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

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

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

Mengukur 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