Kecekapan AI Individu: Kelebihan Manusia di Kelas 2026

Pada 21/12/2025, ramai pensyarah dan guru sedang menutup semester—menyemak tugasan terakhir, menyiapkan laporan, dan merancang penambahbaikan untuk sesi baharu. Dalam suasana begini, satu realiti makin jelas: AI bukan lagi “alat institusi” semata-mata. Ia sudah jadi kemahiran peribadi yang dibawa masuk ke bilik darjah oleh setiap individu—pensyarah, guru, tutor, staf pentadbiran, dan pelajar.

Inilah yang dimaksudkan dengan kelebihan manusia dalam AI: bukannya berlumba siapa paling banyak guna alat AI, tetapi siapa yang tahu menilai, mengarah, dan menggunakan AI dengan bertanggungjawab untuk meningkatkan kualiti pembelajaran. Bila trend bring-your-own-AI (BYOAI) makin meluas, pusat graviti berubah—daripada polisi dan sistem, kepada kompetensi individu.

Artikel EDUCAUSE meletakkan isu ini sebagai keutamaan besar untuk 2026. Saya setuju, dan saya nak tambah satu sudut yang praktikal: kalau kita nak AI benar-benar menyokong pembelajaran diperibadikan dan EdTech yang lebih matang, kita mesti bina literasi AI di peringkat orang, bukan sekadar peringkat organisasi.

AI sebagai kemahiran teras: bukan lagi “projek IT”

Jawapan ringkas: menjelang 2026, kemampuan menggunakan AI dengan baik akan menjadi setara dengan kemahiran digital asas—seperti carian maklumat, literasi data, dan etika siber.

Beberapa tahun lepas, penggunaan AI di kampus atau sekolah biasanya bergerak melalui dua saluran: sistem rasmi (contohnya LMS, analitik pembelajaran) dan inisiatif jabatan IT. Sekarang, keadaan berubah kerana:

• Alat AI generatif semakin mudah dicapai oleh individu (percuma/berbayar, akaun peribadi).
• Ramai pengguna bukan sahaja “guna AI”, tetapi mula mencipta aliran kerja automasi, bina agent, atau latih model kecil untuk tugas spesifik.
• Keperluan kerja mengajar dan belajar menuntut respons cepat—AI sering jadi “pembantu segera” untuk draf, rumusan, latihan, dan idea.

Masalahnya, bila kemahiran ini tidak disokong dengan latihan dan garis panduan, BYOAI boleh jadi medan risiko: kebocoran data, bias kandungan, rujukan palsu, atau pergantungan melampau.

Satu ayat yang saya selalu pegang: AI mempercepatkan hasil—termasuk hasil yang salah—kalau pengguna tak tahu memeriksa.

BYOAI dalam bilik darjah: peluang besar, risiko yang nyata

Jawapan ringkas: BYOAI boleh menguatkan pembelajaran diperibadikan, tetapi hanya jika wujud “sempadan selamat” dari segi data, penilaian, dan integriti akademik.

BYOAI dalam konteks pendidikan bermaksud pelajar dan pendidik membawa alat sendiri—contohnya chatbot, penjana soalan, perancang pembelajaran, atau aplikasi nota pintar—yang tidak semestinya disediakan oleh institusi.

Apa yang BYOAI buat dengan baik (jika diurus)

AI generatif memang sesuai untuk kerja learning support yang berulang:

• Latihan berperingkat: jana set soalan mengikut tahap kesukaran.
• Maklum balas draf: semak struktur hujah, koheren perenggan, atau logik penyelesaian.
• Pembelajaran kendiri: pelajar boleh belajar pada kadar sendiri dengan tutor AI yang “sentiasa ada”.

Dalam siri “AI dalam Pendidikan dan EdTech”, kita sering ulang idea ini: pembelajaran diperibadikan bukan semata-mata konten yang berbeza, tetapi sokongan yang tepat pada masa. AI boleh memberi sokongan itu—tetapi kualitinya bergantung pada arahan (prompt), sumber, dan cara semakan.

