Generative AI Governance in Higher Education: A Comparative Analysis of Eight U21 Institutional Cases

Gilbert Rafael Tobing, Alvi Syahrina, S.T., M.Sc.

2026 | Skripsi | ILMU ADMINISTRASI NEGARA (MANAJEMEN DAN KEBIJAKAN PUBLIK)

Penelitian ini mengkaji bagaimana delapan institusi anggota Universitas21 (U21) mengatur tata kelola disrupsi Generative AI (Gen AI) dalam pendidikan tinggi, dengan menggunakan kerangka OECD Anticipatory Innovation Governance (AIG) sebagai lensa analitis. Pertanyaan mengenai bagaimana institusi U21 terpilih melaporkan respons mereka terhadap tantangan tata kelola Gen AI dan pola apa yang muncul lintas kasus menjadi panduan penelitian ini. Penelitian ini menerapkan desain studi kasus komparatif kualitatif melalui pengkodean terhadap delapan laporan institusional yang dipublikasikan dalam proyek U21 "Transforming Assessment in a New Era" pada tahun 2025. Anticipation, experimentation, dan reflexivity, tiga elemen inti kerangka AIG, digunakan sebagai kategori pengkodean baik untuk analisis kasus individual maupun analisis lintas kasus. Temuan menunjukkan bahwa anticipation dan experimentation hadir secara kuat dan konsisten di seluruh delapan kasus, tercermin dari pembentukan kebijakan sejak dini, pembentukan gugus tugas, pengembangan perangkat internal, dan program percontohan. Reflexivity, sebaliknya, merupakan elemen yang paling lemah dan paling tidak merata perkembangannya: sebagian besar institusi tidak memiliki mekanisme evaluasi yang sistematis atau umpan balik menyeluruh tingkat institusi yang menghubungkan pengalaman di lapangan kembali ke revisi kebijakan. Konteks lokal, budaya institusi, isu kesetaraan regional, dan struktur tata kelola membentuk cara setiap elemen termanifestasi, bukan menentukan ada atau tidaknya elemen tersebut. Temuan ini memperluas literatur sebelumnya dengan menunjukkan bahwa sikap antisipatif semata tidak menjamin tata kelola yang efektif tanpa disertai kapasitas evaluatif yang setara. Penelitian ini menyimpulkan dengan rekomendasi bagi institusi pendidikan tinggi di Indonesia untuk mengadopsi tata kelola Gen AI yang berskala kecil dan peka konteks, yang menempatkan reflexivity sebagai persyaratan desain yang melekat sejak awal, bukan sebagai pertimbangan tambahan di akhir, dengan catatan bahwa rekomendasi ini merupakan pembelajaran yang dapat diadaptasi, bukan model yang dapat langsung ditransfer, mengingat perbedaan konteks institusional dan nasional.

This study examines how eight Universitas21 (U21) member institutions govern Generative AI (Gen AI) disruption in higher education, using the OECD Anticipatory Innovation Governance (AIG) framework as an analytical lens. The question of how selected U21 institutions report their responses to Gen AI governance challenges and what patterns emerge across cases guides this study. This study applies a qualitative comparative case study design through coding to eight institutional reports published under U21's "Transforming Assessment in a New Era" project in 2025. Anticipation, experimentation, and reflexivity, the three core elements of the AIG framework, served as coding categories for both individual case and cross-case analysis. Findings show that anticipation and experimentation are strongly and consistently present across the eight cases, reflected in early policy formation, task force establishment, in-house tool development, and pilot programs. Reflexivity, by contrast, is the weakest and most unevenly developed element: most institutions lack systematic evaluation mechanisms or institution-wide feedback loops linking lived experience back into policy revision. Local context, institutional culture, regional equity concerns, and governance structure shape how each element is expressed rather than whether it appears at all. These findings extend prior literature by showing that an anticipatory posture alone does not guarantee effective governance without matching evaluative capacity. The study concludes with recommendations for Indonesian higher education institutions to adopt small-scale, context-sensitive Gen AI governance that treats reflexivity as a built-in design requirement rather than an afterthought, while cautioning that these are adaptable lessons rather than directly transferable models given differences in institutional and national context.

Kata Kunci : Generative AI, Anticipatory Innovation Governance, Higher Education Institution, Gen AI Governance, Public Policy, Comparative Case Study