Marc Prensky, peneliti pendidikan Amerika yang memperkenalkan istilah digital natives pada 2001, menulis dengan penuh keyakinan. Ia berargumen bahwa anak-anak yang lahir dan tumbuh di tengah teknologi digital akan menyerap kefasihan digital secara alami, seperti penutur asli yang tidak perlu belajar tata bahasa untuk berbicara dengan lancar. Selama dua dekade, gagasan itu diterima luas, menjadi fondasi kebijakan pendidikan di banyak negara, termasuk Indonesia.
Dua puluh empat tahun kemudian, generasi yang Prensky maksud kini bisa membuat laporan riset lengkap dengan AI (Artificial Intelligence) dalam waktu kurang dari sepuluh menit. Tapi sebagian besar dari mereka tidak tahu bahwa referensi yang dikutip mesin itu kadang tidak benar-benar ada. Prensky tidak salah soal kecepatannya. Ia hanya tidak memperhitungkan kedalamannya atau ketidakadaannya.
Inilah kontradiksi yang kini kita hadapi: generasi dengan akses digital tertinggi dalam sejarah, hidup di tengah ledakan kecerdasan buatan generatif, namun belum tentu memiliki kemampuan untuk mempertanyakan apa yang diberikan mesin kepada mereka.
Mitos yang Bertahan Terlalu Lama
Konsep digital native bertahan bukan karena bukti empirisnya kuat, melainkan karena terdengar masuk akal secara intuitif. Siapa pun yang melihat anak usia sepuluh tahun mengoperasikan ponsel lebih cepat dari orang tuanya akan tergoda menyimpulkan bahwa ada sesuatu yang “bawaan” di sana. Namun Neil Selwyn, profesor pendidikan dari Monash University, dalam kajiannya tahun 2009 menyebut istilah ini sebagai salah satu mitos paling berpengaruh—sekaligus paling berbahaya—dalam kebijakan pendidikan kontemporer.
Eszter Hargittai dari Northwestern University memperkuat kritik itu dengan data. Dalam penelitiannya pada 2010, ia menemukan bahwa kemampuan digital anak muda sangat bervariasi—bukan berdasarkan tahun kelahiran, melainkan berdasarkan kelas sosial, kualitas sekolah, dan seberapa sering mereka didorong untuk menggunakan teknologi secara kritis. Lahir di era internet tidak menjamin seseorang paham cara kerjanya, sama seperti lahir di era antibiotik tidak menjamin seseorang bisa membedakan mana obat dan mana plasebo.
Data dari Indonesia mempertegas hal ini. Survei penetrasi internet APJII tahun 2024 mencatat 221,5 juta pengguna aktif, setara 79,5% dari total penduduk dengan Generasi Z sebagai kelompok kontributor terbesar, mencapai 34,4% dari seluruh pengguna. Namun, Indeks Literasi Digital Indonesia (ILDI) yang dirilis Kementerian Komunikasi dan Informatika bersama Katadata Insight Center menunjukkan skor nasional hanya 3,49 dari skala 5, masuk kategori sedang.
Yang lebih mengkhawatirkan: pilar keamanan digital, kemampuan mengenali risiko, manipulasi, dan jejak data di ruang daring; menjadi pilar dengan skor paling rendah di antara empat indikator yang diukur. Kita memiliki lebih banyak pengguna internet dari sebelumnya. Kita belum tentu memiliki lebih banyak pengguna yang waspada.
Ketika Algoritma Duduk di Kursi Editor
Dalam teori komunikasi, konsep gatekeeper—yang dikembangkan Kurt Lewin pada 1947 dan kemudian dipopulerkan David Manning White dalam konteks jurnalisme, menggambarkan figur atau institusi yang memutuskan informasi mana yang layak sampai kepada publik. Selama puluhan tahun, kursi itu diduduki editor, redaktur, dan produser. Mereka bisa ditanya. Mereka bisa dikritik. Mereka punya nama.
Kini, algoritma AI telah mengambil alih kursi itu—tanpa nama, tanpa akuntabilitas yang mudah diakses publik, dan tanpa standar etis yang seragam. Sistem ini bekerja dalam apa yang para peneliti sebut sebagai black box: outputnya bisa dilihat, tapi logika di balik pilihannya sulit ditelusuri. Bagi pengguna yang tidak terlatih untuk mempertanyakan sumber, mesin yang menjawab dengan percaya diri dan kalimat yang mengalir akan terasa lebih otoritatif dari ensiklopedia mana pun.
Dampak nyatanya bisa kita lihat dalam konteks Indonesia. Selama Pemilu 2024, konten bermuatan disinformasi yang sebagian menggunakan teknologi AI, dari manipulasi suara hingga deepfake visual, menyebar masif lewat WhatsApp, platform yang penetrasinya di Indonesia jauh melampaui media sosial berbasis teks. Di grup keluarga dan komunitas, informasi palsu yang dikemas rapi oleh mesin mendapat kepercayaan lebih tinggi justru karena tampilannya meyakinkan. Mereka yang menyebarkannya, sebagian besar, bukan berniat jahat. Mereka hanya tidak punya alat untuk membedakan.
Inilah yang membuat mitos digital native menjadi berbahaya secara sistemik: ketika kepercayaan diri teknis tidak disertai kemampuan berpikir kritis, seseorang tidak menjadi lebih kebal terhadap manipulasi—ia justru menjadi lebih rentan, karena merasa sudah tahu.
