Info Sekolah
Sabtu, 08 Feb 2025
  • Guru SMKN 10 Semarang Juara 1 Lomba Guru Inovatif dan Dedikatif Tingkat Jawa Tengah ##SMKN 10 Semarang Juara 3 Jambore GTK Hebat 2024 Kategori Kepala SMK Inovatif

Mengenal Pendekatan Deep Learning

Diterbitkan :

Hingar bingar penerapan Kurikulum Merdeka kini usai seiring dengan pergantian kepemimpinan di Kementerian Pendidikan. Menteri baru, Abdul Mu’ti, menggantikan Nadiem Makarim dengan membawa semangat perubahan yang segar. Salah satu terobosan yang diperkenalkan adalah pendekatan Deep Learning, sebuah konsep yang dirancang untuk memperdalam pemahaman siswa melalui pembelajaran yang lebih kontekstual dan mendalam.

Pendekatan ini tentu memunculkan harapan baru bagi dunia pendidikan Indonesia. Namun, untuk mempersiapkan implementasinya, para guru dan kepala sekolah perlu memahami akar sejarah serta perkembangan pendekatan Deep Learning. Hal ini penting agar transisi menuju konsep baru ini dapat berlangsung mulus dan berdampak positif pada mutu pendidikan.

Pendekatan Deep Learning adalah hasil dari kemajuan teknologi dalam kecerdasan buatan (Artificial Intelligence, AI) dan pembelajaran mesin (Machine Learning). Dasarnya terletak pada ide meniru cara kerja otak manusia melalui struktur jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Networks, ANN).

Pada era 1940-an hingga 1960-an, penelitian tentang jaringan saraf tiruan dimulai dengan model matematika neuron yang dikembangkan oleh Warren McCulloch dan Walter Pitts. Penemuan ini diikuti oleh algoritma Perceptron karya Frank Rosenblatt, yang menjadi awal dari pembelajaran jaringan saraf. Namun, algoritma ini hanya mampu menyelesaikan masalah linear, sehingga pada tahun 1970-an, kritik dari Marvin Minsky dan Seymour Papert sempat menghentikan antusiasme terhadap pendekatan ini, memunculkan era yang disebut “AI Winter.”

Kemajuan signifikan terjadi pada 1980-an ketika Geoffrey Hinton dan timnya mengembangkan algoritma backpropagation, yang memungkinkan pelatihan jaringan saraf dengan lapisan-lapisan yang lebih dalam. Penemuan ini menjadi tonggak penting dalam perkembangan Deep Learning. Pada awal 2000-an, dengan meningkatnya kemampuan komputasi dan ketersediaan data besar, jaringan saraf yang lebih kompleks mulai berkembang. Hinton bersama rekan-rekannya memperkenalkan konsep Deep Belief Networks yang menjadi awal kebangkitan Deep Learning.

Pada dekade 2010-an, Deep Learning menjadi motor utama dalam inovasi teknologi. Pencapaian besar seperti kemenangan AlexNet dalam kompetisi ImageNet 2012, munculnya Generative Adversarial Networks (GAN) pada 2014, serta keberhasilan AlphaGo mengalahkan juara dunia dalam permainan Go pada 2016 menunjukkan potensi besar dari pendekatan ini. Di bidang bahasa, arsitektur seperti Transformer dan model besar seperti GPT membuka jalan bagi aplikasi yang lebih luas.

Deep learning atau pembelajaran mendalam adalah pendekatan baru yang semakin relevan dalam dunia pendidikan modern. Dengan fokus pada proses pembelajaran yang berkesadaran (mindful), bermakna (meaningful), dan menggembirakan (joyful), pendekatan ini bertujuan menciptakan pemahaman holistik melalui pengembangan berbagai dimensi manusia, termasuk intelektual, etika, estetika, dan kinestetik.

Berbeda dengan surface learning yang cenderung menekankan hafalan dan pengulangan, deep learning menuntut siswa untuk memahami materi secara mendalam, menghubungkan konsep-konsep yang dipelajari, dan menerapkannya pada situasi nyata. Ini menjadikan pembelajaran lebih aktif dan kolaboratif, di mana siswa tidak hanya menjadi penerima informasi, tetapi juga pencipta pengetahuan.

Pendekatan ini memiliki dampak positif tidak hanya pada perkembangan akademik siswa, tetapi juga pada aspek sosial-emosional mereka. Deep learning mendorong keterampilan berpikir kritis, analisis, dan kreativitas, sehingga siswa mampu menghadapi tantangan nyata dengan lebih percaya diri.

