Pendekatan Deep Learning untuk Memotivasi Siswa pada Pembelajaran Menulis Teks Prosedur

  • Putri Novitasari Universitas Muhammadiyah Tangerang
  • Intan Khoirotul Awaliya Universitas Muhammadiyah Tangerang
  • Ariyana Ariyana Universitas Muhammadiyah Tangerang
Keywords: Deep Learning, Motivasi Belajar, Teks Prosedur, Pembelajaran Bermakna, Keterampilan Menulis

Abstract

Penelitian ini menyelidiki cara penggunaan metode Deep Learning dalam mengajar siswa untuk menghasilkan tulisan prosedural serta pengaruhnya terhadap motivasi mereka dalam belajar. Pendekatan Deep Learning ini sangat mengedepankan pengalaman belajar yang berarti, disadari, dan menyenangkan, supaya murid dapat berpartisipasi dengan aktif dalam kegiatan pembelajaran. Penelitian ini menerapkan pendekatan deskriptif kualitatif melalui analisis berbagai tulisan, termasuk meneliti beberapa studi ilmiah mengenai motivasi belajar, strategi pengajaran menulis, dan penerapan Deep Learning. Temuan dari tinjauan kami menunjukkan bahwa metode Deep Learning memiliki potensi untuk meningkatkan motivasi intrinsik siswa dengan menciptakan suasana belajar yang nyaman, merangsang kreativitas, dan mendorong keterlibatan mereka. Selain itu, pembelajaran yang bermakna memungkinkan siswa untuk memahami keuntungan dari teks prosedural dalam kehidupan sehari-hari, sehingga mereka mampu menyusun sesuatu dengan cara yang sistematis, logis, dan mudah dipahami. Kesadaran saat menulis juga berkontribusi pada peningkatan keterampilan menulis siswa, baik dalam aspek struktur, pemilihan kata, maupun keakuratan konten. Dengan demikian, terlihat jelas bahwa penerapan teknik Deep Learning ini sukses di dalam memperbaiki semangat belajar serta keterampilan siswa dalam memproduksi teks prosedural secara berkelanjutan.

Published
2025-12-30
How to Cite
Novitasari, P., Awaliya, I., & Ariyana, A. (2025). Pendekatan Deep Learning untuk Memotivasi Siswa pada Pembelajaran Menulis Teks Prosedur. Sulawesi Tenggara Educational Journal, 5(3), 654-659. https://doi.org/10.54297/seduj.v5i3.1373
Section
Articles