AI

Kerangka Prompting Generative AI untuk Dosen dan Akademisi: 5 Elemen Kunci

Panduan teknik prompting generative AI untuk dosen dan akademisi: 5 elemen prompt efektif, 10 peran AI dalam pembelajaran, serta tips menjaga privasi data.

Tim feians8 menit baca
AIAGENTIC AIGENERATIVEPROMPT
Kerangka Prompting Generative AI untuk Dosen dan Akademisi: 5 Elemen Kunci

Kerangka Prompting Generative AI untuk Dosen dan Akademisi: 5 Elemen Kunci

Ringkasan singkat: Menulis prompt untuk generative AI sebaiknya tidak asal-asalan. Dalam workshop pemanfaatan AI yang digelar Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Gadjah Mada (FEB UGM), para pembicara memaparkan kerangka lima elemen untuk membuat prompt yang efektif, ditambah peringatan penting soal privasi data dan perlunya pemeriksaan manual atas hasil AI. Artikel ini merangkum dan mengolahnya menjadi panduan praktis, lengkap dengan contoh prompt untuk kebutuhan mengajar dan riset.

Daftar Isi

Latar Belakang: AI Sudah Masuk Ruang Kelas

Kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) kini bukan lagi topik yang asing di dunia pendidikan. Perdebatan soal etika dan dampaknya memang masih berjalan, tetapi arus perkembangannya sulit dibendung. Karena itu, sejumlah perguruan tinggi memilih untuk membekali pengajarnya, bukan melarang.

Salah satunya FEB UGM, yang menyelenggarakan Workshop Pemanfaatan AI bagi tenaga pendidik. Dua pembicara mengisi sesi tersebut:

  • Prof. Dr. Ir. Ridi Ferdiana dari Fakultas Teknik UGM, yang memetakan lanskap generative AI (GenAI) dan pemanfaatannya dalam pembelajaran.
  • Gunawan Wibisono, M.Acc., CA., CMA., dosen Departemen Akuntansi FEB UGM, yang membahas kerangka prompting dan contoh praktik langsung. Menurut Ridi, kita sedang berada di era GenAI: alat seperti ChatGPT atau DeepSeek memungkinkan siapa pun menghasilkan teks, gambar, video, maupun audio dengan cepat. Kemudahan itu datang bersama satu catatan penting, yaitu soal privasi data. Layanan AI gratis sering kali "dibayar" dengan data pengguna.

10 Peran AI dalam Pembelajaran

Ridi memetakan sepuluh bentuk implementasi AI dalam pembelajaran. Dilihat sebagai peran, AI bisa hadir sebagai:

No Peran Fungsi singkat
1 Possibility engine Menghasilkan ide-ide alternatif
2 Socratic opponent Lawan debat untuk menajamkan diskusi
3 Collaboration coach Membantu kelompok memecahkan masalah bersama
4 Guide on the side Pendamping di sisi pelajar selama proses belajar
5 Personal tutor Tutor pribadi
6 Co-designer Mitra dalam proses merancang sesuatu
7 Exploratorium Ruang eksplorasi data
8 Study buddy Teman belajar sesuai tingkat pemahaman mahasiswa
9 Motivator Memberi tantangan agar proses belajar tetap hidup
10 Dynamic assessor Penilai yang bisa menyesuaikan diri dengan siswa

Cara memakainya: pilih satu peran yang paling dekat dengan masalah Anda, lalu tuliskan peran itu di dalam prompt. Misalnya, dosen yang ingin melatih mahasiswa berargumen bisa meminta AI berperan sebagai socratic opponent yang menanggapi setiap argumen dengan pertanyaan lanjutan.

Untuk pemula, saran Ridi cukup sederhana: kenali beragam alat AI dan pakai sesuai tugasnya. ChatGPT untuk keluaran teks, DALL-E untuk keluaran gambar. Jangan lupa, hasil AI tidak selalu benar dan tetap perlu diperiksa manusia.

