Di sebuah sekolah, murid sedang mencoba chatbot pendidikan di laptop masing-masing.
Di sekolah lain, guru baru selesai menulis kata “AI” di papan tulis.
Jarak keduanya mungkin hanya beberapa kilometer.
Tetapi pengalaman belajarnya bisa terasa seperti dua dunia.
Sekolah pertama punya koneksi stabil.
Perangkat cukup.
Guru mengikuti pelatihan.
Ada anggaran langganan platform.
Sekolah kedua berbagi perangkat.
Internet tidak selalu kuat.
Guru belajar sendiri.
Kalau AI education hanya didefinisikan sebagai “memakai platform AI terbaru”, ketimpangan akan tumbuh dengan cepat.
Anak dari sekolah mahal akan mendapat pengalaman mencoba, membuat, mengevaluasi, dan berdiskusi soal AI.
Anak lain hanya mendengar bahwa AI adalah sesuatu yang sedang terjadi di tempat lain.
Itu tidak boleh dianggap normal.
UNICEF pada Januari 2026 memperingatkan tentang “AI divide”, yaitu kondisi ketika percepatan AI justru memperbesar ketimpangan lama terkait pendapatan, geografi, kesempatan, akses perangkat, dan kemampuan digital.
UNESCO juga menempatkan AI competency sebagai bekal untuk semua siswa agar menjadi pengguna dan co-creator AI yang bertanggung jawab, bukan hanya siswa dari sekolah dengan fasilitas terbaik.
Jadi AI education bukan bonus premium.
Ia mulai menjadi bagian dari literasi hidup.
Dan literasi hidup tidak boleh menjadi hak istimewa.
Sekolah mahal memang bisa bergerak lebih cepat
Kita perlu jujur.
Ada keuntungan nyata ketika sekolah punya sumber daya.
Guru bisa mencoba tool.
Ada tim IT.
Ada perangkat.
Ada keamanan jaringan.
Bisa mengundang praktisi.
Bisa membeli lisensi.
Bisa membuat proyek.
Itu bagus.
Masalahnya bukan sekolah kaya bergerak cepat.
Masalahnya kalau sistem pendidikan menerima bahwa sekolah lain tidak perlu bergerak sama sekali.
Kesenjangan tidak harus diatasi dengan membuat semua sekolah identik.
Yang dibutuhkan adalah minimum meaningful access.
Setiap anak minimal punya kesempatan memahami:
apa itu AI,
bagaimana sistem bekerja secara sederhana,
kenapa data penting,
kenapa output bisa salah,
apa risiko bias,
bagaimana menjaga privasi,
bagaimana memeriksa informasi,
kapan AI membantu,
dan kapan manusia harus mengambil keputusan.
Semua itu bisa diajarkan bahkan ketika akses tool terbatas.
AI literacy tidak identik dengan subscription
Ini salah satu kesalahan terbesar.
Sekolah berpikir:
“Belum punya akun premium, jadi belum bisa belajar AI.”
Padahal kompetensi AI jauh lebih luas daripada menggunakan produk tertentu.
UNESCO AI Competency Framework for Students punya empat dimensi:
human-centred mindset,
ethics of AI,
AI techniques and applications,
AI system design.
Banyak bagian bisa diajarkan dengan aktivitas sederhana.
Kartu.
Diskusi.
Permainan klasifikasi.
Contoh output yang sudah dicetak.
Simulasi algoritma.
Proyek masalah lokal.
Anak bisa belajar kenapa data bias menghasilkan output bias tanpa membuka chatbot.
Bisa belajar privasi tanpa aplikasi.
Bisa belajar verification dari contoh jawaban AI.
Bisa belajar system design lewat flowchart.
Ini penting untuk pemerataan.
Kalau syarat belajar AI adalah perangkat mahal, kita sudah salah mendefinisikan AI literacy.
Bedakan akses tool dengan akses pengetahuan
Anak dari sekolah dengan perangkat lebih banyak tentu punya keuntungan praktik.
Itu perlu dikejar melalui pemerataan infrastruktur.
Tetapi akses pengetahuan tidak harus menunggu.
Misalnya satu kelas hanya punya satu laptop.
Guru bisa menampilkan satu jawaban AI.
Semua siswa membedah.
“Apa yang benar?”
“Apa yang perlu dicek?”
“Apa yang tidak boleh dimasukkan?”
“Kalau AI salah, siapa yang bertanggung jawab?”
Satu output bisa menjadi bahan diskusi satu jam.
Ini jauh lebih bermakna daripada 30 siswa membuka chatbot lalu copy-paste jawaban tanpa refleksi.
