Keberlanjutan

Terjemahan mesin otomatis halaman berbahasa Inggris ini, yang belum ditinjau oleh penutur asli.

Keberlanjutan — persinggungan dua kepentingan: bagaimana AI dapat digunakan untuk hasil keberlanjutan dalam pendidikan (AI untuk keberlanjutan, termasuk Pendidikan untuk Pembangunan Berkelanjutan dan pendidikan hijau), dan bagaimana membuat AI itu sendiri berkelanjutan (AI berkelanjutan, yaitu mengurangi jejak lingkungan, etis, dan sosial sistem AI dalam pendidikan). Sebagai pengguna sekaligus pengembang AI, institusi pendidikan harus memajukan tujuan lingkungan dan sosial sekaligus memastikan penggunaan AI yang bertanggung jawab dan etis.

Pertanyaan yang Perlu Dipertimbangkan

Halaman ini membedakan dua jalur: 'AI untuk keberlanjutan' (menggunakan AI untuk memajukan hasil keberlanjutan) dan 'AI berkelanjutan' (mengurangi jejak lingkungan dan etis AI itu sendiri). Dapatkah Anda memikirkan cara sebuah alat AI memajukan satu tujuan sambil melemahkan tujuan lainnya?
Melatih dan menjalankan model bahasa besar membawa jejak karbon dan air yang nyata. Ketika sebuah institusi mempromosikan keberlanjutan sebagai nilai sambil menerapkan AI yang intensif energi, ketegangan apa yang muncul — dan siapa yang seharusnya menimbangnya?
Sebelum membaca lebih lanjut, bagaimana Anda mendefinisikan 'pendidikan berkelanjutan'? Halaman ini memperlakukannya sebagai proyek berbasis nilai dan berpusat pada manusia yang berbeda dari penggunaan pendidikan sebagai instrumen untuk keberlanjutan — apa bedanya?
Jika pendidikan diharapkan membangun 'kesadaran keberlanjutan' pembelajar, peran apa yang mungkin dimainkan AI di dalamnya — dan mungkinkah integrasi AI dalam kurikulum mengajarkan keberlanjutan sementara jejaknya sendiri diam-diam bertentangan dengan pelajaran itu?
Apa artinya bagi sebuah institusi pendidikan untuk benar-benar berkelanjutan dalam penggunaan AI-nya, dan keputusan mana di antaranya (pengadaan, penerapan, pengajaran) yang menurut Anda paling penting?

Pendahuluan

Keberlanjutan dalam AIED mencakup tiga kerangka yang saling tumpang tindih: pendidikan berkelanjutan (proyek pendidikan berbasis nilai dan berpusat pada manusia), keberlanjutan dalam pendidikan (menggunakan pendidikan sebagai instrumen untuk keberlanjutan), dan pendidikan untuk pembangunan berkelanjutan (ESD, agenda kebijakan global, terutama Tujuan Pembangunan Berkelanjutan 4). AI bersinggungan dengan masing-masing secara berbeda — dan bidang ini membedakan dua jalur inti: AI untuk keberlanjutan (AI sebagai alat untuk mencapai hasil keberlanjutan) dan AI berkelanjutan (mengurangi jejak lingkungan dan etis AI itu sendiri).

Jalur lingkungan memiliki kesenjangan yang terdokumentasi: Gillette et al. (2026) melaporkan bahwa konsekuensi lingkungan genAI tidak dibahas dalam dokumen kebijakan universitas di lokasi studi, dan berargumen bahwa panduan institusional yang menghilangkannya gagal menjawab kekhawatiran yang dimiliki guru dan siswa.

Taksonomi dua bagian

Cakupan basis pengetahuan, yang bertumpu pada Daniel et al. (2026), mengorganisasi bidang ini ke dalam dua jalur yang saling terkait namun berbeda:

AI untuk keberlanjutan — menggunakan AI untuk memajukan hasil keberlanjutan. Dalam pendidikan, ini mencakup AI untuk manajemen energi, pemantauan iklim, program kampus hijau, dan kurikulum terintegrasi AI yang membangun kesadaran keberlanjutan pembelajar (misalnya kerangka AI-SEE untuk pendidikan teknik berkelanjutan). Ini bertumpu pada agenda global Pendidikan untuk Pembangunan Berkelanjutan.
AI berkelanjutan — mengurangi dampak lingkungan dan etis langsung dari AI itu sendiri. Ini mencakup jejak karbon dan air model bahasa besar, penerapan yang hemat energi dan on-premise, serta kerangka etis dan tata kelola yang diperlukan untuk memastikan penggunaan AI dalam pendidikan itu sendiri bertanggung jawab dan berkelanjutan.

Menggunakan AI untuk keberlanjutan dalam pendidikan

Sejumlah karya yang terus bertambah memperlakukan AI sebagai alat untuk pendidikan dan hasil keberlanjutan:

