Definisi dan Karakteristik
Deep Learning dalam dunia pendidikan adalah pendekatan belajar yang mendorong siswa untuk memahami materi secara mendalam dengan melibatkan pengalaman, pengetahuan sebelumnya, serta analisis kritis. Pendekatan ini membantu siswa membangun keterampilan berpikir tingkat tinggi dan menghasilkan pemahaman yang bertahan lama.(Duan, 2022; Hermida, 2014)
Sebagai contoh, dalam pelajaran sejarah, Deep Learning tidak hanya menuntut siswa menghafal tanggal-tanggal penting, tetapi juga memahami konteks sosial, ekonomi, dan politik dari suatu peristiwa, serta mengevaluasi dampaknya pada masa kini. Dengan demikian, siswa memperoleh kemampuan analitis yang lebih baik, bukan sekadar fakta.
Kontras dengan Surface Learning
Surface Learning adalah pendekatan belajar yang cenderung berfokus pada hafalan tanpa upaya untuk memahami secara mendalam. Metode ini sering digunakan untuk tujuan jangka pendek, seperti mempersiapkan diri menghadapi ujian, tetapi kurang efektif dalam membangun pemahaman yang bertahan lama.
Sebaliknya, Deep Learning berorientasi pada:
- Kritisisme: Menganalisis informasi secara mendalam dan menemukan hubungan antar-konsep.
- Kreativitas: Menyusun solusi baru berdasarkan pengetahuan yang dipelajari.
- Relevansi: Menghubungkan pengetahuan dengan situasi dunia nyata. (Abdul Razzak, 2016)
Misalnya, dalam pelajaran matematika, siswa yang menerapkan Deep Learning tidak hanya menghafal rumus, tetapi juga memahami bagaimana rumus tersebut berasal dan bagaimana mengaplikasikannya dalam kehidupan sehari-hari, seperti menghitung anggaran renovasi rumah atau menganalisis data bisnis.
Pengaruh Lingkungan dan Konteks Pembelajaran
Lingkungan belajar sangat mempengaruhi apakah siswa akan menerapkan Deep Learning atau Surface Learning. Kurikulum yang terintegrasi dan metode problem-based learning (PBL) mendorong siswa untuk berpikir kritis dan memecahkan masalah kompleks, sehingga lebih condong pada Deep Learning (Gustin et al., 2018).
Misalnya, dalam proyek lintas disiplin, siswa bisa belajar tentang isu perubahan iklim melalui kombinasi pelajaran geografi, fisika, dan ekonomi. Ini memberikan kesempatan kepada mereka untuk mengembangkan pemahaman yang lebih holistik. Namun, jika lingkungan belajar terlalu berorientasi pada hasil ujian atau penuh tekanan, siswa cenderung kembali pada Surface Learning yang lebih sederhana.
Dampak Jangka Panjang
Deep Learning memiliki dampak jangka panjang yang signifikan pada hasil belajar siswa. Penelitian menunjukkan bahwa siswa yang mengadopsi Deep Learning tidak hanya meraih prestasi akademik yang lebih baik, tetapi juga mengembangkan keterampilan berpikir kritis, kreativitas, dan pemecahan masalah yang lebih baik.(Wu, 2022)
Sebagai contoh, siswa yang memahami konsep sains melalui Deep Learning akan lebih mudah mengaplikasikan pengetahuan tersebut ketika menghadapi tantangan dunia nyata, seperti memahami teknologi energi terbarukan atau menilai risiko kesehatan masyarakat.
Tips Praktis untuk Mendorong Deep Learning
- Ajukan Pertanyaan Terbuka
Pertanyaan seperti “Mengapa ini penting?” atau “Bagaimana kita bisa mengaplikasikan konsep ini di dunia nyata?” mendorong siswa berpikir lebih dalam.
- Gunakan Proyek Lintas Disiplin
Misalnya, proyek membuat film dokumenter tentang isu sosial melibatkan keterampilan menulis, penelitian, dan teknologi secara bersamaan.
- Berikan Kebebasan Berpikir
Biarkan siswa menemukan solusi mereka sendiri, meskipun hasilnya mungkin berbeda dari ekspektasi guru.
- Ciptakan Lingkungan yang Mendukung
Dorong siswa untuk bereksperimen, bertanya, dan bahkan membuat kesalahan tanpa rasa takut akan penilaian negatif.
Dengan strategi yang tepat, Deep Learning dapat membantu siswa menjadi pembelajar yang tangguh dan kreatif, siap menghadapi tantangan di masa depan.
Refferences
Abdul Razzak, N. (2016). Strategies for effective faculty involvement in online activities aimed at promoting critical thinking and deep learning. Education and Information Technologies, 21(4), 881–896. https://doi.org/10.1007/s10639-014-9359-z
Duan, Y. (2022). Mathematics Deep Learning Teaching Based on Analytic Hierarchy Process. Mathematical Problems in Engineering, 2022, 3070791. https://doi.org/10.1155/2022/3070791
Gustin, M. P., Abbiati, M., Bonvin, R., Gerbase, M. W., & Baroffio, A. (2018). Integrated problem-based learning versus lectures: a path analysis modelling of the relationships between educational context and learning approaches. Medical Education Online, 23(1), 1489690. https://doi.org/10.1080/10872981.2018.1489690
Hermida, J. (2014). Facilitating deep learning: Pathways to success for university and college teachers. In Facilitating Deep Learning: Pathways to Success for University and College Teachers. Apple Academic Press. https://doi.org/10.1201/b17103