Apa Itu Prompting?

Prompting adalah cara berkomunikasi dengan AI melalui instruksi spesifik, baik untuk memperoleh informasi baru maupun untuk mencapai tujuan tertentu. Kualitas instruksi ini sangat memengaruhi kualitas keluaran. Untuk dosen, kemampuan ini kini mendekati keterampilan dasar, sama seperti mengelola e-learning atau menyusun rubrik.

5 Elemen Prompt yang Efektif

Gunawan menjabarkan kerangka yang terdiri dari lima kelompok elemen. Berikut ringkasannya, ditambah contoh penerapan di luar materi workshop agar lebih mudah dibayangkan.

1. Tugas, Persona, Keluaran, dan Tingkat Keahlian

Ini fondasi prompt. Empat hal yang perlu ditentukan:

  • Tugas/tujuan: apa yang ingin dicapai.
  • Persona: AI diminta berperan sebagai siapa.
  • Jenis keluaran: teks, gambar, video, atau lainnya.
  • Tingkat keahlian: seberapa dalam dan teknis hasil yang dibutuhkan. Contoh: "Berperanlah sebagai dosen akuntansi keuangan. Susun 5 soal studi kasus tentang pengakuan pendapatan untuk mahasiswa semester 4."

2. Konteks, Gaya, dan Batasan

Berikan latar belakang sedetail mungkin, tentukan gaya atau format keluaran, lalu pasang batasan agar AI tidak memasukkan informasi yang kurang relevan.

Contoh: "Mahasiswa sudah memahami jurnal umum, tetapi belum belajar konsolidasi. Gunakan bahasa Indonesia formal. Jangan memakai contoh dari sektor perbankan."

3. Referensi

Semakin jelas rujukan yang diberikan, semakin terarah hasilnya. Bentuknya bisa berupa:

  • silabus atau tugas dari semester sebelumnya,
  • data atau informasi pendukung,
  • struktur keluaran yang diinginkan,
  • bacaan eksternal seperti jurnal, buku, atau basis data. Contoh: "Selaraskan soal dengan capaian pembelajaran pada silabus yang saya tempel di bawah ini, lalu susun dalam format: skenario, pertanyaan, kunci jawaban."

4. Evaluasi

Jangan langsung percaya pada hasil pertama. Periksa:

  • akurasi (apakah faktanya benar),
  • relevansi (apakah sesuai kebutuhan),
  • struktur dan format,
  • kedalaman dan kompleksitas informasi. Evaluasi bisa dilakukan sendiri atau dengan prompt tambahan, misalnya: "Periksa kembali jawaban di atas dan tandai bagian yang berpotensi keliru atau tidak didukung sumber."

5. Iterasi

Kalau belum puas, ulangi. Revisi kalimat prompt, gunakan framing atau analogi yang lebih tepat, lalu kirim lagi. Menurut Gunawan, kelima elemen ini bisa digabung dalam satu prompt sekaligus.

Contoh Prompt Lengkap untuk Dosen

Berikut contoh yang menggabungkan kelima elemen. Isi dan konteksnya adalah ilustrasi buatan kami, bukan kutipan dari workshop.

[TUGAS, PERSONA, KELUARAN, KEAHLIAN]
Berperanlah sebagai dosen manajemen keuangan berpengalaman. Buat 4 soal studi kasus
tentang analisis rasio likuiditas dalam bentuk teks, tingkat menengah.
 
[KONTEKS, GAYA, BATASAN]
Mahasiswa semester 5 yang sudah paham laporan keuangan dasar. Gunakan bahasa Indonesia
formal. Jangan sertakan soal hitungan yang membutuhkan lebih dari 10 menit.
 
[REFERENSI]
Selaraskan dengan capaian pembelajaran berikut: (tempel CPMK). Format: skenario,
pertanyaan, kunci jawaban singkat.
 
