Joyful Learning di Sekolah Dasar: Transformasi Pendidikan Melalui Kegembiraan dan Kreativitas

 

Joyful Learning merupakan pendekatan pedagogis revolusioner yang mengubah paradigma pendidikan tradisional menjadi proses pembelajaran yang menyenangkan, interaktif, dan bermakna bagi siswa sekolah dasar. Konsep ini tidak sekadar menghibur, melainkan menciptakan lingkungan belajar yang mendorong motivasi intrinsik, kreativitas, dan perkembangan holistik anak.

mentarisago.com

Filosofi Dasar Joyful Learning

Pendekatan ini didasarkan pada pemahaman mendalam tentang psikologi perkembangan anak, yang menekankan bahwa kegembiraan adalah kunci utama dalam proses belajar. Menurut teori konstruktivisme Piaget dan perspektif Vygotsky tentang interaksi sosial dalam pembelajaran, anak-anak mengonstruksi pengetahuan melalui pengalaman aktif dan menyenangkan.

Prinsip-Prinsip Motivasi Internal dalam Joyful Learning

Motivasi internal merupakan kunci utama dalam menciptakan pengalaman belajar yang bermakna dan menyenangkan bagi siswa sekolah dasar. Berikut adalah strategi pengembangan motivasi internal:

1. Mengembangkan Rasa Ingin Tahu

• Menciptakan lingkungan belajar yang menantang
• Mendorong pengajuan pertanyaan
• Memberikan tugas yang memicu eksplorasi
• Mendukung investigasi mandiri

2. Membangun Kepercayaan Diri

• Memberikan umpan balik positif
• Mengakui upaya dan kemajuan siswa
• Merancang tugas yang memungkinkan keberhasilan
• Mendorong refleksi personal
• Menciptakan ruang aman untuk mengambil risiko belajar

3. Menciptakan Ketertarikan Intrinsik

• Menghubungkan materi dengan minat siswa
• Menggunakan metode pembelajaran interaktif
• Memberi pilihan dalam proses belajar
• Merancang aktivitas yang bermakna
• Membangun koneksi emosional dengan materi pelajaran

Pendekatan ini bertujuan mentransformasi belajar dari sekadar kewajiban menjadi pengalaman menarik dan bermakna.

Hakikat Lingkungan Belajar Positif

Lingkungan belajar positif merupakan fondasi utama dalam menciptakan pengalaman pendidikan yang bermakna, inspiratif, dan mendukung perkembangan holistik siswa sekolah dasar.

Karakteristik Utama

1. Ruangan yang Menarik dan Inspiratif

Desain Fisik

• Warna-warni cerah yang merangsang kreativitas
• Tata letak fleksibel dan dinamis
• Area belajar yang terbagi dalam zona berbeda:
• Zona diskusi kolaboratif
• Zona eksplorasi individu
• Zona eksperimen kreatif

Elemen Visual

• Karya seni siswa dipajang
• Poster edukatif interaktif
• Media visual yang menginspirasi
• Papan display dinamis

2. Suasana Aman dan Mendukung

Aspek Psikologis

• Guru sebagai fasilitator, bukan otorita
• Komunikasi terbuka dan empatik
• Penghargaan terhadap perbedaan individual
• Toleransi terhadap kesalahan sebagai bagian belajar

Iklim Emosional

• Penerapan sistem apresiasi positif
• Pemberian umpan balik konstruktif
• Penciptaan ruang bebas dari intimidasi
• Mendorong ekspresi pendapat

3. Sarana Eksplorasi Kreatif

Infrastruktur

• Laboratorium mini
• Sudut eksperimen sains
• Area seni dan kreativitas
• Perpustakaan mini interaktif

Peralatan Pendukung

• Media manipulatif
• Alat peraga edukatif
• Teknologi interaktif sederhana
• Permainan edukatif

Proses Implementasi

Strategi Pengembangan

• Melibatkan siswa dalam merancang ruang
• Adaptasi berkelanjutan
• Evaluasi berkala
• Responsif terhadap kebutuhan perkembangan

Dampak Komprehensif

• Meningkatkan motivasi belajar
• Mengembangkan kreativitas
• Membangun kepercayaan diri
• Menciptakan pengalaman belajar bermakna

Lingkungan belajar positif bukan sekadar ruang fisik, melainkan ekosistem pendidikan yang menginspirasi, melindungi, dan mendorong potensi penuh setiap anak. Dengan merancang ruang belajar yang menarik, aman, dan kaya akan sarana eksplorasi, kita tidak hanya mentransformasi pendidikan, tetapi juga membentuk generasi yang kreatif, percaya diri, dan antusias terhadap pengetahuan.

