AI untuk Penyelidikan Kampus: Pantas, Selamat, Berskala

Menjelang hujung tahun akademik, satu benda jadi makin jelas: beban kerja penyelidik bukan lagi semata-mata kerja makmal atau analisis data. Ia juga e-mel tanpa henti, permohonan geran yang perlu “bukti kebaruan”, semakan literatur yang tak pernah tamat, dan—yang paling menakutkan—risiko keselamatan siber pada data sensitif.

Dalam siri AI dalam Pendidikan dan EdTech, saya suka letakkan isu penyelidikan dalam konteks yang sama dengan pembelajaran: kalau AI boleh memperibadikan pembelajaran pelajar, ia juga boleh “memperibadikan” aliran kerja penyelidik—kurangkan kerja remeh, tingkatkan kualiti keputusan, dan pastikan institusi kekal patuh serta selamat.

Artikel tajaan yang menjadi asas tulisan ini mengetengahkan bagaimana ekosistem Microsoft menyokong penyelidik melalui tiga paksi: mempercepat penemuan, memupuk inovasi, dan melindungi data. Saya akan kembangkan idea itu dengan contoh praktikal untuk universiti, pusat penyelidikan, dan pasukan EdTech—terutamanya bila bajet ketat dan keperluan pematuhan makin rumit.

Mengapa AI dalam penyelidikan jadi isu “pendidikan digital” juga

Jawapan ringkas: kerana penyelidikan moden bergantung pada kemahiran digital, platform kolaborasi, dan data—benda yang sama yang membentuk ekosistem EdTech.

Di kampus, penyelidikan dan pengajaran berkongsi infrastruktur: akaun identiti, storan awan, peranti, rangkaian, dan sokongan IT. Bila penyelidik guna AI untuk menyusun literatur atau memproses data, pelajar pascasiswazah ikut belajar cara bekerja yang betul. Itu transformasi pendidikan yang sebenar—bukan sekadar “guna aplikasi baharu”.

Tambahan pula, universiti hari ini beroperasi dalam realiti yang serabut:

• Data meletup (fail genetik, imej perubatan, log peranti IoT, dataset sosial, rakaman kelas dan makmal).
• Pembiayaan tidak menentu (kitaran geran, audit, dan pelaporan).
• Kerjasama merentas sempadan (projek bersama industri, universiti luar negara, dan pelbagai disiplin).
• Ancaman siber meningkat (data pesakit, IP, dan data pelajar/penyelidik).

Bila AI dan platform kolaboratif disusun dengan betul, ia bukan “alat tambahan”—ia jadi sistem operasi kerja akademik.

Mempercepat penemuan: AI yang potong kerja remeh, bukan potong kualiti

Jawapan ringkas: AI paling berguna bila ia menjimatkan masa pada kerja berulang—supaya penyelidik fokus pada reka bentuk kajian, interpretasi, dan semakan rakan sebaya.

Dalam contoh yang diketengahkan oleh sumber, penyelidik di sebuah pusat kanser terkemuka berdepan kerja pentadbiran yang memakan masa. Pendekatannya bukan menggantikan penyelidik, tapi membina “agen” yang membantu tugasan harian—semangat yang sama dengan penggunaan pembantu AI dalam bilik darjah maya.

Apa yang patut dibuat oleh AI untuk penyelidik (dan pelajar pascasiswazah)

Berikut fungsi yang realistik dan bernilai tinggi (bukan fantasi):

1. Ringkasan literatur dengan petikan: ringkas artikel, tarik dapatan penting, dan sediakan rujukan.
2. Carian berasaskan bahasa semula jadi: cari bukti, nombor, atau metodologi merentas puluhan kertas tanpa “copy-paste” manual.
3. Draf dokumen berstruktur: kerangka kertas, laporan kemajuan, atau draf permohonan geran—kemudian penyelidik menyunting.
4. Pengurusan mesyuarat kolaboratif: minit mesyuarat, senarai tindakan, penjejakan deliverable.

Prinsip saya: AI patut mempercepat “pengeluaran pertama” (first draft), bukan menentukan “keputusan terakhir”.

