Selama ribuan tahun, model kita untuk “belajar” cukup sederhana: seorang bijak berdiri di depan, dan sekelompok murid menyerap pengetahuan. Model ini—kita sebut saja pedagogi—bekerja dengan baik untuk dunia yang relatif statis. Namun, dunia kita tidak lagi statis.
Revolusi Industri memberi kita pabrik, dan kita menciptakan sekolah yang meniru model pabrik: guru sebagai mandor, siswa sebagai pekerja, dan kurikulum sebagai cetak biru. Kemudian, kita menyadari orang dewasa belajar secara berbeda; mereka butuh relevansi. Kita menyebutnya andragogi—pembelajaran yang diarahkan sendiri. Siswa diberi peta, tetapi tujuannya sudah ditentukan oleh institusi.
Sekarang, kita berada di tengah-tengah revolusi terbesar sejak bahasa ditemukan: Kecerdasan Buatan (AI).
Dalam sekejap, AI generatif seperti GitHub Copilot dapat menulis kode lebih cepat dari programmer junior. Agen AI otonom seperti Devin mulai menangani seluruh proyek rekayasa perangkat lunak sendirian. Pengetahuan yang dulu butuh bertahun-tahun untuk dikuasai, kini tersedia dalam hitungan detik.
Ini memunculkan pertanyaan yang provokatif: Jika mesin bisa “tahu” segalanya, apa gunanya manusia belajar?
Jawabannya terletak pada pergeseran paradigma yang telah lama berkembang, sebuah konsep yang disebut Heutagogi.
Selamat Datang di Era Pembelajar Otonom
Heutagogi, yang berasal dari bahasa Yunani “heut” (diri), bukanlah sekadar jargon pendidikan baru. Istilah ini lahir pada tahun 2000 dari obrolan dua akademisi Australia, Stewart Hase dan Chris Kenyon, yang frustrasi dengan sistem universitas yang kaku. Mereka berpendapat bahwa manusia memiliki kapasitas bawaan untuk belajar mandiri, dan sistem pendidikan modern justru melucuti kekuatan itu.
Secara filosofis, heutagogi berdiri di atas bahu raksasa. Ia mengambil prinsip agensi dan aktualisasi diri dari Humanisme (yang menempatkan pembelajar sebagai pusat). Ia juga berakar pada Konstruktivisme, gagasan bahwa kita tidak menerima pengetahuan secara pasif, tetapi secara aktif membangun pemahaman kita sendiri melalui pengalaman.
Heutagogi menggabungkan ide-ide ini dan membawanya ke kesimpulan logis: jika pembelajar adalah pusat, dan jika mereka membangun pengetahuan mereka sendiri, mengapa mereka tidak seharusnya juga yang memegang kendali penuh?
Ini melampaui pedagogi (diarahkan guru) dan andragogi (diarahkan pembelajar). Ini adalah pembelajaran yang ditentukan sendiri (self-determined learning).
Ini adalah perbedaan fundamental:
Dalam pedagogi, guru memegang peta dan menentukan tujuan.
Dalam andragogi, siswa memegang peta, tetapi tujuannya ditentukan guru.
Dalam heutagogi, siswa menggambar peta mereka sendiri DAN menentukan tujuan mereka sendiri.
Perbedaan Kritis: Diarahkan vs. Ditentukan
Banyak yang bingung antara “diarahkan sendiri” (andragogi) dengan “ditentukan sendiri” (heutagogi). Perbedaannya sangat penting.
Diarahkan Sendiri (Self-Directed): Seorang profesor memberi Anda tugas: “Bangun aplikasi daftar tugas menggunakan React. Anda punya 4 minggu. Sumber daya bebas.” Di sini, Anda mengarahkan proses Anda, tetapi tujuan (aplikasi React) dan kriteria sukses (rubrik penilaian) telah ditentukan untuk Anda.
Ditentukan Sendiri (Self-Determined): Anda mengamati masalah di komunitas Anda (misalnya, limbah makanan). Anda menentukan tujuan Anda sendiri: “Saya akan membangun aplikasi yang menghubungkan restoran dengan bank makanan.” Anda kemudian secara mandiri meneliti, mungkin Anda memilih React, mungkin juga tidak. Anda yang memutuskan masalahnya, tujuannya, dan ukurannya kesuksesannya.
