Langkah-Langkah Mendesain Instrumen Penelitian Berbasis Pembelajaran Mendalam

Surabaya — Instrumen penelitian merupakan jantung dari proses pengumpulan data. Dalam konteks pendidikan, instrumen tidak hanya menjadi alat ukur, tetapi juga representasi dari cara peneliti memahami proses belajar manusia. Mendesain instrumen berbasis pembelajaran mendalam (deep learning) menuntut peneliti untuk berpikir melampaui sekadar pengukuran kognitif — yakni menilai sejauh mana peserta didik mampu mengaitkan, merefleksikan, dan mentransfer pengetahuan ke konteks baru.

Langkah pertama dalam mendesain instrumen adalah menetapkan konstruk teoritik secara jelas. Konstruk harus diidentifikasi melalui kajian literatur yang kuat agar setiap indikator yang muncul memiliki dasar ilmiah. Misalnya, dalam pembelajaran mendalam, konstruk dapat mencakup dimensi pemahaman konseptual, transfer makna, refleksi diri, dan penerapan pada situasi autentik. Menurut Biggs dan Tang (2011), deep learning mengutamakan keterkaitan makna antar konsep dan kemampuan berpikir relasional, bukan hafalan permukaan.

Langkah kedua adalah menurunkan konstruk menjadi indikator operasional. Indikator inilah yang akan menjadi panduan dalam merumuskan butir-butir instrumen. Misalnya, indikator “kemampuan transfer makna” dapat diterjemahkan menjadi butir pertanyaan seperti “Seberapa sering Anda menghubungkan konsep yang dipelajari dengan pengalaman di luar kelas?”. Pada tahap ini, peneliti perlu menyeimbangkan antara ketajaman konseptual dan kejelasan bahasa agar instrumen mudah dipahami oleh responden.

Langkah ketiga adalah menentukan bentuk instrumen yang sesuai. Untuk penelitian berbasis pembelajaran mendalam, bentuk instrumen tidak harus selalu berupa angket skala Likert. Wawancara reflektif, studi portofolio, dan rubrik penilaian autentik juga bisa menjadi alternatif yang menggali proses berpikir dan pengalaman belajar peserta didik secara lebih holistik.

Langkah keempat, lakukan validasi ahli (expert judgment). Validasi tidak hanya menilai kelayakan butir, tetapi juga kesesuaian antara konstruk teoretik dan konteks pembelajaran. Validasi berbasis deep learning sebaiknya melibatkan pakar yang memahami filosofi pembelajaran reflektif dan mampu menilai kualitas butir dari aspek makna, bukan sekadar format.

Langkah kelima, lakukan uji coba dan analisis empirik. Pengujian instrumen dapat menggunakan pendekatan statistik (misalnya analisis faktor eksploratori) atau pendekatan kualitatif melalui analisis tematik hasil wawancara. Tujuan akhirnya adalah memastikan bahwa instrumen benar-benar mengukur kedalaman pemahaman, bukan sekadar permukaan pengetahuan.

Langkah terakhir, refleksikan kembali keterpaduan antara teori, konteks, dan instrumen. Instrumen yang baik tidak hanya valid dan reliabel, tetapi juga bermakna. Ia harus mampu menampung kompleksitas manusia dalam belajar, sesuai dengan semangat deep learning yang menekankan koneksi, refleksi, dan kebermaknaan.

Program S3 Ilmu Pendidikan UNESA terus mengembangkan model penelitian yang berpihak pada kedalaman makna. Melalui desain instrumen yang berbasis deep learning, peneliti diharapkan dapat menghasilkan data yang tidak hanya akurat secara ilmiah, tetapi juga bernilai bagi pengembangan praktik pendidikan yang lebih manusiawi dan kontekstual.

Tim Redaksi S3 Ilmu Pendidikan UNESA