Pembelajaran Mendalam dalam Taksonomi SOLO dan Bloom: Memahami Hubungan Teoritis dan Praktis Episod 3

Admin July 06, 2025

Dalam perjalanan memahami Deep Learning atau Pembelajaran Mendalam, salah satu pertanyaan fundamental yang muncul adalah: bagaimana pendekatan ini berkaitan dengan taksonomi pembelajaran yang sudah kita kenal? Prof. Suyanto, Ph.D. dan Prof. Yuli Rahmawati, Ph.D. dalam episode ketiga ini memberikan pencerahan mendalam tentang hubungan antara framework Deep Learning dengan dua taksonomi pembelajaran yang paling berpengaruh: Taksonomi Bloom dan Taksonomi SOLO.

Sebagaimana yang diungkapkan Prof. Suyanto, "jalaran biso iku bingung" (dalam bahasa Jawa: bisa karena bingung) - kebingungan yang konstruktif justru menjadi awal dari pemahaman yang mendalam. Mari kita telusuri bagaimana kedua taksonomi ini memberikan landasan teoritis yang kuat untuk implementasi Deep Learning di Indonesia.

Mengapa Taksonomi Penting dalam Deep Learning?

Prof. Yuli menjelaskan bahwa dalam konteks pendidikan, taksonomi pembelajaran sangat beragam dan masing-masing memiliki keunggulan tersendiri. Namun, yang paling komprehensif adalah Taksonomi Bloom yang mencakup tiga domain:

Domain Kognitif - Aspek intelektual
Domain Afektif - Aspek emosional dan nilai
Domain Psikomotor - Aspek keterampilan fisik

Relevansi dengan Deep Learning

Framework Deep Learning Indonesia mencoba mengintegrasikan pengalaman belajar yang terdiri dari:

Memahami
Mengaplikasikan
Merefleksikan

Ketiga pengalaman belajar ini perlu ditempatkan dalam konteks taksonomi yang sudah teruji untuk memastikan implementasi yang efektif dan terukur.

Taksonomi Bloom: Fondasi Klasik Pembelajaran

Struktur Taksonomi Bloom (Revisi)

Taksonomi Bloom yang telah direvisi terdiri dari enam level kognitif:

Remember (Mengingat) - Mengingat informasi yang telah dipelajari
Understand (Memahami) - Memahami makna dari informasi
Apply (Menerapkan) - Menggunakan informasi dalam situasi baru
Analyze (Menganalisis) - Memecah informasi menjadi bagian-bagian
Evaluate (Mengevaluasi) - Membuat penilaian berdasarkan kriteria
Create (Mencipta) - Menghasilkan produk baru atau original

Keunggulan Taksonomi BloomKomprehensif:

Mencakup seluruh aspek pembelajaran
Terstruktur: Hierarki yang jelas dari sederhana ke kompleks
Teruji: Digunakan secara luas di seluruh dunia
Fleksibel: Dapat diadaptasi untuk berbagai konteks pembelajaran

Taksonomi SOLO: Struktur Pembelajaran yang Teramati

Apa itu SOLO?

Prof. Yuli menjelaskan bahwa SOLO adalah singkatan dari Structure of Observed Learning Outcomes (Struktur Hasil Pembelajaran yang Teramati). Taksonomi ini dikembangkan oleh John Biggs dan Kevin Collis untuk mengukur kualitas respons pembelajaran.

Level-level dalam SOLO

1. Prestructural (Prastruktural)

Siswa tidak memiliki pemahaman yang relevan
Respons tidak tepat atau tidak ada
Contoh: Ketika ditanya "Apa itu fotosintesis?" siswa tidak bisa menjawab atau menjawab dengan tidak tepat

2. Unistructural (Unistruktural)

Siswa dapat mengidentifikasi satu aspek yang relevan
Respons sederhana dan langsung
Contoh: "Fotosintesis adalah proses yang terjadi pada tumbuhan"

3. Multistructural (Multistruktural)

Siswa dapat mengidentifikasi beberapa aspek yang relevan
Namun belum dapat mengaitkan antar aspek
Contoh: "Fotosintesis melibatkan energi cahaya, menghasilkan oksigen, dan membutuhkan air"

