Modul 1 Mata Pelajaran Koding dan Kecerdasan Artifisial pada Kurikulum Nasional
A. Deskripsi Umum Modul
Bagian ini menjelaskan secara umum mengenai modul, termasuk tujuan dan
indikator pelatihan.
1. Capaian
Pelatihan: Peserta diharapkan
mampu mendefinisikan konsep dasar koding dan Kecerdasan Artifisial (KA),
menerapkannya dalam pembelajaran, dan menyusun materi pembelajaran yang
berkontribusi pada profil lulusan.
2. Tujuan
Pelatihan: Modul ini bertujuan
agar peserta mampu mendefinisikan konsep dasar koding dan KA, menerapkannya
dalam pembelajaran, serta mengembangkan nilai-nilai etika dalam koding dan KA.
3. Indikator
Capaian Pelatihan:
Indikatornya meliputi kemampuan menjelaskan ruang lingkup koding dan KA,
prinsip berpikir komputasional, literasi digital, dan etika KA. Peserta juga
diharapkan mampu merancang penerapan konsep-konsep tersebut di sekolah dan
merefleksikan peluang serta tantangannya.
4. Pokok
Bahasan: Topik utama yang
dibahas adalah pengantar mata pelajaran koding dan KA, konsep keilmuannya,
serta implementasinya di sekolah.
5. Alur
Pelatihan: Pelatihan ini
menggunakan SOLO Taxonomy yang mencakup tahapan Memahami, Mengaplikasi, dan
Merefleksi, dengan aktivitas seperti menjelaskan konsep, membuat peta konsep,
dan diskusi kelompok.
B. Pengantar Mapel Koding dan Kecerdasan Artifisial
Bagian ini memberikan konteks mengapa mata pelajaran koding dan KA
penting untuk dimasukkan ke dalam kurikulum nasional.
1. Pendahuluan: Latar belakang penguatan literasi digital,
koding, dan KA dalam kurikulum pendidikan dasar dan menengah sebagai upaya
meningkatkan daya saing global dan mendukung transformasi ekonomi digital. Modul
ini juga bertujuan untuk menghasilkan generasi inovator yang mampu menciptakan
solusi untuk masalah sosial.
2. Rasional,
Tujuan, Karakteristik dan Elemen:
Bagian ini menjelaskan alasan, tujuan, karakteristik, dan elemen mata pelajaran
koding dan KA.
Rasional: Integrasi koding dan KA dalam pendidikan bertujuan untuk meningkatkan
kualitas SDM dengan mengasah keterampilan abad ke-21 seperti berpikir kritis,
kreativitas, dan pemecahan masalah. Selain itu, juga untuk menciptakan peluang
ekonomi baru, mendukung inovasi, dan memperkuat pemerataan akses pendidikan.
Tujuan: Tujuan utamanya adalah agar Murid terampil berpikir komputasional,
cakap sebagai warga digital yang bijak dan beretika, terampil mengelola data,
serta mampu menghasilkan program melalui koding dan pemanfaatan KA.
Karakteristik: Mata pelajaran ini menekankan penanaman etika, pembelajaran
kontekstual, dapat dilakukan secara plugged (dengan perangkat komputer),
unplugged (tanpa komputer), dan internet-based (menggunakan
platform daring).
Elemen Koding dan KA: Modul ini mencakup elemen-elemen seperti Berpikir
Komputasional (keterampilan pemecahan masalah), Literasi Digital
(kecakapan menggunakan media digital), Literasi dan Etika Kecerdasan
Artifisial, Pemanfaatan dan Pengembangan Kecerdasan Artifisial, Algoritma
Pemrograman, dan Analisis Data.
KKA dan Dimensi Profil Lulusan: Mata pelajaran ini berkontribusi dalam
mewujudkan profil lulusan dengan nalar kritis, kemampuan kerja mandiri,
komunikasi, kolaborasi, kewargaan digital yang baik, dan beriman serta bertakwa.
Posisi Mapel KKA dengan Mapel Informatika: Modul ini menjelaskan bahwa mata pelajaran
Koding dan KA (KKA) adalah mata pelajaran pilihan, berbeda dengan Informatika
yang merupakan mata pelajaran wajib di kelas 7-10. Pendidik perlu memastikan
materi tidak berulang.
C. Konsep Keilmuan Koding dan Kecerdasan Artifisial serta Implementasinya
Bagian ini menjelaskan konsep dasar koding, pemrograman, dan Kecerdasan
Artifisial (KA), serta elemen-elemen penting yang terlibat di dalamnya.
1.
Keilmuan
Koding dan Kecerdasan Artifisial:
Koding dan Pemrograman: Koding adalah proses mengubah ide menjadi
instruksi yang bisa dipahami komputer, sedangkan pemrograman adalah siklus
pengembangan perangkat lunak yang lebih luas, termasuk perencanaan, desain, dan
pengujian. Koding adalah pintu gerbang untuk memahami konsep pemrograman.
Kecerdasan Artifisial (KA): KA didefinisikan sebagai kemampuan sistem
untuk menafsirkan data, belajar, dan menerapkan pembelajaran untuk mencapai
tujuan. Konsep ini mencakup berbagai disiplin ilmu seperti machine learning dan
deep learning.
2.
Elemen
dalam Koding dan Kecerdasan Artifisial:
Berpikir Komputasional: Keterampilan ini tidak hanya untuk ilmuwan
komputer, tetapi untuk semua orang. Ada empat pilar utama: 1) dekomposisi
(memecah masalah), 2) pengenalan pola, 3) abstraksi (menyaring
informasi tidak relevan), dan 4) algoritma (menyusun langkah-langkah
logis).
Literasi Digital: Keterampilan dan pemahaman yang diperlukan
untuk menggunakan teknologi digital secara bijak dan bertanggung jawab. Ini
mencakup pemahaman tentang perangkat keras dan perangkat lunak, informatika,
serta dampak sosial dan etika penggunaan media digital.
Literasi dan Etika Kecerdasan Artifisial: Murid perlu memahami dasar-dasar KA,
bagaimana sistem KA beroperasi, serta aspek etika dan bias yang mungkin muncul.
Pemanfaatan dan Pengembangan Kecerdasan
Artifisial: Kemampuan untuk
memanfaatkan KA dalam pemecahan masalah dan peningkatan efisiensi, serta
menciptakan atau memperbaiki sistem KA.
Komentar