Dalam pembelajaran Ilmu Pengetahuan Alam dan Sosial (IPAS) di tingkat Sekolah Menengah Kejuruan (SMK), penerapan deep learning dapat dilakukan melalui metode seperti pembelajaran berbasis proyek. Misalnya, siswa dapat ditugaskan untuk meneliti dampak perubahan iklim terhadap ekosistem lokal. Proses ini melibatkan pengumpulan data, analisis, dan penyusunan laporan yang menghubungkan konsep IPAS dengan masalah nyata.

Metode lain seperti studi kasus juga efektif untuk melatih siswa menghadapi masalah kompleks. Guru dapat memfasilitasi diskusi mengenai polusi air di daerah tertentu, sehingga siswa belajar menganalisis penyebab dan dampaknya serta menawarkan solusi berbasis ilmu pengetahuan. Pendekatan berbasis inkuiri, di mana siswa diajak untuk mengajukan pertanyaan dan menemukan jawaban melalui investigasi, juga menjadi cara yang ampuh untuk memperdalam pemahaman konsep seperti siklus air atau interaksi dalam ekosistem.

Simulasi dan permainan interaktif adalah cara lain yang dapat membuat pembelajaran IPAS lebih menarik. Misalnya, simulasi komputer tentang rantai makanan dapat membantu siswa memahami hubungan antara organisme dalam ekosistem dengan cara yang menyenangkan dan mudah dipahami.

Pendekatan deep learning juga sangat relevan dalam pembelajaran matematika. Metode berbasis proyek, seperti merancang model matematika untuk menggambarkan pertumbuhan populasi, mendorong siswa menerapkan teori matematika pada fenomena dunia nyata. Studi kasus yang melibatkan analisis data statistik juga dapat membantu siswa memahami bagaimana matematika digunakan dalam pengambilan keputusan.

Pembelajaran berbasis inkuiri dalam matematika, seperti mengukur dan membandingkan berbagai bentuk geometri di lingkungan sekitar, mendorong siswa untuk berpikir kritis dan menemukan solusi melalui eksplorasi. Simulasi matematika atau permainan strategi interaktif dapat membantu siswa memahami konsep-konsep abstrak secara menyenangkan, sekaligus mengembangkan keterampilan logika dan analisis.

Dengan pendekatan ini, pembelajaran tidak hanya menjadi lebih menarik, tetapi juga mendorong siswa mengembangkan keterampilan yang relevan dengan dunia nyata. Deep learning adalah langkah maju dalam pendidikan, di mana siswa tidak hanya belajar untuk tahu, tetapi juga untuk menjadi. Dengan mengintegrasikan pendekatan ini, guru dan kepala sekolah dapat menciptakan lingkungan belajar yang lebih bermakna, relevan, dan mempersiapkan generasi masa depan yang lebih siap menghadapi tantangan global.

Ada sepuluh karakteristik utama yang menjadikan deep learning begitu istimewa. Pertama, salah satu keunggulan utama deep learning adalah pembelajaran berbasis eksplorasi, belajar aktif, dan berbasis konsep. Dalam pendekatan ini, siswa tidak hanya duduk diam mendengarkan, tetapi terlibat langsung dalam proses belajar yang memacu mereka untuk menggali pengetahuan secara mandiri. Pemahaman konsep menjadi fokus utama, sehingga siswa dapat mengaitkan apa yang mereka pelajari dengan konteks nyata.

Rasa ingin tahu, kemampuan berpikir kritis, dan kolaborasi juga menjadi pilar penting dalam deep learning. Siswa diajak untuk bertanya, berdiskusi, dan berbagi ide dengan teman-teman mereka. Dengan demikian, proses pembelajaran tidak hanya memperkaya wawasan individu, tetapi juga mendorong interaksi positif yang memperdalam pemahaman materi.

Meskipun buku teks tetap menjadi bagian dari pembelajaran, dalam deep learning buku teks hanyalah salah satu sumber pengetahuan, bukan satu-satunya. Guru mendorong siswa untuk mengeksplorasi berbagai sumber lain, baik digital maupun non-digital, sehingga pembelajaran menjadi lebih kaya dan relevan dengan perkembangan zaman.

Karakteristik lain yang menarik dari deep learning adalah pendekatan multidisiplin. Pendekatan ini memungkinkan siswa menghubungkan berbagai mata pelajaran untuk memahami isu-isu kompleks dari berbagai sudut pandang. Misalnya, pembelajaran tentang perubahan iklim dapat melibatkan ilmu pengetahuan alam, geografi, ekonomi, bahkan seni.