Jumlah akun tidak sama dengan kualitas pendidikan.
Kualitas datang dari desain belajar.
Sekolah mahal juga bisa gagal kalau hanya mengejar tool
Jangan otomatis menganggap sekolah berfasilitas bagus sudah unggul AI literacy.
Ada sekolah yang punya semua tool tetapi penggunaannya dangkal.
Guru memberi tugas:
“Pakai AI buat presentasi.”
Siswa generate.
Selesai.
Tidak ada verification.
Tidak ada diskusi data.
Tidak ada etika.
Tidak ada penjelasan proses.
Anak terlihat modern.
Tetapi literasinya belum tentu kuat.
Sebaliknya, sekolah dengan perangkat terbatas bisa punya diskusi sangat matang tentang bias, data, dan dampak AI.
Artinya, pemerataan tidak hanya soal hardware.
Ada juga pedagogical divide.
Siapa yang punya guru terlatih?
Siapa yang punya curriculum guidance?
Siapa yang punya akses ke materi berkualitas?
Siapa yang hanya belajar dari video acak internet?
Ini juga kesenjangan.
Investasi pertama sebaiknya guru
Kalau anggaran terbatas, jangan langsung mengejar tool premium.
Mulai dari guru.
Guru yang memahami konsep dapat mengajar dengan banyak cara.
Guru yang tidak memahami konsep tetap akan kesulitan meski diberi platform mahal.
Pelatihan sebaiknya praktis.
Bukan seminar dua jam penuh jargon.
Guru perlu belajar:
dasar AI,
cara memeriksa output,
privasi,
bias,
desain tugas,
cara menentukan kapan AI boleh digunakan,
cara membuat aktivitas low-tech,
dan cara melibatkan anak dalam diskusi.
Kemudian beri modul yang bisa digunakan ulang.
Offline.
Cetak.
Slide ringan.
Contoh kasus lokal.
Pelatihan guru adalah multiplier.
Satu guru bisa menjangkau ratusan anak selama bertahun-tahun.
Buat paket AI literacy minimum nasional
Bayangkan ada paket sederhana yang semua sekolah bisa gunakan.
Tidak tergantung vendor.
Tidak tergantung langganan.
Isinya:
30 aktivitas.
10 studi kasus.
Contoh output AI.
Permainan data.
Panduan privasi.
Panduan verification.
Materi bias.
Modul bahasa daerah.
Proyek lokal.
Versi cetak.
Versi PDF ringan.
Versi untuk internet rendah.
Versi untuk guru.
Kalau fondasi seperti ini tersedia luas, sekolah tidak mulai dari nol.
Sekolah kaya boleh menambah.
Sekolah dengan sumber daya lebih sedikit tetap punya baseline.
Ini bentuk pemerataan yang realistis.
Bukan menunggu semua kondisi sama.
AI education harus low-tech capable
Prinsip desainnya:
Kalau internet mati, pelajaran tetap bisa jalan.
Kalau hanya satu perangkat, kelas tetap bisa belajar.
Kalau tidak ada akun pribadi, anak tetap bisa memahami konsep.
Kalau platform berubah, materi inti tidak rusak.
Ini membuat kurikulum lebih tahan lama.
Karena tool AI akan berubah cepat.
Sekolah yang terlalu bergantung pada satu produk juga rentan.
Hari ini gratis.
Besok berbayar.
Hari ini fitur ada.
Besok dihapus.
Fondasi yang baik tidak ikut hilang.
Anak belajar prinsip.
Tool menjadi contoh.
Jangan membuat lomba “sekolah paling AI”
Ada risiko branding.
Sekolah berlomba memasang label:
AI School.
AI Classroom.
AI Lab.
AI Curriculum.
Tidak salah.
Tetapi kualitas tidak boleh diukur dari jumlah poster.
Pertanyaan lebih penting:
Apakah anak memahami AI lebih baik?
Apakah guru bisa mendesain tugas?
Apakah privasi dijaga?
Apakah ada aturan?
Apakah semua siswa dapat akses?
Apakah anak bisa memeriksa output?
Apakah penggunaan AI benar-benar meningkatkan belajar?
Sekolah yang punya 20 aplikasi belum tentu lebih siap daripada sekolah yang punya dua alat tetapi governance-nya jelas.
Pemerataan bukan mengejar tampilan.
Pemerataan mengejar kemampuan.
Jangan lupakan biaya tersembunyi
Tool gratis hari ini bisa menjadi mahal karena data.
Atau karena harus upgrade perangkat.
Atau membutuhkan bandwidth besar.
Atau guru harus membuat akun banyak.
