AI di Pendidikan Tinggi: 5 Pelajaran Untuk Skalakan

Pada hujung 2022, ramai pensyarah dan pentadbir universiti di Malaysia mula melihat AI generatif sebagai “alat menulis”. Tiga tahun kemudian (dan menjelang kemasukan pelajar baharu awal 2026), realitinya lebih besar: AI dalam pendidikan tinggi jadi isu strategi kampus—data, proses, orang, dan kos.

Saya suka letak garis yang jelas begini: kampus yang menang bukan yang paling awal guna AI, tapi yang paling cepat menyambungkan data pembelajaran, servis pelajar, dan operasi untuk hasil yang boleh diukur. Dalam siri “AI dalam Pendidikan dan EdTech”, artikel ini mengangkat pelajaran penting daripada tiga tahun penggunaan AI di institusi pengajian tinggi—dan saya tambah cara praktikal untuk jadikan AI benar-benar berfungsi dalam konteks EdTech: pembelajaran diperibadikan, analisis prestasi pelajar, dan intervensi awal.

1) Nilai terbesar AI datang daripada pandangan “longitudinal” pelajar

Jawapan terus: AI paling berguna apabila ia memahami perjalanan pelajar merentasi masa—bukan sekadar satu kursus, satu aplikasi, atau satu semester.

Universiti cenderung melihat pelajar melalui “slot” berasingan: data LMS, rekod akademik, hal ehwal pelajar, kaunseling, perpustakaan, bantuan kewangan, asrama. Tetapi kehidupan pelajar tak ikut struktur organisasi kampus. Pelajar bergerak dari satu titik ke titik lain—dan masalah yang nampak kecil minggu ini boleh jadi isu besar bulan depan.

Pandangan longitudinal bermaksud AI boleh menggabungkan konteks: minat awal pelajar, corak kehadiran, perubahan prestasi kuiz, log masuk LMS, aduan kemudahan, permohonan bantuan, dan rekod pertemuan penasihat. Bila digabung, AI boleh bantu kampus beralih daripada:

• Reaktif (tunggu pelajar gagal baru panggil)
• kepada anticipatory (kesan risiko awal dan sokong sebelum terlambat)

Contoh EdTech yang masuk akal untuk kampus

Dalam platform pembelajaran digital, longitudinal bukan sekadar “cadangan nota”. Ia boleh jadi:

1. Pembelajaran diperibadikan: AI mencadangkan modul remedial spesifik berdasarkan kelemahan konsisten (contoh: algebra linear vs statistik asas).
2. Analitik prestasi pelajar: papan pemuka yang tunjuk trend 6–12 minggu (bukan sekali ujian).
3. Intervensi awal: sistem hantar “nudge” automatik—contoh mesej sokongan, jadual sesi tutor, atau temujanji penasihat.

Satu ayat yang saya pegang: “Personalization tanpa sejarah ialah tekaan.” AI perlukan jejak yang konsisten untuk jadi tepat.

2) Masalah utama bukan model AI—tetapi ‘point solution’ dan silo data

Jawapan terus: Kebanyakan kampus terperangkap dengan alat AI yang hebat tetapi terasing; hasilnya, AI jadi mahal dan susah diskalakan.

Pasaran sekarang memang penuh “point solutions”: satu untuk helpdesk, satu untuk perpustakaan, satu untuk kaunseling, satu untuk pengambilan pelajar, satu untuk proctoring. Setiap satu janji peningkatan—tapi tak bercakap antara satu sama lain.

Akibatnya:

• Pelajar dapat pengalaman bercelaru (setiap unit “buat hal sendiri”).
• Staf letih urus pelbagai dashboard.
• Data tak bersambung, jadi AI tak boleh membina konteks.

3 langkah praktikal untuk bina asas data AI (tanpa ‘projek gajah putih’)

Kalau anda pemilik produk EdTech, CIO, ketua pembelajaran digital, atau pengurus inovasi kampus—ini yang biasanya berkesan:

1. Tetapkan “rekod emas” pelajar (student 360 versi realistik)
   • Mulakan dengan 10–20 atribut kritikal sahaja (contoh: program, status pendaftaran, kursus semasa, aktiviti LMS, amaran akademik).
2. Bina repositori analitik berpusat
   • Data lake/warehouse/lakehouse: apa pun istilahnya, prinsipnya sama—data konsisten, akses terkawal, audit trail.
3. Standardkan integrasi
   • Gunakan integrasi berasaskan API dan skema data yang stabil supaya vendor/produk baharu tak “memecahkan” ekosistem.

