sekdik.com – Pendidikan abad ke-21 menuntut guru untuk lebih adaptif terhadap perkembangan teknologi dan kebutuhan dunia kerja yang terus berubah. Salah satu inovasi besar dalam dunia pendidikan modern adalah penerapan Deep Learning dalam perangkat ajar, khususnya pada mata pelajaran Prakarya.
Kurikulum Merdeka memberi ruang bagi guru dan peserta didik untuk berinovasi, mengeksplorasi, dan mengembangkan keterampilan berpikir tingkat tinggi melalui kegiatan berbasis proyek dan kolaborasi.
Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang perangkat ajar Deep Learning Prakarya terlengkap yang disusun berdasarkan prinsip Kurikulum Merdeka. Pembahasan mencakup pengertian, tujuan, komponen, manfaat, serta contoh penerapannya di sekolah menengah.
Download Perangkat Ajar Deep Learning Prakarya
Untuk mendapatkan Perangkat Ajar Deep Learning Prakarya berdasarkan kelasnya, silahkan unduh melalui tautan yang kami lampirkan di bawah ini:
SMP/MTs
- Kelas 7 ( UNDUH DI SINI )
- Kelas 8 ( UNDUH DI SINI )
- Kelas 9 ( UNDUH DI SINI )
SMA/MA
- Kelas 10 ( UNDUH DI SINI )
- Kelas 11 ( UNDUH DI SINI )
- Kelas 12 ( UNDUH DI SINI )
Konsep Dasar Perangkat Ajar dalam Kurikulum Merdeka
Perangkat ajar merupakan sekumpulan dokumen yang berfungsi sebagai panduan guru dalam melaksanakan pembelajaran di kelas.
Menurut Kemendikbudristek (2024), perangkat ajar meliputi modul ajar, asesmen diagnostik, bahan ajar, serta panduan proyek penguatan profil pelajar Pancasila (P5).
Kurikulum Merdeka menekankan fleksibilitas dan kemandirian guru dalam menyusun perangkat ajar yang sesuai dengan karakteristik peserta didik dan konteks sekolah.
Oleh karena itu, perangkat ajar Deep Learning tidak hanya berisi materi teoretis, tetapi juga strategi pembelajaran berbasis eksplorasi dan pemecahan masalah nyata.
Apa Itu Deep Learning dalam Konteks Pendidikan
Secara umum, Deep Learning dikenal sebagai cabang dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk mempelajari pola dan data secara mendalam.
Namun, dalam konteks pendidikan, konsep Deep Learning lebih menekankan pada pembelajaran yang mendalam dan bermakna (deep and meaningful learning).
Menurut penelitian UNESCO (2023), Deep Learning dalam pendidikan bertujuan agar siswa mampu:
- Menghubungkan konsep teoretis dengan aplikasi nyata.
- Mengembangkan keterampilan berpikir kritis dan reflektif.
- Berpartisipasi aktif dalam proses belajar melalui eksplorasi dan eksperimen.
Dalam mata pelajaran Prakarya, penerapan Deep Learning dilakukan dengan cara mengajak peserta didik untuk menciptakan produk nyata berbasis riset, kreativitas, dan kolaborasi.
Mengapa Deep Learning Relevan untuk Prakarya
Prakarya adalah mata pelajaran yang memadukan pengetahuan, keterampilan, dan nilai-nilai kemandirian. Pembelajaran Prakarya di Kurikulum Merdeka tidak hanya berorientasi pada hasil produk, tetapi juga pada proses berpikir, eksplorasi bahan, dan pemecahan masalah.
Deep Learning menjadi pendekatan ideal karena:
- Menekankan proses pembelajaran berbasis pengalaman (experiential learning).
- Mengintegrasikan teknologi digital seperti desain 3D, simulasi, atau analisis data.
- Mendorong siswa berpikir kreatif dan inovatif dalam menghasilkan karya.
- Membangun kemampuan kolaborasi dan komunikasi lintas disiplin.
Contohnya, proyek membuat smart hydroponic system tidak hanya mengajarkan teknik budidaya, tetapi juga melibatkan prinsip sensor otomatis, pengendalian kelembaban, dan penggunaan energi efisien—konsep yang relevan dengan dunia kerja masa depan.
Komponen Utama Perangkat Ajar Deep Learning Prakarya
Perangkat ajar Deep Learning untuk Prakarya Kurikulum Merdeka disusun secara sistematis dan berorientasi pada capaian pembelajaran. Komponen utamanya meliputi:
- Modul Ajar Prakarya Berbasis Deep Learning
Modul ajar dirancang agar siswa tidak sekadar menghafal, tetapi mengeksplorasi ide. Setiap modul mencakup tujuan pembelajaran, alur kegiatan, asesmen formatif, dan refleksi. - Bahan Ajar Digital dan Interaktif
Guru dapat memanfaatkan video tutorial, simulasi desain, atau perangkat lunak open-source untuk mendukung eksplorasi ide kreatif. - Asesmen Autentik
Penilaian berbasis proyek (Project-Based Assessment) digunakan untuk menilai kemampuan berpikir, kolaborasi, dan hasil karya siswa. - Lembar Kerja Deep Thinking (Deep Learning Worksheet)
Lembar kerja dirancang untuk menstimulasi analisis mendalam, refleksi diri, dan penilaian kritis terhadap proses pembuatan karya. - Panduan Proyek P5 Terintegrasi
Penerapan Deep Learning sejalan dengan tema P5 seperti “Kewirausahaan” atau “Kebinekaan Global”. Peserta didik dapat mengembangkan proyek yang memiliki dampak sosial dan berorientasi pada solusi.
