  Penggunaan AI dalam pendidikan melibatkan pengumpulan dan analisis data pribadi siswa, yang dapat menimbulkan masalah privasi dan keamanan. Sebuah studi dalam Journal of Privacy and Confidentiality (2022) mencatat bahwa data yang dikumpulkan oleh sistem AI dapat rentan terhadap pelanggaran keamanan, dan penting untuk memiliki kebijakan yang kuat untuk melindungi informasi pribadi siswa.
2. Bias Algoritma
  AI dapat memproyeksikan dan memperkuat bias yang ada dalam data yang digunakan untuk melatih sistem. Penelitian yang diterbitkan dalam Artificial Intelligence Review (2023) menunjukkan bahwa algoritma yang digunakan dalam pendidikan dapat memperkuat ketidakadilan, misalnya dengan memberikan penilaian yang tidak akurat berdasarkan bias yang ada dalam data. Oleh karena itu, penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan bersih dari bias dan algoritma yang digunakan diperiksa secara menyeluruh.
3. Ketergantungan pada Teknologi
  Ketergantungan yang berlebihan pada AI dapat mengurangi keterampilan kritis dan analitis siswa. Menurut sebuah artikel dalam Educational Technology Research and Development (2022), jika siswa terlalu bergantung pada teknologi untuk menyelesaikan tugas mereka, mereka mungkin tidak mengembangkan keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk memecahkan masalah secara mandiri.
Kecerdasan buatan menawarkan banyak peluang untuk meningkatkan pendidikan dengan cara yang dipersonalisasi, meningkatkan aksesibilitas, dan mendukung siswa dengan cepat. Namun, penting untuk memahami dan mengatasi risiko yang terkait, termasuk masalah privasi data, bias algoritma, dan ketergantungan teknologi. Dengan pendekatan yang hati-hati dan kebijakan yang tepat, AI dapat digunakan secara efektif untuk menciptakan lingkungan pendidikan yang lebih baik dan lebih inklusif di era digital ini.
