REPUBLIKA.CO.ID, IAKARTA . Dampak wabah Covid-19 telah dirasakan oleh seluruh lapisan masyarakat dan di berbagai bidang, salah satunya adalah bidang pendidikan. Terbatasnya waktu pembelajaran tatap muka menghambat pembelajaran. Dalam beberapa kasus, penyampaian pendidikan terhenti.

Menyadari situasi ini, para profesor di universitas BSI (Bina Sarana Informatika) dilatih untuk menggunakan kursus online. Sekelompok pendidik Hadi Wibowo, Ida Hendarsih dan Diana Tambunan melakukan bakti sosial bergaya workshop dengan memanfaatkan Zoom Meeting sebagai wadah pembelajaran di masa pandemi COVID-19 di Pondok Pesantren Tekno Qurani Desa Joglo. Kembangan, Jakarta Barat, sebelum Jumat (28/1).

Profesor Hadi Wibowo mengatakan, guru perlu mengetahui karakteristik siswanya untuk mendapatkan jawaban dan masukan dari siswa. “Platform pembelajaran online merupakan sebuah inovasi baru dalam pemanfaatan teknologi di bidang pendidikan. Di masa pandemi COVID-19, banyak platform pembelajaran online yang diterapkan, salah satunya Zoom Meeting. “Zoom dinilai lebih efektif sebagai aplikasi pembelajaran daring yang dapat memperluas imajinasi siswa dan guru,” kata Hadi dalam keterangan yang diterima, Kamis (2 Oktober 2022).

Zoom memiliki jutaan pengguna. Sebuah platform Seluruh dunia Karena guru dapat mengajar siswanya melalui Zoom, tidak ada konflik antara siswa dan guru.

Guru harus kreatif dalam memberikan materi pembelajaran agar siswa tidak mudah bosan. “Saya berharap melalui pelatihan ini para siswa dapat belajar lebih banyak tentang keimanan dan para guru tidak mengalami kesulitan dalam menyampaikan apa yang telah mereka pelajari kepada siswanya. Siswa juga akan mendapat informasi secara langsung karena mereka akan berbicara secara tatap muka melalui aplikasi Zoom. “Selain itu, pelatihan ini mendorong siswa dan guru untuk memanfaatkan pembelajaran daring agar lebih meningkatkan kreativitasnya”, tutupnya..

Sumber: republika.co.id

Korelasi

Dalam statistik, korelasi atau ketergantungan mengacu pada hubungan statistik antara dua variabel acak atau data bivariat, baik kausal atau tidak. Khususnya dalam konteks statistik, istilah "korelasi" sering kali mengacu pada derajat hubungan linier antara sepasang variabel. Contoh fenomena dependen adalah hubungan antara tinggi badan orang tua dan keturunannya, serta hubungan antara harga suatu barang dan jumlah yang dibeli oleh konsumen, seperti yang ditunjukkan pada kurva permintaan.

Korelasi berguna karena dapat menunjukkan prediksi. hubungan yang dapat digunakan dalam praktek. Misalnya, sebuah perusahaan utilitas mungkin menghasilkan lebih sedikit listrik pada siang hari berdasarkan korelasi antara permintaan listrik dan cuaca. Dalam situasi ini terdapat hubungan sebab akibat dimana kondisi cuaca ekstrim memaksa masyarakat untuk menggunakan lebih banyak listrik untuk pemanas atau pendingin. Pada saat yang sama, perlu dicatat bahwa keberadaan korelasi tidak cukup untuk menyimpulkan adanya hubungan sebab akibat, karena korelasi tidak selalu menunjukkan hubungan sebab akibat.

Secara formal, korelasi dianggap sebagai variabel acak. bergantung jika tidak memenuhi sifat matematis dari kemungkinan independensi. Dalam istilah teknis, korelasi dapat merujuk pada berbagai operasi matematika spesifik antara variabel yang diuji dan nilai yang diharapkan terkait. Beberapa koefisien korelasi yang umum digunakan, seperti koefisien korelasi Pearson (sering dilambangkan dengan ρ atau r), yang mengukur derajat korelasi, khususnya hubungan linier antara dua variabel. Koefisien korelasi lainnya, seperti korelasi peringkat Spearman, dirancang agar lebih kuat daripada korelasi Pearson, sehingga lebih sensitif terhadap hubungan non-linier. Konsep saling informasi juga dapat diterapkan untuk mengukur ketergantungan antara dua variabel.

