Perangkat Ajar Seni Tari Deep Learning Kurikulum Merdeka

websejarah.com – Dalam era digital yang semakin maju, pendidikan seni tidak lagi hanya berfokus pada aspek tradisional dan praktik manual, melainkan juga mulai mengadopsi teknologi modern seperti kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mendalam (deep learning).

Perangkat ajar Seni Tari Deep Learning dalam Kurikulum Merdeka merupakan inovasi baru yang mendukung guru dan peserta didik untuk mengembangkan potensi artistik melalui pendekatan ilmiah dan teknologi.

Seni tari sebagai bentuk ekspresi budaya dan kreativitas kini dapat dipelajari dengan bantuan data gerak, video analisis, serta algoritma yang memungkinkan evaluasi otomatis terhadap kualitas gerakan, tempo, dan harmoni.

Hal ini sejalan dengan visi Kurikulum Merdeka yang menekankan pembelajaran berdiferensiasi dan pengembangan Profil Pelajar Pancasila.

Download contoh Perangkat Ajar Seni Tari Deep Learning

Untuk mendapatkan Perangkat Ajar Seni Tari 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 Tari

Perangkat ajar dalam konteks pendidikan adalah seperangkat dokumen dan media pembelajaran yang disusun untuk membantu guru dalam merencanakan, melaksanakan, dan mengevaluasi proses belajar.

Pada mata pelajaran Seni Tari, perangkat ajar mencakup modul ajar, asesmen formatif dan sumatif, media pembelajaran digital, serta rubrik penilaian.

Dalam Kurikulum Merdeka, perangkat ajar dirancang fleksibel, sehingga guru dapat menyesuaikan dengan karakteristik peserta didik, konteks budaya lokal, dan kebutuhan capaian pembelajaran (CP).

Deep Learning diintegrasikan untuk memberikan analisis berbasis data terhadap gerakan tari, ekspresi tubuh, dan kreativitas siswa melalui sistem yang mampu belajar dari contoh gerakan tari profesional.

Integrasi Deep Learning dalam Pembelajaran Seni Tari

Deep Learning adalah cabang dari Artificial Intelligence yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural network) dengan banyak lapisan untuk mengenali pola kompleks dari data. Dalam pendidikan seni tari, teknologi ini dapat digunakan untuk:

1. Analisis Gerak Tubuh (Motion Analysis):
   Sistem deep learning dapat mempelajari pola gerakan tubuh dari video tari profesional. Dengan data tersebut, sistem mampu menilai postur, koordinasi, dan ritme siswa dalam menari.
2. Pelatihan Mandiri Siswa (Self-Learning):
   Siswa dapat merekam gerakannya, kemudian sistem akan memberikan umpan balik otomatis tentang kesesuaian gerakan dengan koreografi yang diajarkan.
3. Peningkatan Kreativitas:
   Algoritma deep learning tidak hanya mengenali pola yang sudah ada, tetapi juga dapat menghasilkan variasi baru dalam gerak tari, membantu siswa mengeksplorasi gaya dan ekspresi baru.
4. Evaluasi Otomatis dan Adil:
   Penilaian berbasis AI membantu guru mengukur performa siswa tanpa bias subjektif, karena sistem menilai berdasarkan data gerakan, ritme, dan keseimbangan.

Penelitian oleh Li et al. (2022) dari Beijing Dance Academy menunjukkan bahwa penggunaan deep learning dalam pembelajaran tari meningkatkan efisiensi evaluasi gerakan hingga 70% dibandingkan metode konvensional.

Perangkat Ajar Seni Tari Kurikulum Merdeka

Kurikulum Merdeka mengedepankan tiga komponen utama dalam perangkat ajar:

1. Capaian Pembelajaran (CP):
   Menekankan pada kemampuan siswa mengekspresikan diri melalui gerakan, memahami nilai-nilai budaya tari, serta menghargai keberagaman.
2. Modul Ajar:
   Modul Ajar Seni Tari berbasis Deep Learning terdiri atas materi pengenalan tari daerah dan modern, latihan penguasaan gerak, serta eksplorasi koreografi digital.
3. Asesmen dan Refleksi:
   Asesmen dilakukan secara formatif dengan bantuan sistem AI yang menganalisis kualitas gerakan siswa, sementara refleksi dilakukan melalui jurnal digital yang mencatat progres pembelajaran.

Sebagai contoh, dalam materi Gerak Dasar Tari Nusantara, siswa diminta menirukan pola gerak menggunakan aplikasi berbasis deep learning.