 

esai dikutif dari beberapa sumber 

Read More

Meaningful Learning dalam Deep Learning: Perspektif Pendidikan Dasar

Konsep Dasar Meaningful Learning

Meaningful Learning dalam konteks deep learning merupakan pendekatan pembelajaran yang menekankan pada pembentukan koneksi kognitif yang bermakna antara informasi baru dengan pengetahuan yang sudah ada sebelumnya. Konsep ini didasarkan pada teori David Ausubel, yang meyakini bahwa siswa tidak sekadar menerima informasi secara pasif, melainkan mengintegrasikan pengetahuan baru ke dalam struktur kognitif mereka.

Karakteristik Meaningful Learning dalam Deep Learning

1. Integrasi Pengetahuan

Deep learning memungkinkan sistem untuk membangun representasi kompleks dengan mengintegrasikan informasi bertingkat, mirip dengan cara kerja otak manusia dalam membangun pemahaman mendalam.

2. Kontekstual dan Adaptif

Sistem deep learning dapat menyesuaikan pemahamannya berdasarkan konteks, mengembangkan kemampuan secara umum yang serupa dengan proses meaningful learning.

Contoh Penerapan di Sekolah Dasar

1. Matematika Interaktif

Gunakan model deep learning untuk menciptakan platform pembelajaran matematika yang:

- Menyesuaikan kesulitan soal berdasarkan kemampuan individual siswa

- Memberikan umpan balik langsung dan personal.

- Membangun hubungan konseptual antar materi matematika

2. Pengenalan Pola Membaca

- Sistem deep learning dapat menganalisis kemampuan membaca siswa

- Memberikan materi bacaan yang sesuai tingkat perkembangan

- Mengidentifikasi area yang membutuhkan pengembangan lebih lanjut

3. Pemahaman Sains Kontekstual

- Model deep learning dapat menciptakan simulasi interaktif

- Menghubungkan konsep abstrak dengan pengalaman konkret

- Memfasilitasi eksplorasi konsep sains melalui visualisasi dan permodelan

Manfaat Utama

1. Personalisasi Pembelajaran

2. Pengembangan Kemampuan Berpikir Tingkat Tinggi

3. Motivasi Belajar yang Lebih Tinggi

4. Pemahaman Konseptual yang Mendalam

Tantangan Implementasi
- Kebutuhan Infrastruktur Teknologi
- Pelatihan Guru
- Biaya Pengembangan Sistem
- Keamanan Data Siswa

Meaningful Learning dalam deep learning bukan sekadar pendekatan teknologi, melainkan dasar pendidikan yang menempatkan siswa sebagai pusat proses pembelajaran, mengoptimalkan potensi individu melalui teknologi yang cerdas.

dikutip dari beberapa sumber (Mulyati Umar)

Read More

Rumah Baca Mentari Sago Bersama Komunitas Literasi di Kota pekanbaru Menghadiri Kegiatan KKLP Balai Bahasa Riau

 

PEKANBARU, MENTARISAGO.COM. Ahad, tanggal 19 Januari 2025 Kelompok Kepakaran dan layanan Profesional (KKLP) Balai Bahasa Riau  menaja kegiatan Bincang Literasi bersama komunitas yang yang ada di  Pekanbaru bertempat di Samara Coffee.

 

Bapak Toha machsum selaku kepala balai Bahasa profinsi Riau menyambut baik kegiatan ini, kegiatan ini merupakan kelanjutan dari Komunitas Literasi  TBM Iqra’ dan TBM Ataya Gemilang yang mendapatkan bantuan pemerintah  tahun 2024.