Koefisien momen produk Pearson

Ukuran umum ketergantungan antara dua variabel adalah Koefisien Korelasi Pearson Product Moment (PPMCC), atau yang sering disebut dengan “Koefisien Korelasi Pearson”. Koefisien ini diperoleh dengan mengambil rasio kovarians dua variabel dalam kumpulan data numerik yang dinormalisasi dengan akar kuadrat variansnya. Secara matematis, koefisien ini dihitung dengan membagi kovarians dua variabel dengan produk deviasi standarnya. Karl Pearson mengembangkan koefisien ini berdasarkan gagasan serupa yang dikemukakan oleh Francis Galton.

Koefisien korelasi momen masukan Pearson berupaya menentukan garis yang paling sesuai antara kumpulan data dua variabel dengan menjumlahkan nilai yang diharapkan, dan koefisien ini menunjukkan berapa lama kumpulan data menyimpang dari nilai sebenarnya yang diharapkan. Tanda koefisien korelasi Pearson dapat digunakan untuk menentukan apakah terdapat korelasi negatif atau positif antar variabel data.Koefisien korelasi populasi ρ (rho) antara dua variabel acak X dan Y, nilai yang diharapkan μX dan μY , dan simpangan baku σX dan σY, didefinisikan sebagai :

Dimana E adalah operator nilai yang diharapkan, cov menunjukkan kovarians, dan corr adalah notasi alternatif yang banyak digunakan untuk koefisien korelasi. Korelasi Pearson ditentukan hanya jika kedua simpangan baku berhingga dan positif. Rumus alternatif yang hanya berdasarkan momen adalah:

Koefisien korelasi peringkat

Koefisien korelasi peringkat, seperti koefisien korelasi peringkat Spearman dan koefisien korelasi peringkat Kendall (τ), mengukur sejauh mana kenaikan suatu variabel cenderung meningkat pada variabel lain, tanpa peningkatan tersebut harus diwakili oleh hubungan linier. Jika satu variabel meningkat dan variabel lainnya menurun, maka koefisien korelasi ranknya negatif. Koefisien korelasi peringkat umumnya dianggap sebagai alternatif terhadap koefisien Pearson, digunakan untuk mengurangi jumlah perhitungan atau membuat distribusi koefisien kurang sensitif terhadap outlier. Namun, pandangan ini tidak memiliki dasar matematis karena koefisien korelasi peringkat mengukur jenis asosiasi yang berbeda dengan koefisien korelasi product-moment Pearson dan paling baik dipandang sebagai jenis asosiasi yang berbeda daripada ukuran populasi alternatif. koefisien korelasi.

Untuk mengilustrasikan sifat korelasi peringkat dan perbedaannya dengan korelasi linier, perhatikan empat pasang angka berikut

(x, y):(0, 1), (10, 100) , ( 101 , 500) , (102, 2000))

Saat kita berpindah dari setiap pasangan ke pasangan berikutnya, x bertambah dan begitu pula y. Hubungan ini sempurna dalam arti kenaikan x selalu dibarengi dengan kenaikan y. Artinya kita mempunyai korelasi rank yang sempurna dan koefisien korelasi Spearman dan Kendall sebesar 1, sedangkan pada contoh ini koefisien korelasi product-moment Pearson adalah 0,7544, yang menunjukkan bahwa skornya jauh dari garis lurus. Demikian pula, jika y selalu berkurang seiring bertambahnya x, koefisien korelasi peringkatnya adalah -1, sedangkan koefisien korelasi Pearson bisa mendekati -1 tergantung seberapa dekat titik-titik tersebut dengan garis. Meskipun dalam kasus ekstrim korelasi peringkat sempurna kedua koefisien sama (baik +1 atau keduanya -1), hal ini biasanya tidak terjadi, sehingga nilai kedua koefisien tidak dapat dibandingkan secara bermakna. Misalnya, untuk tiga pasangan (1, 1), (2, 3), (3, 2), koefisien Spearman adalah 1/2, sedangkan koefisien Kendall adalah 1/3.

