Assalamu'alaikum ! welcome to Media Pendidikan.| Contact | Register | Sign In
Showing posts sorted by date for query Deep learning. Sort by relevance Show all posts
Showing posts sorted by date for query Deep learning. Sort by relevance Show all posts

"Deep Learning Sejati: Momen Saat Empati Mengalahkan Semua Teori dan RPP."

Pagi itu, udara di kelas terasa berbeda, dipenuhi getaran antisipasi yang manis dan sedikit melankolis. Agenda kami, praktik dari GSM yang kami namai "Deep Intro with Photo Story," bertepatan dengan Hari Ibu. Sehari sebelumnya, saya meminta setiap murid membawa satu foto paling istimewa bersama ibu mereka sebuah kenangan yang terbingkai dalam kertas.
Di layar proyektor, foto-foto mulai tayang, dikirimkan melalui WA Web. Foto masa kecil yang menggemaskan, foto liburan saat sudah remaja, atau potret sederhana di teras rumah. Saya memanggil tiga nama untuk hari itu. Tiga cerita, tiga hati yang akan terbuka.
Murid pertama maju, tawanya renyah saat ia menceritakan perjalanan panjang dengan mobil yang membuat ibunya harus menyetir berjam-jam. Anak kedua menceritakan momen kelulusan TK-nya, saat ibunya merangkul erat. Hangat, ceria, dan penuh syukur.
Lalu tiba giliran anak ketiga. Foto di layar menampilkan pesta ulang tahunnya saat masih kecil. Ada kue warna-warni, lilin yang menyala terang, dan yang paling memukau, senyum ibunya yang begitu hangat, terpantul cerah di wajah mungilnya.
Dengan suara yang awalnya penuh semangat, ia memulai kisahnya. Ia bercerita tentang kebaikan ibunya, tentang bagaimana ibunya selalu menyiapkan sarapan favoritnya, dan tentang cinta tak bersyarat yang ia rasakan dalam pelukan itu, seingatnya saat masih kecil dulu. Mata anak itu berbinar, seolah ia sedang benar-benar kembali ke momen bahagia di foto itu.

Namun, tiba-tiba, perubahan itu datang.
Di ujung cerita, suaranya berubah lirih. Ia menundukkan kepala, pandangannya tertuju pada lantai. Keheningan yang tiba-tiba membuat kami semua menahan napas. Dengan berat, ia mengucapkan kata-kata yang menusuk hati itu, di hadapan semua teman dan gurunya.
“Sekarang… saya rindu ibu saya. Sudah sepuluh tahun saya tidak berjumpa. Ibu bekerja… dan tidak pernah pulang. Saya hanya hidup berdua dengan ayah saya.”
Kelas seketika hening total. Saya, sang guru yang seharusnya membimbing, tercekat. Saya tidak punya kata-kata yang tepat. Tidak ada petunjuk di RPP (Rencana Pelaksanaan Pembelajaran) yang mengajarkan bagaimana menanggapi pengakuan tulus tentang sepuluh tahun kerinduan.

Pendidikan yang Sesungguhnya
Namun, apa yang terjadi selanjutnya adalah di luar dugaan.
Seakan-akan ada tali tak kasat mata yang terentang, menghubungkan hati mereka. Beberapa temannya berdiri, bergerak secara spontan. Mereka maju ke depan.
Ada yang dengan lembut menepuk pundak anak itu. Ada yang mendekat dan menggenggam tangannya dengan erat. Ada pula yang hanya berdiri tegak di sampingnya, seolah barisan pelindung yang ingin berkata tanpa suara: "Kamu tidak sendiri. Kami di sini." Tidak ada yang berbicara, namun ruangan itu dipenuhi suara empati yang paling keras. Saya hanya bisa berdiri terdiam. Speechless.

Pemandangan itu tidak ada dalam skenario RPP terbaik yang saya susun. Momen itu tidak tercantum dalam diktat pelatihan yang didesain berhari-hari oleh para ahli. Tidak perlu ada teori rumit atau format kaku untuk menjelaskan apa yang sedang terjadi.
Itulah pembelajaran bermakna, itulah deep learning, itulah interaksi yang mendalam (deep interaction) yang sesungguhnya. Anak-anak tidak sedang mencari nilai di mata pelajaran, mereka sedang belajar menjadi manusia. Mereka belajar empati, tumbuh bersama, saling menguatkan, dan berkesadaran.
Hari itu, realisasi itu menghantam saya dengan kesadaran penuh: Sekolah bukan hanya tempat anak-anak mencari nilai. Sekolah adalah tempat mereka belajar menjadi manusia seutuhnya.
Momen itu membuat saya percaya, melebihi teori apapun: RPP bisa saja baik, teori bisa saja hebat, tapi ketika hati anak-anak bergerak dan terhubung—itulah pendidikan yang sesungguhnya.
Sumber: Grup WA GSM Kab.Purbalingga

