”).
• Pastikan hak rayuan: bila intervensi dicetuskan, pelajar boleh jelaskan konteks.

Daripada laporan kepada tindakan: rangka kerja 90 hari untuk jadi proaktif

Kalau anda pemimpin akademik, IT, atau EdTech, sasaran paling realistik ialah bina pipeline kecil yang memberi impak cepat, kemudian skala.

1) Pilih satu kes guna yang jelas (minggu 1–2)

Pilih kes guna yang ada tiga ciri: data tersedia, keputusan boleh diambil cepat, impak jelas.

Antara “cawangan rendah” yang biasanya sesuai:

• Ramalan enrolmen dan bajet (data lebih kukuh, kurang sensitif)
• Amaran awal kursus teras tahun 1 (kadar gagal tinggi, intervensi terbukti membantu)
• Pengoptimuman jadual (kurangkan pertindihan, tingkat kehadiran)

2) Bina “sumber kebenaran” minimum (minggu 2–6)

Anda tak perlukan gudang data sempurna untuk mula. Anda perlukan integrasi minimum yang boleh dipercayai:

• senarai pelajar + kursus
• 3–5 metrik aktiviti pembelajaran
• satu papan pemuka ringkas untuk pemilik tindakan

Keutamaan ialah ketepatan definisi. Contoh: “aktif di LMS” mesti mempunyai definisi yang konsisten (log masuk? klik bahan? hantar tugasan?). Jika definisi berubah ikut jabatan, AI paling canggih pun akan mengelirukan.

3) Tetapkan protokol intervensi (minggu 6–10)

Ini bahagian yang ramai terlepas: siapa buat apa bila amaran keluar?

Contoh protokol mudah:

1. Sistem mengesan pelajar yang menunjukkan 2 daripada 3 indikator risiko selama 7 hari.
2. Penasihat akademik dapat senarai, semak konteks (kursus, beban kredit, sejarah).
3. Hubungi pelajar dengan skrip empati (bukan skrip “awak salah”).
4. Rekod hasil interaksi secara minimum (pilihan bantuan, janji temu, rujukan).

4) Audit keadilan dan keselamatan (minggu 10–12)

AI dalam pendidikan mesti ada pagar keselamatan:

• Uji bias: adakah model “lebih kerap” mengesan risiko pada kumpulan tertentu semata-mata kerana proksi sosioekonomi?
• Semak ralat: berapa kadar false positive? (banyak amaran palsu = staf letih)
• Hadkan akses: siapa boleh lihat apa? staf tidak perlu lihat butiran sensitif.

Matlamatnya bukan kesempurnaan, tetapi konsistensi dan akauntabiliti.

Kajian mini: pemasaran prediktif yang lebih cekap (dan apa kampus boleh belajar)

Salah satu contoh yang kuat datang daripada sebuah sekolah perniagaan global yang menekankan pemasaran dan jenama untuk menarik pelajar. Pendekatan lama biasanya “tembak luas”: belanja iklan besar, segmentasi minimum, kemudian harap permohonan masuk.

Pendekatan proaktif yang lebih matang ialah membina platform data yang menggabungkan sumber teras—kempen media, trafik laman web, dan aliran ke permohonan—supaya institusi boleh:

• mengenal pasti saluran yang benar-benar membawa pemohon berkualiti
• meramal hasil kempen sebelum belanjawan habis
• memfokuskan belanja pada audien yang betul

Ini relevan untuk banyak institusi di Malaysia juga, terutamanya bila bajet ketat dan persaingan program meningkat. Prinsipnya sama: ukur rantaian penuh (awareness → minat → permohonan → pendaftaran), bukan metrik cantik yang terputus.

Jika anda serius nak dapatkan leads yang lebih berkualiti, AI boleh membantu pada:

• pemarkahan prospek berdasarkan tingkah laku (secara beretika dan telus)
• cadangan kandungan mengikut minat program
• ramalan “yield” pendaftaran untuk perancangan kelas dan pensyarah

Trend scanning + senario: bila data tak stabil, jangan paksa ramalan

Tahun-tahun kebelakangan ini menunjukkan satu realiti: politik, ekonomi, dan perubahan sosial boleh mengganggu corak yang dulu stabil. Bila dunia tak stabil, model prediktif yang hanya bergantung pada sejarah mudah tersasar.

Jawapan yang lebih matang ialah gabungan:

• Trend scanning: pantau isyarat awal (perubahan pasaran kerja, polisi, minat program, pergerakan demografi).
• Perancangan senario: bina 3–4 senario munasabah (optimistik, asas, tertekan, ekstrem) dan uji keputusan di bawah setiap senario.

AI membantu di sini dengan menganalisis teks (contoh: maklum balas terbuka, laporan industri dalaman) dan mempercepat simulasi, tetapi keputusan tetap perlu dibuat oleh manusia yang faham konteks.

Soalan lazim yang patut dijawab sebelum melaksana AI proaktif

1) Perlu platform mahal dulu ke? Tak semestinya. Banyak institusi boleh mula dengan integrasi minimum dan papan pemuka ringkas. Yang penting: definisi data, pemilik tindakan, dan protokol.

2) Bagaimana nak pastikan privasi pelajar? Hadkan akses, gunakan data minimum yang relevan, jelaskan tujuan penggunaan, dan pastikan intervensi bersifat sokongan. Bila boleh, guna data agregat untuk perancangan dan data individu hanya untuk tindakan yang berfaedah.

3) Apa KPI yang patut diukur? Pilih KPI yang mengukur hasil, bukan aktiviti semata-mata:

• kadar lulus kursus teras
• kadar retensi semester ke semester
• masa respons intervensi (contoh: < 72 jam)
• kepuasan pelajar terhadap sokongan

Penutup: proaktif ialah pilihan operasi, bukan projek AI semata-mata

Peralihan daripada reaktif kepada proaktif dalam pendidikan bermula dengan satu keputusan mudah: kita nak guna data untuk membantu pelajar lebih awal, bukan untuk menyalahkan mereka selepas terlambat. AI dan EdTech mempercepatkan kerja ini—mengesan corak, membina amaran awal, dan menyokong perancangan senario—tetapi nilai sebenar datang daripada proses manusia yang jelas dan beretika.

Jika anda sedang merancang inisiatif AI pendidikan untuk 2026, saya cadangkan mula dengan satu kes guna yang kecil, ukur impak, dan bina kepercayaan. Bila staf dan pelajar rasa sistem ini “memihak” kepada mereka, skala akan jadi lebih mudah.

Anda nak institusi anda dikenali sebagai tempat yang sentiasa mengejar masalah—atau tempat yang nampak tanda awal dan bertindak dengan bijak?