Reorientasi Supervisi Akademik dalam Pendekatan Deep Learning: Tinjauan Teoretis terhadap Tantangan dan Transformasi - Dinata, Yuriyan; Rohaini, Yespi; Syaifudin, Muhammad (Jurnal Likhitaprajna, 2025)
Artikel ini mengkaji secara teoretis urgensi reorientasi supervisi akademik dalam konteks pendidikan abad ke-21, khususnya melalui pendekatan deep learning. Dalam latar belakangnya, supervisi akademik telah mengalami transformasi paradigma dari model tradisional yang bersifat otoriter menuju model transformatif yang reflektif dan kolaboratif. Penelitian ini menggunakan metode studi pustaka dan analisis reflektif untuk menelaah tantangan dan peluang dalam implementasi pendekatan deep learning terhadap supervisi akademik. Hasil kajian menunjukkan bahwa teknologi deep learning memiliki potensi besar dalam mentransformasi praktik supervisi menjadi berbasis data, real-time, dan personal, melalui automasi observasi, analisis performa guru, serta evaluasi keterlibatan siswa. Namun, terdapat tantangan signifikan seperti keterbatasan infrastruktur, kesiapan SDM, serta isu etika dan privasi data. Artikel ini menyimpulkan bahwa reorientasi supervisi akademik memerlukan perubahan paradigma dari pendekatan administratif menuju proses kolaboratif berbasis pengembangan profesional berkelanjutan, yang didukung ekosistem pendidikan adaptif dan etis.