4. Relational (Relasional)

Siswa dapat mengaitkan beberapa aspek menjadi struktur yang koheren
Pemahaman yang terintegrasi
Contoh: Menjelaskan hubungan antara komponen fotosintesis dalam ekosistem

5. Extended Abstract (Abstrak Diperluas)

Siswa dapat menggeneralisasi struktur ke konteks baru
Pemikiran abstrak dan transfer knowledge
Contoh: Mengaitkan fotosintesis dengan perubahan iklim dan dampaknya terhadap kehidupan

Integrasi Deep Learning dengan Taksonomi

Memahami: Dari Prestructural ke Relational

Prof. Yuli memberikan contoh konkret bagaimana tahap "Memahami" dalam Deep Learning dapat dipetakan dalam taksonomi:

Contoh: Konsep Natrium dalam Kimia

Level Prestructural:

Siswa tidak tahu apa itu natrium
Atau memberikan jawaban yang tidak tepat

Level Unistructural:Siswa:

"Natrium adalah unsur kimia dengan simbol Na"
Sudah bisa mengingat (Remember dalam Bloom)

Level Multistructural:

Siswa dapat menyebutkan beberapa fakta tentang natrium
Namun belum bisa mengkaitkannya

Level Relational:

Siswa dapat menjelaskan hubungan natrium dengan senyawa lain
Memahami peran natrium dalam sistem biologis

Level Extended Abstract:

Siswa dapat mengaitkan natrium dengan berbagai konteks
Dari kimia dasar hingga aplikasi dalam kehidupan sehari-hari

Mengaplikasikan: Extending Knowledge

Tahap "Mengaplikasikan" dalam Deep Learning berkaitan dengan extending knowledge - memperluas pengetahuan dengan menerapkan pemahaman yang sudah ada.

Karakteristik Aplikasi dalam Deep Learning:

Menghubungkan antar Ide: Kemampuan mengaitkan konsep dalam berbagai konteks
Pembelajaran Multidisiplin: Tidak terbatas pada satu bidang ilmu
Aplikasi Kontekstual: Menerapkan dalam situasi nyata

Prof. Yuli menekankan: "Semakin dalam kita akan bisa mengkaitkan ide-ide dalam berbagai konteks. Kalau bidangnya satu mungkin kurang kaya."

Merefleksikan: Extended Abstract dan Metacognition

Tahap "Merefleksikan" adalah yang paling kompleks dan berkaitan dengan:Regulasi Diri:

Kemampuan mengatur proses pembelajaran sendiri
Metacognition: Berpikir tentang proses berpikir
Transfer Knowledge: Menerapkan pembelajaran dalam konteks baru

Contoh Refleksi dalam Pembelajaran Fotosintesis:

Pertanyaan Reflektif:

"Bagaimana proses fotosintesis berdampak pada ekosistem?"
"Apa yang terjadi jika faktor-faktor fotosintesis berubah?"
"Bagaimana fotosintesis berkaitan dengan perubahan iklim?"

Studi Kasus: Pembelajaran Akuarium

Prof. Yuli memberikan contoh nyata dari pengalamannya:

"Anak-anak diminta membuat akuarium dengan kondisi yang membuat ikan mas tidak cepat mati. Hanya dengan stimulasi itu, mereka sampai membaca jurnal dan buku biologi dasar perkuliahan. Mereka bisa menentukan ukuran akuarium berdasarkan jenis ikan tanpa diajarkan secara eksplisit."

Ini menunjukkan bagaimana Deep Learning dapat mendorong siswa mencapai level Extended Abstract secara alami.

Mengapa Bukan Sintaks?

Perbedaan Sintaks dan Pengalaman Belajar

Prof. Yuli menjelaskan perbedaan penting antara sintaks (langkah-langkah pembelajaran) dan pengalaman belajar:

Sintaks (Contoh: Problem-Based Learning)

Orientasi masalah
Organisasi siswa
Investigasi individual/kelompok
Presentasi hasil
Evaluasi proses

Pengalaman Belajar Deep Learning

Memahami - Bisa dalam berbagai aktivitas
Mengaplikasikan - Bisa dalam berbagai metode
Merefleksikan - Bisa dalam berbagai konteks

Fleksibilitas Implementation

Keunggulan Pendekatan Pengalaman Belajar:

Tidak Kaku: Guru bebas memilih metode yang sesuai
Adaptif: Dapat disesuaikan dengan konteks lokal
Integratif: Dapat menggabungkan berbagai model pembelajaran
Fokus pada Outcome: Yang penting adalah pengalaman belajar tercapai

Prof. Yuli menekankan: "Fokus yang akan dibuat adalah bagaimana siswa mengalami pengalaman belajar: dia paham dulu, kemudian dia mengaplikasikan, dia merefleksi."

