UT memiliki peluang untuk berada di garis depan dalam merumuskan literasi AI akademik. Mahasiswa tidak cukup hanya diajarkan bagaimana menggunakan AI, tetapi juga bagaimana mempertanyakan jawaban AI, memeriksa sumber, mengenali kemungkinan bias, memverifikasi informasi, serta mempertanggungjawabkan hasil penggunaannya.

Pada saat yang sama, sistem evaluasi pembelajaran perlu beradaptasi.

Tugas yang hanya meminta mahasiswa menghafal atau membuat rangkuman sederhana semakin mudah dikerjakan oleh mesin. Karena itu, asesmen dapat diarahkan pada analisis kritis, studi kasus kontekstual, pemecahan masalah nyata, pengalaman lapangan, argumentasi personal, dan refleksi.

Pertanyaan kepada mahasiswa juga perlu berkembang.

Bukan hanya:

“Apa jawaban Anda?”

Tetapi juga:

“Mengapa Anda sampai pada jawaban tersebut?”

“Sumber apa yang Anda gunakan?”

“Apa kelemahan argumentasi Anda?”

“Bagaimana Anda memverifikasi informasi tersebut?”