Risiko BYOAI yang paling kerap saya nampak

• Data sensitif masuk ke alat yang salah: pelajar salin tampal maklumat peribadi, data kajian, atau tugasan yang mengandungi maklumat pihak ketiga.
• “Halusinasi” dianggap fakta: jawapan kelihatan yakin, tetapi salah.
• Keadilan penilaian: kalau sebahagian pelajar guna alat lebih canggih, jurang prestasi boleh melebar.
• Integriti akademik kabur: tanpa polisi jelas, pelajar keliru apa yang dibenarkan.

Sebab itu EDUCAUSE menekankan latihan untuk menilai dan mengguna alat BYOAI secara teliti. Ini bukan kerja sekali buat. Ia latihan berterusan.

Kelebihan manusia: apa yang AI tak boleh ganti di pendidikan

Jawapan ringkas: AI boleh bantu proses, tetapi manusia menentukan niat pembelajaran, konteks, dan nilai—tiga perkara yang membentuk pendidikan sebenar.

AI boleh menulis ringkasan, cadangkan aktiviti, atau jana rubrik. Tetapi AI tak memahami konteks kelas anda: latar pelajar, budaya pembelajaran, sensitiviti isu, dan objektif kursus yang halus.

Saya suka rangka mudah ini untuk “kelebihan manusia”:

1. Pertimbangan pedagogi (pedagogical judgement): Aktiviti yang “menarik” tidak semestinya membina kemahiran.
2. Etika dan empati: Bila pelajar tertekan, jawapan “betul” saja tak cukup.
3. Penilaian bermakna: AI boleh bantu menanda, tetapi manusia perlu menentukan apa yang patut dinilai.

“AI yang kuat memerlukan manusia yang lebih jelas tentang tujuan.”

Bila pendidik menguasai kemahiran AI, fokusnya bukan “menggantikan mengajar”, tetapi mengurangkan kerja rutin supaya lebih masa untuk bimbingan, interaksi, dan pembinaan kemahiran berfikir.

Contoh amalan baik: komuniti rakan sebaya dan eksperimen selamat

Jawapan ringkas: latihan AI paling berkesan berlaku melalui rakan sebaya, kes penggunaan sebenar, dan ruang eksperimen yang terkawal.

EDUCAUSE berkongsi contoh Wake Forest University yang menggalakkan penggunaan AI merentasi pelbagai konteks—daripada analitik perniagaan, tutor penulisan, hingga seni visual. Yang menarik bukan variasi alat semata-mata, tetapi cara mereka memindahkan pengetahuan: forum, kumpulan perbincangan, dan sesi bulanan untuk berkongsi pengalaman.

Saya percaya pendekatan ini berkesan kerana:

• Orang lebih cepat belajar melalui kisah rakan setugas (“ini yang saya cuba, ini yang jadi”).
• Ia mengurangkan ketakutan untuk mula.
• Ia mengelakkan latihan yang terlalu teori.

“Sandbox” AI: kecilkan risiko, besarkan pembelajaran

Institusi yang serius biasanya buat dua perkara serentak: tadbir urus yang jelas dan ruang ujikaji selamat.

Prinsipnya begini:

• Beri ruang untuk mencuba tanpa menjejaskan data sensitif.
• Pastikan ada panduan minimum (apa boleh, apa tak boleh).
• Galakkan eksperimen bertujuan: cuba alat untuk masalah sebenar, bukan sekadar ikut trend.

Dalam konteks EdTech, “sandbox” boleh jadi sebahagian daripada ekosistem—contohnya integrasi dengan LMS versi ujian, dataset sintetik, dan templat aktiviti.

Pelan tindakan 30 hari: bina literasi AI untuk pendidik & pelajar

Jawapan ringkas: mula kecil, standardkan amalan selamat, dan bina tabiat semakan—itu lebih penting daripada memilih alat paling canggih.

Berikut pelan 30 hari yang realistik untuk sekolah/kolej/universiti atau pasukan fakulti.