Acara tersebut diikuti oleh beberapa Komunitas Literasi diantaranya hadir Irsyad Thoriq Algifari  dan Mulyati Umar Founder Rumah Baca Mentari Sago. Rumah baca Mentari sago yang bergerak sejak tahun 2016 sedikit demi sedikit terus membumikan litarasi di Kota Pekanbaru.

Tujuan kegiatan ini bagaimana para komunitas literasi terus menguat dan juga bagaimana memanfaatkan bantuan pemerintah agar praktik baik dilakukan lebih maksimal di lapangan.

Read More

Pendekatan Deep Learning dalam Pembelajaran: Membangun Fondasi Literasi, Kompetensi, dan Karakter

Pendekatan Deep Learning dalam pendidikan merupakan perubahan yang mendasar dalam cara memandang dan melaksanakan proses pembelajaran di sekolah. Berbeda dengan pembelajaran yang sering berfokus pada penghafalan dan pengulangan, Deep Learning menekankan pemahaman mendalam, koneksi bermakna, dan pengembangan keterampilan yang holistik.

 

Foto By Mentarisago

Landasan Teoretis Deep Learning dalam Pendidikan

Deep Learning dalam konteks pendidikan didasarkan pada beberapa teori pembelajaran utama:

1. Konstruktivisme Sosial

   - Pembelajaran terjadi melalui interaksi sosial

   - Pengetahuan dibangun secara aktif oleh pembelajar

   - Guru berperan sebagai fasilitator pembelajaran

2.  Teori Pengalaman Pembelajaran

   - Pembelajaran melalui pengalaman langsung

   - Refleksi aktif terhadap pengalaman

   - Penerapan pengetahuan dalam situasi nyata

 

1.      Literasi Melalui Deep Learning

      Kemampuan ini mencakup beberapa poin sebagai berikut:

·    Literacy (Literasi) → Dengan pendekatan Deep Learning, literasi siswa tidak hanya pada kemampuan membaca dan menulis, tetapi juga memahami makna di balik informasi yang diserap.

·    Numeracy (Kemampuan Numerik) → Daripada hanya menghafal rumus, dengan Deep Learning, siswa didorong untuk memahami konsep dasar matematika, sehingga mereka dapat menerapkannya dalam berbagai konteks kehidupan sehari-hari.

·    Scientific Literacy (Literasi Sains) → Deep Learning dapat membantu siswa untuk mengaitkan konsep sains dengan kehidupan nyata dan menyelami proses penemuan ilmiah secara lebih mendalam.

·         ICT Literacy (Literasi Teknologi Informasi dan Komunikasi) → Dengan Deep Learning, siswa dapat mempelajari cara mengelola informasi digital dengan lebih bijak, memahami etika penggunaan teknologi, dan menerapkannya dalam kehidupan sehari-hari.

·         Financial Literacy (Literasi Keuangan) → Melalui pendekatan Deep Learning, siswa dapat memahami konsep dasar ekonomi, cara mengelola uang, dan memahami dampak dari setiap keputusan finansial yang mereka lakukan.

·         Cultural & Civic Literacy (Literasi Budaya dan Kewarganegaraan) → Penerapan Deep Learning memungkinkan siswa memahami nilai budaya dan kewarganegaraan secara lebih mendalam, menghargai perbedaan budaya, serta memahami peran mereka sebagai warga negara yang aktif dan bertanggung jawab.

 

2. Competencies (Kompetensi)

Kompetensi mencakup cara siswa menghadapi tantangan kompleks, yang meliputi keterampilan berpikir kritis, kreativitas, komunikasi, dan kolaborasi. Adanya Deep Learning mampu mendorong siswa untuk memiliki pendekatan yang lebih mendalam dan analitis terhadap tantangan yang akan mereka hadapi di masa kini maupun masa mendatang.

Kompetensi mencakup beberapa poin sebagai berikut:

·         Critical Thinking / Problem Solving (Berpikir Kritis / Pemecahan Masalah) → Deep Learning mengajarkan siswa untuk melihat masalah dari berbagai sudut pandang dan mencari solusi yang inovatif.