Ukuran ketergantungan lainnya di antara variabel acak

Informasi yang diberikan oleh koefisien korelasi tidak cukup untuk menentukan struktur ketergantungan antar variabel acak. Koefisien korelasi sepenuhnya mendefinisikan struktur ketergantungan hanya dalam kasus yang sangat tertentu, misalnya ketika distribusinya merupakan distribusi normal multivariat. Dalam kasus distribusi elips, hal ini mencirikan elips (hiper) dengan kepadatan yang sama; namun, hal ini tidak sepenuhnya mencirikan struktur ketergantungan (misalnya, derajat kebebasan distribusi t multivariat menentukan tingkat ketergantungan ekor).

Korelasi jarak diperkenalkan untuk mengatasi kekurangan korelasi Pearson yang bisa menjadi nol untuk variabel acak dependen; korelasi jarak nol menyiratkan independensi.

Koefisien Ketergantungan Acak adalah ukuran ketergantungan berbasis kopula yang efisien secara komputasi antara variabel acak multivariat. RDC bersifat invarian terhadap penskalaan variabel acak non-linier, mampu menemukan berbagai pola asosiasi fungsional, dan mengambil nilai nol pada independensi.

Untuk dua variabel biner, rasio odds mengukur ketergantungannya, dan mengambil rentang bilangan non-negatif, kemungkinan tak terhingga: [0, +∞]. Statistik terkait seperti Yule's Y dan Yule's Q menormalkan hal ini ke kisaran seperti korelasi [-1,1]. Rasio kemungkinan digeneralisasikan menggunakan model logistik untuk memodelkan kasus di mana variabel terikatnya bersifat diskrit dan dapat berupa satu atau lebih variabel bebas.

Rasio korelasi, informasi timbal balik berbasis entropi, korelasi total, korelasi berganda total, dan korelasi berganda adalah semuanya. . juga dapat mengidentifikasi ketergantungan yang lebih umum, misalnya dengan mempertimbangkan kopula di antara keduanya, sedangkan koefisien determinasi menggeneralisasi koefisien korelasi menjadi regresi berganda.

Sensitivitas terhadap distribusi data

Derajat ketergantungan antara variabel X dan Y tidak tergantung pada derajat pengungkapan variabel-variabel tersebut. Artinya ketika kita menganalisis hubungan antara X dan Y, perubahan tersebut tidak akan mempengaruhi sebagian besar indikator korelasi. Hal ini berlaku untuk beberapa statistik korelasional dan juga untuk statistik populasi. Beberapa statistik korelasi, seperti koefisien korelasi peringkat, juga invarian terhadap transformasi monotonik dari distribusi marjinal X dan/atau Y.

Koefisien korelasi Pearson/Spearman dalam interval (0,1). Sebagian besar ukuran korelasi sensitif terhadap bagaimana X dan Y diambil sampelnya. Ketergantungan ini biasanya lebih kuat ketika melihat nilai-nilai yang lebih luas. Jadi jika Anda melihat koefisien korelasi antara tinggi badan ayah dan anak laki-laki di antara semua laki-laki dewasa dan membandingkannya dengan koefisien korelasi yang sama yang dihitung ketika ayah dipilih dengan tinggi badan antara 165 dan 170 cm, korelasinya lebih lemah pada anak laki-laki. kasus Beberapa metode telah dikembangkan dan sering digunakan dalam meta-analisis untuk mengoreksi pembatasan rentang pada satu atau kedua variabel; yang paling umum adalah Persamaan Kasus II dan Kasus III Thorndike.

