Berpikir Komputasional

Bayangkan seandainya Anda adalah seorang asisten dosen yang diberi tugas untuk membersihkan transkrip wawancara dari penanda waktu yang tercetak otomatis oleh alat perekam wawancara dengan menggunakan program pengolah kata seperti MS Word (seperti yang terlihat pada gambar di atas). Jika Anda melakukannya secara manual dengan menghapus penanda waktu wawancara tersebut satu per satu, tentunya hal tersebut cukup membosankan dan menghabiskan banyak waktu. Namun apabila Anda menggunakan fitur "Find and Replace", misalnya, yang terdapat di dalam program pengolah kata yang Anda gunakan, Anda dapat membuat sebuah solusi yang lebih efisien dari segi waktu dan tenaga dengan bantuan fitur tersebut.

Atau bayangkan seandainya Anda adalah seorang ahli Biologi yang sedang meneliti pengaruh jumlah populasi rumput terhadap sebuah ekosistem. Melakukan penelitian tersebut secara manual mungkin akan memakan waktu yang lama. Namun apabila Anda mengetahui variabel variabel yang saling terkait di dalam ekosistem yang bersangkutan, Anda dapat membuat sebuah simulasi komputer dengan bantuan program seperti Star LOGO Nova dan melakukan berbagai macam skenario simulasi dalam waktu yang singkat saja.

Atau bayangkan seandainya Anda adalah seorang anak berumur dua belas tahun yang ingin mengajari adik Anda yang berumur lima tahun untuk menggosok gigi dengan baik dan benar. Apa saja langkah langkah instruksi tahap demi tahap yang Anda perlukan agar adik Anda dapat menggosok gigi dengan baik dan benar?

Ketiga contoh di atas adalah contoh-contoh aplikasi dari keterampilan berpikir komputasional.

Berpikir komputasional dapat didefinisikan secara umum sebagai sebuah keterampilan berpikir yang terinspirasi dari konsep konsep dasar ilmu komputer. Walaupun terinspirasi dari ilmu komputer, bukan berarti berpikir komputasional, pada praktiknya, harus selalu melibatkan perangkat keras komputer. Adalah seorang ahli pendidikan, Seymour Papert, di dalam bukunya ‘Mindstorms’ yang diterbitkan pada tahun 1980, yang mencetuskan ide awal dari keterampilan berpikir komputasional ini. Dia berpendapat bahwa melalui kegiatan menyusun algoritma komputer, seorang anak mengalami proses ‘apprenticeship as epistemologist’. Atau dengan kata lain, melalui aktivitas pemrograman komputer, anak menjalani proses metakognitif, berpikir mengenai proses berpikir itu sendiri. Sehingga pada akhirnya, anak yang belajar melalui kegiatan pemrograman komputer tersebut terlatih untuk bertanya bagaimana sesuatu itu dapat menjadi sesuatu (epistemologis).

Keterampilan berpikir komputasional ini kembali menjadi isu yang hangat setelah Jeanette Wing mempublikasikan sebuah artikel pada tahun 2006 untuk mendorong keterampilan berpikir komputasional diajarkan di sekolah sekolah. Di dalam artikelnya, Wing memberikan contoh-contoh bagaimana konsep-konsep di dalam ilmu komputer itu paralel dengan kegiatan kita sehari-hari. Misalnya, Wing memberikan contoh permasalahan seperti ketika kita hendak mengantri untuk membayar di kasir di sebuah pasar swalayan itu ibarat pemodelan untuk sistem multi-server. Atau misalnya, ketika kita memasukkan pernak-pernik yang harus dibawa anak ke sekolah di dalam tas-nya itu ibarat ‘pre-fetching’ dan ‘caching’. Wing berargumen bahwa ketika teknologi menjadi bagian integral dari kehidupan, kita perlu mengajarkan keterampilan berpikir komputasional kepada anak-anak kita.

Secara operasional, para ahli baik dari bidang ilmu komputer maupun dari bidang ilmu pendidikan merumuskan bahwa keterampilan berpikir komputasional itu memiliki beberapa sub-kategori keterampilan. Beberapa ahli ada yang berpendapat bahwa berpikir komputasional terdiri atas empat sub-keterampilan, dan beberapa ahli yang lain ada yang berpendapat bahwa berpikir komputasional terdiri atas enam sub-keterampilan. Enam sub-keterampilan tersebut adalah: (a) dekomposisi; (b) abstraksi; (c) pengenalan pola; (d) berpikir algoritmik; (e) optimisasi; dan (f) generalisasi.