Pembelajar heutagogis adalah arsitek penuh, bukan hanya manajer proyek yang menjalankan tugas dari orang lain.
Otak yang Berpikir Tentang Cara Berpikir
Heutagogi bukan sekadar “belajar mandiri” dengan lebih intens. Ia menuntut sesuatu yang jauh lebih dalam: double-loop learning (pembelajaran putaran ganda).
Single-loop learning adalah saat kita memperbaiki kesalahan. Contoh: Seorang mahasiswa menggunakan Bubble Sort untuk tugas algoritma, dan gagal pada dataset besar. Mereka beralih ke Quicksort dan berhasil. Mereka telah mengoreksi tindakan mereka. Mereka bertanya, “Apakah saya melakukan hal ini dengan benar?”
Double-loop learningadalah saat kita mempertanyakan asumsi di balik kesalahan itu. Mahasiswa yang sama berhenti dan merefleksikan: “Mengapa saya berasumsi Bubble Sort sudah cukup? Apa model mental saya tentang efisiensi algoritmik yang perlu diubah? Apakah saya mengerjakan hal yang benar?”
Refleksi mendalam inilah yang membedakan. Ini adalah inti dari metakognisi—berpikir tentang cara kita berpikir.
Secara mengejutkan, pendekatan ini sangat selaras dengan temuan neurosains. Otak kita bersifat neuroplastis. Ia terus-menerus “memperbarui kabelnya” sebagai respons terhadap pengalaman. Ketika kita belajar karena didorong oleh rasa ingin tahu pribadi (agensi) dan secara mendalam merefleksikan kegagalan (double-loop), kita secara harfiah memaksa otak untuk membangun koneksi saraf yang lebih kuat dan lebih kompleks. Belajar bukan lagi soal “mengisi” wadah, tapi soal “mengukir” otak.
Bukan “Kompeten”, Tapi “Kapabel”
Sistem pendidikan tradisional terobsesi dengan kompetensi. Kompetensi adalah kemampuan untuk menerapkan pengetahuan dan keterampilan dalam situasi yang dikenal. Seorang programmer yang kompeten dapat menggunakan React untuk membangun aplikasi web karena mereka telah dilatih untuk itu.
Heutagogi tidak tertarik pada kompetensi. Ia tertarik pada kapabilitas.
Kapabilitas adalah sesuatu yang jauh lebih holistik. Ini adalah kepercayaan diri, keterampilan metakognitif, dan kreativitas untuk memecahkan masalah dalam situasi yang baru, tidak dikenal, dan terus berubah.
Seorang programmer yang kapabel, ketika dihadapkan pada kerangka kerja baru atau masalah yang belum pernah ada sebelumnya, memiliki kepercayaan diri dan strategi untuk belajar dengan cepat dan memberikan solusi. Industri teknologi modern tidak lagi merekrut untuk kompetensi statis, yang bisa usang dalam lima tahun. Mereka merekrut untuk kapabilitas dinamis—kemampuan untuk terus belajar dan beradaptasi.
Inilah mengapa heutagogi juga merangkul pembelajaran non-linear. Dalam pemecahan masalah di dunia nyata, jarang sekali kita mengikuti langkah A-B-C. Prosesnya berantakan: kita melompat dari satu ide ke ide lain, menemukan jalan buntu, dan kembali lagi.
Ini bukan kebetulan. Para pendiri heutagogi secara eksplisit mendasarkan teori mereka pada Teori Kompleksitas. Teori ini memandang dunia—dan pembelajaran—bukan sebagai mesin yang linear dan dapat diprediksi, tetapi sebagai sistem adaptif yang kompleks (seperti ekosistem atau pasar saham). Dalam sistem yang kompleks, hasil tidak dapat diprediksi; ia muncul (emergent). Heutagogi adalah satu-satunya model pendidikan yang mengakui kenyataan ini dan melatih kita untuk “menari” dengan kekacauan kreatif tersebut.
Heutagogi di Dunia Nyata
Anda mungkin berpikir ini terdengar abstrak. Padahal, Anda mungkin sudah melihat heutagogi beraksi.