Berbagai ukuran korelasi yang digunakan mungkin tidak terdefinisi untuk distribusi gabungan X dan Y tertentu. Misalnya, koefisien korelasi Pearson didefinisikan dalam momen dan oleh karena itu tidak akan terdefinisi jika momennya tidak terdefinisi. Ukuran ketergantungan berdasarkan kuantil selalu ditentukan. Statistik sampel yang dirancang untuk memperkirakan ukuran ketergantungan populasi mungkin memiliki sifat statistik yang diinginkan, seperti ketidakbiasan atau kontinuitas asimtotik, namun mungkin tidak, berdasarkan struktur spasial populasi dari mana data tersebut berasal.

Sensitivitas terhadap distribusi data. data dapat dieksploitasi. Misalnya, korelasi berskala dirancang untuk menggunakan sensitivitas rentang untuk memilih korelasi antar komponen rangkaian waktu cepat. Dengan memperkecil rentang nilai secara terkendali, korelasi yang terjadi dalam jangka panjang akan tersaring dan hanya korelasi dengan skala waktu pendek yang terungkap.

Disadur dari: en.wikipedia.org

Jakarta – Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat (PUPR) tengah menuntaskan pembangunan Bendungan Sadawarna di Kabupaten Subang, Jawa Barat yang mengedepankan konsep green natural recycle. Prinsip-prinsip infrastruktur berbasis lingkungan dan berkelanjutan diimplementasikan pada pembangunan Bendungan Sadawarna mulai dari tahap survei, investigasi, desain, pembebasan tanah (land acquisition), konstruksi, sampai operasi dan pemeliharaan (SIDLACOM).

Menteri PUPR Basuki Hadimuljono menyampaikan pembangunan  infrastruktur berbasis lingkungan dan berkelanjutan sejalan dengan komitmen Pemerintah Indonesia dalam menghadapi isu lingkungan dan perubahan iklim. Pembangunan infrastruktur yang ramah lingkungan terus didorong untuk menciptakan nilai tambah dan pembangunan berkelanjutan sehingga manfaat infrastruktur bisa dirasakan generasi mendatang.

“Dalam usaha meminimalkan dampak negatif pembangunan infrastruktur terhadap lingkungan harus diperhitungkan secara cermat daya dukung lingkungan dan mengoptimalkan pengembangan seluruh potensi wilayah yang ada seperti bagaimana memanfaatkan material lokal, agar bisa mengurangi konsumsi karbon,” ungkap Menteri Basuki.

Pada pembangunan Bendungan Sadawarna, Kementerian PUPR melalui Balai Besar Wilayah Sungai (BBWS) Citarum, Direktorat Jenderal (Ditjen) Sumber Daya Air mengoptimalkan potensi fungsi bendungan dengan mengedepankan tujuh konsep green natural recycle. Pertama, selama tahap konstruksi bendungan Sadawarna mempunyai laboratorium mekanika tanah dan geoteknik secara mandiri agar mengurangi waktu pengetesan laboratorium, sebab di Indonesia hanya terdapat dua laboratorium untuk pengetesan parameter timbunan yang umumnya dipergunakan.

Kedua, Bendungan Sadawarna akan dioptimalkan fungsinya sebagai sumber pembangkit listrik tenaga surya (solar panel) sehingga tak hanya mempunyai manfaat ketahanan pangan, namun juga kemandirian energi bagi operasional. Bendungan yang sudah selesai konstruksi, dihitung dengan asumsi maksimal luas genangan bendungan yang bisa dipergunakan untuk PLTS merupakan 5 persen, dan 1 hektar bisa menciptakan potensi listrik sebesar 1 Mega Watt (MW). Lokasi digenangan nantinya akan dikaji dan dipilih lokasinya.

“Kini tengah dihitung kebutuhan solar sell-nya. Kebetulan untuk pemanfaatan sekarang ini sebagai suplai operasional sekitar 70 ribu Watt, tapi ke depan tak hanya internal tetapi juga eksternal,” ungkap Kepala BBWS Citarum Kementerian PUPR Bastari.

