Deep Learning: Antara Pendidikan dan Teknologi, Mana yang Lebih Dalam?

Mendikdasmen, Abdul Muti | Sumber: mediamu.com

Dalam dunia pendidikan, istilah "deep learning" mulai populer berkat konsep yang disampaikan oleh Mendikdasmen Abdul Muti. Sementara itu, di ranah teknologi, deep learning adalah cabang dari machine learning yang menjadi pilar kecerdasan buatan (AI). Namun, apakah kedua konsep ini memiliki kesamaan atau justru berlawanan arah? Mari kita bahas lebih dalam.

Deep Learning dalam Pandangan Abdul Muti: Memahami dengan Makna

Menurut Abdul Muti, deep learning bukan sekadar metode pembelajaran, tetapi pendekatan yang berfokus pada pemahaman mendalam. Ia menekankan tiga prinsip utama:

1. Mindful Learning – Belajar dengan kesadaran penuh, menghormati perbedaan cara berpikir siswa.
2. Meaningful Learning – Ilmu yang dipelajari harus bermakna dan relevan dengan kehidupan nyata.
3. Joyful Learning – Proses belajar yang menyenangkan untuk meningkatkan keterlibatan siswa.

Pendekatan ini bertujuan menciptakan generasi yang kritis, inovatif, dan mampu menerapkan ilmunya secara nyata. Pendidikan bukan sekadar transfer pengetahuan, tetapi membentuk cara berpikir yang lebih dalam dan solutif.

Deep Learning dalam Dunia Machine Learning: Otomatisasi dan Kecerdasan Buatan

Di sisi lain, deep learning dalam teknologi adalah metode pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk mengenali pola kompleks dari data besar. Penerapannya sangat luas, mulai dari pengenalan wajah, kendaraan otonom, hingga chatbot cerdas.

Ciri utama deep learning dalam machine learning:

• Jaringan saraf tiruan yang meniru cara kerja otak manusia.
• Belajar dari data besar untuk mengenali pola tanpa pemrograman eksplisit.
• Otomatisasi proses pengambilan keputusan, sering kali lebih cepat dan akurat dibanding manusia.

Jika dalam pendidikan deep learning berfokus pada keterlibatan emosional dan makna pembelajaran, dalam AI, deep learning bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam analisis serta prediksi.

Menghubungkan Dua Konsep: Pendidikan dan Teknologi

Menariknya, kedua konsep deep learning ini sebenarnya bisa saling melengkapi. Bayangkan jika pendidikan mengadopsi deep learning dalam AI untuk meningkatkan pembelajaran yang lebih personal dan adaptif. Beberapa solusi yang bisa diterapkan:

1. Tutor Virtual Berbasis AI – Menggunakan deep learning untuk memahami pola belajar siswa dan memberikan materi yang disesuaikan.
2. Analisis Kinerja Siswa Secara Real-Time – AI dapat mendeteksi siswa yang mengalami kesulitan dalam suatu konsep dan memberikan bantuan lebih cepat.
3. Evaluasi Otomatis – Menggunakan NLP untuk menilai esai atau tugas siswa secara objektif.
4. Gamifikasi dengan AI – Menciptakan pengalaman belajar yang lebih menyenangkan dengan interaksi berbasis AI.

Tantangan dan Masa Depan

Meskipun integrasi deep learning dalam pendidikan terdengar menjanjikan, tantangannya tetap ada. Apakah sistem AI bisa benar-benar memahami emosi dan pemikiran siswa? Apakah pembelajaran berbasis AI akan menggantikan peran guru?

Di sinilah peran kita sebagai pendidik, teknolog, dan pemikir untuk menemukan keseimbangan antara teknologi dan nilai-nilai kemanusiaan dalam pembelajaran. Deep learning dalam pendidikan dan teknologi memiliki tujuan yang sama: membantu manusia memahami dunia dengan lebih baik.

Bagaimana menurut Anda? Apakah deep learning dalam AI dapat membantu menciptakan pembelajaran yang lebih dalam? Atau justru bisa menjadi penghambat dalam interaksi manusia dalam pendidikan? Mari berdiskusi!

