Jakarta, Nawacita post.com- Dunia pendidikan Indonesia tengah ramai dengan istilah baru bernama deep learning atau pembelajaran mendalam. Istilah ini muncul seiring dengan peluncuran Kurikulum Merdeka yang menekankan pada diferensiasi pembelajaran.
Namun, apa sebenarnya deep learning itu dan bagaimana dampaknya bagi dunia pendidilkan?
Menurut Wawan (Mengenal deep learning,1), deep learning bukanlah kurikulum baru, melainkan sebuah pendekatan pembelajaran yang berfokus pada tiga elemen utama: mindful (kesadaran), meaningful (bermakna), dan durable (berkelanjutan)
Tantangan dan Solusi dalam Implementasi
Meskipun konsep deep learning terdengar menjanjikan, implementasinya di lapangan tidak terlepas dari berbagai tantangan. Salah satu tantangan utama adalah pemahaman beberapa pihak yang belum merata tentang konsep ini.
Banyak yang masih terbiasa dengan metode pengajaran tradisional dan merasa kesulitan untuk beralih ke pendekatan yang lebih berpusat pada siswa.
Yun Yun(3 Pilar Deep learning, 1), mengaskan bahwa tujuan utama deep learning adalah untuk mempersiapkan generasi muda Indonesia dengan keterampilan abad ke-21.
"Ini bukan hanya tentang menghafal fakta, tetapi tentang mengembangkan kemampuar berpikir kritis, kreativitas, dan kolaborasi," ungkapnya.
Selain itu, keterbatasan sumber daya dan infrastruktur di beberapa sekolah, terutama di daerah terpencil, juga menjadi hambatan. Peran kepala sekolah dan pengawas pendidikan juga sangat penting dalam mendukung guru dalam mengimplementasikan deep learning.
"Guru adalah garda terdepan dalam implementasi kurikulum. 0leh karena itu, kepala sekolah dan pengawas harus memberikan dukungan penuh, baik dalam bentuk pelatihan maupun pendampingan," ucapnya.
Metode deep learning adalah teknik dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural networks) berlapis-lapis untuk belajar langsung dari data mentah dan mengenali pola kompleks, mirip cara kerja otak manusia.
Tujuannya untuk memungkinkan komputer memproses data yang tidak terstruktur, menghasilkan wawasan, dan melakukan prediksi serta otomatisasi tugas kompleks, seperti pengenalan gambar, teks, dan suara.
Konsep Deep Learning diperkenalkan oleh Marton dan Saljo Dario Swedia sejak tahun 1976 dan terus berkembang sampai dengan saat ini seiring dengan perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi. Pemanfaatan kecerdasan buatan (artificial intelligence/ AI) saat ini banyak didukung oleh deep learning.
Deep 1earning adalah cabang dari kecerdasan buatan (Al) dan machine learning yang memanfaatkan neural networl - multiple layer untuk menyelesailkan tugas dengan ketepatan tinggi. (Pengantar Dasar I Deep Learning karya Rometdo Muzawi, 2024:29). Penerapan deep learning pada komputer memungkinkan untuk mengolah data serupa dengan cara kerja otak manusia,
Konsep Dasar Deep Learning
Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Networks): Deep learning menggunakan I struktur yang terinspirasi dari otak manusia, yaitu jaringan saraf tiruan yang terdiri dari lapisan-lapisan neuron buatan.
Pembelajaran dari Data: Komputer belajar secara otomatis dari pengalaman yang diberikan, mengidentifikasi pola-pola kompleks dalam data tanpa perlu diprogram-secara -eksplisit untuk-setiap tugas.
Lapisan (Layers): Data melewati lapisan input, beberapa lapisan tersembunyi (hidden layers) untuk transformasi, dan akhirnya lapisan output yang menghasilkan hasil akhir (misalnya, klasifikasi atau prediksi).
Algoritma Backpropagation: Algoritma ini digunakan untuk memperbaiki dan mengoptimalkan parameter jaringan saraf sehingga model dapat menghasilkan output yang lebih akurat.