Dyscalculia, ketidakmampuan belajar spesifik yang mempengaruhi keterampilan matematika, memang dapat diidentifikasi dari laporan sekolah anak, meskipun memerlukan analisis yang cermat dan alat diagnostik tambahan. Laporan sekolah mungkin menyoroti kesulitan yang konsisten dalam matematika, yang dapat menjadi indikasi diskalkulia, tetapi diagnosis komprehensif biasanya melibatkan kombinasi pengamatan, tes, dan wawancara. Proses identifikasi kompleks dan seringkali membutuhkan masukan dari profesional pendidikan dan psikologis untuk memastikan akurasi dan efektivitas.
Identifikasi Melalui Laporan Sekolah
- Pengamatan Kesulitan Konsisten: Laporan sekolah dapat mengungkapkan pola kesulitan yang terus-menerus dalam matematika, seperti masalah dengan aritmatika dasar, memahami angka, atau memecahkan masalah kata. Ini adalah indikator umum dari dyscalculia (Nanda et al., 2023) (Qonita, 2024).
- Analisis Kesalahan: Guru dapat menggunakan metode seperti Analisis Kesalahan Newman untuk mengidentifikasi jenis kesalahan tertentu yang dibuat siswa dalam matematika, yang dapat menjadi indikasi diskalkulia. Ini melibatkan analisis kesalahan dalam membaca, pemahaman, transformasi, keterampilan proses, dan pengkodean (Qonita, 2024).
- Perbandingan dengan Rekan: Laporan sekolah sering menyertakan perbandingan dengan teman sebaya, yang dapat menyoroti perbedaan yang signifikan dalam kinerja matematika, menunjukkan perlunya penilaian lebih lanjut (Thomé et al., 2022).
Alat dan Metode Diagnostik
- Penilaian Kualitatif: Selain laporan sekolah, penilaian kualitatif seperti wawancara dan pengamatan sangat penting untuk mengidentifikasi diskalkulia. Metode-metode ini membantu dalam memahami tantangan spesifik yang dihadapi oleh anak dalam tugas-tugas matematika (Nanda et al., 2023).
- Tes Standar: Alat seperti Tes Pencapaian Woodcock Johnson dan Tes Berbasis Kurikulum (CBT) sering digunakan untuk mendiagnosis diskalkulia. Tes ini memberikan penilaian yang lebih terstruktur dari kemampuan matematika anak (Giri et al., 2020).
- Model Pembelajaran Mesin: Kemajuan terbaru termasuk penggunaan algoritma pembelajaran mesin untuk memprediksi dan mendiagnosis diskalkulia. Model-model ini menganalisis pola dalam data untuk mengidentifikasi kasus potensial diskalkulia, menawarkan pendekatan modern untuk diagnosis (Dhingra et al., 2021) (Margaj & Purohit, 2016).
Tantangan dan Pertimbangan
- Kompleksitas Diagnosis: Dyscalculia adalah kondisi kompleks dengan berbagai manifestasi, sehingga sulit untuk mendiagnosis hanya berdasarkan laporan sekolah. Seringkali membutuhkan pendekatan multidisiplin yang melibatkan pendidik, psikolog, dan terkadang ahli saraf (“Dyscalculia”, 2022) (Peteers & Ouvrier-Buffet, 2019).
- Kebutuhan Deteksi Dini: Identifikasi dini sangat penting untuk intervensi yang efektif. Keterlambatan diagnosis dapat menyebabkan peningkatan kesulitan akademik dan mempengaruhi kepercayaan diri dan kesehatan mental anak (Devi & Kavya, 2021).
Sementara laporan sekolah dapat memberikan wawasan awal tentang potensi diskalkulia, laporan tersebut tidak cukup untuk diagnosis definitif. Pendekatan komprehensif yang mencakup penilaian kualitatif, tes standar, dan mungkin alat pembelajaran mesin diperlukan untuk mengidentifikasi dan mengatasi diskalkulia secara akurat. Pendekatan multifaset ini memastikan bahwa anak-anak menerima dukungan dan intervensi yang tepat untuk berhasil secara akademis dan pribadi.
Referensi
Nanda, A. S. M., Lutfiyah, L., & Murtinasari, F. (2023). Identification of Dyscalculia in Children Special Needs for the Impaired Knowing Numbers. Journal of Education and Learning Mathematics Research. https://doi.org/10.37303/jelmar.v4i2.110
Qonita, W. (2024). Error Analysis of Dyscalculia Children in Solving the Basic Arithmetic Word Problems Student of Inclusion Class in an Elementary School. Sains Data Jurnal Studi Matematika Dan Teknologi. https://doi.org/10.52620/sainsdata.v2i1.44
Thomé, Ú., Alves, S. R. da P., Guerreiro, S. M., Costa, C. R. C. M. da, Moreira, F. de S., Lima, A. B. de, Tavares, M. R. F., & Filho, H. S. M. (2022). Developmental dyscalculia in children and adolescents with idiopathic epilepsies in a Brazilian sample. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.19927319
Giri, N., Saini, T., Bhole, K., Bhosale, A., Shetty, T., Subramanyam, A., & Shelke, S. (2020). Detection of Dyscalculia Using Machine Learning. International Conference on Communication and Electronics Systems. https://doi.org/10.1109/ICCES48766.2020.9137871
Dhingra, K., Garg, A., & Pujari, J. (2021). Identification of dyscalculia using supervised machine learning algorithms. https://doi.org/10.1109/ICOSEC51865.2021.9591899
Margaj, S., & Purohit, S. (2016). Significance of Data Mining Techniques in Classifying Dyscalculia. International Journal of Engineering and Computer Science. https://doi.org/10.18535/IJECS/V5I8.62
Dyscalculia. (2022). https://doi.org/10.4018/978-1-6684-5360-5.ch015
Peteers, F., & Ouvrier-Buffet, C. (2019). Diagnosis tools of dyscalculia – contribution of didactics of mathematics to numerical cognition.
Devi, A., & Kavya, G. (2021). Knowledge Based Analytical Tool for Identifying Children with Dyscalculia. https://doi.org/10.1007/978-981-33-4909-4_55
