PROVIDENCE — kecurangan AI Brown kini jadi perbincangan serius di kampus elite Amerika Serikat setelah ekonom Roberto Serrano menyebut punya bukti kuat bahwa sedikitnya 50 mahasiswa menyontek dalam ujian tengah semester kelas ekonomi tingkat lanjut di Brown University, pada 5 Maret lalu. Dari temuan itu, Serrano menilai satu pertanyaan besar langsung mengemuka: apakah kampus masih siap menjaga integritas akademik saat AI makin mudah dipakai untuk menjawab soal?
Serrano, profesor ekonomi Harrison S. Kravis di Brown, mengatakan kecurangan itu terjadi di kelas ECON 1170, mata kuliah ekonomi matematis tingkat sarjana yang memang dikenal berat. Ia menyebut bukti yang ia pegang “meyakinkan” dan bahkan menyebut kasus ini sebagai skandal terbesar yang ia ketahui di Brown, sekaligus yang paling besar di lingkaran Ivy League sejauh ini.
“Bukti empiris kecurangannya sangat kuat,” kata Serrano dalam wawancara telepon dari Providence, Rhode Island, seperti dikutip dari laporan El País. Kalimatnya pendek. Tegas. Ia juga mendesak Brown tidak berhenti di level peringatan internal, melainkan membuka debat terbuka soal dampak AI terhadap pendidikan tinggi.
Kecurangan AI Brown dan angka yang membuat kampus waspada
Kasus ini mencolok bukan cuma karena jumlah mahasiswa yang diduga terlibat, tapi juga karena hasil ujiannya janggal. Dari 89 mahasiswa yang ikut ujian tengah semester, rata-rata nilai mencapai 96 dari 100. Empat puluh mahasiswa bahkan meraih nilai sempurna.
Tim pemeriksa lalu menemukan pola yang dianggap tidak wajar. Beberapa jawaban memuat bagian-bagian yang, menurut Serrano, cocok dengan hasil ketika soal yang sama dimasukkan ke ChatGPT. Dari situ, dugaan kecurangan AI Brown menguat. Bukan sekadar curiga tanpa dasar. Ada jejak yang menurut sang profesor sulit diabaikan.
Serrano memilih tidak membatalkan ujian tengah semester. Ia justru memberi peringatan bahwa ujian akhir akan digelar tatap muka dan menjadi penentu utama bila sebaran nilainya tak masuk akal dibanding ujian tengah semester. Hasilnya berubah drastis. Nilai rata-rata ujian akhir turun ke 48 dari 100.
Yang membuatnya makin yakin, 27 mahasiswa yang tak hadir di ujian akhir, 22 di antaranya sebelumnya memperoleh nilai sempurna di ujian tengah semester. Angka itu membuat alur ceritanya makin sulit dibantah.
Respons Brown yang dinilai terlalu dingin
Serrano mengatakan ia sudah melapor ke pejabat tinggi Brown University, tetapi respons kampus terasa dingin. Presiden universitas, kata dia, diam. Dekan juga tak memberi komentar sampai kasus itu dibawa ke Academic Code Committee. Baru setelah itu, kampus menyebut kejadian tersebut sebagai “peringatan”.
Menurut Serrano, respons seperti itu belum cukup. Ia menilai kampus mestinya berterus terang soal besarnya ancaman AI terhadap ujian tradisional. “Integritas akademik adalah nilai yang layak dipertahankan. Fakultas tidak boleh dibiarkan sendirian dalam pertarungan yang menentukan bila kita ingin menjaga masa depan pendidikan tinggi,” ujarnya.
Pernyataan itu menyentuh titik sensitif. Soalnya, banyak dosen di berbagai kampus menghadapi masalah serupa tanpa alat yang memadai. AI bisa dipakai untuk merapikan jawaban, menyusun argumen, bahkan meniru gaya penulisan mahasiswa. Dalam kelas yang menilai esai atau tugas take-home, batas antara bantuan dan kecurangan makin tipis.