Ketiga, Bendungan Sadawarna akan dilengkapi embung kecil sebagai sistem pengelolaan air limpasan dengan mengadopsi konsep natural pond for water treatment. Natural pond ini nantinya akan memenuhi kebutuhan air di lingkungan fasilitas untuk UPB bendungan  dengan treatment pengelolaan air secara natural memakai chamber - chamber untuk menangkap air limpasan untuk disaring dan diendapkan secara biologis lalu didasar kolam memakai under gravel treatment. Air yang di dalam kolam nantinya akan dipompa naik ke dalam tower air diketinggian 7 m untuk bisa disalurkan ke dalam gedung-gedung dan rumah secara gravitasi dan air limpasan akan kembali ke chamber dan  kolam.

Keempat, pada timbunan main dam Bendungan Sadawarna akan dilengkapi geomet dan ditanam gebalan rumput untuk penanganan hilir bendungan sehingga lebih natural. Bendungan yang berada di Desa Sadawarna, Kecamatan Cibogo, Subang ini didesain mempunyai tinggi bendungan 40 m dengan panjang 933 m dan lebar puncak 10 m.

Kelima, dukungan dalam mengedepankan prinsip ramah lingkungan dan berkelanjutan juga dialaksanakan dengan menyiapkan koridor-koridor sabuk hijau di sepanjang akses jalan lingkar yang nantinya akan dikelola oleh masyarakat sekitar dalam wadah komunitas peduli bendungan dan sebagai pengarah dri IPPU dan perijinan dan persetujuan dri BBWS Citarum Kementerian PUPR sepanjang 21,3 km untuk bisa di tanam tanaman keras produktif agar panennya bisa dirasakan oleh masyarakat sekitar.

Disadur dari sumber pu.go.id/berita

REPUBLIKA.CO.ID, SUMENEP--Hasil penelitian mahasiswa Universitas Jember (UNEJ), Jawa Timur, menyatakan pola pembelajaran via daring yang digelar di berbagai sekolah selama ini, telah banyak mengubah karakter anak didik, khususnya pada tingkat pendidikan dasar, yakni SD (Sekolah Dasar) dan Madrasah Ibtidaiyah (MI)."Ini terjadi, karena saat belajar via daring, anak tidak hanya belajar tentang materi pelajaran yang ditugaskan oleh guru, akan tetapi mereka juga berselancar dengan dunia maya," kata peneliti Firratus Saadah di Sumenep, Rabu (1/9).

Mahasiswa pada Program Studi (Prodi) Teknologi Informasi pada Fakultas Ilmu Komputer Universitas Jember ini meneliti Dampak Pembelajaran Daring pada Siswa di Era Pandemi Covid-19. Objek penelitiannya, siswa kelas III hingga VI MI Al-Hidayah di Desa Bragung, Kecamatan Guluk-Guluk, Sumenep, Madura, Jawa Timur. Penelitian yang merupakan tugas dari Kuliah Kerja Nyata (KKN) dilakukan dengan teknik pengumpulan data observasi dan melakukan pengamatan di lapangan disamping wawancara langsung sebagai pendukung."Dari situ, terungkap fakta dari siswa-siswa yang kami teliti, bahwa sejumlah anak di MI Al-Hidayah itu gaya bicaranya 'kotor' setelah berselancar dengan dunia maya," ungkap Vira, sapaan karib Firratus Saadah yang merupakan peserta KKN 15 Back to Village (BTV) III UNEJ 2021 itu.

Penelitian dengan metode pengumpulan data berupa observasi yang dilakukan mahasiswa semester VII Prodi Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer UNEJ itu lalu menjadi landasan pro kerja bagi Vira untuk menetapkan program kerja dari program KKN yang digelar di Desa Bragung, Guluk-Guluk, Sumenep, Jawa Timur itu.

Program kerja yang akhirnya ditetapkan atas fenomena yang terjadi pada peserta didik itu berupa pembelajaran pendidikan karakter terhadap anak-anak di lingkungannya, dengan mengacu pada lima nilai utama yakni religius, integritas, mandiri, dan gotong-royong."Saya mengajak sejumlah anak membuat tepung tanah liat (clay). Kegiatan ini untuk merangsang anak supaya bisa bekerjasama dengan baik. Anak-anak juga diajak nonton film disney, dan melakukan bedah film. Film tersebut memberikan pelajaran tentang toleransi dalam perbedaan," ujarnya.

