Perangkat Ajar Seni Rupa Deep Learning Kurikulum Merdeka

websejarah.com – Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah membawa dampak besar dalam dunia pendidikan, termasuk bidang seni rupa.

Dalam konteks Kurikulum Merdeka, pembelajaran kini diarahkan untuk mengembangkan potensi peserta didik secara menyeluruh, kreatif, dan adaptif terhadap perubahan zaman. Salah satu inovasi terbaru adalah pemanfaatan Deep Learning dalam perangkat ajar seni rupa.

Deep Learning, sebagai cabang dari AI yang meniru cara kerja otak manusia dalam memproses informasi, memiliki potensi besar dalam mendukung eksplorasi visual, apresiasi seni, dan pembelajaran berbasis proyek.

Melalui pendekatan ini, siswa tidak hanya belajar menggambar atau melukis, tetapi juga memahami konsep estetika, komposisi, dan emosi melalui analisis data visual berbasis teknologi.

Download contoh Perangkat Ajar Seni Rupa Deep Learning

Untuk mendapatkan Perangkat Ajar Seni Rupa Deep Learning semua kelas, silahkan unduh melalui tautan yang kami sediakan di bawah ini:

SD/MI

• Kelas 1 ( UNDUH DI SINI )
• Kelas 2 ( UNDUH DI SINI )
• Kelas 3 ( UNDUH DI SINI )
• Kelas 4 ( UNDUH DI SINI )
• Kelas 5 ( UNDUH DI SINI )
• Kelas 6 ( UNDUH DI SINI )

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 Seni Rupa Kurikulum Merdeka

Kurikulum Merdeka menekankan pembelajaran yang berpusat pada peserta didik, berbasis kompetensi, dan memberikan ruang bagi kreativitas.

Dalam konteks seni rupa, perangkat ajar mencakup modul ajar, proyek kreatif, lembar kerja peserta didik (LKPD), asesmen formatif dan sumatif, serta bahan refleksi guru.

Tujuan utama perangkat ajar seni rupa adalah untuk:

1. Mengembangkan daya cipta, apresiasi, dan kemampuan estetika siswa.
2. Mendorong pembelajaran berbasis pengalaman dan proyek nyata.
3. Menanamkan nilai-nilai budaya, ekspresi diri, dan empati visual.
4. Mengintegrasikan teknologi digital dalam proses penciptaan karya seni.

Dengan hadirnya teknologi Deep Learning, perangkat ajar seni rupa dapat diperkuat melalui pendekatan ilmiah yang menghubungkan seni dengan data, citra digital, dan analisis pola visual.

Integrasi Deep Learning dalam Pembelajaran Seni Rupa

Deep Learning memungkinkan komputer untuk mengenali gambar, warna, bentuk, dan gaya seni melalui jaringan saraf tiruan (artificial neural networks). Teknologi ini dapat digunakan dalam berbagai aspek pembelajaran seni rupa di sekolah:

1. Analisis Gaya Seni Otomatis
   Sistem berbasis AI dapat mengenali dan mengklasifikasikan gaya seni seperti realisme, impresionisme, ekspresionisme, hingga seni digital modern. Siswa dapat menggunakan aplikasi berbasis AI untuk memahami karakteristik setiap gaya melalui perbandingan visual yang dihasilkan oleh model Deep Learning.
2. Eksperimen Warna dan Komposisi
   Melalui simulasi Deep Learning, siswa dapat bereksperimen dengan palet warna, kontras, dan komposisi tanpa harus menggunakan cat atau kanvas fisik. Aplikasi ini membantu mereka memahami teori warna secara interaktif dan efisien.
3. Pengenalan Motif Budaya Lokal
   AI dapat digunakan untuk menganalisis pola visual batik, ukiran, dan ornamen tradisional Indonesia. Dengan cara ini, siswa dapat belajar mengenali kekayaan visual nusantara melalui pendekatan ilmiah dan teknologi.
4. Umpan Balik Otomatis terhadap Karya Siswa
   Sistem berbasis Deep Learning dapat memberikan penilaian awal terhadap karya siswa, seperti keseimbangan visual, kesesuaian tema, atau tingkat orisinalitas. Hal ini membantu guru memberikan evaluasi yang lebih objektif dan mendalam.

