Deep Thinking -Salah Satu Alat- Menuju Deep Learning
Oleh: Syaifulloh
Konsultan BBPMP Jawa Tengah
Beberapa waktu yang lalu, saya berkesempatan mengikuti pertemuan yang dihadiri oleh para praktisi pendidikan internasional yang berafiliasi dengan kurikulum International Baccalaureate (IB). Kegiatan yang berlangsung selama dua hari ini menjadi wadah yang sangat berharga untuk berbagi wawasan, pengalaman, dan ide-ide inovatif dalam pengelolaan pendidikan berbasis kurikulum IB, yang dikenal dengan pendekatan holistik dan fokus pada pengembangan karakter siswa.
Acara ini diisi oleh berbagai ahli pendidikan dari mancanegara yang memberikan pandangan mendalam tentang bagaimana kurikulum IB dapat diterapkan secara efektif di berbagai konteks pendidikan. Salah satu poin penting yang dibahas adalah tentang bagaimana implementasi 10 learning Profile IB dan itu semua tertuju kepada "deep thinking" sebagai alat utama untuk mendorong "deep learning". Pendekatan ini menekankan pentingnya kemampuan berpikir mendalam untuk membantu siswa membangun pemahaman yang lebih konseptual dan mendalam, sehingga pembelajaran menjadi lebih bermakna dan relevan.
Peserta yang hadir pun sangat beragam, terdiri dari perwakilan sekolah-sekolah yang telah mengadopsi kurikulum IB. Diskusi yang terjadi selama kegiatan memberikan ruang bagi para peserta untuk saling bertukar ide dan solusi, memperkuat jaringan kerja sama antar-sekolah, dan memperdalam pemahaman tentang manfaat serta dampak positif yang ditawarkan oleh kurikulum IB, termasuk bagaimana melalui implementasi dari 10 profile learning IB bisa menjadi pola yang berkembang tentang deep thinking dapat menjadi landasan menuju keberhasilan implementasi pembelajaran mendalam.
Konsep Deep Thinking dan Deep Learning
Mengenal Deep Thinking: What Mathematics Can Teach Us about the Mind"Janet J. Broughton: Deep thinking is something that is difficult to get a handle on, not because it is complex, but, on the contrary, because it is so basic. Deep thinking is the way the mind functions naturally, not something that the mind must be coerced into doing. The "default condition" of the mind is active, dynamic, and creative. It does not have to be "turned on." It arrives on the scene already turned on. We shall get evidence for the dynamic default condition of the mind by considering the way infants think as they make their initial attempts to get a conceptual understanding of the world. It is from recent work on the development of conceptual systems in infants that we shall begin to discern some of the essential ingredients that make up deep thinking. For this reason yet another term for deep thinking might be "developmental thinking." (Deep Thinking: What Mathematics Can Teach Us about the Mind"Janet J. Broughton)
Broughton mengatakan: Berpikir mendalam adalah sesuatu yang sulit untuk didefinisikan, bukan karena sifatnya yang rumit, tetapi justru sebaliknya, karena ia begitu mendasar. Berpikir mendalam adalah cara pikiran berfungsi secara alami, bukan sesuatu yang harus dipaksakan untuk dilakukan oleh pikiran. Kondisi "default" pikiran adalah aktif, dinamis, dan kreatif. Pikiran tidak perlu "dinyalakan" karena ia sudah hadir dalam keadaan menyala sejak awal. Kita akan menemukan bukti tentang kondisi default yang dinamis dari pikiran dengan mempertimbangkan cara bayi berpikir ketika mereka mulai mencoba memahami dunia secara konseptual. Dari penelitian terbaru tentang perkembangan sistem konseptual pada bayi, kita akan mulai mengenali beberapa elemen penting yang membentuk berpikir mendalam. Oleh karena itu, istilah lain untuk berpikir mendalam mungkin adalah "berpikir perkembangan."
Dikutip dari Wikipedia: Deep Learning/ Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang berfokus pada pemanfaatan jaringan saraf untuk melakukan tugas-tugas seperti klasifikasi , regresi , dan pembelajaran representasi . Bidang ini mengambil inspirasi dari ilmu saraf biologis dan berpusat pada penumpukan neuron buatan ke dalam lapisan-lapisan dan "melatihnya" untuk memproses data. Kata sifat "dalam" mengacu pada penggunaan beberapa lapisan (berkisar dari tiga hingga beberapa ratus atau ribuan) dalam jaringan. Metode yang digunakan dapat berupa metode terbimbing , semi-terbimbing , atau tanpa pengawasan .