Penelitian tentang dampak pembelajaran daring ini, melengkapi hasil penelitian yang dilakukan mahasiswa di Universitas Yogyakarta bernama Wening Sekar Kusuma tentang Dampak Pembelajaran Daring terhadap Prilaku Sosial Emosional Anak. Bedanya, metode yang digunakan dalam penelitian sebelumnya pada studi kasus melalui wawancara dengan analisis tematik pada 10 ibu yang memiliki anak bersekolah TK di kabupaten Ngawi.

Oleh peneliti, sebagaimana dipublikasikan di Jurnal Obsesi di kampus itu, para ibu diberikan pertanyaan melalui wawancara terkait dampak perilaku sosial emosional anak selama pembelajaran daring.Hasilnya, secara umum perilaku sosial emosional anak selama pembelajaran daring, anak cenderung kurang bersikap kooperatif karena anak jarang bermain bersama, kurangnya sikap toleransi, kurangnya bersosialisasi dengan teman terbatasi adanya belajar di rumah, anak terkadang merasa bosan dan sedih, anak merasa rindu teman dan guru serta anak juga tercatat mengalami kekerasan verbal karena proses belajar yang tidak lazim.

Akademisi dari Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Madura Esa Arif AS, M.I.Kom, pembelajaran tatap muka dengan daring memang berbeda secara psikologis, apalagi pada anak-anak dan remaja."Dalam pembelajaran tatap muka, ada sentuhan rasa yang bisa disampaikan secara langsung oleh guru kepada murid, tapi tidak pada pembelajaran daring," katanya

Sumber: republika.co.id

REPUBLIKA.CO.ID, IAKARTA -- Dalam penelitian terbaru, perusahaan perangkat lunak Kaspersky mengidentifikasi tantangan teknologi yang dihadapi keluarga di kawasan Asia Pasifik (APAC) dalam periode pembelajaran jarak jauh berkelanjutan (PJJ).

Kaspersky melakukan uji coba Toluna Satu investigasi. institusi yang ditunjuk. Survei ini dilakukan antara bulan April dan Mei 2021. Responden dari kawasan Asia Pasifik mencakup 517 orang tua, guru, dan 64 anak yang belajar online.

Lebih dari separuh responden mengatakan mereka akan membantu anak-anak mereka menggunakan alat yang mereka perlukan untuk belajar on line. Keluarga di Asia Pasifik (49%) Perlu membeli atau menyewa peralatan untuk mendukung pembelajaran. Angka ini merupakan yang tertinggi kedua di dunia setelah Afrika (62%). Senang rasanya melihat lebih dari separuh (59%) anak-anak di Asia Pasifik mengakses pembelajaran online melalui ponsel cerdas mereka.

Tiga dari lima (60%) anak-anak dalam domain yang terkait dengan pembelajaran online adalah teknisi masalah . Sebagian besar (79%) mendapat bantuan dari orang tuanya untuk mengoperasikan perangkat tersebut. Namun, 16 persen anak-anak tersebut menyelesaikan masalah teknis mereka sendiri.

Managing Director untuk Asia Pasifik di Kaspersky Chris Connell mengatakan di seluruh kawasan Asia Pasifik, pembelajaran virtual terus menjadi norma yang dibutuhkan. Kaspersky melihat ini masih akan berlanjut dalam beberapa bulan mendatang.

Studi Kaspersky, kata Connell, membuktikan bahwa keharusan transisi massal ke pembelajaran online membawa kesulitan tidak hanya dalam hal penguasaan kurikulum, tetapi juga masalah teknis.

“Banyak keluarga harus membeli perangkat tambahan atau meminjamnya dari teman atau sekolah jika mereka menawarkan opsi ini, serta menginstal program dan secara berkala menyelesaikan masalah internet,” komentar Connell melalui siaran pers yang diterima Republika.co.id pada Senin (19/7).

“Ini terbukti menjadi salah satu kesulitan bagi orang tua dan anak-anak. Tapi saya berharap pengalaman yang diperoleh dari menjelajahi dunia online dapat membantu kita melihat secara lebih terbuka akan format pembelajaran offline tradisional dan kedepannya menjadi mahir menggunakan alat digital yang lebih efektif dengan aman,” tambah Connell.

