Sejumlah peneliti yang mayoritas berasal dari MIT melakukan sebuah penelitian yang berfokus pada penentuan dampak kognitif penggunaan Large Language Model dalam konteks pendidikan saat menulis esai. Penelitian tersebut berjudul Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task.
Large Language Model (LLM) atau Model Bahasa Besar adalah jenis kecerdasan buatan (AI) yang dirancang untuk memahami, meringkas, menghasilkan, dan memprediksi teks layaknya manusia. Beberapa contoh LLM yang dikenal saat ini adalah ChatGPT dari OpenAI, Gemini dari Google, dan DeepSeek dari DeepSeek AI, dan lain-lain.
Penelitian dilakukan dengan memberikan tugas menulis esai kepada 54 siswa di wilayah Boston. Kelompok pertama menggunakan LLM dalam hal ini ChatGPT, kelompok kedua menggunakan bantuan mesin pencari Google (tanpa bantuan AI), dan kelompok ketiga harus menulis hanya dengan menggunakan otak mereka.
Peneliti menggunakan elektro ensefalografi (EEG) untuk merekam aktivitas otak peserta guna menilai tingkat keterlibatan kognitif dan tingkat beban kognitif mereka, serta untuk memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang aktivitas saraf selama tugas penulisan esai. Kemudian melakukan analisis NLP dan mewawancarai setiap peserta setelah setiap sesi. Penilaian dilakukan dengan bantuan guru manusia dan juri AI.
Penelitian dilakukan dengan beberapa sesi, dan pada sesi keempat dilakukan perubahan peran. Kelompok yang sebelumnya hanya menggunakan otak kali ini boleh menggunakan ChatGPT (Brain-to-LLM), sementara kelompok LLM harus menggunakan otak (LLM-to-Brain).
Hasilnya?
Analisis EEG menunjukkan bukti yang kuat bahwa kelompok LLM, Mesin Pencari, dan hanya Otak memiliki pola konektivitas saraf yang secara signifikan berbeda, mencerminkan strategi kognitif yang berbeda. Konektivitas otak secara sistematis berkurang seiring dengan jumlah dukungan eksternal.
Kelompok yang hanya menggunakan otak menunjukkan jaringan yang paling kuat dan luas, kelompok mesin pencari menunjukkan keterlibatan sedang, dan kelompok dengan bantuan LLM menghasilkan keterkaitan keseluruhan yang paling lemah.
Pada sesi 4, peserta LLM-to-Brain menunjukkan konektivitas saraf yang lebih lemah dan keterlibatan yang kurang pada jaringan alpha dan beta. Sedangkan peserta Brain-to-LLM menunjukkan kemampuan mengingat yang lebih tinggi, serta keterlibatan kembali pada node occipito-parietal1 dan prefrontal2 yang tersebar luas, yang kemungkinan mendukung proses pengolahan visual, serupa dengan yang sering diamati pada kelompok Mesin Pencari.
Bagaimana, ada rasa khawatir menjadi malas dan bodoh jika selalu menggunakan AI atau tidak? Untuk selengkapnya silakan baca sendiri publikasi penelitian yang dilakukan. Klik saja judul penelitian yang tertaut di atas. Publikasinya juga dapat diperoleh di laman ini.
- Area di otak yang mencakup bagian dari dua lobus (bagian besar) yang berdekatan: lobus oksipital dan lobus parietal. Secara sederhana, ini adalah “wilayah persimpangan” atau area fungsional yang melibatkan kedua bagian otak tersebut. ↩︎
- Korteks Prefrontal bertanggung jawab atas serangkaian fungsi kognitif tingkat tinggi yang kompleks, yang secara kolektif dikenal sebagai Fungsi Eksekutif. Fungsi-fungsi inilah yang membedakan manusia dari hewan dan membentuk inti dari kepribadian, kecerdasan, dan perilaku sosial kita. ↩︎
Tinggalkan sebuah Komentar