Cek Data Dapodik Melalui PTK Datadik

Saat ini guru-guru yang baru selesai PPG piloting di tahun 2024 dan sudah terima sertifikat pendidik sedang menanti-natikan NRG. NRG merupakan salah satu persyaratan untuk menerima tambahan penghasilan guru (TPG).

Selagi menunggu, berikut informasi penting yang harus diketahui oleh guru agar syarat menerima TPG lancar. Untuk menerima TPG, guru diwajibkan memiliki sertifikat pendidikan dan membawa beban ajar 24 JP yang linear pada semester yang berjalan. 24 JP dapat dipenuhi dengan tatap muka sepenuhnya atau kombinasi dengan tugas tambahan di sekolah, misalnya wakil kepala sekolah, kepala laboratorium, kepala perpustakaan, koordinator P5, dan pembina ekstrakurikuler. Data ini harus diinput melalui aplikasi Dapodik. Melalui Dapodik, pemerintah akan memeriksa apakah guru tersebut layak untuk menerima TPG atau tidak.

Jadi agar lancar jaya untuk memperoleh TPG, guru diwajibkan untuk memantau datanya di dapodik melalui  PTK Datadik sebelum Surat Keterangan Tambahan Penghasilan (SKTP) terbit di Info GTK. Caranya, buka link https://ptk.datadik.dikdasmen.go.id/, masukkan username dan password yang sama dengan info gtk. Jika belum punya, boleh diminta pada operator dapodik sekolah.

Berikut beberapa fitur penting pada ptk datadik.

1. Biodata, fitur ini berisi data yang diinput pada dapodik. Pastikan isinya sesuai dengan data sebenarnya, jika ada yang berbeda, laporkan kepada operator sekolah atau operator dinas pendidikan. Pada fitur ini, kita juga bisa lihat Info GTK

2. Beban Ajar. Seperti yang sudah dibilang sebelumnya, persyaratan menerima TPG, guru harus memiliki beban ajar 24 JP. Nah pada fitur ini, guru dapat memastikan bahwa beban ajarnya harus linear dengan sertifikat pendidik yang dimiliki dan harus berjumlah 24 JP atau jika kurang harus ada tugas tambahan. Jika tidak sesuai, segera lapor operator sekolah.

3. Tugas. Pada fitur ini berisi tugas tambahan yang diampuh. Jika beban ajar kurang dari 24, untuk memenuhi jam mengajar, guru perlu diberikan tugas tambahan, diataranya wakasek 12 JP, Kepala Perpustakaan 12 JP, Kepala Laboratorium 12 JP, Pembina Ekstrakurikule 2 JP, atau Koordinator P5 2JP. Jika tidak sesuai lapor kepada Operator Sekolah.

4. Sertifikasi. Nah, pada fitur ini sangat penting, agar proses validasi TPG yang dilakukan pemerintah pusat sesuai dengan yang dimiliki guru. Pastikan Nomor Sertifikat dan Peserta diinput dengan benar. Jika tidak sesuai lapor ke operator sekolah.

5. Kepangkatan, Fitur ini juga wajib diperiksa oleh guru ASN, jika kepangkatan berbeda antara dapodik dengan BKN, maka dapat menunda pencairan TPG guru tersebut. Jadi, pastikan data kepangkatan sesuai antara BKN dan dapodik, jika ada perbedaan, ini harus lapor operator sekolah. Namun, jika data BKN yang salah, silahkan lapor ke BKPSDM.

6. KGB. Fitur ini untuk menyesuaikan gaji berkala yang diperoleh guru ASN, agar pembayaran TPG sesuai dengan gaji yang sedang diterima. Kan sayang kalau kurang. Jika data kurang tepat, silahkan lapor ke operator sekolah.

Demikian fitur-fitur pada ptk datadik yang wajib untuk dipantau oleh guru. Jangan buru-buru ke info GTK, karena data info GTK datang dari dapodik, dimana data dapodik dapat kita lihat di PTK Datadik.

Lihat Video