Dekomposisi adalah proses dekonstruksi masalah menjadi sub-bagian yang lebih kecil yang lebih mudah diselesaikan. Abstraksi adalah proses memilah informasi penting dan mengesampingkan informasi yang tidak terlalu penting untuk memudahkan kita menyelesaikan masalah. Pengenalan pola adalah proses mengidentifikasi persamaan dan perbedaan dari sekumpulan informasi yang dapat membantu kita untuk memecahkan masalah. Berpikir algoritmik adalah proses menyusun tahapan-tahapan penyelesaian masalah, termasuk di dalamnya menuliskan langkah-langkah penyelesaian masalah agar solusi terhadap masalah tersebut dapat diotomatisasi. Optimisasi adalah proses mencari penyelesaian masalah yang lebih efektif dan efisien. Dan terakhir, generalisasi adalah proses untuk melihat peluang apakah solusi atas permasalahan yang telah ditemukan tersebut dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan pada konteks yang berbeda.

Dari penjelasan sub-kategori keterampilan di atas terlihat bahwa keterampilan berpikir komputasional memiliki irisan atau kesamaan dengan keterampilan pemecahan masalah secara umum (problem-solving). Namun, berpikir komputasional memiliki keunikan dalam hal keterlibatan proses otomatisasi dalam proses penyelesaian masalah tersebut. Dalam pemaknaan yang lebih luas, otomatisasi dapat melibatkan perangkat keras komputer maupun melibatkan sebuah organisasi/sekumpulan orang yang kompeten untuk mengeksekusi sebuah program kerja.

Dari penjelasan sub-kategori keterampilan di atas juga terlihat bahwa berpikir komputasional itu bukan 'panacea' atau solusi untuk segala hal. Ada permasalahan-permasalahan khusus yang lebih cocok untuk diselesaikan dengan pendekatan komputasional dan banyak permasalahan lain yang mungkin tidak memerlukan pendekatan komputasional.

Secara generik, berpikir komputasional dapat membantu kita untuk menjawab pertanyaan ‘how to’ dan ‘what if’, atau segala sesuatu yang repetitif, prosedural, dan melibatkan variabel. Namun lebih dari itu -sekali lagi-, berpikir komputasional dapat kita lihat sebagai alat meta-kognisi seperti yang dicetuskan oleh Seymour Papert. Dengan latihan berpikir komputasional, kita belajar untuk berpikir tentang berpikir. Proses refleksi dan metakognisi inilah yang akan membantu kita untuk menyelesaikan permasalahan yang lebih kompleks di dalam masyarakat saat ini, yaitu masyarakat teknologi digital.

Skor PISA

Beberapa hari lalu orang-orang heboh dengan hasil PISA. Terutama ketika lihat tren nilai/skor PISA Indonesia yang rendah (dan terus menurun). Padahal, kalau mau membaca laporan PISA secara utuh, nggak perlu panas duluan.

PISA dilakukan untuk melihat praktik baik mana yang menghasilkan siswa yang memiliki capaian baik pula. Sehingga, kita tidak hanya melihat capaian satu atau dua negara saja tetapi juga harus melihat kecenderungan yang muncul dari hasil PISA 2018 secara keseluruhan. Evaluasi ini pun juga harus dipahami dengan lebih cermat, seperti bagaimana kondisi demografi dan sosial-ekonomi suatu negara berpengaruh terhadap hasil survei PISA. Artinya, belum tentu praktik baik yang dilakukan di Finlandia dapat serta-merta diadopsi di Indonesia dan menghasilkan luaran yang sama.

Jika kita ingin mengambil pelajaran dari laporan PISA 2018, maka setidaknya ada tiga hal yang perlu dicermati.

Yang pertama, laporan PISA 2018 memperkuat temuan survei PISA sebelumnya dimana besarnya anggaran yang dikeluarkan untuk biaya pendidikan tidak menjamin peningkatan kualitas pendidikan. Adalah benar bahwa diperlukan biaya yang cukup untuk memperbaiki kualitas pendidikan, namun permasalahan bagaimana dan untuk apa anggaran tersebut digunakan lebih berdampak signifikan. Seperti misalnya, peningkatan kualitas pendidikan tidak dapat dilakukan semata-mata dengan meningkatkan gaji guru walaupun guru memang memerlukan gaji yang memadai sehingga mereka dapat bekerja dengan baik. Alokasi dana untuk pelatihan guru (teacher professional development) dan ketersediaan infrastruktur seperti buku dan perpustakaan di beberapa negara menunjukkan korelasi positif dengan membaiknya kualitas pendidikan di negara tersebut.