Read More »
04 October | 0komentar

Deep Learning dan Ironi di Lapangan

deep learning
Di satu sisi, seminar dan workshop gencar menyuarakan pentingnya deep learning, sebuah konsep yang menjanjikan pembelajaran bermakna dan relevan. Namun, ketika kita menengok praktik di lapangan, kita disuguhkan sebuah pemandangan ironis. Perilaku di sekolah justru kembali ke budaya lama yang sangat berorientasi pada ujian standar.
Kita melihat para guru sibuk menyiapkan siswa untuk TKA (Tes Kemampuan Akademik). Siswa dijejali dengan latihan soal, buku-buku TKA yang katanya tidak wajib justru menjadi barang yang harus dimiliki, dan lab komputer hanya ramai saat ada jadwal ujian. Seluruh ekosistem pendidikan seolah bergerak cepat hanya demi mendapatkan angka yang bagus, seolah angka-angka itulah tujuan akhir dari proses belajar.
Ini adalah sebuah paradoks. Kita mengampanyekan deep learning, pendekatan yang menekankan pada pemahaman internal dan relevansi, tetapi pada saat yang sama, kita mendorong praktik yang sangat surface learner: motivasi eksternal, hafalan, dan hasil instan. Hasilnya? Pendidikan kita seperti terjebak dalam disonansi kognitif, di mana narasi di atas panggung tidak sinkron dengan realitas di ruang kelas.
Laporan akademik yang sering dijadikan pembenaran, sebetulnya penting bagi siapa? Bagi siswa, yang membutuhkan pemahaman hidup? Bagi guru, yang ingin melihat siswa berkembang? Atau bagi pihak-pihak yang membutuhkan grafik dan data yang mentereng untuk laporan tahunan?
Pada akhirnya, kita harus jujur. Apakah kita sedang menjadi bangsa surface learner yang dikemas sebagai deep learner, atau kita memang deep learner yang terpaksa menjadi surface demi laporan administrasi?

Read More »
04 September | 0komentar

Mencegah Bangsa Menjadi Surface Learner

deep drilling
Deep Learning atau Deep Drilling? Saat Pendidikan Terjebak dalam Paradoks Beberapa tahun belakangan, istilah deep learning menjadi perbincangan hangat di dunia pendidikan. Dari seminar mewah hingga workshop di hotel berbintang, konsep ini dielu-elukan sebagai napas baru yang akan merevolusi cara belajar. Namun, di tengah gemerlapnya jargon dan kutipan ilmiah, muncul pertanyaan menggelitik: benarkah kita sedang menerapkan deep learning? Atau jangan-jangan, yang kita lakukan hanya deep drilling?

Membedah Konsep: Surface vs. Deep Learning
Secara teoritis, perbedaannya sangat jelas. Menurut Marton dan Saljo (1976), surface learner adalah pembelajar yang berorientasi pada motivasi eksternal. Mereka belajar hanya untuk mendapatkan nilai tinggi, lulus ujian, atau sekadar memenuhi tuntutan administrasi. Strategi yang mereka gunakan pun cenderung dangkal: menghafal, mencatat, dan mengulang-ulang materi tanpa pemahaman mendalam.
Sebaliknya, deep learner digambarkan sebagai pembelajar yang motivasinya berasal dari dalam diri. Mereka mencari makna, menghubungkan ide-ide, dan mengajukan pertanyaan filosofis seperti, "Bagaimana pengetahuan ini relevan dengan kehidupan nyata saya?" Tentu saja, pendekatan ini dianggap lebih berkelas, lebih bermakna, dan menjanjikan hasil jangka panjang yang lebih baik.

Mencegah Bangsa Menjadi Surface Learner
Pertanyaan besarnya adalah: apakah kita sekarang sedang menjadi bangsa surface learner yang dikemas sebagai deep learner, atau kita memang deep learner yang terpaksa menjadi surface demi laporan administrasi?
Jawabannya mungkin ada pada kejujuran kita. Mari kita akui, untuk sementara ini, kita berada di persimpangan jalan. Di satu sisi, ada semangat dan gagasan revolusioner dari deep learning. Di sisi lain, ada tuntutan sistem yang masih berorientasi pada angka dan formalitas.
Tantangan kita bukan lagi memahami teori, melainkan berani melawan arus. Berani memprioritaskan pemahaman di atas nilai, eksplorasi di atas hafalan, dan relevansi di atas tuntutan administrasi. Karena pada akhirnya, pendidikan yang sesungguhnya bukanlah tentang berapa banyak angka yang dicetak, melainkan seberapa dalam makna yang tertanam dalam diri setiap pembelajar.

