Augmented Reality dan Deep Learning untuk Mendukung Metode Pembelajaran Glokalisasi

s3pendidikandasar.fip.unesa.ac.id SURABAYA – Teknologi modern telah mempengaruhi banyak aspek kehidupan, termasuk bidang pendidikan. Dalam konteks pendidikan dasar, penggunaan Augmented Reality (AR) dan Deep Learning menawarkan peluang besar untuk meningkatkan pembelajaran yang lebih kontekstual dan adaptif. Salah satu pendekatan terbaru yang semakin diterima dalam dunia pendidikan adalah metode pembelajaran glokalisasi, yang menggabungkan prinsip global dan lokal untuk menciptakan pengalaman belajar yang relevan dan mudah dipahami oleh siswa. Kombinasi teknologi AR dan deep learning berpotensi besar untuk mendukung metode ini, memberikan pengalaman belajar yang lebih menarik dan mendalam.

Apa Itu Pembelajaran Glokalisasi?

Pembelajaran glokalisasi adalah pendekatan pendidikan yang mengintegrasikan pengetahuan dan praktik global dengan konteks lokal. Dalam pembelajaran glokalisasi, materi pelajaran tidak hanya disajikan dengan pendekatan global, tetapi juga disesuaikan dengan budaya, nilai, dan kebutuhan lokal siswa. Pendekatan ini mengutamakan keberagaman dan memperkenalkan siswa pada cara-cara berpikir yang lebih luas namun tetap relevan dengan kehidupan sehari-hari mereka. Dengan teknologi, pembelajaran glokalisasi dapat dikembangkan dengan lebih efektif, terutama dengan penerapan teknologi seperti Augmented Reality dan Deep Learning.

Augmented Reality: Membawa Pembelajaran ke Dunia Nyata

Augmented Reality (AR) adalah teknologi yang menggabungkan elemen-elemen digital dengan dunia nyata, memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan objek digital dalam konteks nyata mereka. Dalam pendidikan dasar, AR dapat menciptakan pengalaman pembelajaran yang lebih imersif dan menyenangkan, yang membantu siswa untuk memahami konsep yang abstrak melalui visualisasi yang lebih jelas dan menarik. Berikut adalah beberapa cara AR dapat mendukung pembelajaran glokalisasi:

1. Visualisasi Materi Lokal dan Global - AR memungkinkan siswa untuk melihat representasi visual dari konsep-konsep yang diajarkan, baik itu dalam konteks lokal maupun global. Misalnya, dalam pembelajaran geografi, siswa bisa menggunakan AR untuk melihat peta interaktif yang menampilkan perubahan iklim di seluruh dunia dan bagaimana hal itu berdampak pada lingkungan lokal mereka. Hal ini membantu siswa memahami hubungan antara fenomena global dan bagaimana fenomena tersebut mempengaruhi kehidupan sehari-hari mereka.
2. Interaksi Kontekstual dengan Budaya Lokal - Dengan AR, siswa dapat memperoleh wawasan lebih dalam mengenai budaya dan sejarah lokal melalui objek virtual yang ditempatkan di dunia nyata. Misalnya, melalui aplikasi AR, siswa bisa mempelajari cerita sejarah lokal dengan melihat objek atau bangunan bersejarah yang dihidupkan dengan elemen-elemen digital. Pembelajaran seperti ini membuat siswa lebih tertarik dan lebih mudah memahami konteks lokal, yang sangat penting dalam pembelajaran glokalisasi.
3. Pengalaman Belajar yang Imersif dan Engaging - AR memungkinkan siswa untuk berinteraksi langsung dengan materi pelajaran, seperti belajar mengenal flora dan fauna lokal dengan melihat model 3D hewan atau tumbuhan yang dapat mereka periksa lebih dekat. Pengalaman belajar yang imersif seperti ini membuat siswa merasa lebih terlibat, sehingga meningkatkan motivasi dan keterlibatan mereka dalam proses belajar.

Deep Learning: Meningkatkan Pembelajaran Adaptif dan Personalisasi

Deep Learning, salah satu cabang dari Artificial Intelligence (AI), memungkinkan sistem untuk belajar dari data dalam jumlah besar dan menghasilkan keputusan atau rekomendasi yang lebih cerdas dan personal. Dalam pendidikan dasar, teknologi deep learning dapat digunakan untuk menciptakan sistem pembelajaran yang lebih adaptif dan responsif terhadap kebutuhan setiap siswa. Beberapa cara deep learning dapat mendukung pembelajaran glokalisasi adalah:

1. Pembelajaran Personalisasi yang Lebih Efektif - Dengan deep learning, sistem pembelajaran dapat menganalisis kemajuan setiap siswa dan menyesuaikan materi pelajaran sesuai dengan tingkat pemahaman mereka. Misalnya, jika siswa mengalami kesulitan dalam memahami konsep tertentu dalam matematika, sistem berbasis deep learning dapat memberikan latihan tambahan atau menjelaskan materi dengan cara yang berbeda, sehingga pembelajaran menjadi lebih terfokus pada kebutuhan individu siswa. Ini sejalan dengan prinsip pembelajaran glokalisasi yang memperhatikan konteks dan kebutuhan lokal siswa.
2. Analisis Data untuk Menyusun Kurikulum yang Relevan - Deep learning juga dapat membantu pengajaran berbasis data, di mana informasi tentang kemajuan belajar siswa dianalisis secara real-time untuk mengidentifikasi kesenjangan dalam pemahaman dan menentukan langkah-langkah selanjutnya dalam kurikulum. Dalam konteks glokalisasi, data ini dapat digunakan untuk menyesuaikan kurikulum dengan kebutuhan lokal siswa, dengan mempertimbangkan tantangan yang mungkin dihadapi oleh komunitas mereka.
3. Prediksi dan Rekomendasi Pembelajaran - Melalui deep learning, teknologi dapat memprediksi area mana yang membutuhkan perhatian lebih dari siswa, memungkinkan guru untuk merancang materi yang lebih tepat sasaran dan relevan dengan konteks lokal. Misalnya, jika siswa di daerah tertentu menunjukkan kesulitan dalam memahami topik tertentu, sistem berbasis deep learning dapat memberikan saran materi pembelajaran yang lebih disesuaikan untuk mengatasi masalah tersebut.

