TRANSFORMASI PEMBELAJARAN IPS BERBASIS DEEP LEARNING DALAM MEWUJUDKAN TUJUAN PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN (SDGS): KAJIAN LITERATUR
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis transformasi pembelajaran Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS) berbasis deep learning dalam mendukung pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (Sustainable Development Goals/SDGs). Penelitian ini menggunakan pendekatan kajian literatur (systematic literature review) dengan menganalisis artikel ilmiah bereputasi yang dipublikasikan pada rentang tahun 2015–2026 melalui tahapan identifikasi, seleksi, evaluasi, dan sintesis literatur berdasarkan pedoman PRISMA serta dianalisis menggunakan teknik analisis tematik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pembelajaran berbasis deep learning dalam IPS tidak hanya dimaknai sebagai pemanfaatan teknologi, tetapi juga sebagai pendekatan pedagogis yang menekankan pemahaman mendalam, berpikir kritis, reflektif, serta keterkaitan dengan konteks kehidupan nyata. Implementasi pendekatan ini terbukti mampu meningkatkan keterampilan abad ke-21, seperti kemampuan berpikir kritis, pemecahan masalah, kolaborasi, dan kesadaran sosial peserta didik, serta berkontribusi signifikan terhadap pencapaian SDGs, khususnya pendidikan berkualitas (SDG 4), kesadaran lingkungan (SDG 13), dan penguatan nilai keadilan sosial (SDG 16). Namun demikian, implementasi pembelajaran IPS berbasis deep learning masih menghadapi tantangan berupa keterbatasan kompetensi guru, rendahnya literasi digital, serta belum optimalnya integrasi antara pendekatan pedagogis dan teknologi. Oleh karena itu, diperlukan pengembangan model pembelajaran IPS berbasis deep learning yang kontekstual, integratif dengan nilai-nilai SDGs dan kearifan lokal, serta didukung oleh peningkatan kapasitas guru dan kebijakan pendidikan yang adaptif.
Kata kunci: pembelajaran IPS, deep learning, SDGs, kajian literatur, pendidikan berkelanjutan
Downloads
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
References
Ariansyah, A., Prayogi, S., Kurnia, N., Bilad, M. R., & Sutarto. (2023). Digital technology to support sustainable development goals (SDGs): Literature review. Lensa: Jurnal Kependidikan Fisika, 12(2), 85–92.
Biggs, J., & Tang, C. (2011). Teaching for quality learning at university (4th ed.). McGraw-Hill.
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101.
Budhiarti, Y., Mytra, P., & Slow, L. (2025). The role of deep learning in elementary education: Pedagogical insights from a literature study. Jurnal Pedagogi dan Inovasi Pendidikan.
Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (5th ed.). SAGE Publications.
Darling-Hammond, L., Flook, L., Cook-Harvey, C., Barron, B., & Osher, D. (2020). Implications for educational practice of the science of learning and development. Applied Developmental Science, 24(2), 97–140.
Fatmawati, L., & Syafiqa, A. N. (2025). Comparison of deep learning implementation in elementary education across countries: A literature review. Jurnal Pemikiran dan Pengembangan Sekolah Dasar, 13(1), 45–56.
Fullan, M., Quinn, J., & McEachen, J. (2018). Deep learning: Engage the world change the world. Corwin.
Hmelo-Silver, C. E. (2004). Problem-based learning: What and how do students learn? Educational Psychology Review, 16(3), 235–266.
Kamaruddin, K., & Saqjuddin, S. (2024). Deep learning as a transformative approach in social studies education. International Journal of Management and Education in Human Development, 4(2), 210–218.
Kitchenham, B., & Charters, S. (2007). Guidelines for performing systematic literature reviews in software engineering. Keele University & Durham University.
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., et al. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71.
Prihantini, P., Sutarto, S., Apriliyani, E. S., Stavinibelia, S., Arsyad, M., & Mukhtar, D. (2025). Deep learning approaches in education: A literature review on their role in addressing future challenges. TOFEDU: The Future of Education Journal, 4(5), 1213–1220.
Qomah, A. N. I., Wachidi, W., Maksum, M. N. R., Rifai, A., & Anggraini, F. N. (2026). Deep learning in education: A systematic literature review on its applications and challenges. Proceedings of International Seminar on Educational Technology (ISETH), 1(1), 55–63.
Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333–339. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039
UNESCO. (2017). Education for sustainable development goals: Learning objectives. UNESCO Publishing.
Vinuesa, R., & Sirmacek, B. (2021). Interpretable deep-learning models to help achieve the sustainable development goals. arXiv.
Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., Balaam, M., Dignum, V., Domisch, S., Felländer, A., Langhans, S. D., Tegmark, M., & Fuso Nerini, F. (2021). The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, 12(1), 233. https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y