Melek AI Bukan Sekadar Bisa Prompting
Jika digital literacy mengacu pada kemampuan menggunakan teknologi digital secara fungsional, maka AI literacy—literasi kecerdasan buatan—menuntut lapisan yang lebih dalam. UNESCO dalam Kerangka Kompetensi AI-nya (2023) mendefinisikannya mencakup tiga dimensi yang tidak bisa dipisahkan: memahami bagaimana sistem AI bekerja secara konseptual, mengevaluasi dampak sosial dan etisnya secara kritis, serta menggunakannya secara bertanggung jawab dan reflektif. Ketiga dimensi ini adalah keterampilan yang harus diajarkan dan dilatih, bukan diasumsikan hadir secara otomatis.
Ada dimensi lain yang jarang masuk ke dalam diskusi kebijakan: risiko apa yang oleh para kognitivis disebut sebagai cognitive offloading yang berlebihan. Ketika seseorang secara konsisten menyerahkan tugas-tugas berpikir—merumuskan argumen, mengevaluasi informasi, menyusun narasi—kepada sistem eksternal, kapasitas untuk melakukan hal itu secara mandiri berisiko melemah. Otak, seperti kemampuan fisik lainnya, membutuhkan latihan. Teknologi yang terlalu memudahkan tanpa disertai refleksi yang cukup dapat, paradoksnya, membuat penggunanya kurang cakap—bukan lebih.
Ini bukan argumen untuk menolak AI. Sebaliknya: teknologi ini, jika digunakan dengan kesadaran kritis, berpotensi menjadi alat bantu kognitif yang luar biasa. Masalahnya terletak pada jarak antara potensi itu dan kondisi penggunaan yang paling umum terjadi saat ini di mana kecepatan mendapat jawaban lebih dihargai daripada kedalaman mempertanyakannya.
Tanggung Jawab yang Tidak Bisa Didelegasikan ke Mesin
Institusi pendidikan berada di persimpangan yang tidak bisa dihindari. Di satu sisi, mengabaikan AI dalam kurikulum berarti menghasilkan lulusan yang tidak siap menghadapi dunia kerja yang sudah berubah. Di sisi lain, mengintegrasikan AI tanpa kerangka kritis berarti mempercepat ketergantungan yang kita sendiri belum pahami konsekuensinya.
Jalan tengahnya tidak sederhana, tapi arahnya bisa dirumuskan. Pertama, literasi AI perlu masuk ke dalam kurikulum yang sudah ada; bukan sebagai mata kuliah tambahan yang menunggu anggaran baru, melainkan sebagai perspektif yang menyusup ke dalam cara dosen merancang tugas, mendiskusikan sumber, dan mengevaluasi argumen mahasiswa.
Kedua, desain asesmen perlu bergeser dari mengukur hasil menuju mengukur proses: bukan hanya apa yang dihasilkan mahasiswa, tapi bagaimana mereka sampai pada kesimpulan itu. Ketiga; dan ini yang paling sering terlewat, dosen sendiri perlu menjadi pengguna AI yang kritis, bukan sekadar pengawas penggunaannya oleh mahasiswa.
Di tingkat kebijakan, Indonesia membutuhkan lebih dari sekadar program pelatihan digital yang berfokus pada kecakapan teknis. Indeks Masyarakat Digital Indonesia (IMDI) 2024 mencatat skor 43,34 dari 100; angka yang menunjukkan pertumbuhan, sekaligus mengingatkan betapa jauh jarak yang masih harus ditempuh. Pemerataan kualitas literasi—bukan hanya akses koneksi, harus menjadi prioritas, terutama di daerah yang infrastruktur digitalnya baru tumbuh dan karenanya lebih rentan terhadap informasi yang tidak diverifikasi.
Keberanian untuk Meragukan
Prensky menulis tentang generasi yang akan mengubah cara dunia belajar. Ia tidak salah sepenuhnya. Yang ia lewatkan adalah bahwa kefasihan tanpa kedalaman bukan hanya tidak cukup dalam konteks AI generatif yang mampu memproduksi kebohongan dengan tata bahasa yang sempurna, kefasihan tanpa kritisisme bisa menjadi kerentanan.
Di era ketika mesin dapat menghasilkan esai, analisis, bahkan karya seni dalam hitungan detik, kecerdasan manusia yang paling relevan bukan lagi kemampuan memproduksi. Ia adalah kemampuan untuk berhenti sejenak, meragukan jawaban yang sudah tersedia, dan bertanya: dari mana ini berasal, dan mengapa saya harus mempercayainya?
Itu bukan keterampilan yang datang bersama koneksi internet. Itu keterampilan yang harus diajarkan dengan sabar, berulang, dan dimulai dari ruang kelas. [T]
Referensi
Prensky, M. (2001). Digital Natives, Digital Immigrants. On The Horizon, 9(5), 1–6. MCB University Press.
Selwyn, N. (2009). The digital native: myth and reality. Aslib Proceedings, 61(4), 364–379.
Hargittai, E. (2010). Digital Na(t)ives? Variation in Internet Skills and Uses among Members of the ‘Net Generation’. Sociological Inquiry, 80(1), 92–113.
Lewin, K. (1947). Frontiers in Group Dynamics II: Channels of Group Life. Human Relations, 1(2), 143–153.
UNESCO. (2023). AI Competency Framework for Students. UNESCO Publishing, Paris.
APJII. (2024). Survei Penetrasi Internet Indonesia 2024. Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia.
Kominfo & Katadata Insight Center. (2022). Status Literasi Digital Indonesia 2022. Kementerian Komunikasi dan Informatika RI.
Kementerian Komunikasi dan Informatika. (2024). Indeks Masyarakat Digital Indonesia (IMDI) 2024. Puslitbang Aptika IKP.