Mengapa ujian take-home jadi titik rawan
Di Brown, Serrano tahun ini memilih format ujian take-home tertutup, model yang lazim di sebagian kampus Ivy League. Mahasiswa diberi waktu lebih longgar untuk menyelesaikan soal, tetapi justru itu membuat tingkat kesulitannya bisa dinaikkan. Tujuannya sederhana: mengukur sejauh mana mereka benar-benar paham.
Masalahnya, model seperti ini juga memberi ruang lebih besar bagi AI. Mahasiswa tidak diawasi langsung. Mereka bisa membuka laptop, menyusun jawaban dengan bantuan mesin, lalu mengirim hasil yang terlihat rapi. Dari luar, semuanya tampak akademis. Dari dalam, belum tentu.
Karena itulah Serrano memutuskan mengubah kebijakan untuk tahun akademik berikutnya. Tugas mingguan tak lagi masuk penilaian akhir. Ujian take-home pun ditiadakan. Tidak ada kompromi.
Langkah ini mungkin terasa keras. Tapi, bagi dosen yang sudah 34 tahun mengajar di Brown itu, pilihan lain justru lebih berisiko. Jika kampus membiarkan AI merusak kejujuran ujian, nilai bisa kehilangan makna. Dan ketika nilai tak lagi dipercaya, gelar ikut tergerus nilainya.
Dari ekonomi matematika sampai debat soal masa depan kuliah
Serrano bukan nama sembarangan. Ia dikenal sebagai salah satu tokoh utama penerapan teori permainan dalam analisis pasar. Ia meraih gelar doktor dari Harvard, pernah menerima sejumlah tawaran kerja, lalu memilih Brown karena ingin fokus pada riset dan mengajar. Pada 2024, ia juga menerima King of Spain Prize for Economics.
Rekam jejak itu membuat pernyataannya berbobot. Ia tak bicara sebagai dosen yang baru panik menghadapi teknologi baru. Ia bicara sebagai akademisi yang paham betul bagaimana insentif bekerja. Dalam logika teori permainan, orang akan memilih jalan paling efisien jika pengawasannya longgar dan risikonya kecil. AI, dalam kasus ujian, memberi insentif seperti itu.
Serrano sendiri bukan sosok yang mudah menyerah pada batasan. Ia kehilangan penglihatan pada usia 17 tahun akibat distrofi retina. Ia belajar Braille, menempuh pendidikan tinggi, lalu meniti karier akademik sampai ke Harvard dan Brown. Hari ini, ia mengatakan teknologi justru memudahkannya menyiapkan materi kuliah, menulis, dan membimbing mahasiswa.
Ironisnya, kemajuan yang membantu dosen juga bisa dipakai mahasiswa untuk menembus sistem penilaian. Di titik itu, yang dipertaruhkan bukan cuma nilai satu kelas. Reputasi kampus ikut masuk meja ujian.
Pelajaran untuk kampus di Indonesia
Kasus ini relevan jauh melampaui Brown University. Kampus-kampus di Indonesia juga sudah berhadapan dengan AI generatif, dari tugas esai sampai skripsi. Banyak dosen mulai mengubah pola penilaian, tetapi belum semua punya aturan yang jelas atau alat pendeteksi yang memadai.
Di kelas besar, godaan memakai AI untuk “menolong” tugas cepat sekali datang. Mahasiswa yang dikejar tenggat bisa tergoda. Dosen pun sering baru sadar setelah hasilnya terlalu mulus. Di sinilah masalahnya: teknologi bergerak cepat, sementara aturan akademik sering tertinggal.
Karena itu, pesan dari kasus kecurangan AI Brown terasa penting. Kampus tak cukup hanya mengandalkan larangan di kertas. Mereka perlu desain penilaian yang lebih tahan terhadap manipulasi, penjelasan soal etika penggunaan AI, dan sanksi yang jelas ketika batas itu dilanggar.
Brown sendiri belum mengumumkan sanksi rinci terhadap para mahasiswa yang diduga terlibat. Tapi angka yang sudah muncul di depan mata membuat kasus ini sulit dianggap kecil: dari 89 peserta ujian tengah semester, 40 mendapat nilai sempurna, dan 22 dari 27 yang absen di ujian akhir datang dari kelompok bernilai 100 itu.
📝 Tinggalkan Komentar
Komentar sebagai . Ditinjau admin sebelum tampil.