Laboratorium Dunia Nyata (Kontribusi Open Source): Ketika seorang pengembang memutuskan untuk memperbaiki bug di proyek open source, tidak ada kurikulum. Mereka harus secara mandiri menyelami basis kode yang asing, belajar standar kolaborasi, dan mempertahankan solusi mereka di hadapan pengelola global. Ini adalah 100% pembelajaran yang ditentukan sendiri, didorong oleh masalah otentik.
Universitas Tanpa Dinding (OSSU): Lihatlah fenomena Open Source Society University (OSSU). Ini adalah kurikulum ilmu komputer setara gelar sarjana, seluruhnya terdiri dari materi online gratis. Tapi tidak ada dosen, tidak ada tenggat waktu, dan tidak ada ijazah formal. Ini adalah “anarki” pendidikan yang murni. Ia hanya bekerja untuk mereka yang memiliki disiplin dan agensi untuk menggambar peta mereka sendiri.
Wadah Bertekanan Tinggi (Hackathon & Bootcamp):Hackathon 48 jam atau proyek capstone di coding bootcamp adalah bentuk heutagogi yang dipercepat. Tim memiliki otonomi penuh untuk memutuskan masalah, teknologi, dan solusi dalam batas waktu yang ketat. Peran instruktur bergeser menjadi fasilitator, bukan pemberi perintah.
Ekosistem Pribadi (PLE): Pada tingkat individu, ini adalah Personal Learning Environment (PLE). Ini adalah ekosistem alat, sumber daya, dan koneksi yang Anda kurasi sendiri—langganan blog teknis, daftar orang yang Anda ikuti di Twitter/LinkedIn, repositori GitHub pribadi Anda untuk proyek sampingan. Tindakan membangun dan memelihara PLE Anda adalah praktik metakognitif.
Mengapa Ini Tidak Terjadi di Mana-Mana?
Jika heutagogi sangat kuat, mengapa ruang kelas kita masih terlihat seperti pabrik abad ke-19? Jawabannya adalah karena heutagogi secara fundamental menakutkan bagi sistem yang ada.
Hambatan 1: Tembok Institusional. Pendidikan formal dibangun di atas kurikulum yang kaku dan penilaian standar. Bagaimana Anda memberi nilai yang “adil” pada 30 siswa yang semuanya mempelajari hal yang berbeda dengan cara yang berbeda? Heutagogi menuntut penilaian otentik (seperti portofolio atau jurnal reflektif) yang memakan waktu dan sulit distandarisasi. Ia juga menuntut pendidik untuk melepaskan peran mereka sebagai “ahli di atas panggung” dan menjadi “pemandu di samping”—sebuah pergeseran ego yang tidak mudah.
Hambatan 2: Risiko Kesenjangan. Kebebasan penuh memiliki bahaya. Seorang pembelajar mungkin langsung melompat ke machine learning yang seksi tanpa terlebih dahulu bergulat dengan aljabar linear dan probabilitas yang membosankan namun fundamental. Tanpa fondasi, mereka membangun rumah di atas pasir. Mereka mungkin terlihat kompeten dalam jangka pendek, tetapi tidak akan pernah benar-benar kapabel.
Paradoks AI
Di sinilah cerita menjadi rumit. AI seharusnya menjadi alat pamungkas bagi pembelajar heutagogis. Dan memang begitu. Sebagai akselerator, AI bertindak sebagai perancah (scaffolding) yang kuat. Ia menurunkan hambatan untuk masuk ke proyek kompleks, menangani boilerplate yang membosankan, dan membebaskan beban kognitif pembelajar agar bisa fokus pada desain arsitektur tingkat tinggi. Sebuah studi menunjukkan Copilot dapat mempercepat tugas pengkodean hingga 55%.
Namun, ada bahaya besar yang tersembunyi: Ilusi Kompetensi.
Sebagai penghambat, AI menciptakan paradoks produktivitas. Sebuah studi penting baru-baru ini menemukan hal yang mengkhawatirkan: pengembang yang menggunakan asisten AI canggih melaporkan bahwa mereka merasa sekitar 20% lebih cepat dalam menyelesaikan tugas. Pada kenyataannya, mereka sebenarnya 19% lebih lambat daripada mereka yang tidak menggunakan AI.
AI memberi kita perasaan kemajuan yang konstan. Ia memicu sistem penghargaan dopamin di otak kita setiap kali menghasilkan kode. Kita merasa produktif, padahal pembelajaran yang mendalam mungkin tidak terjadi.
