Masa Depan Ujian: AI dan Pengawasan Ujian Jarak Jauh (Proctoring).
s2tp.fip.unesa.ac.id, 13 Nopember 2025 - Masa depan asesmen telah secara fundamental beralih ke lingkungan digital, didorong oleh kebutuhan akan fleksibilitas dan skalabilitas. Namun, tantangan terbesar dalam ujian jarak jauh adalah menjaga integritas akademik. Kecerdasan Buatan (AI) telah muncul sebagai solusi utama, bertindak sebagai pengawas ujian virtual (proctor) yang mampu memantau, mendeteksi, dan bahkan memprediksi perilaku curang tanpa memerlukan pengawas manusia yang hadir secara fisik.
Teknologi di balik pengawasan AI sangat canggih. Sistem ini mengandalkan Visi Komputer (Computer Vision) untuk melacak gerakan mata, arah pandangan, dan keberadaan wajah yang tidak sah di dalam bingkai kamera. Selain itu, Machine Learning menganalisis pola pengetikan, kecepatan copy-paste, dan aktivitas layar, membandingkannya dengan baseline perilaku normal siswa untuk menandai anomali yang mungkin mengindikasikan kecurangan.
Tujuan utama dari pengawasan AI bukanlah sekadar untuk menghukum, tetapi untuk intervensi real-time dan pencegahan prediktif. AI dirancang untuk segera memberikan peringatan kepada siswa ("Tatapan Anda menyimpang terlalu lama dari layar") dan kepada pengawas manusia, sehingga potensi kecurangan dapat dihentikan sebelum merusak validitas hasil ujian. Efisiensi ini membebaskan pengawas manusia dari tugas monitoring yang membosankan.
Namun, teknologi ini menimbulkan dilema etika privasi yang serius. Pengawasan AI memerlukan akses penuh terhadap webcam dan mikrofon siswa, memantau lingkungan pribadi mereka secara konstan. Pertanyaan muncul mengenai siapa yang memiliki rekaman video tersebut, di mana data tersebut disimpan, dan seberapa lama data pribadi (termasuk potensi data biometrik) dipertahankan oleh penyedia layanan, yang dapat melanggar hak privasi siswa.
Aspek etika yang kedua adalah Bias Algoritmik. Penelitian menunjukkan bahwa sistem AI proctoring rentan terhadap bias. Algoritma dapat salah menandai siswa berdasarkan warna kulit (karena pencahayaan yang buruk), jenis rambut, atau bahkan pola bicara yang tidak standar sebagai "mencurigakan". Bias ini menciptakan ketidakadilan, di mana kelompok siswa tertentu menghadapi tekanan dan pengawasan yang tidak proporsional, yang dapat merusak kepercayaan terhadap sistem penilaian.
Risiko lain adalah Keamanan Data Biometrik. Pengawasan yang menggunakan pengenalan wajah atau analisis pola pengetikan mengumpulkan data PII (Personally Identifiable Information) yang sangat sensitif. Jika server penyedia proctoring diretas, kebocoran data biometrik ini dapat memiliki konsekuensi jangka panjang yang jauh lebih parah daripada kebocoran password biasa.
Visi masa depan AI dalam asesmen melampaui pengawasan semata. AI akan menggerakkan Ujian Adaptif—di mana tingkat kesulitan dan jenis pertanyaan disesuaikan secara real-time berdasarkan kinerja siswa. Jika AI mendiagnosis bahwa siswa A menguasai Topik X dengan cepat, AI dapat secara otomatis memberikan soal yang lebih sulit, sementara siswa yang kesulitan menerima soal yang lebih sederhana.
Meskipun demikian, AI tidak dapat menyelesaikan semua masalah. Komunitas akademik harus beralih dari fokus pada pencegahan kecurangan mekanis ke desain asesmen yang lebih baik—yaitu, menciptakan tugas yang menuntut sintesis, analisis kritis, dan aplikasi, yang secara intrinsik sulit untuk dicurangi oleh AI Generatif eksternal.
Kesimpulan
AI adalah masa depan pengawasan ujian jarak jauh, membawa efisiensi dan kemampuan prediksi ke dalam asesmen. Namun, integrasi AI ini menuntut keseimbangan yang cermat antara menjaga integritas akademik dan melindungi hak privasi dan keadilan siswa. Keberhasilan sistem ini bergantung pada pengembangan kerangka etika yang ketat untuk mengatasi bias algoritmik dan keamanan data, memastikan teknologi berfungsi sebagai alat validasi, bukan sebagai sistem pengawasan yang mengintimidasi.
