Deep Learning dalam AI Bukan Deep Learning dalam Konteks Pembelajaran

Pendahuluan

Istilah "Deep Learning" semakin sering kita dengar dalam berbagai bidang, terutama teknologi dan pendidikan. Namun, penting untuk memahami bahwa makna "deep learning" dalam dunia Artificial Intelligence (AI) berbeda dari makna "deep learning" dalam konteks pendidikan atau pembelajaran. Kesalahan pemahaman ini dapat menimbulkan kebingungan dalam diskusi lintas disiplin.

Gambar di atas menyoroti pentingnya membedakan dua istilah yang secara kebetulan memiliki penamaan serupa namun makna yang sangat berbeda.

Deep Learning dalam Konteks AI

Dalam ilmu komputer, deep learning adalah bagian dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan berlapis (deep neural networks) untuk memproses data kompleks. Deep learning digunakan dalam berbagai aplikasi canggih seperti pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan kendaraan otonom.

Menurut Ian Goodfellow dalam bukunya Deep Learning (2016):

“Deep learning enables computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with multiple levels of abstraction.”

Maknanya, deep learning dalam AI menekankan pada struktur algoritmik yang memungkinkan sistem komputer menyusun representasi data yang kompleks.

Deep Learning dalam Konteks Pembelajaran

Sebaliknya, dalam pendidikan, deep learning merujuk pada pendekatan belajar yang menekankan pemahaman mendalam, bukan sekadar hafalan. Istilah ini pertama kali populer melalui karya-karya Marton & Säljö (1976) yang membedakan antara surface learning (pembelajaran permukaan) dan deep learning (pembelajaran mendalam).

Menurut Biggs dan Tang (2011) dalam bukunya Teaching for Quality Learning at University:

“Deep learning occurs when students seek to understand meaning, integrate theory with practice, relate ideas to previous knowledge, and critically reflect on content.”

Deep learning dalam konteks ini bertujuan agar siswa:

Terlibat aktif dalam pembelajaran.
Mampu menjelajah lebih dalam terhadap konsep yang dipelajari.
Menikmati proses memahami dan membangun makna.

Perbedaan Konseptual

Aspek	Deep Learning (AI)	Deep Learning (Pembelajaran)
Tujuan	Menyusun representasi data melalui algoritma	Mendorong pemahaman mendalam dan reflektif
Pelaku	Mesin / sistem komputer	Manusia / peserta didik
Proses	Komputasi jaringan saraf berlapis	Kegiatan belajar aktif dan bermakna
Pendekatan	Matematis dan algoritmik	Pedagogis dan psikologis

Kesimpulan

Meskipun sama-sama bernama deep learning, konteks dan tujuannya sangat berbeda antara ranah teknologi dan pendidikan. Dalam AI, deep learning adalah teknik canggih yang memungkinkan mesin belajar secara mendalam dari data. Sedangkan dalam pendidikan, deep learning adalah pendekatan untuk membentuk pemahaman yang bermakna dan menyeluruh pada peserta didik.

Pemahaman yang tepat akan kedua istilah ini penting, terutama dalam dunia pendidikan yang mulai mengadopsi teknologi AI, agar tidak terjadi tumpang tindih konsep yang dapat mengaburkan maksud.

Referensi

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
Marton, F., & Säljö, R. (1976). On Qualitative Differences in Learning: I – Outcome and Process. British Journal of Educational Psychology, 46(1), 4–11.
Biggs, J., & Tang, C. (2011). Teaching for Quality Learning at University (4th ed.). Open University Press.
Entwistle, N. (2001). Styles of Learning and Approaches to Studying in Higher Education. Kybernetes, 30(5/6), 593–602.