Evaluasi Pembelajaran Bahasa Arab Berbasis Deep Learning: Model, Tantangan, dan Peluang di Era Digital

Abstract

Transformasi pendidikan di era digital menuntut adanya inovasi dalam proses evaluasi pembelajaran, termasuk pada bidang Pendidikan Bahasa Arab. Penilaian tradisional sering dianggap kurang mampu menangkap kompleksitas kompetensi berbahasa, terutama dalam keterampilan produktif seperti kalām dan kitābah. Perkembangan Deep Learning menawarkan peluang baru untuk menciptakan sistem evaluasi yang lebih akurat, adaptif, dan efisien. Artikel ini menggunakan metode studi pustaka (library research) dengan menganalisis riset terkini mengenai penerapan Deep Learning dalam evaluasi bahasa, teknologi NLP (Natural Language Processing) bahasa Arab, pengenalan suara (speech recognition), serta sistem automated scoring pada pembelajaran bahasa kedua. Hasil kajian menunjukkan bahwa Deep Learning mampu meningkatkan ketepatan deteksi kesalahan linguistik, mengotomatisasi penilaian keterampilan membaca dan berbicara, serta menyediakan analisis performa yang lebih komprehensif. Berbagai model seperti CNN, RNN, LSTM, dan Transformer telah berhasil digunakan untuk menganalisis fonetik, sintaksis, dan semantik bahasa Arab. Integrasi Deep Learning dalam evaluasi Bahasa Arab membuka peluang untuk menciptakan smart assessment, namun tetap menghadapi tantangan seperti kebutuhan data besar, bias model, keterbatasan korpus Arab, serta kesiapan kompetensi digital guru. Artikel ini menyimpulkan bahwa implementasi AI-driven assessment dapat memperkuat kualitas evaluasi sekaligus mendorong transformasi pembelajaran bahasa Arab di Indonesia.