Yang kedua, salah satu temuan PISA 2018 yang sangat menarik adalah bahwa anak-anak yang memiliki pola pikir berkembang (growth mindset) memiliki performa yang lebih baik dibandingkan anak-anak yang memiliki pola pikir terpaku (fixed mindset). Kerangka berpikir growth vs. fixed mindset ini dilandasi penelitian yang dilakukan Dr. Carol Dweck dan Dr. Ellen Leggett pada tahun 1988. Secara sederhana, fixed mindset adalah pola pikir dimana seseorang percaya bahwa kecerdasan itu adalah sifat bawaan dimana proses belajar dapat berkontribusi menambah pengetahuan baru tetapi tidak mengubah kecerdasannya. Sedangkan growth mindset adalah pola pikir dimana seseorang percaya bahwa kecerdasan dapat berkembang seiring dengan proses belajar. Temuan ini memperkuat hasil survei PISA pada tahun-tahun sebelumnya dimana negara yang memiliki pendidikan yang baik adalah negara yang percaya bahwa setiap anak, tidak terkecuali, dapat berkembang dan mencapai kesuksesan apabila mereka diberi dukungan dan kesempatan.

Dalam kerangka growth mindset, pola pikir juga bukan bawaan lahir. Pola pikir adalah sesuatu yang terbentuk dari pengalaman dan informasi yang diserap oleh seseorang. Pola pikir adalah sesuatu yang dapat diajarkan. Sehingga, salah satu implikasi dari temuan PISA 2018 tersebut adalah bahwa pendidikan kita perlu menanamkan growth mindset kepada anak-anak Indonesia. Hasil PISA 2018 melaporkan bahwa baru 29% anak-anak kita yang memiliki growth mindset.

Yang ketiga, temuan PISA 2018 memberi peringatan bahwa era digital telah datang. Menurut laporan PISA 2018, salah satu kecenderungan yang terjadi akibat maraknya teknologi digital adalah bahwa semakin berkurangnya anak-anak yang memiliki hobi membaca buku. Padahal, menurut temuan PISA pada tahun-tahun sebelumnya, kegiatan membaca sebagai pengisi waktu luang yang tidak terkait dengan tugas akademik berkorelasi positif terhadap tingkat profisiensi membaca anak. Implikasinya, kita perlu menyediakan buku-buku yang menarik untuk anak. Bangun perpustakaan yang nyaman untuk membaca.

Sebenarnya, masih banyak pelajaran lain yang dapat kita ambil dari temuan PISA 2018. Namun sekali lagi, PISA itu bukan tentang skor dan ranking. Angka 371 itu tidak ada maknanya apabila kita tidak melihatnya sebagai peluang untuk berbenah.

Kenapa Harus Buku?

Dalam era titik enol titik enol ini, banyak yang kemudian berpendapat bahwa belajar membaca itu nggak harus dari buku. Ada yang berpendapat kalau baca status fesbuk, atau twitter, atau forum online, itu sudah bisa menggantikan kegiatan baca buku. Ada juga yang berpendapat karena sekarang era multimedia, nonton video Yutub yang bermanfaat atau mendapatkan informasi sejarah dari main game online itu juga sudah bisa menggantikan kegiatan baca buku.

Well, mungkin ada benarnya. Tapi kegiatan baca buku itu basis fundamental yang tidak tergantikan. Teknologi yang paling mendekati yang bisa menggantikan kegiatan membaca buku itu mendengarkan audiobook. Itu pun masih ada komponen pengalaman dan keterampilan yang hilang.

Imajinasi yang berpendaran seperti kembang api.

Sinapsis sinapsis kognitif yang terjalin presisi.

Perasaan yang muncul ketika secara spontan kita melelehkan air mata karena tergerak hatinya

Kepuasan yang muncul ketika secara spontan kita bilang "Oh!" atau "Aha!"

Keterampilan membaca dengan kritis yang terbentuk dari mengikuti alur pemikiran penulis buku.

Refleks untuk membuka alam pikiran kita pada lembaran-lembaran baru.

Pengalaman-pengalaman yang begitu itu tidak bisa tergantikan oleh media lain. Jika ada media yang bisa memenuhi satu aspek, pasti ada aspek lain yang terlewat.

Jadi memang kadang solusinya kuno: Baca. Iqra.