Saya ambil pendirian tegas di sini: kalau anda beli AI sebelum anda kemaskan data, anda sedang beli masalah.

3) Kolaborasi rentas kampus ialah ‘teknologi sebenar’ yang orang lupa

Jawapan terus: AI dalam pendidikan tinggi gagal bila setiap jabatan optimakan KPI sendiri; ia berjaya bila kampus setuju pada hasil bersama.

Ini bukan isu IT semata-mata. “Silo” biasanya wujud kerana struktur organisasi: akademik, hal ehwal pelajar, kewangan, kolej kediaman, perpustakaan—masing-masing ada sistem, bajet, dan definisi kejayaan.

Untuk AI berfungsi (terutama analitik prestasi pelajar dan intervensi), anda perlukan perjanjian yang jelas:

• Siapa pemilik data?
• Siapa boleh akses dan untuk tujuan apa?
• Siapa bertindak bila AI mengesan risiko?
• Bagaimana kita elak bias dan salah label?

Bentuk pasukan yang kecil tapi cukup “berkuasa”

Saya lebih percaya pada pasukan kecil yang jelas mandatnya daripada jawatankuasa besar yang lambat.

Struktur minimum yang praktikal (6–8 orang):

• Pemilik akademik (contoh: timbalan dekan pengajaran)
• Hal ehwal pelajar/kaunseling
• Data/analitik
• Keselamatan/privasi
• IT integrasi
• Wakil pensyarah
• Wakil pelajar (sekadar 1 cukup)

Objektif: pilih 1–2 kes penggunaan bernilai tinggi, siap dalam 8–12 minggu, kemudian skala.

4) ROI AI: ukur seperti anda urus program akademik—bukan seperti beli perisian

Jawapan terus: ROI AI yang kuat biasanya datang dari tiga sumber: hasil (revenue), kos (expense), dan kapasiti strategik.

Ramai pemimpin kampus tahu AI “membantu”, tetapi susah nak terangkan ROI sebelum projek bermula. Itu normal, sebab AI sering menukar proses kerja, bukan sekadar menggantikan alat lama.

Saya cadangkan rangka kerja ROI yang senang dibentang dalam mesyuarat pengurusan:

A) Tingkatkan hasil: pengambilan & pengekalan pelajar

Untuk universiti, pengekalan pelajar ialah metrik yang paling “dekat dengan realiti kewangan”. Bila AI membantu intervensi awal, kesannya boleh jadi besar.

Contoh metrik ROI:

• Peratus pelajar berisiko yang berjaya kekal ke semester berikut
• Bilangan intervensi bermakna (bukan sekadar e-mel automatik)
• Masa dari “signal risiko” ke tindakan (dalam hari)

B) Kurangkan kos: automasi kerja pentadbiran

AI yang baik boleh mengurangkan kerja berulang:

• Menjawab pertanyaan rutin (tetapi dengan pemantauan kualiti)
• Mengisi borang dan triage tiket
• Menyusun ringkasan mesyuarat dan tindakan susulan

Metrik ROI yang jujur: jam kerja yang dijimatkan dan kadar ralat yang menurun.

C) Pelaburan strategik: literasi AI & infrastruktur data

Ini ROI jenis “kompaun”: tak nampak serta-merta, tetapi jadi asas untuk semua projek akan datang.

Jika anda mahu satu KPI mudah: bilangan kursus/staf yang lulus latihan literasi AI dan pematuhan privasi, kemudian dipadankan dengan kadar penggunaan yang berkualiti.

5) AI bukan satu benda—bina perbincangan yang lebih ‘berlapis’

Jawapan terus: Perbincangan AI jadi matang apabila kampus membezakan kes penggunaan yang berbeza—setiap satu ada risiko, manfaat, dan garis etika tersendiri.

Masalah biasa: kita bercakap tentang AI seolah-olah ia satu kotak hitam yang sama. Hakikatnya:

• AI untuk seni dan penulisan → isu hak cipta, kreativiti, penilaian autentik.
• AI untuk mengesan pelajar berisiko → isu privasi, bias, dan akibat sosial.
• AI untuk operasi IT → isu kebolehpercayaan dan kawalan automasi.

Soalan “People Also Ask” yang patut dijawab oleh setiap kampus

1) Patutkah universiti benarkan AI generatif untuk tugasan? Ya, tetapi dengan reka bentuk penilaian yang jelas: rubrik yang menilai proses, refleksi, dan bukti kerja—bukan hasil akhir semata-mata.