Fleksibilitas dalam menyesuaikan kebutuhan belajar siswa juga menjadi keunggulan deep learning. Setiap siswa memiliki gaya dan kecepatan belajar yang berbeda, dan pendekatan ini memberi ruang bagi mereka untuk berkembang sesuai dengan kebutuhan masing-masing. Hal ini menciptakan pengalaman belajar yang lebih inklusif dan personal.

Kelas dalam pembelajaran deep learning bersifat heterogen, di mana siswa dengan latar belakang dan kemampuan berbeda dapat belajar bersama. Lingkungan yang beragam ini mendorong siswa untuk saling mendukung dan belajar satu sama lain, menciptakan suasana belajar yang inklusif dan positif.

Dalam hal asesmen, deep learning lebih menekankan pada penilaian autentik dan berbasis kinerja. Evaluasi dilakukan melalui tugas-tugas yang relevan dengan kehidupan nyata, seperti proyek, presentasi, atau studi kasus, sehingga siswa tidak hanya dinilai berdasarkan hafalan, tetapi juga kemampuan aplikatif mereka.

Lebih dari sekadar pencapaian akademis, deep learning juga berfokus pada perkembangan sosial dan emosional siswa. Pendidikan dipandang sebagai proses holistik yang membantu siswa tumbuh secara intelektual sekaligus membangun karakter dan empati.

Guru dalam pendekatan ini juga memiliki peran yang lebih kolaboratif. Mereka tidak hanya bertugas mengajar, tetapi juga merancang pembelajaran bersama dalam tim. Proses perencanaan ini memungkinkan guru berbagi ide dan pengalaman untuk menciptakan strategi belajar yang lebih efektif.

Terakhir, pembelajaran deep learning adalah aktivitas kolaboratif. Guru, siswa, dan komunitas sekolah bersama-sama menciptakan ekosistem belajar yang mendukung dan menyenangkan. Interaksi yang terjadi di dalam dan di luar kelas memperkuat ikatan sosial serta memupuk rasa saling peduli dalam komunitas sekolah.

Dengan sepuluh karakteristik ini, deep learning menawarkan paradigma baru dalam pendidikan yang lebih relevan dengan kebutuhan siswa dan tantangan dunia modern. Guru dan kepala sekolah dapat memanfaatkan pendekatan ini untuk menciptakan pengalaman belajar yang tidak hanya bermakna tetapi juga mempersiapkan siswa menjadi individu yang siap menghadapi masa depan.

(Catatan ini adalah tulisan pertama. Akan muncul tulisan kedua dan seterusnya).

Penulis : Ardan Sirodjuddin, M.Pd, Kepala SMKN 10 Semarang

Artikel ini memiliki

16 Komentar

Dra.Warni
Selasa, 7 Jan 2025

Semoga bermanfaat dan dpt meningkatkan proses pembelajaran.

Balas
ZUBEDI, S.Pd., M.Pd
Selasa, 7 Jan 2025

Mantab.
Kepsek Panutan
Teruslah berkarya

Balas
Elmina Ita K., S.Pd., M.Si.
Selasa, 7 Jan 2025

Semangat belajar…Deep Learning

Balas
Hikma Nurul Izza
Selasa, 7 Jan 2025

Melangkah lebih dulu 🔥🔥

Balas
Maskur
Selasa, 7 Jan 2025

Alhamdulillah

Balas
Nur WP
Rabu, 8 Jan 2025

Menginspirasi🔥🔥

Balas
Ricky Efendi
Rabu, 8 Jan 2025

Sangat menarik dan menambah wawasan saya tentang deep learning

Balas
Suwardi
Rabu, 8 Jan 2025

Luar biasa pak Ardan terima kasih telah bisa bisa meng ispirasikan kepada para guru, semoga sukses selalu.

Balas
Rabu, 8 Jan 2025

Sangat menginspirasi

Balas
Suparman, S.Pd
Rabu, 8 Jan 2025

Mantap

Balas
Susiana Atika Sari
Kamis, 9 Jan 2025

Mantul
Sangat bermanfaat
sukses selalu bapak Ardan yang luar biasa…

Balas
Eni S
Kamis, 9 Jan 2025

Tulisan yg sangat bermanfaat untuk mengenal pembelajaran deep learning.

Balas
Wiler Upik
Kamis, 9 Jan 2025

Sangat menginspirasi

Balas
Kamis, 9 Jan 2025

Alhamdulillah ilmu baru. Terimakasih pak Ardan

Balas
Musyarofah
Jumat, 10 Jan 2025

Menginspiras. Terimakasih Pak Ardan 🙏

Balas
Herie Gunawan
Kamis, 16 Jan 2025

Matursuwun pak kepsek idola sy

Balas

Beri Komentar