Pembelajaran sejati—terutama refleksi double-loop—lahir dari apa yang disebut psikolog sebagai “perjuangan produktif” (productive struggle). Momen-momen ketika kita buntu, membuat kesalahan, dan dipaksa untuk merefleksikan asumsi kita secara mendalam.
AI berisiko mengotomatiskan perjuangan ini. Jika kesalahan dapat diperbaiki dengan sekali klik tanpa pemahaman, otak kita—mesin pembelajaran yang sebenarnya—tidak pernah terlibat sepenuhnya. Kita berisiko menciptakan generasi “zombie prompters”: individu yang mahir memicu output dari AI tetapi tidak memiliki kapabilitas mendasar untuk bernalar secara mandiri.
Kesimpulan
Ini bukan berarti AI adalah musuh. Ini berarti peran manusia sedang didefinisikan ulang dengan cepat, dan model pembelajaran kita harus mengejar ketinggalan. Munculnya keterampilan baru seperti prompt engineering adalah buktinya. Menjadi prompt engineer yang efektif bukanlah tentang mengetahui perintah rahasia; ini adalah keterampilan metakognitif. Ini adalah tentang kemampuan mengartikulasikan masalah secara jernih, memahami asumsi AI, dan terlibat dalam dialog reflektif dengan mesin—meminta AI untuk “menjelaskan pemikirannya” atau “menganalisis pro dan kontra.”
Di masa depan, kapabilitas bukan lagi tentang “mampu mengkodekan solusi”. Kapabilitas akan berarti “mampu secara efektif mengarahkan, memvalidasi, men-debug, dan mengintegrasikan pekerjaan yang dilakukan oleh sekelompok agen AI.”
Heutagogi adalah kerangka kerja untuk melatih para ‘pengarah’ ini. Ini melatih kita untuk menjadi arsitek, bukan hanya tukang batu.
Namun, mengingat tantangan yang ada, solusi murni mungkin tidak praktis. Jalan ke depan adalah model heutagogi hibrida yang kritis. Model ini secara sadar merangkul otonomi sambil melindungi kita dari kelemahannya sendiri. Model ini berdiri di atas tiga pilar:
Lindungi Fondasi: Terapkan pendekatan yang lebih kaku dan terstruktur (bahkan pedagogis) untuk konsep dasar yang tidak bisa ditawar (seperti kompleksitas algoritmik atau struktur data). Hanya setelah fondasi itu kokoh, barulah buka kurikulum untuk eksplorasi heutagogis yang sepenuhnya otonom.
Ajarkan Metakognisi Secara Eksplisit: Jangan berasumsi orang akan “belajar cara belajar” secara alami. Jadikan itu sebagai hasil pembelajaran yang eksplisit. Gunakan AI sebagai alat latih: “Minta Copilot menghasilkan solusi. Sekarang, lakukan tinjauan kode padanya. Di mana letak kesalahannya? Apa asumsi yang dibuat AI? Bagaimana Anda bisa menulis prompt yang lebih baik?”
Nilai Prosesnya, Bukan Hanya Produknya: Di dunia di mana AI dapat menghasilkan “produk” yang terlihat bagus, fokus penilaian harus bergeser. Alih-alih hanya menilai apakah kodenya berfungsi, kita harus menilai proses di baliknya: kualitas jurnal refleksi pembelajar, kedalaman analisis mereka dalam tinjauan kode, dan kekuatan argumen mereka untuk pilihan desain yang mereka ambil.
Pada akhirnya, tujuan heutagogi di era AI bukanlah untuk membuat pembelajaran menjadi lebih mudah. Tujuannya adalah untuk memungkinkan kita mengatasi tantangan yang lebih sulit dan lebih bermakna. Peran pendidik dan mentor, jauh dari menjadi usang, justru menjadi lebih vital—sebagai provokator intelektual, pemandu, dan pelatih metakognitif.
Revolusi AI tidak akan menunggu sistem pendidikan kita yang kaku untuk beradaptasi. Masa depan adalah milik individu—mereka yang memiliki agensi, keberanian, dan keterampilan metakognitif untuk menggambar peta mereka sendiri di wilayah yang sama sekali baru ini.