Read More »
03 September | 0komentar

Deep Learning atau Deep Drilling? Sebuah Pertanyaan Menggelitik

Ada pertanyaan yang terus mengusik dari ruang-ruang diskusi para pendidik: "Ini deep learning atau deep feeling, sih? Kok tiap ada workshop baru, saya malah bingung, yang dalam itu otaknya atau anggarannya?"
Pertanyaan ini muncul bukan tanpa alasan. Sebelum Kurikulum Merdeka digaungkan, komunitas-komunitas seperti Gerakan Sekolah Menyenangkan (GSM) sudah lama menerapkan nilai-nilai yang serupa. Mereka belajar, berdiskusi, dan berbagi praktik baik secara mandiri, bermodalkan kopi saset dan obrolan di warung kopi. Bukan di seminar megah dengan spanduk "narasumber internasional".

Membedah Konsep: Surface vs. Deep Learner
Dalam berbagai bimbingan teknis (bimtek) dan workshop, konsep surface learner dan deep learner selalu diulang-ulang. Surface learner didorong oleh motivasi eksternal. Mereka belajar untuk mendapatkan nilai bagus, lulus ujian, atau sekadar menunjukkan hasil berupa angka. Strategi yang digunakan pun cenderung pada hafalan, mencatat, menyalin, dan mengulang-ulang.
Deep learner sebaliknya, memiliki motivasi dari dalam. Mereka menganalisis, menghubungkan ide, dan mengajukan pertanyaan filosofis seperti, "Kenapa materi ini relevan dengan hidup saya?"
Marton & Saljo (1976) menguatkan perbedaan ini dengan mengatakan, "A surface approach to learning is characterized by memorization and focus on assessment, while a deep approach emphasizes understanding, meaning, and integration of knowledge." Konsepnya jelas, sejelas perbedaan antara mi instan dan ramen Jepang, meski sama-sama mie, kualitasnya berbeda.

Ketika Teori Bertabrakan dengan Realitas
Sayangnya, meski konsep deep learning terdengar indah, praktik di lapangan sering kali menunjukkan hal sebaliknya. Guru-guru disibukkan dengan berbagai persiapan yang justru mendorong budaya surface learning:
  • Membagikan buku-buku Tes Kemampuan Akademik (TKA) yang katanya tidak wajib, tapi seolah menjadi kewajiban.
  • Repot menyiapkan lab komputer hanya untuk ujian satu kali. 
  • Latihan soal setiap hari demi nilai TKA yang tinggi. 
  • Berlomba mencari kisi-kisi dan tips sukses TKA. 

Maka tak heran, muncul pertanyaan, "Ini deep learning atau deep drilling?"
Ada ironi yang mencolok. Vibes yang digaungkan dalam seminar adalah deeper learner, tetapi perilaku di lapangan justru kembali ke budaya ujian standar. TKA disebut sebagai "kenapa"-nya, alasannya adalah laporan hasil akademik. Namun, pertanyaan yang paling jujur adalah: laporan itu penting untuk siapa? Murid? Guru? Atau pihak yang butuh angka-angka bagus untuk presentasi di kementerian?

Paradoks yang Membingungkan
Kita seolah-olah menjadi bangsa surface learner yang dikemas seolah-olah deeper learner. Atau, sebaliknya, kita sudah menjadi deeper learner tetapi terpaksa kembali menjadi surface learner demi tuntutan administrasi? Paradoks ini menunjukkan adanya ketidakselarasan antara narasi besar dan praktik di lapangan. 
Konsep deep learning mengajak kita untuk berpikir kritis, menganalisis, dan mencari relevansi, tetapi perilaku kita masih terjebak pada hafalan dan hasil instan. Mungkin, saatnya kita, para pendidik, bertanya pada diri sendiri dan pembuat kebijakan: apakah kita benar-benar ingin membangun pemelajar yang mendalam, atau hanya ingin membangun citra pendidikan yang terlihat cemerlang di atas kertas?
Sumber: Grup WA GSM Kab. Purbalingga

Read More »
26 August | 0komentar

Kecerdasan Artifisial: Meniru Pikiran Manusia dan Evolusinya

Kecerdasan Artifisial (KA) bukan lagi sekadar fiksi ilmiah, melainkan cabang ilmu komputer yang berkembang pesat dengan tujuan utama mengembangkan sistem yang mampu meniru perilaku dan proses berpikir manusia. Kemampuannya yang terus meluas telah mengubah berbagai aspek kehidupan kita, dari cara kita bekerja hingga berinteraksi.
Menurut artikel "What is Artificial Intelligence?" dari IBM Cloud Learn (2021), KA mencakup beberapa kemampuan krusial, yaitu pengambilan keputusan, pemahaman bahasa natural, dan pengenalan pola. Semua kemampuan ini didukung oleh algoritma pembelajaran yang terus-menerus disempurnakan.