Cara universiti ukur impak (supaya tak jadi projek hiasan)

Ramai institusi tersangkut di tahap “pilot” sebab tak ukur hasil. Saya cadangkan 5 metrik mudah:

• Masa untuk semakan literatur: sebelum vs selepas (contoh: 6 jam → 3 jam seminggu seorang).
• Kitaran draf: bilangan pusingan semakan sebelum dihantar.
• Kadar pematuhan sitasi: ralat rujukan turun atau tidak.
• Kelajuan pelaporan geran: hari yang dijimatkan pada laporan suku tahunan.
• Kepuasan penyelia & pelajar: skor ringkas 1–5.

Ini selari dengan KPI EdTech juga—kita ukur masa, kualiti, dan pengalaman pengguna.

Memupuk inovasi: bila AI membolehkan eksperimen berskala besar

Jawapan ringkas: inovasi berlaku apabila pasukan boleh uji idea dengan cepat, skala analisis, dan ulang kaji tanpa “membakar” masa berbulan.

Sumber menampilkan contoh penyelidikan infrastruktur pengecasan kenderaan elektrik yang menggunakan perkhidmatan AI di awan untuk klasifikasi data pantas dan pemodelan ramalan. Bagi saya, yang menarik bukan sekadar topik EV—tetapi corak kerja:

• Tekan butang, proses dataset besar.
• Bandingkan wilayah (AS, Eropah, Asia Tenggara) dengan cepat.
• Terjemah data pelbagai bahasa menggunakan pembelajaran mesin.

Ini cara kerja yang sama yang sedang masuk ke pendidikan: analitik pembelajaran merentas kursus, kampus, malah negara.

“Open science” vs “secure science”: sebenarnya boleh wujud serentak

Dalam kampus, selalu ada pertentangan palsu: nak terbuka atau nak selamat. Realitinya, kita perlukan kedua-duanya:

• Dataset awam untuk replikasi dan kolaborasi.
• Dataset terkawal (contoh: data klinikal, data pelajar, IP industri) untuk patuh akta dan kontrak.

Platform awan dan tadbir urus data yang baik membolehkan pemisahan itu dibuat secara teknikal—bukan bergantung pada “jangan bocor ya”.

Idea praktikal untuk pusat EdTech & pejabat penyelidikan

Kalau anda mengurus inovasi kampus, tiga projek “cepat nampak hasil”:

• Repositori templat geran + pembantu AI: simpan templat, piawai gaya penulisan, dan sediakan pembantu untuk menyusun hujah dan bukti.
• Makmal data berpusat: tempat pelajar siswazah belajar pembersihan data, etika, dan pipeline model—ini latihan tenaga kerja masa depan.
• Katalog data & kamus data: bukan glamor, tapi ini yang buat AI “berfungsi” dan dipercayai.

Keselamatan siber: AI tanpa ‘security’ ialah liabiliti

Jawapan ringkas: bila institusi guna AI, permukaan serangan bertambah—jadi keselamatan mesti bergerak seiring, bukan selepas masalah berlaku.

Sumber menyebut satu angka yang patut buat pentadbir universiti duduk diam: 43% institusi pengajian tinggi di UK melaporkan mengalami pelanggaran atau serangan siber sekurang-kurangnya setiap minggu (tinjauan 2024). Itu bukan “sekali-sekala”. Itu rutin.

Dalam contoh lain, sebuah universiti yang pernah terkena insiden besar membina pusat operasi keselamatan (SOC) dan menggunakan set alat keselamatan untuk pemantauan masa nyata, tindak balas insiden, dan pengesanan ancaman.

Checklist tadbir urus AI untuk data penyelidikan (boleh mula Isnin ini)

Saya akan tegas di sini: AI kampus perlu polisi yang boleh dikuatkuasakan, bukan poster kesedaran.