2) Macam mana nak pastikan analitik pelajar tak melabel secara tidak adil? Gunakan data minimum yang relevan, semak bias secara berkala, sediakan laluan rayuan, dan pastikan keputusan akhir tetap pada manusia.

3) Adakah AI akan gantikan pensyarah? Tidak. Tapi ia akan menukar tugas harian: lebih banyak bimbingan, reka bentuk pembelajaran, dan maklum balas bermakna—kurang kerja rutin.

6) Impak alam sekitar: minta ketelusan, bukan sekadar “trust us”

Jawapan terus: Kampus perlu menuntut metrik penggunaan tenaga AI yang mudah difahami supaya keputusan teknologi selari dengan agenda kelestarian.

Menjelang 2026, universiti bukan sahaja dinilai pada ranking akademik, tetapi juga reputasi kelestarian dan tadbir urus data. AI menggunakan tenaga—itu fakta. Isunya: kita jarang ada nombor yang boleh dibandingkan antara vendor.

Apa yang patut diminta oleh institusi daripada penyedia EdTech/AI:

• Anggaran tenaga per transaksi (contoh: per 1,000 permintaan)
• Opsyen mod “ringan” (model lebih kecil, caching, had penggunaan)
• Pelaporan penggunaan (usage report) untuk pemantauan dan polisi

Satu prinsip mudah: jika kes penggunaan boleh diselesaikan dengan analitik biasa, jangan paksa guna model generatif besar.

7) Boleh capai impak besar tanpa bajet besar—kalau fokusnya tepat

Jawapan terus: Kes penggunaan kecil tetapi tajam (contoh intervensi pelajar berisiko) sering beri pulangan lebih cepat berbanding projek mega.

Pengalaman banyak kampus menunjukkan pendekatan ini berkesan:

1. Pilih satu masalah “bernilai tinggi” (contoh: pelajar hampir gugur).
2. Guna data sedia ada (LMS, rekod akademik, aduan, kehadiran).
3. Bina prototaip cepat (8–12 minggu).
4. Ukur intervensi dan hasil.
5. Baru skala.

Dalam konteks EdTech, ini juga bermaksud: jangan tunggu platform sempurna. Mulakan dengan modul amaran awal, dashboard pensyarah, dan aliran kerja tindakan.

8) Misi utama universiti: sediakan graduan untuk kerja yang dipacu AI

Jawapan terus: Kurikulum perlu ajar dua perkara serentak—kemahiran menggunakan AI secara bertanggungjawab dan “human intelligence” yang AI tak boleh ganti.

Pasaran kerja untuk peranan junior makin berubah—sebahagian tugas awal kerjaya kini boleh dibuat dengan alat AI. Jadi graduan perlu boleh:

• Mengguna AI untuk mempercepat kerja (menyemak, meringkas, merancang)
• Memahami etika, privasi, dan kesan sosial
• Menunjukkan nilai manusia: pertimbangan, empati, komunikasi, kepimpinan, kerja berpasukan

Saya selalu cadangkan universiti buat satu perkara praktikal: portfolio AI beretika. Pelajar simpan contoh penggunaan AI yang mematuhi polisi kursus, lengkap dengan refleksi apa yang mereka buat, apa yang AI buat, dan bagaimana mereka semak kualiti.

Apa langkah seterusnya untuk kampus dan pemain EdTech?

Jika anda sedang merancang fasa seterusnya AI dalam pendidikan tinggi untuk 2026, saya akan mulakan begini:

1. Audit integrasi data: senaraikan sistem utama dan jurang data.
2. Pilih 2 kes penggunaan: satu untuk pembelajaran (contoh: pembelajaran diperibadikan) dan satu untuk operasi (contoh: helpdesk).
3. Tetapkan metrik ROI sebelum bina: masa tindak balas, kadar lulus, pengekalan, jam kerja.
4. Wujudkan polisi AI yang praktikal: jelas pada pensyarah dan pelajar, bukan dokumen yang orang takut baca.
5. Minta ketelusan vendor: penggunaan data, log audit, dan anggaran tenaga.

Siri “AI dalam Pendidikan dan EdTech” akan terus kembali kepada tema yang sama: AI yang berkesan bukan “lebih pintar”, tetapi lebih tersusun—data, manusia, dan proses bergerak seiring.

Anda mahu AI jadi alat kosmetik untuk nampak moden, atau anda mahu AI jadi sistem sokongan yang benar-benar membantu pelajar kekal, belajar lebih baik, dan graduan lebih bersedia?