Perjalanan Evolusi Kecerdasan Artifisial
Sejarah perkembangan Kecerdasan Artifisial (KA) adalah cerminan dari kemajuan teknologi komputasi dan pemahaman kita tentang bagaimana mesin dapat "belajar". IBM menguraikan perjalanan KA melalui beberapa fase penting: Era Simbolik: Pada era awal komputasi, Kecerdasan Artifisial (KA) didominasi oleh sistem berbasis aturan (rule-based systems). Logika simbolik menjadi fondasi pengambilan keputusan. Sistem ini bekerja dengan serangkaian aturan "jika-maka" yang telah diprogram secara eksplisit oleh manusia. Contohnya adalah sistem pakar yang digunakan untuk diagnosis medis atau konfigurasi perangkat keras. Meskipun terbatas, era ini meletakkan dasar bagi pengembangan Kecerdasan Artifisial (KA).
Pembelajaran Mesin (Machine Learning): Seiring berjalannya waktu, fokus Kecerdasan Artifisial (KA) beralih ke algoritma yang dapat belajar dari data tanpa pemrograman eksplisit. Ini adalah terobosan besar. Daripada diberitahu setiap aturan, mesin "diajarkan" untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi berdasarkan data yang mereka lihat. Algoritma seperti regresi, klasifikasi, dan clustering menjadi populer, memungkinkan KA untuk menangani masalah yang lebih kompleks dan dinamis.
Deep Learning: Saat ini, kita berada di puncak evolusi Kecerdasan Artifisial (KA) dengan era Deep Learning. Ini adalah sub-bidang dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural networks) yang mendalam, atau berlapis-lapis. Lonjakan kemampuan deep learning didorong oleh tiga faktor utama: peningkatan drastis daya komputasi, ketersediaan big data dalam skala besar, dan pengembangan algoritma yang lebih efisien. Deep learning telah merevolusi bidang-bidang seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan bahkan menciptakan konten.
Dampak dan Masa Depan Kecerdasan Artifisial (KA).
Evolusi Kecerdasan Artifisial (KA) dari sistem berbasis aturan sederhana hingga model deep learning yang canggih telah membuka pintu bagi inovasi yang tak terhitung jumlahnya. Dari asisten virtual di ponsel kita hingga sistem otonom di kendaraan, Kecerdasan Artifisial (KA) telah terintegrasi dalam kehidupan sehari-hari. Kemampuannya untuk memproses dan menganalisis data dalam skala besar telah mengubah industri, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan peluang baru.
Ke depannya, perkembangan Kecerdasan Artifisial (KA) diperkirakan akan terus berakselerasi. Dengan penelitian yang berkelanjutan dalam etika Kecerdasan Artifisial (KA), interpretasi model, dan interaksi manusia-AI yang lebih alami, potensi Kecerdasan Artifisial (KA) untuk terus meniru dan bahkan melampaui kemampuan kognitif manusia akan menjadi salah satu pendorong utama kemajuan teknologi.

