Tantangan dan Etika dalam Penggunaan Deep Learning di Sekolah Dasar
s2dikdas.fip.unesa.ac.id, SURABAYA
Teknologi deep learning telah membuka peluang besar dalam meningkatkan kualitas pendidikan dasar, mulai dari pembelajaran adaptif hingga alat bantu untuk siswa dengan kebutuhan khusus. Namun, seiring dengan manfaatnya, muncul tantangan dan dilema etis yang perlu diperhatikan. Isu seperti privasi data siswa, potensi bias dalam model AI, serta dampaknya pada proses pendidikan menjadi sorotan utama. Diskusi ini penting untuk memastikan teknologi ini digunakan secara etis dan memberikan manfaat maksimal.
Tantangan Utama dalam Penggunaan Deep Learning di Sekolah Dasar
Privasi Data Siswa
- Sistem deep learning membutuhkan data siswa, seperti performa belajar, pola interaksi, dan hasil penilaian, untuk menghasilkan prediksi dan rekomendasi.
- Tantangannya adalah melindungi data ini dari penyalahgunaan, baik oleh pihak internal maupun eksternal. Kebocoran data dapat membahayakan privasi siswa dan menimbulkan risiko keamanan.
Bias dalam Model AI
- Model deep learning dilatih menggunakan data besar, yang terkadang mengandung bias dari proses pengumpulan data.
- Bias ini dapat menghasilkan diskriminasi dalam rekomendasi pembelajaran atau penilaian siswa. Misalnya, siswa dari latar belakang tertentu mungkin dinilai kurang kompeten karena model tidak mempertimbangkan keragaman budaya atau lingkungan belajar mereka.
Ketergantungan pada Teknologi
- Penggunaan teknologi secara berlebihan di kelas dapat mengurangi peran interaksi manusia antara guru dan siswa.
- Guru mungkin terlalu bergantung pada rekomendasi sistem AI tanpa mempertimbangkan faktor-faktor emosional atau psikologis siswa yang tidak dapat diukur oleh teknologi.
Etika dalam Penggunaan Deep Learning
Untuk mengatasi tantangan tersebut, penting bagi pendidik dan pembuat kebijakan untuk mempertimbangkan prinsip etika dalam implementasi deep learning, di antaranya:
Pengelolaan dan Perlindungan Data
- Data siswa harus dikelola dengan transparansi dan menggunakan protokol keamanan tinggi.
- Sekolah harus memastikan persetujuan orang tua sebelum mengumpulkan data siswa dan menjelaskan bagaimana data tersebut akan digunakan.
Pencegahan Bias dalam Model
- Model deep learning harus dirancang dengan memasukkan data yang beragam untuk mengurangi risiko bias.
- Tim pengembang perlu melakukan evaluasi berkala terhadap model untuk memastikan bahwa hasil yang diberikan tidak diskriminatif.
Pendidikan Digital untuk Guru dan Siswa
- Guru perlu dilatih untuk memahami bagaimana AI bekerja, termasuk keterbatasan dan risiko teknologi ini.
- Siswa juga harus diajarkan literasi digital agar dapat memahami bagaimana teknologi berfungsi dan dampaknya terhadap kehidupan mereka.
Peran Pendidik dalam Penggunaan Teknologi Deep Learning
Pendidik memiliki peran sentral dalam memastikan penggunaan deep learning di kelas tetap etis dan bermanfaat. Berikut adalah beberapa langkah yang dapat dilakukan:
Sebagai Pengawas Teknologi
Guru harus menjadi pengawas yang aktif terhadap bagaimana teknologi digunakan, memastikan bahwa hasil yang diberikan oleh AI sesuai dengan kebutuhan siswa.Mengintegrasikan Pendekatan Manusiawi
Teknologi harus menjadi alat bantu, bukan pengganti, dalam proses belajar-mengajar. Guru perlu mengintegrasikan pendekatan emosional dan sosial dalam pembelajaran.Mendorong Diskusi Etika di Kelas
Guru dapat menggunakan teknologi AI sebagai bahan diskusi untuk mengajarkan nilai-nilai etika kepada siswa, seperti privasi, tanggung jawab, dan keadilan.
Masa Depan yang Etis dan Inklusif
Untuk mewujudkan pendidikan yang inklusif dan berbasis teknologi, kolaborasi antara pendidik, pengembang teknologi, dan pembuat kebijakan sangat penting. Sekolah dasar harus menjadi tempat yang aman bagi siswa untuk belajar, baik secara fisik maupun digital.
Dengan regulasi yang tepat dan pemahaman mendalam tentang teknologi, deep learning dapat menjadi alat yang ampuh untuk meningkatkan kualitas pendidikan tanpa mengorbankan nilai-nilai etika.