Strategi Implementasi di Sekolah
Implementasi perangkat ajar Deep Learning Prakarya memerlukan strategi yang terencana. Berikut langkah-langkah yang dapat diterapkan guru di sekolah menengah:
- Analisis Karakteristik Peserta Didik
Guru perlu memahami gaya belajar, minat, dan kemampuan awal siswa sebelum menentukan pendekatan Deep Learning. - Perencanaan Proyek Berbasis Teknologi
Kegiatan pembelajaran dapat difokuskan pada pembuatan produk yang memanfaatkan teknologi, seperti Arduino-based automation atau eco-craft recycling project. - Kolaborasi Antarmapel
Deep Learning mendorong keterpaduan antara Prakarya dengan mata pelajaran lain seperti IPA, TIK, dan Matematika. - Penggunaan Platform Digital
Platform seperti Google Classroom, Canva, atau Tinkercad dapat membantu siswa dalam eksplorasi ide dan dokumentasi hasil kerja. - Refleksi dan Evaluasi Berkala
Guru dan siswa bersama-sama mengevaluasi hasil proyek untuk mengidentifikasi keberhasilan dan area perbaikan.
Manfaat Penerapan Perangkat Ajar Deep Learning Prakarya
Penerapan perangkat ajar berbasis Deep Learning memberikan dampak positif bagi seluruh ekosistem pendidikan, antara lain:
- Meningkatkan Kualitas Pembelajaran: Siswa belajar lebih aktif dan memahami konsep secara mendalam.
- Mengembangkan Keterampilan Abad 21: Meliputi komunikasi, kolaborasi, kreativitas, dan berpikir kritis.
- Mendorong Literasi Digital dan Teknologi: Melatih siswa beradaptasi dengan perkembangan industri digital.
- Meningkatkan Kompetensi Guru: Guru lebih terampil menggunakan pendekatan berbasis proyek dan teknologi.
- Membentuk Profil Pelajar Pancasila: Siswa menjadi pembelajar sepanjang hayat yang berkarakter, mandiri, dan gotong royong.
Tantangan dan Solusi
Beberapa tantangan yang sering muncul dalam implementasi Deep Learning Prakarya di sekolah antara lain keterbatasan fasilitas, kesiapan guru, dan waktu pembelajaran yang terbatas.
Namun, solusi dapat dilakukan melalui:
- Pengembangan komunitas belajar guru (Komunitas Praktisi) untuk berbagi praktik terbaik.
- Pemanfaatan sumber daya lokal dan bahan daur ulang untuk proyek kreatif.
- Pelatihan guru secara berkala melalui platform Sekdik.com atau Balai Guru Penggerak.
Peran Sekdik.com dalam Mendukung Inovasi Pendidikan
Sebagai portal pendidikan nasional, Sekdik.com berkomitmen menyediakan sumber daya pembelajaran yang inovatif, termasuk perangkat ajar berbasis Deep Learning. Platform ini menjadi pusat referensi bagi guru untuk mengunduh modul ajar, mengikuti pelatihan daring, dan berbagi pengalaman praktik baik.
Sekdik.com juga mendorong kolaborasi antar guru dari berbagai daerah untuk mengembangkan ide proyek Prakarya yang kontekstual dan berkelanjutan. Dengan pendekatan ilmiah dan berbasis teknologi, situs ini berkontribusi langsung terhadap transformasi pendidikan digital di Indonesia.
Perangkat ajar Deep Learning Prakarya Kurikulum Merdeka merupakan langkah konkret menuju pembelajaran abad ke-21 yang lebih bermakna dan relevan.
Melalui penerapan teknologi, eksplorasi ide kreatif, dan pembelajaran berbasis proyek, siswa dapat mengembangkan keterampilan berpikir mendalam sekaligus menghasilkan karya nyata yang bermanfaat.
Kehadiran Sekdik.com sebagai mitra edukatif bagi guru dan sekolah menjadi tonggak penting dalam memperkuat ekosistem pembelajaran digital di Indonesia.
Dengan perangkat ajar yang lengkap dan terarah, Kurikulum Merdeka tidak hanya menjadi kebijakan, tetapi juga gerakan nyata menuju pendidikan yang memerdekakan dan menyiapkan generasi unggul masa depan.