Read More »
08 July | 0komentar

Mengukur Keberhasilan Pelatihan Coding dan Kecerdasan Artifisial

Keberhasilan Pelatihan Coding dan Kecerdasan Artifisial
Indikator Capaian yang Perlu Anda Tahu Pelatihan koding dan kecerdasan artifisial (KKA) kini menjadi semakin krusial dalam mempersiapkan individu menghadapi era digital. Namun, bagaimana kita bisa tahu jika pelatihan tersebut benar-benar efektif? Mengukur keberhasilan bukan hanya tentang partisipasi, melainkan juga seberapa jauh peserta menguasai materi dan mampu mengaplikasikannya.
Berikut adalah beberapa indikator capaian penting yang dapat digunakan untuk menilai keberhasilan pelatihan coding dan kecerdasan artifisial:
  1. Pemahaman Komprehensif tentang Ruang Lingkup dan Dampak Coding dan KA Peserta pelatihan yang sukses harus mampu menjelaskan ruang lingkup coding dan KA secara menyeluruh. Ini mencakup pemahaman dasar tentang apa itu coding, jenis-jenis bahasa pemrograman, serta konsep-konsep dasar kecerdasan artifisial seperti machine learning, deep learning, dan pemrosesan bahasa alami. Selain itu, peserta juga diharapkan dapat menguraikan dampak signifikan coding dan KA pada pembelajaran. Mereka perlu memahami bagaimana teknologi ini merevolusi cara kita belajar, memecahkan masalah, dan berinovasi. Ini bukan hanya tentang mengetahui definisi, melainkan juga tentang melihat gambaran besar dan implikasinya di berbagai sektor.
  2. Penguasaan Prinsip Berpikir Komputasional, Literasi Digital, dan Kecerdasan Artifisial Indikator penting lainnya adalah kemampuan peserta untuk menjelaskan prinsip-prinsip fundamental yang mendasari bidang ini. Ini meliputi: (1) Berpikir komputasional: Kemampuan memecahkan masalah kompleks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, mengenali pola, melakukan abstraksi, dan merancang algoritma. (2) Literasi digital: Kemampuan untuk menemukan, mengevaluasi, membuat, dan mengkomunikasikan informasi melalui teknologi digital, serta memahami etika dan keamanan digital. (3) Kecerdasan artifisial: Pemahaman mendalam tentang bagaimana sistem KA belajar, membuat keputusan, dan berinteraksi dengan dunia nyata, termasuk batasan dan potensi risikonya. Peserta yang berhasil tidak hanya menghafal, tetapi juga menunjukkan pemahaman konseptual yang kuat terhadap ketiga pilar ini.
  3. Kemampuan Merancang Penerapan Berpikir Komputasional, Literasi Digital, dan KA di Lingkungan Sekolah Salah satu indikator capaian paling transformatif adalah kemampuan peserta untuk merancang penerapan praktis dari konsep yang telah dipelajari. Ini berarti mereka dapat: Mengidentifikasi bagaimana berpikir komputasional dapat diintegrasikan ke dalam kurikulum berbagai mata pelajaran. Mengembangkan strategi untuk meningkatkan literasi digital di kalangan siswa dan staf sekolah. Merancang proyek atau kegiatan yang memanfaatkan kecerdasan artifisial untuk meningkatkan pengalaman belajar, misalnya, melalui chatbot edukasi atau sistem rekomendasi personal. Kemampuan ini menunjukkan bahwa peserta tidak hanya memahami teori, tetapi juga mampu menerjemahkannya ke dalam solusi nyata.
  4. Penentuan Dimensi Profil Lulusan untuk Tujuan Pembelajaran Coding dan KA Peserta pelatihan harus mampu menentukan dimensi, elemen, dan sub-elemen dimensi profil lulusan yang relevan dengan tujuan pembelajaran coding dan KA. Ini melibatkan pemahaman tentang kerangka kurikulum dan bagaimana setiap kegiatan pembelajaran dapat berkontribusi pada pembentukan profil lulusan yang diinginkan. Misalnya, mereka harus bisa mengidentifikasi bagaimana proyek coding tertentu dapat mengembangkan dimensi "kreativitas" atau bagaimana studi kasus tentang etika KA dapat berkontribusi pada dimensi "gotong royong" atau "bernalar kritis". Ini menunjukkan pemahaman yang mendalam tentang integrasi kurikulum dan pengembangan siswa secara holistik.
  5. Refleksi Peluang dan Tantangan Implementasi Mapel KKA di Sekolah. Indikator terakhir yang krusial adalah kemampuan peserta untuk merefleksikan peluang dan tantangan yang muncul dalam implementasi mata pelajaran Coding dan Kecerdasan Artifisial (KKA) di lingkungan sekolah. Ini mencakup: (1) Peluang: Mengidentifikasi potensi peningkatan kualitas pembelajaran, pengembangan keterampilan abad ke-21, peningkatan inovasi, dan persiapan siswa untuk masa depan. (2) Tantangan: Mengakui hambatan seperti ketersediaan infrastruktur, kurangnya guru terlatih, resistensi terhadap perubahan, isu privasi data, dan bias algoritmik. 
Kemampuan untuk merefleksikan kedua sisi koin ini menunjukkan pemikiran kritis dan kesiapan untuk menghadapi realitas implementasi, bukan hanya optimisme buta. Dengan mengacu pada indikator-indikator capaian ini, penyelenggara pelatihan dapat mengukur efektivitas program mereka dengan lebih akurat, memastikan bahwa peserta tidak hanya memperoleh pengetahuan, tetapi juga mengembangkan keterampilan dan pemahaman yang mendalam untuk menjadi agen perubahan di era digital.

Read More »
02 July | 0komentar

Kerangka Kerja Pembelajaran Mendalam

 Materi Pembelajaran Mendalam




Pendidikan terus berkembang, dan di era yang serba cepat ini, tuntutan terhadap kualitas lulusan semakin tinggi. Bukan hanya sekadar menguasai materi, lulusan kini diharapkan memiliki kompetensi holistik yang relevan dengan tantangan masa depan. Di sinilah konsep pembelajaran mendalam (deep learning) menjadi krusial. Pembelajaran mendalam adalah pendekatan yang mendorong peserta didik untuk tidak hanya menghafal, tetapi juga memahami konsep secara mendalam, berpikir kritis, memecahkan masalah, dan mengaplikasikan pengetahuannya dalam konteks nyata. Artikel ini akan membahas berbagai dimensi penting dalam kerangka pembelajaran mendalam.