Minggu 1: Tetapkan peraturan ringkas yang semua faham

• Tetapkan 3 kategori data: boleh kongsi, terhad, dilarang.
• Sepakati cara nyatakan penggunaan AI dalam tugasan (contoh: perenggan pengisytiharan ringkas).
• Tentukan senarai alat “disyorkan” (bukan wajib) dan sebabnya.

Minggu 2: Ajarkan “kemahiran semakan” (bukan sekadar prompt)

Fokus pada tabiat ini:

1. Semak fakta pada 2 sumber berbeza (terutama tarikh, angka, petikan).
2. Minta AI tunjuk andaian (contoh: “apa andaian yang anda guna?”).
3. Uji konsistensi (tanya semula dengan cara berbeza, banding jawapan).

Minggu 3: Reka aktiviti yang gunakan AI secara telus

Contoh aktiviti bilik darjah yang menguatkan pembelajaran diperibadikan:

• “Dua draf, satu refleksi”: pelajar hasilkan draf sendiri, guna AI untuk cadangan penambahbaikan, kemudian tulis refleksi apa yang diubah dan kenapa.
• “Tutor AI berperanan”: AI sebagai pemeriksa konsep (bukan pemberi jawapan akhir). Pelajar perlu tunjuk langkah kerja.
• Analisis kesilapan: minta AI beri jawapan sengaja “cacat”, pelajar cari kelemahan.

Minggu 4: Bentuk komuniti amalan (Community of Practice)

• Lantik 3–5 AI champion merentas jabatan.
• Buat sesi 45 minit setiap dua minggu: 2 kes penggunaan + 1 “pelajaran gagal”.
• Kumpul templat: rubrik, prompt selamat, contoh aktiviti, dan senarai semak.

Benda yang saya selalu tekankan: komuniti yang sihat berkongsi juga apa yang tak menjadi. Dari situ kematangan AI naik laju.

Soalan lazim yang selalu muncul (dan jawapan yang berguna)

“Patutkah kita larang AI untuk elak meniru?”

Larangan total biasanya gagal kerana BYOAI berlaku di luar kawalan. Lebih baik hadkan pada konteks tertentu, jelaskan apa yang dibenarkan, dan ubah bentuk penilaian supaya menilai proses (raf, refleksi, pembentangan, rekod iterasi).

“Macam mana nak pastikan pembelajaran diperibadikan tak jadi ‘pelajar malas’?”

Pembelajaran diperibadikan yang baik bukan memendekkan usaha—ia mengubah jenis usaha. Tugasan patut meminta pelajar menerangkan keputusan, membuat justifikasi, dan menunjukkan pemahaman, bukan sekadar menyerahkan output.

“Siapa patut ‘memiliki’ strategi AI—IT atau akademik?”

Kedua-duanya. IT menetapkan sempadan keselamatan dan platform; akademik menetapkan pedagogi dan penilaian. Pemilikan sebenar ialah pada individu yang mengajar dan belajar—dengan sokongan sistem.

Apa yang patut kita bawa ke 2026

Kelebihan manusia dalam AI bukan slogan. Ia strategi yang praktikal: bina kemahiran AI di tangan pendidik dan pelajar, sambil institusi menyediakan pagar keselamatan, latihan berterusan, dan ruang eksperimen.

Dalam perjalanan siri “AI dalam Pendidikan dan EdTech”, saya nampak pola yang sama: organisasi yang berjaya bukan yang membeli paling banyak alat, tetapi yang membina budaya penggunaan AI yang telus, selamat, dan berfokus pada pembelajaran.

Kalau anda sedang merancang semester baharu, pilih satu langkah kecil minggu ini—contohnya buat polisi pengisytiharan penggunaan AI untuk tugasan, atau jalankan aktiviti “dua draf, satu refleksi”. Kemudian, tengok perubahan perbualan di kelas: pelajar bukan lagi bertanya “boleh guna AI atau tidak”, tetapi “bagaimana nak guna AI supaya saya betul-betul belajar?”.

Anda nak 2026 jadi tahun AI memperkukuh pendidikan—atau tahun bilik darjah jadi keliru dan tidak sekata? Jawapannya banyak bergantung pada satu perkara: sejauh mana kita membina kecekapan AI individu dengan niat yang betul.