Tantangan dalam Implementasi

1. Memastikan Pemahaman Sebelum Aplikasi

Permasalahan Umum:Guru sering "loncat" ke aplikasi tanpa memastikan pemahaman
Siswa melakukan project tanpa memahami konsep dasar
Pembelajaran menjadi "meaningless"

Solusi:

Double Check: Pastikan siswa benar-benar paham sebelum lanjut
Scaffolding: Berikan dukungan bertahap
Assessment Berkelanjutan: Evaluasi pemahaman secara terus-menerus

2. Menghindari "Cookbook Learning"

Prof. Yuli mengibaratkan pembelajaran yang tidak bermakna seperti "cooking book" - siswa hanya mengikuti prosedur tanpa memahami alasannya.

Karakteristik Cookbook Learning:

Mengikuti langkah-langkah tanpa pemahaman
Tidak bisa menjelaskan alasan di balik tindakan
Tidak dapat mentransfer knowledge ke situasi baru

Strategi Menghindari:

Selalu tanyakan "Mengapa?" bukan hanya "Bagaimana?"
Kaitkan aktivitas dengan konsep teoretis
Dorong siswa untuk menjelaskan alasan di balik tindakan mereka

3. Mengembangkan Kemampuan Refleksi

Tantangan:

Siswa tidak terbiasa merefleksi
Refleksi dianggap "tambahan" bukan bagian integral
Kurangnya panduan untuk refleksi yang bermakna

Strategi Pengembangan:

Berikan pertanyaan reflektif yang terstruktur
Gunakan jurnal pembelajaran
Fasilitasi diskusi reflektif
Modelkan proses refleksi

Depth of Knowledge: Memperdalam Pemahaman

Prof. Yuli juga menyinggung tentang Depth of Knowledge (DOK) dari Norman Webb yang menambahkan dimensi kedalaman pada setiap level taksonomi:

Level DOK dalam Memahami (C2)

DOK Level 1: Pemahaman dasar dan literal
DOK Level 2: Pemahaman yang melibatkan interpretasi
DOK Level 3: Pemahaman yang memerlukan reasoning

Ini menunjukkan bahwa bahkan dalam satu level taksonomi, ada gradasi kedalaman yang perlu diperhatikan.

Implementasi Praktis di Kelas

Model Pembelajaran yang Kompatibel

Deep Learning tidak menggantikan model pembelajaran yang sudah ada, tetapi dapat diintegrasikan dengan:

Problem-Based Learning
Project-Based Learning
Inquiry-Based Learning
Cooperative Learning
Discovery Learning

Strategi Integrasi

Langkah 1: Analisis Sintaks

Identifikasi langkah-langkah dalam model pembelajaran yang digunakan
Petakan setiap langkah ke pengalaman belajar (Memahami/Mengaplikasikan/Merefleksikan)

Langkah 2: Identifikasi Gap

Temukan bagian yang kurang atau hilang
Tambahkan elemen yang diperlukan

Langkah 3: Strengthening

Perkuat aspek yang sudah ada
Pastikan setiap pengalaman belajar bermakna

Contoh Implementasi: Pembelajaran Ekosistem

Tradisional:

Penjelasan konsep ekosistem
Identifikasi komponen ekosistem
Tugas membuat diagram ekosistem
Evaluasi

Deep Learning Integration:

Memahami:

Observasi ekosistem lokal
Diskusi tentang interaksi dalam ekosistem
Kaitkan dengan pengalaman sehari-hari

Mengaplikasikan:

Analisis perubahan ekosistem
Prediksi dampak perubahan lingkungan
Desain solusi untuk masalah ekosistem

Merefleksikan:

Evaluasi dampak aktivitas manusia terhadap ekosistem
Refleksi tentang peran pribadi dalam menjaga lingkungan
Transfer knowledge ke konteks global (perubahan iklim)

Pesan untuk Para Guru

Paradigma Baru dalam Mengajar

Prof. Yuli memberikan pesan penting untuk para guru:

"Pembelajaran mendalam adalah sebuah usaha untuk meningkatkan kualitas pembelajaran siswa-siswa kita. Kita ingin siswa kita belajar memahami sebuah konsep secara mendalam, sehingga ketika dia paham dengan baik, maka dia bisa mengaplikasikan dalam berbagai konteks termasuk menggunakan pengetahuannya untuk menyelesaikan masalah."

