Ethics and Privacy

Learning Analytics berguna untuk pengambilan keputusan, tetapi pemahaman mengenai etika dan privasi bukan sekadar pelengkap, melainkan fondasi utama. Tanpa etika, data yang Anda olah dapat merugikan siswa secara sistemik.

Regulasi Perlindungan Data Global & Lokal

Pendidik dan pengembang teknologi wajib mematuhi kerangka hukum untuk memastikan data siswa tidak disalahgunakan.

Regulasi	Cakupan	Poin Kunci untuk Pendidikan
GDPR (General Data Protection Regulation)	Uni Eropa (Standar Global)	Hak untuk dilupakan (right to be forgotten), portabilitas data, dan transparansi pengolahan data otomatis.
UU PDP No. 27/2022 (Indonesia)	Nasional (Indonesia)	Persetujuan eksplisit dari subjek data (atau wali murid), kewajiban melindungi data pribadi spesifik (nilai, catatan kesehatan mental).
FERPA (Family Educational Rights and Privacy Act)	Amerika Serikat	Melindungi akses ke catatan pendidikan; orang tua memiliki hak atas data anak sebelum usia 18 tahun.

Prinsip Utama dalam EdTech:

Data Minimization: Hanya mengumpulkan data yang benar-benar dibutuhkan untuk tujuan pembelajaran.
Purpose Limitation: Data yang diambil untuk “absensi” tidak boleh digunakan diam-diam untuk “profiling iklan”.

2. Algorithmic Bias dalam Educational AI

Algoritma tidaklah netral; mereka merefleksikan prasangka yang ada dalam data historis atau desain pembuatnya.

Jenis Bias dalam Pendidikan:

Representation Bias: Jika model AI dilatih hanya menggunakan data dari sekolah perkotaan yang maju, model tersebut mungkin gagal memprediksi kebutuhan siswa di daerah pedesaan secara akurat.
Historical Bias: Algoritma prediksi dropout mungkin terus melabeli kelompok minoritas sebagai “berisiko tinggi” karena data masa lalu menunjukkan diskriminasi sistemik, bukan karena kemampuan asli siswa.
Measurement Bias: Mengukur “kecerdasan” hanya dari kecepatan menjawab kuis, sehingga merugikan siswa yang reflektif atau memiliki kendala teknis (internet lambat).

Penting untuk Diingat:

“Bias in, Bias out.” Jika data input Anda mengandung diskriminasi, maka keputusan (output) yang dihasilkan oleh Learning Analytics akan memperkuat ketidakadilan tersebut.

3. Materi Tambahan: Etika Teknologi Pendidikan Modern

Untuk melengkapi kompetensi Anda, berikut adalah topik-topik krusial yang berkaitan dengan pengolahan data di era AI:

A. Explainable AI (XAI) dalam Pendidikan

Guru tidak boleh menerima keputusan AI secara buta. XAI menuntut agar sistem analitik dapat menjelaskan mengapa seorang siswa diberi label tertentu.

Contoh: Bukan hanya “Siswa A diprediksi gagal”, tapi “Siswa A diprediksi gagal karena aktivitas di forum diskusi menurun 40% dalam 2 minggu terakhir.”

Dalam teknologi pendidikan, sering terjadi zona abu-abu mengenai siapa pemilik data: platform (vendor), sekolah, atau siswa?

Self-Sovereign Identity (SSI): Teknologi masa depan (berbasis blockchain) yang memungkinkan siswa memegang sendiri rekam jejak akademiknya secara permanen tanpa tergantung pada satu platform.

C. Surveilans vs. Support

Ada garis tipis antara memantau untuk membantu dengan memata-matai (surveillance).

Proctoring Tools: Penggunaan AI untuk memantau ujian lewat kamera sering dikritik karena melanggar privasi rumah siswa dan sering salah mendeteksi gerakan mata sebagai kecurangan (bias pada disabilitas).

4. Langkah Praktis Pengambilan Keputusan yang Etis

Sebagai calon praktisi yang mampu mengolah data, gunakan kerangka kerja berikut sebelum merilis hasil analisis Anda:

Anonymization: Sebelum menganalisis, hilangkan identitas pribadi (Nama, NIK) dan gunakan ID unik untuk melindungi privasi.
Bias Audit: Uji model Anda pada berbagai kelompok (gender, sosio-ekonomi) untuk melihat apakah ada perbedaan akurasi yang mencolok.
Human-in-the-loop: Jangan biarkan algoritma mengambil keputusan otomatis yang berdampak besar (misal: meluluskan/tidak meluluskan). Gunakan analitik sebagai saran, sementara keputusan akhir tetap di tangan pendidik.

Ringkasan untuk Mahasiswa

Untuk menjadi pengambil keputusan yang kompeten, Anda harus mampu menyeimbangkan kehebatan teknologi dengan tanggung jawab moral. Visualisasi data yang Anda buat tidak hanya harus komunikatif secara estetika, tetapi juga jujur dan tidak menyesatkan.

Referensi Belajar Lebih Lanjut:

UNESCO: Guidance for generative AI in education and research.
Unicef: Policy guidance on AI for children.
UU PDP No. 27 Tahun 2022: Dokumen resmi untuk memahami kewajiban hukum pengolah data di Indonesia.