KETERAMPILAN GURU BAHASA INDONESIA MENDIAGNOSIS KEBUTUHAN BELAJAR PESERTA DIDIK DAN PEMANFAATANNYA DALAM PENYUSUNAN PERENCANAAN PEMBELAJARAN BERBASIS DEEP LEARNING

Abstrak

Penelitian ini bertujuan mendeskripsikan keterampilan guru Bahasa Indonesia dalam mendiagnosis kebutuhan belajar peserta didik dan pemanfaatannya dalam penyusunan perencanaan pembelajaran berbasis Deep Learning. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan metode survei. Responden penelitian berjumlah 13 guru Bahasa Indonesia dari lima SMP dan MTs di beberapa desa di Kecamatan Wanasaba, Lombok Timur. Kuesioner 20 butir digunakan sebagai teknik pengumpulan data utama, sedangkan wawancara dan analisis modul ajar digunakan sebagai data pendukung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Keterampilan Guru Bahasa Indonesia Mendiagnosis Kebutuhan Belajar Peserta Didik Dan Pemanfaatannya Dalam Penyusunan Perencanaan Pembelajaran Berbasis Deep Learning berada pada kategori sangat terampil, dengan rata-rata keseluruhan sebesar 4,41. Data pendukung menunjukkan bahwa hasil diagnosis telah dimanfaatkan dalam menentukan tujuan, strategi, aktivitas, dan asesmen pembelajaran. Namun, pemanfaatannya masih perlu diperkuat, terutama dalam pemetaan kebutuhan individual, diagnosis nonkognitif, serta penerjemahan hasil diagnosis ke dalam aktivitas dan tugas yang sesuai dengan kebutuhan peserta didik.

This study aims to describe the skills of Indonesian language teachers in diagnosing students' learning needs and utilizing these findings to formulate lesson plans based on the Deep Learning approach. A descriptive quantitative approach using a survey method was employed. The study involved 13 Indonesian language teachers from five junior high schools (SMP and MTs) located in several villages within the Wanasaba District, East Lombok. A 20-item questionnaire served as the primary data collection tool, while interviews and an analysis of teaching modules provided supporting data. The results indicate that the teachers' skills in diagnosing students' learning needs and applying these insights to Deep Learning-based lesson planning fall into the "highly skilled" category, with an overall mean score of 4.41. Supporting data reveal that diagnostic results have been utilized to determine learning objectives, strategies, activities, and assessments. However, this application requires further strengthening, particularly regarding the mapping of individual needs, non-cognitive diagnosis, and the translation of diagnostic findings into activities and tasks that align with students' specific needs.