·         Creativity (Kreativitas) → Dalam pendekatan Deep Learning, siswa didorong untuk bereksperimen, menghubungkan ide-ide, dan menghasilkan pemikiran yang original.

·         Communication (Komunikasi) → Deep Learning memungkinkan siswa untuk berkomunikasi secara lebih efektif dengan membiasakan mereka berbicara, mendengar, dan memberikan umpan balik dalam proses pembelajaran.

·         Collaboration (Kolaborasi) → Deep Learning akan mendorong siswa untuk belajar bekerja sama dalam tim, menghargai kontribusi rekan satu tim, dan mengembangkan empati.

 

3. Character Qualities (Kualitas Karakter)

 

Deep Learning juga membantu siswa untuk membentuk kualitas karakter yang diperlukan untuk menyesuaikan diri dengan lingkungan yang selalu berubah. Kualitas karakter ini mencakup beberapa poin sebagai berikut:

·         Curiosity (Rasa Ingin Tahu) → Deep Learning akan membiasakan siswa untuk menumbuhkan rasa ingin tahu dengan cara mengajak mereka menggali informasi dan bertanya secara lebih mendalam terkait suatu topik.

·         Initiative (Inisiatif) → Dengan pendekatan Deep Learning, siswa akan dilatih untuk proaktif dan inisiatif dalam mencari jawaban dan solusi. 

·         Persistence / Grit (Ketekunan) → Deep Learning membiasakan siswa untuk bekerja keras, terus mencoba, tidak mudah menyerah, dan mampu memecahkan masalah hingga tuntas, sehingga dapat mengembangkan ketekunan dalam mencapai tujuan.

·         Adaptability (Kemampuan Beradaptasi) → Deep Learning mampu mendorong siswa untuk terbiasa dengan adanya perubahan, baik dalam proses belajar maupun dalam kehidupan mereka, sehingga mereka lebih fleksibel dalam menghadapi situasi baru.

·         Leadership (Kepemimpinan) → Pembelajaran berbasis kelompok dalam Deep Learning dapat memberikan kesempatan bagi siswa untuk memimpin dan mengambil tanggung jawab.

·         Social and Cultural Awareness (Kesadaran Sosial dan Budaya) → Deep Learning dapat memfasilitasi siswa untuk membangun kesadaran sosial dan budaya yang kuat, serta menghargai keragaman dan perbedaan sebagai sesuatu yang bisa memperkaya pengalaman belajar mereka.

 

Catatan: Implementasi pendekatan Deep Learning perlu disesuaikan dengan konteks lokal, kebutuhan siswa, dan sumber daya yang tersedia.

 

(Mulyati Umar, dikutip dari beberapa sumber)

Read More

Deep Learning: Fondasi Kecerdasan Buatan Modern

Deep Learning telah menghadirkan revolusi dalam dunia kecerdasan buatan (AI) dan menjadi tulang punggung berbagai aplikasi yang kita gunakan sehari-hari. Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang konsep, jenis-jenis, dan aplikasi Deep Learning dalam berbagai bidang.

Pengertian Deep Learning

Deep Learning merupakan bagian dari Machine Learning yang terinspirasi dari struktur dan fungsi otak manusia. Teknologi ini menggunakan jaringan saraf tiruan berlapis (neural networks) yang mampu belajar dari data dalam jumlah besar untuk mengekstrak pola dan fitur kompleks secara hierarkis. Berbeda dengan machine learning tradisional, Deep Learning dapat secara otomatis menemukan representasi yang tepat dari data tanpa memerlukan ekstraksi fitur manual (LeCun et al., 2015).

Meskipun powerful, Deep Learning masih menghadapi beberapa tantangan:

1. Kebutuhan Data: Model deep learning memerlukan dataset besar untuk pelatihan efektif.
2. Komputasi: Training model kompleks membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan.
3. Interpretabilitas: Sulit menjelaskan bagaimana model mencapai kesimpulan tertentu.
4. Bias: Model dapat mewarisi bias dari data training.