Dimensi Profil Lulusan
Profil lulusan dalam kerangka pembelajaran mendalam jauh melampaui sekadar nilai akademis. Ada beberapa dimensi kunci yang menjadi fokus, yaitu: Penguasaan Konsep Mendalam: Lulusan tidak hanya tahu "apa", tetapi juga "mengapa" dan "bagaimana". Mereka mampu menjelaskan konsep-konsep kompleks dengan bahasa mereka sendiri dan menghubungkannya dengan berbagai ide. Berpikir Kritis dan Pemecahan Masalah: Lulusan mampu menganalisis informasi, mengevaluasi argumen, mengidentifikasi masalah, dan merumuskan solusi inovatif. Mereka tidak takut menghadapi tantangan dan mampu mencari berbagai perspektif. Kolaborasi dan Komunikasi Efektif: Di dunia yang semakin terhubung, kemampuan bekerja sama dan berkomunikasi secara efektif adalah fundamental. Lulusan diharapkan mampu berinteraksi, berbagi ide, dan membangun konsensus dengan beragam individu. Kreativitas dan Inovasi: Lulusan didorong untuk berpikir di luar kotak, menghasilkan ide-ide baru, dan menerapkan solusi kreatif untuk masalah yang ada. Mereka tidak hanya mengonsumsi informasi, tetapi juga menciptakan. Karakter dan Kewarganegaraan Global: Pembelajaran mendalam juga menekankan pada pengembangan integritas, empati, ketahanan, dan tanggung jawab sosial. Lulusan diharapkan menjadi warga negara yang sadar dan berkontribusi positif bagi masyarakat global. Literasi Digital dan Belajar Sepanjang Hayat: Di era informasi, kemampuan menggunakan teknologi secara bijak dan terus belajar sepanjang hidup adalah suatu keharusan. Lulusan diharapkan proaktif dalam mengembangkan diri dan menyesuaikan diri dengan perubahan.

Prinsip Pembelajaran
Untuk mencapai profil lulusan yang diinginkan, pembelajaran mendalam didasarkan pada beberapa prinsip utama: Fokus pada Makna dan Relevansi: Pembelajaran harus bermakna dan relevan bagi peserta didik. Mereka harus melihat hubungan antara apa yang mereka pelajari dengan kehidupan mereka dan dunia nyata. Pembelajaran Berpusat pada Peserta Didik: Peserta didik bukan objek pasif, melainkan aktor aktif dalam proses pembelajaran. Mereka didorong untuk mengambil kepemilikan atas pembelajaran mereka sendiri. Penekanan pada Pemahaman Konseptual: Bukan sekadar menghafal fakta, tetapi membangun pemahaman yang kokoh tentang konsep-konsep dasar dan hubungan di antaranya. Pembelajaran Berbasis Proyek dan Masalah Nyata: Peserta didik terlibat dalam proyek-proyek yang menantang dan memecahkan masalah-masalah nyata, yang menuntut mereka untuk mengaplikasikan berbagai pengetahuan dan keterampilan. Lingkungan Belajar yang Mendukung Eksplorasi dan Risiko: Guru menciptakan suasana yang aman di mana peserta didik merasa nyaman untuk bertanya, bereksperimen, dan bahkan membuat kesalahan sebagai bagian dari proses belajar. Umpan Balik yang Konstruktif dan Berkelanjutan: Umpan balik tidak hanya tentang nilai, tetapi juga tentang memberikan arahan yang jelas untuk perbaikan dan pengembangan.

Pengalaman Belajar
Pengalaman belajar dalam kerangka pembelajaran mendalam dirancang untuk memfasilitasi pencapaian profil lulusan dan menerapkan prinsip-prinsip pembelajaran. Ini mencakup: Pembelajaran Kolaboratif: Peserta didik sering bekerja dalam kelompok untuk memecahkan masalah, melakukan proyek, dan saling belajar. Pembelajaran Berbasis Inkuiri: Peserta didik didorong untuk mengajukan pertanyaan, menyelidiki, dan menemukan jawaban sendiri, daripada hanya menerima informasi dari guru. Pemanfaatan Teknologi untuk Pembelajaran Aktif: Teknologi digunakan sebagai alat untuk eksplorasi, kreasi, dan kolaborasi, bukan hanya sebagai sumber informasi pasif. Asesmen Formatif yang Berkelanjutan: Asesmen tidak hanya untuk menilai hasil akhir, tetapi juga untuk memantau kemajuan peserta didik dan memberikan umpan balik yang relevan selama proses pembelajaran. Koneksi dengan Dunia Luar: Pembelajaran dihubungkan dengan komunitas, industri, dan isu-isu global melalui kunjungan lapangan, narasumber ahli, atau proyek-proyek yang melibatkan pihak eksternal. Ruang untuk Refleksi dan Metakognisi: Peserta didik diajak untuk merenungkan proses belajar mereka sendiri, mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan, serta merencanakan langkah selanjutnya.

