Apa sebenarnya yang terjadi ketika seorang siswa duduk di kelas, mendengarkan penjelasan guru, mengerjakan tugas yang sama seperti teman-temannya, tetapi pulang dengan kebingungan yang tak pernah sempat terungkap? Atau ketika seorang mahasiswa mengikuti kuliah daring, mengumpulkan tugas tepat waktu, namun sesungguhnya tertinggal jauh dalam memahami materi? Situasi seperti ini bukan anomali. Ia adalah potret keseharian pendidikan kita – sunyi, sistemik, dan sering kali luput dari perhatian.
Selama bertahun-tahun, sistem pendidikan Indonesia terbiasa bekerja dengan asumsi bahwa keseragaman adalah efisiensi. Kurikulum disusun rapi, silabus dijalankan berurutan, evaluasi dirancang seragam. Namun data menunjukkan bahwa asumsi ini semakin rapuh. Laporan PISA 2022 dari OECD tidak hanya menempatkan Indonesia pada posisi yang menantang dalam literasi dan numerasi, tetapi juga menegaskan adanya kesenjangan capaian belajar yang besar antarindividu. Artinya, persoalan kita bukan sekadar “nilai rendah”, melainkan sistem pembelajaran yang belum mampu membaca perbedaan cara belajar siswa secara memadai.
Ironisnya, di tengah masalah tersebut, digitalisasi pendidikan justru sering berhenti pada permukaan. Sekolah dan kampus berlomba mengadopsi platform digital seperti LMS, ujian daring, presensi elektronik tanpa menyentuh jantung persoalan pedagogi. Teknologi hadir, tetapi cara belajar tidak banyak berubah. Seperti dicatat UNESCO (2023), transformasi digital pendidikan seharusnya tidak sekadar memindahkan ruang kelas ke layar, melainkan mengubah bagaimana sistem pembelajaran memahami, merespons, dan mendampingi peserta didik.
Di titik inilah Reinforcement Learning (RL) menjadi relevan, bahkan mendesak untuk dibicarakan. Berbeda dengan sistem pembelajaran digital konvensional yang bersifat statis, RL memungkinkan sistem belajar dari interaksi nyata. Sutton dan Barto, dua tokoh kunci dalam bidang ini, menyebut bahwa inti dari RL adalah learning from interaction—belajar dari keputusan yang diambil, dari kesalahan yang terjadi, dan dari umpan balik yang diterima. Prinsip ini terasa akrab bagi dunia pendidikan, meski selama ini justru jarang diadopsi secara sistemik.
Ketika diterapkan dalam teknologi pendidikan, RL memungkinkan pembelajaran menjadi adaptif secara nyata. Sistem tidak lagi hanya menyajikan materi, tetapi membaca pola: di mana siswa sering gagal, kapan motivasi menurun, dan strategi apa yang paling efektif untuk kondisi tertentu. Seorang siswa SMA yang berulang kali salah memahami konsep matematika tidak lagi dianggap “kurang mampu”, melainkan diperlakukan sebagai individu yang membutuhkan pendekatan berbeda. Sebaliknya, siswa yang melaju cepat tidak lagi ditahan oleh ritme kelas yang seragam.
Penelitian di Indonesia mulai menguatkan pendekatan ini. Studi yang dipublikasikan di Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi menunjukkan bahwa pembelajaran adaptif berbasis RL mampu meningkatkan keterlibatan dan motivasi belajar siswa dibandingkan sistem e-learning statis. Di pendidikan tinggi, kajian penerapan RL pada mata kuliah pemrograman melaporkan bahwa mahasiswa lebih cepat menemukan jalur belajar yang sesuai dengan tingkat pemahaman mereka ketika sistem memberikan umpan balik dan rekomendasi secara berkelanjutan. Temuan-temuan ini menegaskan bahwa personalisasi bukan sekadar jargon, melainkan kebutuhan pedagogis yang nyata.
Adapun yang sering luput disadari, RL justru menjawab kegelisahan banyak guru dan dosen di Indonesia. Dengan rasio pengajar–peserta didik yang tinggi, mustahil bagi pendidik untuk memantau dinamika belajar setiap individu secara detail. RL tidak menggantikan peran guru atau dosen, tetapi berfungsi sebagai asisten pedagogis—membantu membaca pola belajar, mengidentifikasi risiko kegagalan sejak dini, dan menyediakan dasar pengambilan keputusan berbasis data.
Pendekatan ini juga sejalan dengan semangat Kurikulum Merdeka yang menekankan pembelajaran berdiferensiasi dan berpusat pada peserta didik. Namun tanpa dukungan teknologi adaptif, diferensiasi sering kali berhenti sebagai ideal normatif. RL menawarkan infrastruktur intelektual dan teknologis agar prinsip tersebut benar-benar dapat dijalankan di ruang kelas. Tentu, tantangan tetap ada: kesenjangan infrastruktur digital, literasi teknologi pendidik, serta isu etika dan perlindungan data siswa. Holmes dkk. (2019) menegaskan bahwa tanpa tata kelola pedagogis dan etika yang kuat, AI pendidikan berisiko kehilangan makna pembelajaran.
Namun sejarah pendidikan menunjukkan satu hal penting: stagnasi sering kali lebih berbahaya daripada perubahan. Sistem pendidikan yang terus memaksakan pendekatan seragam di tengah realitas peserta didik yang beragam akan terus memproduksi ketimpangan hasil belajar. Sebaliknya, sistem yang mampu belajar dari kesalahan dan keberhasilan siswa membuka peluang bagi pendidikan yang lebih adil dan bermakna.
Maka perlu kita sadari bersama, Reinforcement Learning bukan tentang mesin yang lebih pintar dari manusia. Ia tentang keberanian sistem pendidikan untuk mengakui keterbatasannya, lalu belajar secara sadar dan sistematis dari perilaku peserta didiknya. Ketika pendidikan bersedia belajar dari mesin, sesungguhnya ia sedang belajar untuk lebih memahami manusia. Dan mungkin, di sanalah masa depan pembelajaran adaptif Indonesia benar-benar menemukan pijakannya.
Penulis: Muhammad Yusril helmi Setyawan, Dosen Teknik Infromatika Universitas Logistik dan Bisnis Internasional (ULBI) Bandung
Referensi:
OECD. (2023). PISA 2022 results (Volume I): The state of learning and equity in education. OECD Publishing.
UNESCO. (2023). Global education monitoring report 2023: Technology in education—A tool on whose terms? UNESCO Publishing.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education promises and implications for teaching and learning. Boston, MA: Center for Curriculum Redesign.
Editor : Murni A