Contoh Implementasi Perangkat Ajar Deep Learning Seni Rupa

Dalam praktik Kurikulum Merdeka, guru dapat memanfaatkan perangkat ajar yang mengintegrasikan teknologi Deep Learning sebagai berikut:

1. Modul Ajar Digital Seni Rupa
   Modul ajar berisi panduan teori seni, latihan berbasis proyek, serta aktivitas digital menggunakan aplikasi AI. Contohnya, siswa diminta untuk membuat karya dengan bantuan algoritma yang meniru gaya pelukis terkenal seperti Van Gogh atau Affandi.
2. Proyek Kreatif Berbasis AI Art
   Dalam pembelajaran berbasis proyek (Project-Based Learning), siswa dapat menciptakan karya visual menggunakan platform Deep Learning seperti DeepArt atau RunwayML. Mereka kemudian melakukan refleksi terhadap makna estetis dan etis dari kolaborasi antara manusia dan mesin.
3. LKPD Digital Interaktif
   Lembar kerja siswa dapat berisi latihan pengenalan gaya seni, analisis warna, dan desain berbasis citra. Dengan bantuan AI, siswa dapat melihat bagaimana sistem menafsirkan karyanya dan membandingkan hasil dengan konsep yang dipelajari.
4. Asesmen Otomatis dan Refleksi Guru
   Guru dapat menggunakan sistem analisis berbasis Deep Learning untuk memantau perkembangan siswa dari waktu ke waktu. Hasil karya digital disimpan dalam portofolio daring yang dapat dianalisis secara visual untuk melihat kemajuan estetika dan pemahaman konsep.

Dampak Ilmiah dan Psikologis Pembelajaran Deep Learning pada Seni Rupa

Berdasarkan hasil penelitian yang dipublikasikan oleh Journal of Educational Computing Research (2023), penggunaan Deep Learning dalam pendidikan seni meningkatkan motivasi belajar sebesar 32% dan pemahaman konseptual hingga 45% dibanding metode konvensional.

Selain itu, menurut data UNESCO (2024), integrasi AI dalam pembelajaran seni mendorong literasi digital kreatif serta memperkuat kemampuan berpikir divergen dan kritis. Siswa yang memanfaatkan teknologi ini cenderung lebih terbuka terhadap eksplorasi visual dan berani mengambil risiko artistik.

Dari sisi psikologis, pembelajaran berbasis Deep Learning juga menumbuhkan rasa percaya diri karena siswa melihat hasil visual langsung dari ide mereka melalui bantuan sistem AI. Interaksi ini menciptakan hubungan kolaboratif antara manusia dan teknologi dalam menciptakan ekspresi seni yang autentik.

Tantangan dan Solusi Penerapan Deep Learning dalam Seni Rupa

Meskipun memiliki banyak manfaat, penerapan Deep Learning dalam pendidikan seni tidak lepas dari tantangan. Beberapa kendala umum meliputi:

1. Keterbatasan fasilitas teknologi di sekolah.
2. Kurangnya kompetensi guru dalam penggunaan AI.
3. Risiko penyalahgunaan karya digital tanpa atribusi.
4. Kebutuhan kurikulum yang fleksibel agar sesuai dengan perkembangan teknologi.

Solusi yang dapat diterapkan antara lain:

• Pelatihan guru seni rupa berbasis digital literacy.
• Pengadaan perangkat lunak open source seperti TensorFlow, RunwayML, atau Artbreeder.
• Kolaborasi antar sekolah dan universitas seni dalam riset pendidikan berbasis AI.
• Etika digital dimasukkan ke dalam modul pembelajaran agar siswa memahami batasan penggunaan AI dalam seni.

Strategi Pengembangan Perangkat Ajar Deep Learning untuk Guru

Agar perangkat ajar efektif, guru perlu memperhatikan beberapa langkah strategis:

1. Analisis kebutuhan peserta didik berdasarkan capaian pembelajaran Kurikulum Merdeka.
2. Desain aktivitas proyek seni berbasis data visual yang relevan dengan konteks budaya lokal.
3. Integrasi media digital interaktif, seperti video tutorial, simulasi warna, dan eksperimen visual AI.
4. Evaluasi formatif berkelanjutan menggunakan hasil karya digital siswa sebagai bahan refleksi.
5. Pembuatan repositori karya seni digital sekolah untuk mendokumentasikan perkembangan kreativitas siswa.

Perangkat ajar Seni Rupa berbasis Deep Learning dalam Kurikulum Merdeka menjadi langkah inovatif dalam menggabungkan seni dan teknologi.

Melalui pendekatan ini, siswa tidak hanya diajak untuk berkreasi secara visual, tetapi juga berpikir kritis, mengenali pola, dan memahami makna di balik data visual.

Kecerdasan buatan tidak menggantikan peran manusia dalam berkarya, melainkan memperkaya cara kita memandang dan mengekspresikan keindahan. Guru sebagai fasilitator berperan penting dalam memastikan teknologi menjadi alat bantu yang memperkuat nilai-nilai kemanusiaan dalam pendidikan seni.

Dengan demikian, perangkat ajar Seni Rupa Deep Learning bukan hanya sarana pembelajaran, tetapi juga jembatan menuju masa depan pendidikan yang lebih kreatif, kolaboratif, dan berkeadaban.