<![CDATA[Kecerdasan buatan (AI), khususnya deep learning, semakin banyak dimanfaatkan dalam pembelajaran biologi untuk meningkatkan personalisasi, interaktivitas, dan efektivitas pembelajaran. Kajian ini secara sistematis mengeksplorasi tren, pola, dan tantangan penerapan deep learning dalam pembelajaran biologi melalui Systematic Literature Review (SLR) yang dipadukan dengan analisis bibliometrik. Pencarian literatur pada lima basis data utama untuk periode 2021–2025 menghasilkan 561 artikel, dengan 80 artikel memenuhi kriteria inklusi berdasarkan kerangka PRISMA 2020. Analisis menunjukkan peningkatan publikasi sejak 2021 dengan kontribusi terbesar berasal dari Indonesia. Pemetaan bibliometrik menggunakan VOSviewer mengelompokkan penerapan deep learning ke dalam empat dimensi utama: teknologi dan infrastruktur, strategi pedagogis, kompetensi literasi digital, dan evaluasi pembelajaran. Hasil kajian menegaskan potensi deep learning dalam mendukung e-learning adaptif, analisis citra otomatis, dan laboratorium virtual cerdas. Namun, tantangan masih tersisa terkait kesiapan infrastruktur, kualitas dataset, dan kompetensi digital guru. Kajian ini menyajikan gambaran komprehensif lanskap penelitian serta memberikan implikasi praktis dan arahan penelitian masa depan bagi peneliti, pendidik, dan pembuat kebijakan untuk mengembangkan strategi pembelajaran biologi yang inovatif, berkelanjutan, dan selaras dengan transformasi digital..]]>
Copyrights © 2026