Aplikasi akan memberikan visualisasi tiga dimensi gerakan, menampilkan kesalahan koordinasi, dan memberikan rekomendasi perbaikan.

Manfaat Deep Learning dalam Pembelajaran Seni Tari

Implementasi perangkat ajar berbasis Deep Learning memberikan manfaat luas bagi seluruh pihak dalam ekosistem pendidikan:

1. Bagi Guru:
   • Memperoleh data akurat tentang perkembangan siswa.
   • Dapat melakukan evaluasi otomatis berbasis bukti digital.
   • Memiliki sumber belajar interaktif untuk memperkaya pembelajaran.
2. Bagi Siswa:
   • Belajar lebih mandiri dan personal.
   • Mendapatkan umpan balik cepat dan spesifik.
   • Lebih termotivasi berkreasi karena teknologi memberikan pengalaman yang menarik.
3. Bagi Sekolah dan Pemerintah:
   • Mendukung digitalisasi pendidikan seni.
   • Meningkatkan kualitas pembelajaran sesuai arah kebijakan Merdeka Belajar.
   • Menghasilkan data empiris untuk perbaikan kurikulum seni di masa depan.

Tantangan Implementasi

Meskipun menawarkan banyak keunggulan, penerapan perangkat ajar Seni Tari berbasis Deep Learning juga menghadapi beberapa tantangan:

1. Keterbatasan Infrastruktur Teknologi:
   Tidak semua sekolah memiliki perangkat keras dan jaringan internet yang mendukung pembelajaran berbasis AI.
2. Kesiapan Guru:
   Diperlukan pelatihan intensif agar guru mampu menggunakan perangkat AI, memahami data gerak, dan menafsirkan hasil analisis dengan tepat.
3. Etika dan Privasi Data:
   Penggunaan rekaman video tari siswa harus memperhatikan perlindungan data pribadi sesuai regulasi pendidikan nasional.
4. Adaptasi Kurikulum Lokal:
   Integrasi teknologi harus tetap memperhatikan konteks budaya dan kearifan lokal, agar tidak menghilangkan nilai-nilai tradisi dalam tari.

Strategi Pengembangan Perangkat Ajar Deep Learning

Agar implementasi perangkat ajar Seni Tari berbasis Deep Learning berhasil, dibutuhkan strategi pengembangan berkelanjutan, antara lain:

1. Kolaborasi Antara Ahli Seni dan Teknologi:
   Perguruan tinggi seni, lembaga AI, dan pemerintah perlu bekerja sama dalam merancang sistem pembelajaran yang akurat dan relevan.
2. Pelatihan Guru dan Tenaga Kependidikan:
   Workshop dan sertifikasi berbasis teknologi tari digital perlu dikembangkan untuk meningkatkan kompetensi pendidik.
3. Penyusunan Standar Evaluasi Digital:
   Kementerian Pendidikan dapat menetapkan rubrik nasional berbasis data gerak sebagai acuan penilaian dalam seni tari digital.
4. Pengembangan Platform Pembelajaran Nasional:
   Sistem daring seperti Merdeka Mengajar dapat diperluas dengan fitur analisis deep learning untuk pembelajaran seni.

Dampak Ilmiah dan Budaya

Integrasi Deep Learning dalam pembelajaran Seni Tari tidak hanya berdampak pada kemajuan pendidikan, tetapi juga pada pelestarian budaya.

Data gerakan tari yang direkam dan dianalisis secara digital berpotensi menjadi arsip nasional untuk dokumentasi tari daerah di Indonesia.

Dengan memanfaatkan jaringan saraf tiruan, setiap pola gerak dapat disimpan, dipelajari, dan disebarluaskan kepada generasi muda melalui platform digital.

Ini menjadikan pembelajaran seni tari bukan sekadar kegiatan sekolah, melainkan upaya pelestarian warisan budaya bangsa yang adaptif terhadap zaman.

Perangkat Ajar Seni Tari Deep Learning Kurikulum Merdeka merupakan langkah strategis dalam mewujudkan pendidikan seni yang inovatif, berbasis data, dan berorientasi masa depan.

Dengan menggabungkan teknologi kecerdasan buatan dan nilai-nilai kebudayaan, siswa dapat belajar dengan cara yang lebih efektif, kreatif, dan reflektif.

Masa depan pendidikan seni di Indonesia tidak hanya bergantung pada tradisi, tetapi juga pada kemampuan kita mengintegrasikan teknologi untuk memperkuat ekspresi budaya.

Deep Learning bukanlah pengganti manusia, melainkan alat bantu yang memungkinkan kita memahami gerak, estetika, dan makna tari secara lebih mendalam.