Beberapa perbedaan machine learning dan deep learning:

Algoritma

Machine learning menggunakan algoritma untuk mengurai data, mempelajari data, dan membuat keputusan berdasarkan data yang telah dipelajari.

Sementara itu, deep learning menggunakan susunan algoritma yang berlapis-lapis untuk menciptakan “jaringan nalar buatan”. Hal ini membuat deep learning memiliki kemampuan mempelajari data dan membuat keputusan sendiri.

Data

Machine learning hanya mampu menganalisis data yang terstruktur. Namun, algoritma pada machine learning bisa menganalisis data dalam jumlah kecil.

Deep learning mampu menganalisis data yang tidak terstruktur seperti gambar, video, maupun audio.

Algoritma deep learning tidak memiliki kemampuan secara maksimal mengolah data dalam jumlah kecil. Hal ini terjadi karena algoritma deep learning sengaja dirancang untuk mengolah data dalam jumlah banyak.

Attribute Engineering (Rekayasa Fitur)

Machine learning membutuhkan rekayasa fitur. Di lain sisi, deep learning sama sekali tidak membutuh rekayasa fitur. Dengan kata lain, beberapa fitur kemungkinan bisa saling berkaitan saat proses analisis pada program machine learning.

Attribute engineering (rekayasa fitur) sendiri mengacu pada proses pemilihan dan transformasi variabel menggunakan machine learning atau deep learning saat menciptakan model analisis prediktif.

Hardware (Perangkat Keras)

Butuh perangkat keras kelas atas untuk menjalankan program pembelajaran deep learning. Selain itu, mesin yang digunakan juga harus memiliki kemampuan mumpuni untuk mengolah data dalam jumlah besar. .

Sementara itu, program pembelajaran machine learning cukup membutuhkan mesin kelas menengah atau bahkan kelas bawah untuk mengolah data secara optimal.

Penerapan

Penerapan model machine learning adalah sistem rekomendasi pada e-commerce. Algoritma machine learning akan menganalisis data produk yang sebelumnya dicari untuk memberi rekomendasi serupa.

Deep Learning telah membuktikan diri sebagai teknologi transformatif yang mengubah cara kita memecahkan masalah kompleks. Dengan perkembangan berkelanjutan dalam arsitektur, algoritma, dan hardware, potensi Deep Learning masih jauh dari batas maksimalnya.

Read More

Pendekatan Deep Learning dalam Pembelajaran dalam Kurikulum

 

Pembelajaran deep learning dalam konteks pendidikan mengacu pada metode pengajaran yang berfokus pada pemahaman mendalam dan keterampilan berpikir kritis daripada sekedar menghafal informasi. Tujuannya agar siswa dapat mengembangkan pemahaman konsep yang lebih mendalam dan mampu menerapkannya dalam berbagai situasi.

Pendekatan Deep learning dalam konteks pendidikan sebenarnya dapat menjadi bagian dari kurikulum dan metode pembelajaran. Deep Learning merupakan metode yang di adapitasi dari kecerdasan buatan (AI). Metode ini mengajarkan komputer untuk memproses data seperti cara kerja otak manusia. Dalam konteks pendidikan, deep learning merupakan metode pembelajaran yang menekankan pada pemahaman konsep dan penguasaan secara mendalam dalam rentang materi yang lebih kecil. Dengan menggunakan metode deep learning, juga  dapat mengotomatiskan berbagai hal yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti mendeskripsikan gambar atau menyalin file suara ke dalam teks.

Deep learning sendiri merupakan salah satu cabang dari bidang machine learning yang menggunakan saraf buatan atau biasa disebut dengan jaringan syaraf tiruan. Ini memiliki berbagai tingkatan dalam hal pemrosesan atau mempelajari data. Sebagai metode pembelajaran: Deep learning merupakan metode atau strategi pembelajaran yang mendorong siswa untuk memahami materi secara mendalam. Pendekatan ini digunakan untuk meningkatkan kemampuan berpikir kritis, analisis mendalam dan pemecahan masalah. 

