INTEGRASI DEEP LEARNING DALAM PENDIDIKAN ISLAM ADAPTIF: SEBUAH STUDI LITERATUR SISTEMATIS - Rizwan Martiadi; Riyanti Agustini; Tatang Muh Nasir; Mohamad Yudiyanto; Deni Tata Kusuma (An-Nahdlah: Jurnal Pendidikan Islam, 2025)
Di era disrupsi digital, teknologi Deep Learning menjadi salah satu inovasi penting dalam meningkatkan kualitas pendidikan, termasuk dalam konteks pendidikan Islam. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji potensi penerapan Deep Learning dalam menciptakan sistem evaluasi adaptif yang selaras dengan nilai-nilai pendidikan Islam yang holistik. Metode yang digunakan adalah studi literatur sistematis berbasis protokol PRISMA, dengan analisis data menggunakan perangkat lunak NVivo 12. Literatur yang dianalisis terdiri dari 32 artikel terpilih dari tahun 2015–2024, yang diperoleh melalui database seperti Scopus, Google Scholar, Garuda, dan ScienceDirect. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Deep Learning tidak hanya unggul secara teknis dalam pembelajaran personalisasi, prediksi prestasi, dan deteksi retensi siswa, tetapi juga sejalan secara filosofis dengan ajaran Islam tentang pentingnya pemanfaatan akal dan pencarian ilmu. Namun demikian, terdapat tantangan etis dan teknis yang perlu diperhatikan, seperti perlindungan data siswa dan ketimpangan akses teknologi. Studi ini menyimpulkan bahwa integrasi Deep Learning dalam pendidikan Islam dapat memperkuat kualitas pembelajaran dan pembentukan karakter, asalkan disertai dengan prinsip etika Islam