Modul Ajar Deep Learning Informatika Kelas 12 SMA/MA

modulmerdeka.com – Mengajarkan informatika di kelas 12 SMA/MA adalah tantangan sekaligus peluang. Terutama jika kita berbicara tentang deep learning, sebuah cabang kecerdasan buatan yang sedang booming.

Artikel ini akan membantu guru dan fasilitator belajar merancang modul ajar Deep Learning Informatika yang sesuai dengan Kurikulum Merdeka, menyenangkan, dan tetap mendalam secara ilmiah.

Download contoh Modul Ajar Deep Learning Informatika Kelas 10 SMA/MA

Untuk mendapatkan Modul Ajar Deep Learning Informatika untuk Kelas 12 SMA/MA, silahkan unduh melalui tautan yang kami sediakan di bawah ini:

Perangkat ajar lainnya

Mengapa Deep Learning Penting Dipelajari di SMA

Teknologi berkembang begitu cepat. Deep learning, yang merupakan bagian dari machine learning, sudah digunakan di hampir semua aspek kehidupan: pengenalan wajah di ponsel, rekomendasi film, sampai mobil otonom.

Dengan memperkenalkan konsep ini di SMA, kita menyiapkan generasi muda agar melek teknologi dan mampu menciptakan inovasi di masa depan.

Siswa kelas 12 sudah berada pada tahap kognitif yang mampu memahami konsep abstrak, seperti jaringan saraf tiruan, algoritma backpropagation, dan dataset pelatihan. Mengajarkan mereka sejak dini akan melatih pola pikir kritis, kreatif, dan kolaboratif.

Komponen Utama Modul Ajar

Modul ajar adalah panduan lengkap yang memuat tujuan pembelajaran, alur kegiatan, media, dan asesmen. Dalam konteks deep learning, modul ajar sebaiknya memiliki komponen berikut:

Tujuan Pembelajaran

Tujuan harus spesifik, terukur, dapat dicapai, relevan, dan berbatas waktu (SMART). Misalnya:

• Siswa mampu menjelaskan konsep dasar jaringan saraf tiruan.
• Siswa mampu membuat model sederhana untuk mengklasifikasi gambar menggunakan dataset kecil.

Materi Ajar

Materi harus berjenjang dari yang paling sederhana sampai yang kompleks. Misalnya:

1. Pengenalan kecerdasan buatan dan machine learning.
2. Konsep neuron buatan dan jaringan saraf.
3. Proses pelatihan model: forward pass dan backpropagation.
4. Praktik membuat model sederhana dengan library seperti TensorFlow atau PyTorch (jika sekolah memiliki fasilitas).

Media dan Alat

• Laptop/PC dengan Python terinstal.
• Jupyter Notebook atau Google Colab.
• Dataset sederhana (misalnya MNIST untuk pengenalan angka).

Aktivitas Pembelajaran

Kegiatan belajar dapat dirancang berbasis proyek (project-based learning). Misalnya:

• Mengajak siswa mencari contoh penggunaan deep learning di sekitar mereka.
• Siswa bekerja dalam kelompok membuat model yang bisa mengenali tulisan tangan teman-teman sekelas.
• Diskusi hasil proyek dan refleksi pembelajaran.

Strategi Pembelajaran Berbasis Deep Learning

Pendekatan Humanis

Gunakan pendekatan yang mengaitkan konsep dengan kehidupan sehari-hari siswa. Contoh: jelaskan cara kerja filter Instagram dengan analogi jaringan saraf.

Project-Based Learning

Siswa akan lebih bersemangat jika diberikan proyek nyata. Mereka bisa mengembangkan model klasifikasi gambar sederhana menggunakan dataset yang mereka kumpulkan sendiri, misalnya foto benda di sekitar sekolah.

Gamifikasi

Tambahkan elemen permainan seperti leaderboard kelompok dengan model paling akurat. Hal ini dapat meningkatkan motivasi belajar.

Kolaborasi dan Presentasi

Siswa tidak hanya belajar dari guru, tetapi juga dari presentasi teman. Kegiatan ini melatih kemampuan komunikasi ilmiah.

Contoh RPP/Alur Pembelajaran

Pendahuluan (10 menit)

Guru memulai dengan pemantik: memutar video singkat tentang teknologi deep learning. Lalu ajukan pertanyaan pemicu, “Pernahkah kalian bertanya-tanya bagaimana ponsel bisa mengenali wajah kalian?”

Kegiatan Inti (60 menit)

1. Guru menjelaskan konsep jaringan saraf tiruan.
2. Siswa melakukan simulasi perhitungan sederhana neuron tunggal.
3. Guru memberikan tutorial singkat membuat model dengan Google Colab.
4. Siswa mencoba menjalankan kode dan melihat hasil klasifikasi.

Penutup (20 menit)

Refleksi: siswa menulis kesimpulan, kesulitan yang dihadapi, dan ide aplikasi deep learning yang mereka bayangkan.

Pentingnya Penilaian Otentik

Penilaian bukan hanya berupa tes pilihan ganda, tetapi lebih pada penilaian proyek, laporan, dan presentasi. Guru dapat membuat rubrik yang menilai:

• Pemahaman konsep.
• Kreativitas proyek.
• Keakuratan model.
• Kemampuan komunikasi.

Tips Praktis untuk Guru

• Mulai dari konsep sederhana, jangan langsung ke kode yang rumit.
• Gunakan visualisasi seperti diagram jaringan saraf agar siswa mudah memahami.
• Manfaatkan sumber terbuka (open source) seperti dataset MNIST, CIFAR-10, dan library scikit-learn.
• Dorong siswa untuk bereksperimen dengan mengubah parameter model.

Keterkaitan dengan Kurikulum Merdeka

Kurikulum Merdeka mendorong pembelajaran yang berpihak pada siswa, berbasis proyek, dan kontekstual. Modul ajar deep learning mendukung Capaian Pembelajaran Informatika dengan mengajarkan pemodelan, algoritma, dan komputasi.

Selain itu, pembelajaran ini juga menumbuhkan Profil Pelajar Pancasila seperti:

• Bernalar kritis (melalui analisis data).
• Kreatif (menciptakan model baru).
• Bergotong royong (kolaborasi dalam kelompok).

Visual Bermerek

Pastikan artikel ini dilengkapi dengan gambar yang memvisualisasikan:

• Diagram jaringan saraf tiruan.
• Screenshot Google Colab dengan kode sederhana.
• Ilustrasi siswa yang sedang berdiskusi dan membuat proyek.

Visual ini membantu memperkuat pesan artikel dan membuat pembaca betah.