Guru yang menerapkan deep learning dalam pembelajaran sehari-hari akan menggunakan strategi seperti studi kasus, diskusi mendalam, dan penerapan konsep dalam lingkungan dunia nyata. Deep learning dapat mendorong siswa untuk berpartisipasi aktif dalam proses pembelajaran dan mengkaji pokok bahasan secara mendalam, sehingga mengeksplorasi lebih dalam dan mengapresiasi.

Pendekatan Deep Learning dapat mengidentifikasi pola kompleks dalam gambar, teks, suara, dan data lainnya untuk menghasilkan wawasan dan prediksi yang akurat.

Deep Learning secara eksplisit mencakup tujuan pembelajaran yang berfokus pada pemahaman mendalam, bukan hanya penguasaan keterampilan dasar atau hafalan. Dalam konteks ini, pembelajaran dirancang untuk menciptakan pengalaman belajar yang meningkatkan pemahaman konseptual, keterampilan berpikir kritis, dan penerapan pengetahuan praktis. Tujuan deep learning adalah untuk meningkatkan pemahaman siswa melalui pendekatan yang lebih mendalam dan fokus pada partisipasi aktif siswa.

Deep Learning merupakan kurikulum yang memadukan tiga unsur utama yaitu  Mindful Learning, Meaningful Learning, dan Joyfull Learning.

Setiap elemen dirancang untuk menciptakan suasana pembelajaran yang tidak hanya mengutamakan pengetahuan tetapi juga memberikan pengalaman bermakna kepada siswa.

1. Meaningful Learning

Teori Meaningful Learning yang dicetuskan oleh David Ausubel menjelaskan tentang proses pembelajaran dimana guru membantu siswa untuk mengaitkan konsep baru yang akan diajarkan dengan konsep-konsep yang sebelumnya sudah mereka pahami. Unsur Meaningful Learning pembelajaran bermakna. Siswa diajak untuk memahami alasan di balik setiap materi kursus yang mereka pelajari dan pentingnya kursus tersebut bagi kehidupan masa depan mereka di dunia nyata. Proses belajar Meaningful Learning ini bertujuan agar pembelajaran menjadi lebih bermakna bagi peserta didik. 

Contohnya adalah mengenalkan penjumlahan pecahan, bisa mulai dengan penjumlahan benda-benda yang lebih konkret terlebih dahulu dengan mengunakan contoh benda yang nyata.

2. Mindful Learning

Mindful Learning seringkali dikenal sebagai metakognisi dalam teori pendidikan. Dalam Mindful Learning, guru memperhatikan keunikan siswanya, termasuk potensi dan kebutuhannya yang beragam.siswa diajak untuk senantiasa sadar akan proses pembelajaran yang sedang ia jalani. Kesadaran ini terdiri dari beberapa aspek: 

1. Kesadaran akan hal-hal yang sudah ia pahami atau kuasai sebelumnya, 

2. Kesadaran akan hal-hal yang belum ia pahami atau kuasai, 

3. Kesadaran akan pentingnya pemahaman atau penguasaan kompetensi dari apa yang ia sedang pelajari, 

4. Kesadaran akan alur proses pembelajaran yang sedang ia jalani demi tercapainya pemahaman atau kompetensi yang ingin ia capai, 

5. Kesadaran akan kemajuan pemahaman atau kompetensi setelah merefleksikan proses pembelajaran yang telah ia lewati, 

6. Kesadaran akan hal-hal yang masih dapat dieksplorasi lebih lanjut dalam proses pembelajaran berikutnya. 

3. Joyful Learning

Joyful Learning menekankan pentingnya menciptakan suasana belajar yang positif agar siswa dapat menikmati setiap bagian dari proses pembelajaran. Joyfull Learning merupakan pendekatan pembelajaran yang tidak sekadar mengedepankan hal-hal yang menyenangkan dalam pembelajaran tapi mengutamakan pemikiran yang mendalam dari para siswa terhadap setiap materi pembelajaran yang dipelajarinya.

Dikutip dari beberapa sumber ( Mulyati Umar)

Read More