Penulis: Salvia Salmawati, S. Pd, I.,M. Pd
Kepala UPT SPF SDI. Pannampu 3 Makassar.
TargetNasional – Penulis senantiasa mengamati bahwa setiap ruang kelas selalu diisi oleh banyak murid – murid dengan gaya belajar dengan sangat beragam. Keberagaman tersebut menjadi bukti bahwa satu cara mengajar tidak selalu dapat menjangkau seluruh murid, dan selera. Guru perlu mengenali perkembangan setiap murid, sementara kebutuhan mereka terus berubah dari satu materi ke materi lainnya
Pada saat yang sama, perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence / AI) membuka kemungkinan baru bagi dunia pendidikan. Salah satu teknologi yang berkembang adalah Deep Learning, yaitu bagian dari kecerdasan buatan yang mengunakan jaringan saraf tiruan berlapis untuk mengenali, mempelajari, dan menganalisis pola data yang kompleks (Asbara et al, 2024, Oktavianus et al, 2023).
Pembahasan: Tantangan Implementasi Deep Learning Dalam Pembelajaran Di Institusi Pendidikan : Pemanfaatan deep learning sejatinya membawa harapan baru bagi guru untuk memahami kebutuhan belajar murid secara lebih baik. Tekhnologi ini dapat mengenali pola dari data pembelajaran, seperti hasil latihan, waktu pengerjaan tugas, materi yang sering diulang, hingga jenis sumber belajar yang paling sering diakses.
Berdasarkan hal tersebut, penulis mengindentifikasi setidaknya terdapat beberapa hambatan dalam mengoptimalkan Deep Learning di institusi pendidikan : PERTAMA, Pemahaman Konsep, KEDUA, Kompleksitas Personalisasi Pembelajaran, KETIGA, Kesiapan Infrastruktur, KEEMPAT, Kemampuan Sumber Daya Manusia, KELIMA, Keamanan Data.
Mekanisme dan Solusi Implementasi Deep Learning Di Institusi Pendidikan : Setelah menganalisis berbagai hambatan – hambatan dalam implementasi deep learning. Penulis berpendapat bahwa solusi yang dibutuhkan adalah pendekatan yang menyeluruh yang melibatkan penyesuaian operasional, peningkatan kompetensi, dan penyusunan regulasi yang jelas.
Agar deep learning benar – benar membantu mengakomodasi kebutuhan belajar murid, penerapannya perlu dilakukan secara bertahap : Langkah Pertama : Mengidentifikasi Kebutuhan Nyata Dikelas., Langkah Kedua : Memilih Bentuk Teknologi Yang Sederhana dan Relevan., Langkah Ketiga : Menjadikan Data Sebagai Bahan Pertimbangan., Langkah Keempat : Menyediakan Sumber Belajar Yang Beragam., Langkah Kelima : Membangun Literasi Digital, dan Etika Penggunaan Teknologi., Langkah Keenam : Dievaluasi Sistem Secara Berkala.
Penutup : Berdasarkan analisis pembahasan yang telah dilakukan. Penulis menarik dua kesimpulan, Pertama : Implementasi deep learning memiliki potensi besar untuk mengakomodasi perbedaan kebutuhan belajar setiap murid.
Kedua : Pemanfaatan deep learning perlu dilakukan melalui mekanisme yang bertahap, terukur, dan tetap menempatkan guru sebagai pengambil keputusan utama dalam pembelajaran.
Berdasarkan kesimpulan yang telah diuraikan, Penulis merumuskan beberapa rekomendasi praktis bagi para pemangku kepentingan,
1. Kepada institusi pendidikan, Dalam proses Implementasi terapkan sistem pembelajaran berbasis deep learning melalui fase uji coba skala kecil pada beberapa mata pelajaran atau beberapa kelas terlebih dahulu.
2. Kepada guru. Di perlukan perubahan cara pandang terhadap kecerdasan buatan untuk menempatkan teknologi tersebut sebagai alat bantu untuk memahami kebutuhan belajar murid secara lebih baik.
3. Kepada pemerintah, Perlu untuk menerbitkan regulasi maupun peraturan kebijakan terkait dengan pengunaan teknologi berbasis kecerdasan buatan dilingkungan institusi pendidikan, Regulasi tersebut perlu mengatur perlindungan data pribadi murid, standar keamanan platform, transparansi pengunaan data, serta prinsip keadilan data.
Makassar, Selasa, 28 Juli 2026.