Integrasi AR dan Deep Learning dalam Pembelajaran Glokalisasi

Penerapan Augmented Reality dan Deep Learning dalam pembelajaran glokalisasi menawarkan potensi besar untuk menciptakan pengalaman belajar yang lebih menyeluruh dan relevan. Kedua teknologi ini dapat saling melengkapi untuk mendukung metode pembelajaran yang berbasis pada keseimbangan antara konteks lokal dan global. Berikut adalah beberapa contoh pengintegrasian AR dan deep learning dalam pembelajaran glokalisasi:

1. Pembelajaran Interaktif dengan Konten Lokal dan Global - Dengan AR, siswa dapat melihat representasi visual dari fenomena global yang kemudian dihubungkan dengan dampaknya di lingkungan lokal mereka. Deep learning dapat memberikan analisis lebih mendalam mengenai bagaimana fenomena global tersebut dapat memengaruhi kehidupan sehari-hari mereka, serta memberikan rekomendasi tentang cara-cara lokal untuk mengatasi masalah tersebut. Sebagai contoh, dalam pembelajaran tentang perubahan iklim, siswa dapat menggunakan AR untuk melihat peta global perubahan iklim dan deep learning untuk memahami solusi yang diterapkan di komunitas mereka.
2. Simulasi Pembelajaran Berbasis Konteks - Melalui AR, siswa dapat berinteraksi dengan objek-objek fisik atau lingkungan lokal yang dihubungkan dengan konteks global. Misalnya, dalam pelajaran tentang keberagaman budaya, siswa dapat menggunakan AR untuk melihat visualisasi budaya dunia yang diintegrasikan dengan budaya lokal mereka. Deep learning dapat memantau dan mengevaluasi interaksi siswa dengan objek tersebut untuk memberikan saran tentang cara-cara untuk memperdalam pemahaman mereka tentang pentingnya keberagaman.
3. Pembelajaran Berbasis Proyek yang Kolaboratif - Dengan teknologi AR dan deep learning, siswa dapat bekerja dalam proyek kelompok yang menggabungkan pengetahuan lokal dan global. Misalnya, siswa dapat menggunakan AR untuk membuat presentasi tentang keberagaman budaya atau masalah lingkungan di wilayah mereka, sementara deep learning membantu dalam menganalisis data yang dikumpulkan dari proyek tersebut dan memberikan umpan balik yang berguna untuk meningkatkan pemahaman dan hasil akhir proyek.

Tantangan dan Prospek Penggunaan AR dan Deep Learning

Meski teknologi AR dan deep learning menawarkan banyak manfaat, ada beberapa tantangan yang perlu diatasi dalam penerapannya, antara lain:

1. Aksesibilitas Teknologi - Tidak semua sekolah memiliki infrastruktur yang memadai untuk mendukung teknologi canggih ini. Oleh karena itu, ada kebutuhan mendesak untuk memperbaiki infrastruktur di sekolah-sekolah, terutama di daerah-daerah terpencil.
2. Pelatihan untuk Guru - Agar teknologi ini dapat digunakan secara efektif, guru perlu dilatih untuk memanfaatkan AR dan deep learning dalam proses pembelajaran. Program pelatihan yang berkelanjutan sangat penting untuk memastikan guru dapat mengintegrasikan teknologi ini dengan baik.
3. Keamanan dan Privasi Data - Penerapan teknologi yang bergantung pada data pribadi siswa memerlukan perhatian terhadap privasi dan keamanan data. Kebijakan yang ketat terkait perlindungan data perlu diterapkan untuk menghindari penyalahgunaan informasi pribadi siswa.

Penggunaan Augmented Reality dan Deep Learning dalam pembelajaran glokalisasi menawarkan potensi luar biasa untuk meningkatkan pengalaman belajar di pendidikan dasar. Kedua teknologi ini memungkinkan pembelajaran yang lebih adaptif, interaktif, dan kontekstual, yang sangat penting dalam menciptakan pembelajaran yang relevan dengan kebutuhan lokal siswa. Meskipun ada tantangan dalam penerapannya, terutama dalam hal aksesibilitas dan pelatihan guru, prospek untuk masa depan pendidikan yang lebih berkualitas sangat terbuka lebar dengan integrasi teknologi ini. Dengan pendekatan yang tepat, pembelajaran glokalisasi dapat menjadi solusi efektif untuk menghubungkan pengetahuan global dengan konteks lokal, memberi siswa wawasan yang lebih luas dan mendalam tentang dunia di sekitar mereka.

 

Penulis: Annas Solihin, S.Pd.