Dosen Ini Curiga Mahasiswanya Pakai AI untuk Curang Pas Ujian

INDOZONE.ID - Dosen ekonomi Brown University, Roberto Serrano, membongkar dugaan kecurangan berbasis kecerdasan buatan alias artificial intelligence (AI) dalam ujian tengah semester karena hasilnya mencurigakan.

Namun, ditelusuri lebih ke belakang, tanda bahaya sebenarnya sudah muncul jauh sebelum satu pun soal ujian dikerjakan, yaitu tepat saat masa pendaftaran mata kuliah dibuka.

Lonjakan Peserta yang Seharusnya Jadi Alarm Duluan

Selama 34 tahun mengajar, kelas ekonomi Serrano biasanya cuma diisi sekitar 30 mahasiswa. Tapi begitu kabar beredar bahwa untuk pertama kalinya ujian tengah semester bisa dikerjakan dari rumah, jumlah pendaftar melonjak drastis sampai 86 orang, hampir tiga kali lipat dari biasanya.

Baca juga: Jangan Asal Ujian! Inilah 5 Manfaat Jika Rutin Ikut Tryout UTBK untuk Menghadapi SNBT 2026

Dalam ilmu ekonomi, fenomena semacam ini punya nama sendiri, adverse selection, situasi ketika perubahan aturan main justru menarik lebih banyak orang dengan niat memanfaatkan celah, bukan menarik minat belajar yang tulus.

Kalau dipikir lebih jauh, lonjakan jumlah peserta ini sebenarnya sudah jadi sinyal pasar yang jauh lebih jujur dibanding nilai ujian itu sendiri.

Mahasiswa yang ingin belajar, biasanya tidak peduli apakah ujiannya take home atau tatap muka. Tapi bagi yang berniat mengambil jalan pintas, format ujian dari rumah adalah insentif besar untuk ikut mendaftar, bahkan sebelum tahu isi soalnya seperti apa.

Kecurangan Baru Ketahuan Belakangan meski Tandanya Sudah Ada Lebih Dulu

Sayangnya, sinyal berupa lonjakan pendaftar semacam ini sering luput dari perhatian. Sebab, secara administratif terlihat wajar karena cuma soal jumlah mahasiswa yang lebih ramai dari biasanya.

Setelah nilai ujian keluar dengan rata-rata jauh di atas kebiasaan kelas, kecurigaan muncul.

Padahal, kalau ditelusuri urutan waktunya, mahasiswa yang berniat menyontek sebenarnya sudah memberi sinyal lewat keputusan mendaftar kelas ini.

Detail lain yang memperkuat pola ini adalah reaksi mahasiswa begitu skema pembanding nilai UTS-ujian akhir diumumkan. Dari 27 mahasiswa yang sebelumnya tidak hadir di ujian akhir tatap muka, 22 orang di antaranya justru mendapat nilai 100 saat ujian dari rumah.

Rasio ini jauh lebih ekstrem dibanding rata-rata mahasiswa lain, seolah makin sempurna nilai take-home seseorang, makin besar pula kemungkinan mereka menghindar begitu ujian dipindah ke format tatap muka.

Kasus ini menunjukkan bahwa mendeteksi kecurangan akademik semestinya tidak hanya bertumpu pada hasil ujian semata, tapi juga pada pola perilaku sekitar, mulai dari lonjakan pendaftaran yang tidak wajar, sampai pola ketidakhadiran yang mencurigakan begitu format ujian berubah.

Baca juga: 5 Tips Jitu Prediksi Soal Ujian biar Belajar Makin Efektif: Mahasiswa Wajib Tahu!

Kalau kampus lebih peka membaca berbagai sinyal ini sejak awal, kecurangan berskala besar bisa dicegah lebih dini, tanpa harus menunggu nilai ujian anjlok drastis sebagai bukti akhir.