Kerangka Pembelajaran (Struktur Implementasi)
Kerangka pembelajaran mendalam tidak hanya berhenti pada filosofi, tetapi juga membutuhkan struktur implementasi yang jelas. Ini bisa mencakup: Desain Kurikulum yang Fleksibel dan Terintegrasi: Kurikulum dirancang untuk memungkinkan koneksi antar-mata pelajaran dan memberikan ruang bagi pembelajaran yang berpusat pada minat peserta didik. Pengembangan Profesional Guru yang Berkelanjutan: Guru membutuhkan pelatihan dan dukungan untuk mengembangkan kapasitas mereka dalam memfasilitasi pembelajaran mendalam. Lingkungan Fisik yang Mendukung: Ruang kelas dan fasilitas lainnya dirancang untuk memfasilitasi kolaborasi, eksplorasi, dan kreativitas. Kemitraan dengan Orang Tua dan Komunitas: Orang tua dan komunitas menjadi mitra dalam mendukung proses pembelajaran mendalam, menciptakan ekosistem yang terpadu. Sistem Asesmen yang Komprehensif: Mengukur tidak hanya pengetahuan, tetapi juga keterampilan, sikap, dan karakter sesuai dengan dimensi profil lulusan. Ini bisa melibatkan portofolio, proyek, dan observasi. Budaya Sekolah yang Inovatif: Seluruh ekosistem sekolah mendorong eksperimen, pembelajaran dari kesalahan, dan suasana yang mendukung pertumbuhan bagi semua warganya. Dengan mengimplementasikan kerangka pembelajaran mendalam secara komprehensif, institusi pendidikan dapat menciptakan lingkungan yang memberdayakan peserta didik untuk menjadi individu yang kompeten, berdaya saing, dan siap menghadapi kompleksitas dunia abad ke-21. Ini bukan hanya tentang mengisi kepala dengan informasi, tetapi juga tentang membentuk pribadi yang mampu berpikir, berkreasi, berkolaborasi, dan berkontribusi secara bermakna.

Read More »
23 June | 0komentar

Sekolah Unggul untuk Siapa, Sekolah Rakyat untuk Apa?

Belum terang benderang pelaksanaan Deep Learning pada pendidikan kita, akhir-akhir di dunia pendidikan terdengar sayup-sayup memperbincangkan berkaitan dengan sekolah unggulan dan sekolah rakyat. Dua istilah atau nama itu yaitu Sekolah unggul, sekolah rakyat nama yang terlihat begitu sakral unggul dan rakyat. Yang satu menjanjikan: prestasi, keunggulan, masa depan gemilang. Satunya lagi membawa harapan, kesempatan, dan keberpihakan bagi yg terpinggir dan tersisihkan siapa lagi kalau bukan rakyat. 
Dua wajah dari sebuah cita-cita pendidikan?
Tapi… benarkah demikian?” Mengapa ada sekolah rakyat? Bukankah setiap sekolah seharusnya menjadi tempat bagi seluruh rakyat? Bukankah pendidikan adalah hak semua orang, bukan sesuatu yang perlu 'dikategorikan'? Ah… tetapi, mungkin ini memang kenyataan yg harus diterima. 
Sekolah unggul untuk mereka yg ‘terpilih’, sekolah rakyat untuk mereka yang ‘tersisih’. Seperti dua jalur yg berpisah, masing-masing menentukan nasib penghuninya. Yang satu untuk melahirkan pemimpin unggul, yg lain melahirkan kesempatan bisa bekerja memperbaiki nasib. Yang satu berorientasi pada inovasi, yang lain berjuang memberi peluang untuk mengenyam pendidikan dan bisa bertahan hidup. 
Bukankah ini yang terjadi? Lalu di mana Keadilan sosial bagi seluruh rakyat Indonesia? Bukankah para pendahulu kita memperjuangkan dan mengajarkan tentang kesetaraan, tentang kemerdekaan, tentang hak yg sama bagi semua anak bangsa? Ataukah kita telah kembali ke masa lalu, di mana pendidikan adalah hak segelintir orang, sementara yg lain cukup puas dengan serpihan² kesempatan? 
Ki Hadjar Dewantara mendirikan Taman Siswa bukan untuk menciptakan sekolah bagi orang kaya, bukan untuk menciptakan sekolah yg membedakan kasta sosial. Ia mendirikan sekolah untuk membebaskan jiwa-jiwa tertindas dari kebodohan. Ia ingin agar pendidikan bukan lagi menjadi hak istimewa, melainkan cahaya bagi semua rakyat. 
Jadi, apa yang kita butuhkan sebenarnya? Sekolah unggul yg benar² menciptakan pemimpin yg unggul tapi juga merakyat. Bukan sekolah yg membangun tembok tinggi untuk mereka yg berduit. Kita butuh sekolah yg tidak hanya memberi ‘akses’, tapi benar² menjamin pemerataan, djmana masih ada sekolah negeri atau swasta yang berlantai tanah, atapnya bocor, yg jendelanya sudah hilang, bahkan tidak bertembok. 
Kita butuh pemimpin yg tidak hanya cerdas, tapi juga berpihak pada rakyat. Kita butuh perubahan… bukan sekadar slogan. Maka pertanyaannya adalah… apakah kita akan terus membiarkan pendidikan ini menjadi alat pembeda? Atau kita akan mengembalikan esensi pendidikan sebagai alat perjuangan bagi semua? Kita berharap dua program tersebut bukan memperbanyak paradoks dalam dunia pendidikan apalagi sekadar menjalankan program tanpa keberlanjutan. Sebab sekolah seharusnya bukan tentang ‘unggul’ atau ‘rakyat’… tapi tentang bagaimana menciptakan manusia yg benar² menjadi manusia dan merdeka. 
 #kembalimendidikmanusia #kesempatansetara #gerakansekolahmenyenangkan
Sumber : Grup WA GSM Kab. Purbalingga 