Evaluasi Diri untuk Guru

Pertanyaan Reflektif:

Apakah siswa benar-benar memahami konsep yang diajarkan?
Sudahkah saya memberikan kesempatan untuk mengaplikasikan pemahaman?
Bagaimana saya memfasilitasi refleksi yang bermakna?
Apakah pembelajaran yang saya lakukan sudah meaningful?

Pentingnya Kesejahteraan Guru

Prof. Suyanto juga menekankan aspek yang tidak kalah penting:

"Guru adalah ujung tombak yang luar biasa dalam pembelajaran mendalam. Persoalan klasik guru seperti guru honorer dan kesejahteraan guru adalah persoalan nasional yang harus kita atasi di masa mendatang."

Kesimpulan: Menuju Pembelajaran yang Bermakna

Integrasi yang Holistik

Deep Learning tidak berdiri sendiri, tetapi terintegrasi dengan:

Taksonomi Bloom: Memberikan struktur hierarkis pembelajaran
Taksonomi SOLO: Memberikan cara mengukur kualitas respons
Depth of Knowledge: Memberikan dimensi kedalaman pada setiap level
Praktik Pembelajaran: Mengintegrasikan dengan metode yang sudah ada

Prinsip-Prinsip KunciFleksibilitas:

Dapat diadaptasi dengan berbagai konteks
Kedalaman: Tidak hanya luas tetapi juga mendalam
Bermakna: Pembelajaran harus relevan dengan kehidupan siswa
Reflektif: Siswa harus mampu merefleksikan pembelajarannya
Transferable: Pengetahuan dapat ditransfer ke situasi baru

Visi ke Depan

Dengan memahami hubungan antara Deep Learning dan taksonomi pembelajaran, kita dapat:

Merancang pembelajaran yang lebih efektif
Mengukur kemajuan siswa dengan lebih akurat
Mengintegrasikan berbagai pendekatan pembelajaran
Memfasilitasi transfer knowledge yang bermakna
Mengembangkan siswa yang mampu berpikir kritis dan kreatif

Penutup

Sebagaimana yang diungkapkan dalam bahasa Jawa: "witing tresno jalaran kulino" (cinta muncul karena kebiasaan), pemahaman mendalam tentang Deep Learning dan taksonomi pembelajaran akan tumbuh seiring dengan praktik dan refleksi yang berkelanjutan.

Framework Deep Learning Indonesia, dengan dukungan taksonomi yang kuat, menawarkan jalan menuju pembelajaran yang tidak hanya mengembangkan aspek kognitif, tetapi juga afektif dan psikomotor siswa secara holistik. Dengan pendekatan yang fleksibel namun terstruktur, setiap guru dapat mengadaptasi dan mengimplementasikan Deep Learning sesuai dengan konteks dan kebutuhan lokal mereka.

Masa depan pendidikan Indonesia terletak pada kemampuan kita untuk mengintegrasikan wisdom of the past dengan innovation of the present, menciptakan pembelajaran yang truly meaningful, mindful, dan joyful bagi setiap anak Indonesia.

Artikel ini disusun berdasarkan diskusi mendalam Prof. Suyanto, Ph.D. dan Prof. Yuli Rahmawati, Ph.D. dalam video PM dalam Taksonomi Solo dan Bloom-Eps.3 di channel Suyanto.id

Referensi:Video: Prof. Yuli Rahmawati, Ph.D.: PM dalam Taxonomi Solo dan Bloom-Eps.3 @Suyantoid

Taksonomi Bloom (Revisi) - Anderson & Krathwohl

Taksonomi SOLO - John Biggs & Kevin Collis

Depth of Knowledge - Norman Webb

New Pedagogies for Deep Learning - Michael Fullan

Structure of Observed Learning Outcomes - Biggs & Collis