Mondayreview.com– Dosen dapat memanfaatkan GenAI untuk mengembangkan berbagai kebutuhan pembelajaran, mulai dari menyusun materi ajar yang lebih personal, merancang studi kasus, membuat rubrik penilaian berbasis Outcome-Based Education (OBE), menyiapkan bahan presentasi, hingga mengembangkan bank soal.
Contoh konkretnya, seorang dosen mata kuliah Biologi dapat memberikan prompt kepada GenAI: “Buatkan materi pembelajaran tentang fotosintesis untuk mahasiswa semester pertama dengan tiga tingkat kompleksitas, dilengkapi contoh kehidupan sehari-hari, pertanyaan pemantik, dan aktivitas diskusi.” Dari perintah tersebut, AI dapat membantu menghasilkan rancangan awal yang kemudian disesuaikan dosen dengan kurikulum dan karakteristik mahasiswa.
Untuk penerapan OBE, misalnya, dosen mata kuliah Pemrograman menetapkan capaian bahwa mahasiswa mampu merancang program sederhana untuk menyelesaikan masalah. GenAI kemudian dapat membantu membuat rubrik dengan indikator seperti kemampuan menganalisis masalah, menyusun algoritma, menulis kode, menguji program, dan menjelaskan solusi. Dosen tetap memvalidasi bobot dan kriteria agar sesuai dengan capaian pembelajaran mata kuliah.
GenAI juga dapat digunakan untuk membuat studi kasus. Dalam mata kuliah Manajemen, misalnya, dosen dapat meminta AI menyusun kasus tentang sebuah perusahaan yang mengalami penurunan penjualan setelah perubahan perilaku konsumen. Mahasiswa kemudian diminta menganalisis penyebab masalah, mengolah data yang diberikan, dan menyusun strategi bisnis. Dengan cara ini, AI membantu dosen menyiapkan konteks pembelajaran, sementara proses analisis tetap dilakukan mahasiswa.
Pada pengembangan bank soal, dosen Matematika dapat meminta GenAI membuat 20 soal mengenai statistika dengan variasi tingkat kesulitan. Misalnya, lima soal menguji pemahaman konsep, sepuluh soal menguji penerapan, dan lima soal berbentuk masalah kontekstual yang menuntut penalaran tingkat tinggi. Dosen kemudian memeriksa perhitungan, tingkat kesulitan, kualitas pengecoh, dan kesesuaian soal dengan capaian pembelajaran.
Untuk bahan presentasi, GenAI juga dapat membantu mengubah materi yang panjang menjadi struktur pembelajaran yang lebih interaktif. Misalnya, dari topik “Kecerdasan Buatan dalam Pendidikan”, dosen dapat meminta AI menyusun 10 slide yang berisi konsep dasar, contoh penggunaan AI, studi kasus, pertanyaan diskusi, aktivitas kelompok, dan refleksi. Dosen kemudian dapat memperkaya materi dengan sumber ilmiah dan pengalaman praktis.
Contoh-contoh tersebut menunjukkan bahwa nilai GenAI bukan sekadar kemampuannya menghasilkan konten dalam hitungan detik. Yang lebih penting adalah bagaimana dosen mengarahkan teknologi tersebut untuk mendukung tujuan pembelajaran. AI dapat membuat draf materi, kasus, rubrik, atau soal, tetapi keputusan akademik tetap berada di tangan dosen.
Dengan demikian, pemanfaatan GenAI di perguruan tinggi idealnya mengikuti alur yang jelas: tentukan capaian pembelajaran, rancang aktivitas belajar, manfaatkan GenAI untuk memperkuat proses, lalu validasi hasilnya. Pendekatan ini membuat GenAI tidak menjadi jalan pintas untuk menyelesaikan pekerjaan akademik, melainkan menjadi asisten yang membantu dosen menciptakan pembelajaran yang lebih personal, kontekstual, dan berorientasi pada capaian mahasiswa.