Gunakan checklist ringkas ini:

• Klasifikasi data: awam / dalaman / sensitif / sangat sensitif.
• Kawalan akses berasaskan peranan: siapa boleh baca, ubah, muat turun.
• Log & audit: rekod siapa akses dataset dan bila.
• Pengekalan data (retention): berapa lama data disimpan dan bagaimana ia dipadam.
• Pengasingan persekitaran: pembangunan vs produksi, dataset latihan vs dataset sebenar.
• Dasar penggunaan AI generatif: apa yang tak boleh dimasukkan (contoh: data pesakit, data identiti pelajar).

Jika anda mengurus EdTech, ini selari dengan keselamatan LMS, sistem peperiksaan, dan platform bilik darjah maya.

“Copilot” untuk penyelidik: guna sebagai rakan sekerja, bukan ‘jawapan muktamad’

Jawapan ringkas: pembantu AI yang baik memudahkan carian, ringkasan, dan penyusunan kerja—tetapi manusia kekal pemegang amanah akademik.

Saya suka satu idea daripada contoh penyelidik fizik yang disebut dalam sumber: masa penyelidik terlalu mahal untuk dihabiskan mencari satu nombor dalam seratus kertas. Ini bukan soal malas; ini soal ekonomi masa.

Namun, bila kita bawa AI ke penyelidikan, tiga risiko besar mesti diurus:

1) Halusinasi dan sitasi palsu

Penyelesaian yang praktikal:

• Hadkan AI kepada sumber yang dipercayai (pangkalan data institusi).
• Wajibkan semakan sitasi sebelum dihantar.
• Sediakan garis panduan: AI bantu cari, manusia sahkan.

2) Kebocoran data sensitif

Penyelesaian:

• Polisi input data yang jelas.
• Persekitaran pemprosesan yang mematuhi keperluan institusi.
• Latihan ringkas untuk pelajar siswazah (bukan modul 3 jam yang semua skip).

3) Ketidaksamarataan akses

Kalau hanya kumpulan tertentu dapat alat AI, jurang penyelidikan membesar.

• Buat pelan akses berperingkat (fakulti, pelajar, RA).
• Sediakan “clinic hours” sokongan.
• Wujudkan komuniti amalan (community of practice) di kampus.

Soalan lazim (yang biasanya ditanya selepas bengkel AI kampus)

Adakah AI akan menggantikan penyelidik?

Tidak. AI menggantikan tugasan yang berulang, bukan kreativiti saintifik, pertimbangan etika, dan interpretasi yang memerlukan konteks.

Apa langkah pertama paling selamat untuk bermula?

Mulakan dengan use case berisiko rendah: ringkasan literatur daripada sumber terbuka, draf struktur laporan, dan automasi minit mesyuarat—kemudian naikkan tahap.

Bagaimana nak pastikan ini menyokong pembelajaran pelajar?

Jadikan AI sebahagian daripada pedagogi: rubrik yang menilai proses (semakan sitasi, justifikasi metodologi), bukan hanya hasil akhir. Ini pembelajaran diperibadikan untuk penyelidik muda.

Apa yang patut dibuat oleh institusi dalam 90 hari

Disember biasanya masa merancang, Januari masa melaksanakan. Jadi, ini pelan 90 hari yang realistik untuk kebanyakan kampus:

1. Pilih 2 use case: satu untuk produktiviti (literatur/penulisan), satu untuk analitik (data/pemodelan).
2. Tetapkan garis keselamatan minimum: klasifikasi data + akses + audit.
3. Latih kumpulan perintis (10–30 orang): penyelidik + pelajar siswazah + IT.
4. Ukur 5 metrik (seperti di atas) dan buat keputusan: skala atau berhenti.

Jika anda serius mahukan transformasi digital pendidikan, mulakan dari tempat yang paling banyak menghasilkan ilmu—komuniti penyelidikan. Bila penyelidik bekerja lebih pantas dan selamat, kesannya mengalir ke kurikulum, latihan industri, dan kualiti graduan.

Akhirnya, persoalan yang patut memandu semua keputusan bukan “AI apa nak beli?”, tetapi ini: kerja akademik mana yang patut kekal manusia sepenuhnya, dan kerja mana yang patut dipercepat dengan AI supaya manusia boleh berfikir lebih dalam?