Kurikulum terintegrasi AI yang membangun kesadaran keberlanjutan. Liu et al. (2026) mengusulkan kerangka AI-SEE (digerakkan oleh kecerdasan, diberdayakan oleh teknologi hijau, dipimpin oleh tanggung jawab, terintegrasi dengan praktik), yang mengintegrasikan AI di seluruh kurikulum sebagai perancah kognitif dan sumber daya untuk analisis keberlanjutan tingkat sistem. Dalam studi kasus teknik dengan 144 siswa, kerangka ini meningkatkan kesadaran keberlanjutan dan menghasilkan keterlibatan perilaku pada tingkat personal, akademik, profesional, dan sosial, dengan difusi sosial melampaui ruang kelas.
AI dalam pendidikan hijau dan berkelanjutan. Talebzadeh (2026) menemukan bahwa desain pembelajaran berbantuan AI di bawah kendala Pedagogi Pembangunan Berkelanjutan memperbaiki alur kerja guru dan desain pedagogis. Riandi et al. (2026) menemukan bahwa penggunaan praktis AI oleh guru dalam bidang sains/energi hijau dan keterlibatan mereka dalam mengembangkan materi yang selaras ESD — lebih daripada pengetahuan atau sikap abstrak tentang AI — memprediksi kapasitas mereka untuk mengintegrasikan AI ke dalam pendidikan energi hijau.
Keberlanjutan sebagai proyek berbasis nilai. Alsuhami & Atallah (2026) berargumen bahwa kontribusi AI terhadap pendidikan berkelanjutan bersifat bersyarat dan dimediasi tata kelola: AI mendukung keberlanjutan hanya ketika adopsinya disubordinasikan pada nilai pendidikan yang eksplisit dan tujuan yang berpusat pada manusia, bukan pada teknologisasi dan komodifikasi. Ini mengaitkan keberlanjutan dengan Etika dan Pedagogi Kritis.

Membuat AI itu sendiri berkelanjutan

Jalur kedua menyangkut jejak AI itu sendiri dalam lingkungan pendidikan:

Dampak lingkungan model besar. studi tentang penggunaan LLM mendokumentasikan jejak karbon dan air model bahasa besar, yang signifikan mengingat tingginya adopsi di kalangan mahasiswa. Ini adalah dimensi lingkungan langsung dari AI berkelanjutan.
Penerapan hemat energi dan on-premise. Shen et al. (2026) menunjukkan bahwa asisten basis pengetahuan AI dapat berjalan pada perangkat keras kelas konsumen dengan sumber daya pendidikan terbuka, sehingga mengurangi jejak lingkungan dan biaya AI dalam pendidikan — sebuah pola desain AI berkelanjutan yang konkret.
Kerangka etis dan tata kelola. AI berkelanjutan bukan hanya soal lingkungan: ia memerlukan kerangka Tata Kelola AI dan Etika yang menjamin transparansi, akuntabilitas, pengawasan manusia, dan akses yang adil, sebagaimana dicatat Daniel et al. (2026) sering tidak ada dalam aplikasi universitas saat ini.

Pembelajaran berkelanjutan sebagai tujuan pedagogis

Satu alur terkait membingkai keberlanjutan bukan hanya sebagai persoalan lingkungan atau institusional tetapi sebagai sifat dari pembelajaran itu sendiri. Zhu et al. (2026) berargumen bahwa pembelajaran berbantuan AI berisiko mengalami outsourcing kognitif dan keterlepasan dari konteks autentik, lalu mengusulkan kerangka (E3-HOT) untuk pembelajaran berkelanjutan — pembelajaran yang bertahan, bertransfer, dan tetap terhubung dengan masalah nyata alih-alih dipersingkat oleh Offloading Kognitif. Ini mengaitkan keberlanjutan dengan Agensi Pembelajar dan Berpikir Kritis.

Koneksi ke konsep lain

Keberlanjutan dan AI dalam pendidikan berada di persinggungan Etika, Tata Kelola AI, AI dalam Pendidikan, serta ilmu lingkungan dan energi. Bidang ini bertumpu pada Pendidikan Guru dan Pengajaran untuk pembangunan kapasitas, pada Desain Pembelajaran untuk pedagogi, dan terhubung dengan pembahasan basis pengetahuan tentang Offloading Kognitif dan Berpikir Kritis melalui lensa "pembelajaran berkelanjutan". Karena kedua jalur bersifat lintas sektor, keberlanjutan adalah tema fondasional yang muncul di pendidikan tinggi, K-12, dan konteks profesional.

Miskonsepsi Umum

"Pengetahuan abstrak tentang AI memprediksi kapasitas guru untuk mengajarkan keberlanjutan." Talebzadeh (2026) menemukan bahwa penggunaan praktis AI oleh guru dalam konteks sains dan energi hijau serta keterlibatan mereka dalam mengembangkan materi yang selaras ESD — lebih daripada pengetahuan atau sikap abstrak tentang AI — memprediksi kapasitas mereka. Mengetahui tentang AI dan mampu membangun dengannya berpisah, dan jalur praktis memprediksi lebih banyak.
"Desain pembelajaran berbantuan AI di bawah pedagogi keberlanjutan menghasilkan pedagogi keberlanjutan." Karya yang sama menemukan bahwa desain pembelajaran berbantuan AI di bawah Pedagogi Pembangunan Berkelanjutan membatasi desain dengan cara tertentu alih-alih memperluasnya. Model yang dilatih pada materi konvensional mereproduksi pembingkaian konvensional kecuali pekerjaan desain mengoreksinya.
"Keberlanjutan adalah sebuah topik, bukan tema lintas sektor." Karena kedua jalur berjalan lintas tingkat, keberlanjutan muncul di pendidikan tinggi, K-12, dan konteks profesional — yang berarti ia adalah tema fondasional yang harus ditangani di dalam setiap disiplin alih-alih diajarkan sebagai mata pelajaran terpisah.

Konsep terkait

Metadata

Tingkat	Higher Ed, K 12, Teacher Education
Teknologi dan teknik	AI Generatif
Institusi dan kebijakan	Kebijakan AI Pendidikan, Tata Kelola AI
Kesetaraan, etika, dan penggunaan yang bertanggung jawab	Etika, Keberlanjutan
Dasar-dasar AI dalam pendidikan	AI dalam Pendidikan

Sumber Riwayat Sunting Obrolan