Atau anak harus membawa ponsel sendiri.
Biaya tidak selalu invoice.
Sekolah perlu menghitung:
device cost,
internet,
training,
support,
maintenance,
privacy risk,
dan waktu guru.
UNICEF menekankan bahwa AI divide juga terkait kualitas model dan kemampuan institusi mengakses layanan yang lebih kuat.
Kalau sekolah kaya mendapat sistem lebih akurat dan sekolah lain hanya mendapat versi terbatas, ketimpangan kualitas bisa muncul.
Karena itu, keputusan pengadaan perlu melihat equity.
Bukan hanya fitur.
Anak tidak boleh dibedakan berdasarkan kemampuan keluarga membeli perangkat
Ini garis penting.
Jangan buat tugas yang secara diam-diam berkata:
“Yang punya laptop bagus akan lebih mudah dapat nilai bagus.”
Kalau sekolah meminta proyek AI di rumah, sediakan alternatif.
Lab sekolah.
Kelompok.
Jam akses.
Versi offline.
Contoh output.
Anak tidak boleh dihukum karena kondisi perangkat keluarga.
AI education harus mengurangi ketimpangan.
Bukan mengubah ketimpangan ekonomi menjadi perbedaan nilai.
Sekolah juga perlu memikirkan anak yang berbagi perangkat dengan orang tua atau saudara.
Tidak semua anak punya layar pribadi.
Pemerataan perlu dilihat dari rumah, bukan hanya inventaris sekolah.
Gunakan masalah lokal sebagai pusat pembelajaran
Sekolah tidak perlu meniru proyek Silicon Valley.
Anak dapat belajar AI dari masalah sekitar.
Sampah.
Pertanian.
Bahasa.
Transportasi.
UMKM.
Banjir.
Perpustakaan.
Kesehatan sekolah.
Informasi desa.
Kemudian tanya:
“Data apa yang dibutuhkan?”
“Apakah AI perlu?”
“Apa risikonya?”
“Siapa pengguna?”
“Bagaimana kalau internet tidak ada?”
Ini membuat AI education relevan.
Sekolah dengan fasilitas sederhana tetap dapat membangun creator mindset.
Inovasi bukan milik sekolah mahal.
Inovasi dimulai dari kemampuan melihat masalah.
Kolaborasi antar-sekolah bisa mengurangi kesenjangan
Sekolah yang sudah lebih maju dapat berbagi.
Modul.
Pelatihan.
Project template.
Lesson learned.
Bukan sekadar pamer demo.
Guru bisa membuat komunitas.
Satu sekolah menguji aktivitas.
Sekolah lain mengadaptasi.
Materi diperbaiki bersama.
Pemerintah daerah juga dapat mengatur resource sharing.
Perangkat tidak harus semuanya dimiliki individu.
Lab bersama.
Pelatihan bersama.
Repository.
Dengan model seperti ini, investasi tidak terpecah terlalu kecil.
AI education menjadi ekosistem.
Bukan perlombaan institusi.
Ada satu prinsip yang layak dijaga: sekolah dengan fasilitas lebih sedikit tidak boleh dipaksa meniru sekolah dengan fasilitas lebih banyak agar dianggap modern. Mereka perlu ruang merancang pembelajaran yang sesuai kondisi, selama kompetensi inti tetap tercapai. Itu bukan standar rendah. Itu contextual design.
Kembali ke dua sekolah
Sekolah pertama punya 30 laptop.
Sekolah kedua hanya punya empat.
Mereka tetap bisa memiliki tujuan yang sama:
anak memahami AI,
menggunakannya dengan aman,
bisa memeriksa,
bisa membuat,
dan tidak kehilangan agency.
Jalurnya berbeda.
Yang satu banyak hands-on.
Yang lain lebih banyak diskusi, simulasi, kerja kelompok, dan penggunaan perangkat bergantian.
Keduanya valid.
Pemerataan tidak selalu berarti semua fasilitas sama pada hari yang sama.
Pemerataan berarti tidak ada anak yang dianggap tidak layak belajar hanya karena sekolahnya belum punya semua teknologi.
AI education tidak boleh menjadi fitur eksklusif sekolah mahal.
Karena ketika AI semakin memengaruhi belajar, pekerjaan, informasi, dan keputusan hidup, anak yang tidak mendapat literasi akan menghadapi dunia yang sama tanpa alat untuk memahaminya.
Sekolah mahal boleh punya teknologi lebih dulu.
Tetapi pengetahuan tentang AI harus bergerak lebih cepat daripada harga perangkat.
Itulah standar yang seharusnya kita kejar.