Read More »
19 April | 0komentar

Tentang Deep Learning


Menteri Pendidikan dasar dan Menengah yang baru Abdul Mu'ti mengisyaratkan akan mengganti kurikulum merdeka. Banyak masukan terkait dengan kumer ini. Masukan dari guru merasa terbebani dari segi administrasi dan keluaran pendidikan yang tidak terstandarisasi. Kurikulum Deep learning yang rencana menjadi pengganti kumer. 
Deep Learning menekankan pada pemahaman konsep yang mendalam, bukan hanya menghafal. Pembelajaran Deep Learning juga mendorong guru untuk selalu berimprovisasi. Beban Mata pelajaran yang dipelajari siswa akan dikurangi. Sehingga materi pelajaran yang dipelajari siswa akan lebih ringan, namun guru akan menjelaskan materi tersebut dengan lebih mendalam.Dengan cara itu, guru bisa berimprovisasi, murid bisa berkembang pemikirannya. demikian disampaikan oleh Abdul Mu'ti dalam sebuah wawancara.
Terdapat tiga elemen utama dalam Kurikulum Deep Learning, yaitu Mindfull Learning, Meaningfull Learning, dan Joyfull Learning. 

1. Mindfull Learning 
Mindfull Learning bertujuan untuk memberikan ruang kepada siswa agar terlibat aktif dalam proses pembelajaran. 

2. Joyfull Learning 
Selanjutnya, ada metode pembelajaran Joyfull Learning.Dilakukannya metode ini menjadi sebuah bentuk pendekatan yang mengedepankan kepuasan dari pemahaman mendalam. Abdul Mu’ti juga menyatakan bahwa tujuan dari Joyfull Learning adalah dapat menciptakan pengalaman belajar yang bermakna, sehingga siswa tidak hanya merasa senang, namun juga benar-benar memahami materi yang sedang dipelajari.Karena itulah, dalam pendekatan dengan metode 
Mindfull Learning ini diharap bisa membuat siswa terlibat langsung dalam hal pembelajaran melalui diskusi, eksperimen serta eksplorasi. 

3. Meaningfull Learning
Konsep belajar dimana guru menghadirkan situasi dunia nyata ke dalam kelas dan mendorong siswa membuat hubungan antara pengetahuan yang dimilikinya dengan penerapannya dalam kehidupan mereka sebagai anggota keluarga dan masyarakat.

Read More »
09 November | 0komentar

Speech To Text,Text to Speech

Google Cloud Text-to-Speech mengonversi teks menjadi ucapan mirip manusia dalam lebih dari 100 suara, dalam lebih dari 20 bahasa dan varian. Cloud Text-to-speech menerapkan riset inovatif dalam sintesis ucapan (WaveNet) dan jaringan neural canggih dari Google untuk menghadirkan audio dengan akurasi tinggi.
Dengan API yang mudah digunakan ini, Anda dapat membuat interaksi yang terdengar nyata dengan pengguna, yang mentransformasi layanan pelanggan, interaksi perangkat, dan aplikasi lainnya.
Didukung oleh machine learning Google Terapkan algoritme jaringan neural deep learning yang canggih untuk menyintesis teks ke dalam berbagai suara dan bahasa. Jaringan neural kami dibuat berdasarkan keahlian sintesis ucapan Google.


Google Cloud Text-to-Speech menawarkan pilihan 100+ suara dalam 20+ bahasa dan varian, sehingga developer dapat memilih suara yang paling cocok untuk aplikasinya.
DeepMind telah melakukan riset inovatif pada model machine learning untuk membuat ucapan yang menyerupai suara manusia dan terdengar lebih natural, yang mengurangi kesenjangan dengan suara manusia hingga 70%. Cloud Text-to-Speech menawarkan akses eksklusif ke 50+ suara WaveNet dan akan terus bertambah seiring waktu.
Sumber :https://cloud.google.com/text-to-speech/

Read More »
27 August | 0komentar