[EVALUASI]
Setelah selesai, periksa sendiri konsistensi angka pada kunci jawaban dan tandai
asumsi yang Anda pakai.

Bila hasilnya kurang pas, lanjutkan dengan iterasi: "Ubah dua soal terakhir menjadi konteks perusahaan manufaktur dan naikkan tingkat kesulitannya."

Membuat Agen AI Tanpa Coding

Bagian yang paling menarik dari sesi Gunawan adalah demonstrasi bahwa membuat agen AI kini tidak selalu membutuhkan kemampuan pemrograman. Dengan ChatGPT dan prompt yang tersusun baik, ia menunjukkan agen yang membantu proses koreksi tugas sekaligus proses belajar mahasiswanya.

Pelajarannya untuk pembaca: bila prompt Anda sudah stabil dan sering dipakai ulang (misalnya untuk memberi umpan balik atas esai), pertimbangkan menjadikannya agen dengan instruksi tetap, sehingga tidak perlu menulis ulang setiap kali.

Risiko Privasi dan Pilihan yang Lebih Aman

Kedua pembicara menekankan hal yang sama: hati-hati dengan AI gratis, karena ada risiko terhadap data pribadi. Beberapa langkah yang bisa diambil:

  1. Jangan memasukkan data sensitif (nilai mahasiswa, identitas, naskah penelitian yang belum terbit) ke layanan yang kebijakan datanya tidak jelas.
  2. Gunakan layanan institusi bila tersedia. Bagi sivitas UGM, tersedia Copilot Microsoft 365 UGM yang disebut gratis dan aman.
  3. Manfaatkan alat khusus riset, misalnya Scopus AI untuk mencari ide penelitian dan meninjau literatur.
  4. Tetap verifikasi hasil. AI dapat keliru, sehingga pemeriksaan manual oleh manusia tidak bisa digantikan.

FAQ

Apa itu prompting dalam generative AI?

Prompting adalah teknik memberi instruksi spesifik kepada AI agar menghasilkan informasi atau keluaran yang sesuai tujuan pengguna.

Apa saja elemen prompt yang efektif?

Menurut kerangka yang dipaparkan di workshop FEB UGM: (1) tugas, persona, jenis keluaran, dan tingkat keahlian; (2) konteks, gaya, dan batasan; (3) referensi; (4) evaluasi; dan (5) iterasi.

Apakah harus bisa coding untuk membuat agen AI?

Tidak selalu. Dalam demonstrasi di workshop tersebut, agen AI untuk membantu koreksi tugas dibuat hanya dengan ChatGPT dan prompt yang baik.

Apakah aman memakai AI gratis untuk pekerjaan akademik?

Perlu hati-hati. Layanan gratis berisiko terhadap privasi data. Bila institusi menyediakan layanan resmi, seperti Copilot Microsoft 365 UGM bagi sivitas UGM, layanan itu lebih layak diprioritaskan.

Apakah hasil AI bisa langsung dipakai?

Sebaiknya tidak. Hasil AI tidak selalu benar dan perlu dievaluasi dari sisi akurasi, relevansi, struktur, format, serta kedalamannya.

Kesimpulan

Inti dari materi workshop ini bisa diringkas dalam empat pesan:

  • Kenali peran AI yang Anda butuhkan, dari teman diskusi hingga tutor pribadi.
  • Susun prompt dengan lima elemen: tugas dan persona, konteks dan batasan, referensi, evaluasi, dan iterasi.
  • Lindungi data, dengan memilih layanan yang aman dan tidak memasukkan informasi sensitif.
  • Tetap jadi penentu akhir. AI mempercepat kerja, tetapi penilaian dan tanggung jawab tetap di tangan manusia. Mulailah dari satu tugas kecil minggu ini, misalnya menyusun kerangka soal kuis, lalu terapkan kelima elemen di atas dan catat mana yang paling berpengaruh pada kualitas hasil.

Sumber

← Semua artikel