Singapura Unggul dalam Evaluasi Pendidikan Berbasis Deep Learning, Indonesia Masih Tertinggal
Pemanfaatan kecerdasan buatan berbasis deep learning dalam evaluasi pendidikan modern berkembang pesat di Singapura, sementara Indonesia masih berfokus pada penilaian hasil akhir belajar. Temuan ini diungkap dalam artikel ilmiah karya Siti Zaenab, Achmad Imam Bashori, dan Iksan Kamil Sahri dari Institut Al-Fithrah Surabaya, yang dipublikasikan pada 2026 di International Journal of Contemporary Sciences (IJCS). Studi komparatif ini menyoroti perbedaan mendasar kedua negara dalam mengintegrasikan teknologi canggih untuk menilai proses belajar siswa, sebuah isu krusial di era pendidikan digital abad ke-21.
Para penulis menunjukkan bahwa evaluasi pendidikan tidak lagi sekadar soal nilai ujian, melainkan alat untuk memahami bagaimana siswa belajar, berkembang, dan menghadapi kesulitan. Di sinilah deep learning—cabang kecerdasan buatan yang mampu menganalisis data besar dan kompleks—memainkan peran penting. Dengan teknologi ini, sistem pendidikan dapat membaca pola belajar siswa, mendeteksi hambatan sejak dini, dan memberi umpan balik yang lebih personal.
Pergeseran Paradigma Evaluasi Pendidikan
Dalam beberapa dekade terakhir, dunia pendidikan global bergerak dari evaluasi yang bersifat sumatif—berorientasi pada hasil akhir—menuju evaluasi formatif yang menekankan proses belajar. Laporan OECD menegaskan bahwa evaluasi modern seharusnya terintegrasi dengan kurikulum dan praktik pembelajaran sehari-hari, bukan berdiri sebagai tahap akhir pembelajaran.
Namun, penelitian ini menemukan bahwa Indonesia masih cenderung mempertahankan paradigma lama. Evaluasi pendidikan di Indonesia umumnya berfokus pada ujian dan capaian nilai, dengan pemanfaatan data belajar yang terbatas pada kebutuhan administratif. Teknologi digital memang mulai digunakan, tetapi sebatas untuk ujian daring dan pengelolaan nilai.
Sebaliknya, Singapura telah melangkah lebih jauh. Negara tersebut memosisikan evaluasi sebagai proses berkelanjutan yang melekat pada kegiatan belajar-mengajar. Data pembelajaran dikumpulkan dan dianalisis secara sistematis untuk mendukung keputusan pedagogis, baik di tingkat kelas maupun kebijakan pendidikan nasional.
Deep Learning: Dari Administrasi ke Alat Analisis Pembelajaran
Salah satu temuan utama penelitian ini adalah perbedaan tajam dalam pemanfaatan deep learning. Di Indonesia, teknologi ini belum terintegrasi secara menyeluruh dalam sistem evaluasi. Penggunaannya masih bersifat parsial dan bergantung pada inisiatif individu atau proyek tertentu.
Di Singapura, deep learning dimanfaatkan secara strategis untuk:
- menganalisis pola belajar siswa,
- mengidentifikasi kesulitan belajar lebih awal,
- menyediakan umpan balik adaptif dan personal.
Pendekatan ini memungkinkan guru merespons kebutuhan siswa secara lebih tepat dan berkelanjutan. Evaluasi tidak lagi sekadar mengukur, tetapi membantu proses belajar itu sendiri.
Kesiapan Sistem dan Peran Kebijakan
Penelitian ini menegaskan bahwa teknologi canggih saja tidak cukup. Kesiapan sistem pendidikan dan konsistensi kebijakan menjadi faktor penentu keberhasilan integrasi deep learning. Singapura memiliki kebijakan pendidikan jangka panjang yang selaras dengan pengembangan kurikulum, evaluasi, dan peningkatan kompetensi guru. Hal ini menciptakan ekosistem yang mendukung penggunaan teknologi berbasis data secara berkelanjutan.
Indonesia, meskipun telah meluncurkan berbagai kebijakan transformasi digital pendidikan, masih menghadapi tantangan struktural. Keterbatasan infrastruktur, variasi kompetensi pendidik, serta belum terintegrasinya sistem evaluasi dengan analitik berbasis kecerdasan buatan menjadi hambatan utama.
Perbandingan Singkat Indonesia dan Singapura
Penulis merangkum perbedaan kedua negara sebagai berikut:
- Paradigma evaluasi: Indonesia berorientasi hasil, Singapura berorientasi proses.
- Pemanfaatan teknologi: Indonesia fokus administrasi dan ujian daring, Singapura menggunakan analitik pembelajaran dan evaluasi adaptif.
- Integrasi deep learning: Indonesia terbatas dan parsial, Singapura sistematis dan berkelanjutan.
- Dukungan kebijakan: Indonesia masih berkembang, Singapura terintegrasi dalam kebijakan nasional.
Dampak bagi Pendidikan dan Kebijakan Publik
Temuan ini memiliki implikasi luas bagi dunia pendidikan Indonesia. Evaluasi yang terlalu menekankan hasil akhir berpotensi menghambat pemanfaatan data belajar untuk perbaikan pembelajaran. Padahal, dengan pendekatan berbasis deep learning, data yang sudah tersedia dari platform digital dapat dimanfaatkan untuk memantau kemajuan siswa secara berkelanjutan.
Menurut Siti Zaenab dan tim, reformasi evaluasi pendidikan perlu dilakukan secara menyeluruh. Teknologi harus ditempatkan sebagai alat pedagogis, bukan sekadar perangkat administratif. Kebijakan publik juga perlu mendorong evaluasi yang adaptif dan berorientasi pada pengembangan siswa, sekaligus meningkatkan kapasitas guru dalam memanfaatkan data pembelajaran.
Menuju Evaluasi Pendidikan yang Lebih Adaptif
Studi ini menegaskan bahwa keberhasilan integrasi deep learning dalam evaluasi pendidikan bergantung pada perubahan paradigma, bukan hanya adopsi teknologi. Negara yang menempatkan evaluasi sebagai bagian dari proses belajar berkelanjutan lebih siap memanfaatkan kecerdasan buatan secara efektif.
Bagi Indonesia, pengalaman Singapura dapat menjadi referensi penting. Reformulasi kebijakan evaluasi, peningkatan kesiapan sistem, dan penguatan kompetensi pendidik menjadi langkah kunci untuk mengejar ketertinggalan dan memastikan pendidikan yang lebih personal, adil, dan berkelanjutan.
0 Komentar