Untuk dapat tetap mengikuti pembelajaran, banyak anak-anak dari Asia Pasifik harus menginstall program tambahan di perangkat mereka. Misalnya, 38 persen mulai menggunakan layanan konferensi video baru dan 43 persen mengunduh simulator interaktif dan program edukasi lainnya. Beberapa orang tua (23 persen) juga merasa perlu untuk mulai menggunakan solusi keamanan.

Direktur Hubungan Univeristas di Mail.ru Group Sergey Mardanov mengatakan ketika pandemi Covid-19 memicu migrasi massal ke pembelajaran jarak jauh, banyak guru dan siswa menyambut pengalaman pertama mereka dalam bekerja dan belajar online.

Sumber: republika.co.id

Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Kementerian Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (Kemendikburistek) berencana kembali menerapkan pembelajaran tatap muka di seluruh sekolah mulai Juli 2021. Namun perkembangan pandemi Covid-19 belum menunjukkan penurunan yang signifikan. bahkan di beberapa daerah masih terus meningkat, dan beberapa daerah masuk dalam kategori zona merah. Variasi Praktik Pembatasan Kegiatan Masyarakat (CPP) di setiap daerah memang meresahkan, terutama bagi orang tua dan guru. Namun anak-anak semakin merindukan suasana sekolah sehingga meningkatkan keinginan mereka untuk kembali ke pendidikan reguler.

Strategi pembelajaran perubahan dan keterbatasan kemampuan siswa

Untuk mengatasi ancaman intrusi, beberapa sekolah menerapkan kebijakan pembelajaran dengan pertukaran siswa . (penularan). memasuki Misalnya, hanya sebagian kecil siswa yang bersekolah, selebihnya belajar di rumah. Jumlah siswanya juga dibatasi, misalnya hanya 25% dari jumlah kelas. Meski langkah ini dilakukan untuk menjaga jarak fisik dan menghindari kerumunan, namun terdapat pertanyaan mengenai efektivitas kegiatan pembelajaran dalam kondisi tersebut.

Tantangan pembelajaran tatap muka terbatas

Pembelajaran tatap muka terbatas memiliki beberapa pertanyaan dan tantangan, seperti bagaimana guru dapat secara efektif melayani semua siswa dengan keterbatasan ini.  Ditambah lagi, bagaimana anak-anak homeschooling dapat tetap terhubung dan mendapatkan pengalaman belajar serupa dengan teman-temannya di sekolah. Guru juga menghadapi tantangan untuk mengembangkan kurikulum yang tetap dapat diakses bahkan ketika siswa berganti nilai. Semua ini menjadi tantangan besar bagi guru dan pengembang teknologi pembelajaran.

Konsep flipped class sebagai solusi

Dengan kondisi seperti ini, konsep pembelajaran flipped class merupakan salah satu solusi yang diusulkan. Flipped Classroom merupakan model pembelajaran yang mengubah tradisi pembelajaran konvensional. Siswa mempelajari materi inti melalui bahan pembelajaran yang disediakan di rumah dan kemudian menerapkan pengetahuan tersebut dalam kegiatan tatap muka di kelas. Dengan pendekatan ini, siswa dapat belajar mandiri di rumah, sedangkan waktu kelas digunakan untuk kegiatan yang memerlukan pemahaman tingkat lanjut.

Implementasi flipped class dan tiga fase pembelajaran

Flipped class memiliki model dasar dengan dua fase utama: latihan di rumah sebelum kelas dan belajar di kelas. Model ini dapat berkembang sesuai dengan kebutuhan sekolah, ada pula yang berkembang menjadi tiga dan empat tahap. Beberapa langkah tersebut antara lain pembelajaran mandiri siswa di rumah, pembelajaran tatap muka di sekolah, penilaian dan monitoring. Model pembelajaran ini menawarkan alternatif yang dapat menjawab tantangan pembelajaran pandemi dan pascapandemi.

Sumber: kemdikbud.go.id