Contoh RPP Kurikulum Deep Learning Tingkat SMA

Pendahuluan

Perkembangan teknologi yang pesat membuat dunia pendidikan juga harus beradaptasi dengan kebutuhan zaman. Salah satu teknologi yang sedang berkembang pesat adalah Deep Learning. Deep Learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar dan mengambil keputusan secara mandiri dengan menggunakan data dalam jumlah besar. Untuk mempersiapkan siswa menghadapi dunia yang semakin digital, pengenalan Deep Learning di tingkat SMA dapat memberikan bekal keterampilan yang sangat berharga. Oleh karena itu, penting bagi para guru untuk merancang Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP) yang efektif untuk mengajarkan Deep Learning.

Tujuan Pembelajaran Deep Learning Tingkat SMA

RPP untuk pembelajaran Deep Learning di tingkat SMA harus memiliki tujuan yang jelas, yaitu:

1. Mengenalkan konsep dasar Deep Learning kepada siswa, termasuk bagaimana teknologi ini bekerja, serta aplikasinya dalam kehidupan sehari-hari.
2. Mengembangkan keterampilan teknis siswa, seperti pengolahan data menggunakan algoritma Deep Learning.
3. Meningkatkan kemampuan pemecahan masalah, dengan mengajarkan siswa cara mengidentifikasi dan mengatasi tantangan dalam proyek berbasis Deep Learning.
4. Menumbuhkan sikap kritis dan kreatif, sehingga siswa mampu berpikir secara analitis dalam mengimplementasikan teknologi Deep Learning untuk memecahkan masalah nyata.

Komponen RPP Deep Learning Tingkat SMA

Sebuah RPP yang baik harus mencakup beberapa komponen penting yang akan mendukung keberhasilan pembelajaran Deep Learning. Berikut adalah komponen-komponen yang perlu dipertimbangkan:

1. Identitas Mata Pelajaran

• Mata Pelajaran: Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK)
• Kelas/Semester: Kelas 12, Semester 2
• Alokasi Waktu: 2 jam pelajaran (90 menit)
• Topik Pembelajaran: Pengenalan Deep Learning

2. Standar Kompetensi

• Kompetensi Inti (KI):
  • KI-3: Memahami konsep-konsep dasar teknologi informasi dan komunikasi.
  • KI-4: Menggunakan teknologi informasi untuk memecahkan masalah.
• Kompetensi Dasar (KD):
  • KD 3.1: Menjelaskan pengertian dan prinsip dasar Deep Learning.
  • KD 4.1: Mengidentifikasi aplikasi Deep Learning dalam kehidupan sehari-hari.

3. Indikator Pencapaian Kompetensi

• Siswa dapat mendefinisikan Deep Learning dan menjelaskan bagaimana algoritma bekerja.
• Siswa dapat menyebutkan aplikasi Deep Learning dalam berbagai bidang seperti kesehatan, transportasi, dan hiburan.
• Siswa dapat mengidentifikasi tantangan dan solusi dalam penerapan Deep Learning.

4. Materi Pembelajaran

• Pengertian Deep Learning: Penjelasan tentang Deep Learning, perbedaannya dengan Machine Learning, dan bagaimana Deep Learning bekerja melalui jaringan saraf tiruan (neural networks).
• Penerapan Deep Learning: Contoh aplikasi Deep Learning dalam kehidupan sehari-hari, seperti deteksi wajah pada ponsel, kendaraan otonom, dan sistem rekomendasi di platform streaming.
• Alat dan Teknologi dalam Deep Learning: Mengenalkan bahasa pemrograman dan alat yang digunakan dalam pengembangan Deep Learning, seperti Python dan TensorFlow.

5. Metode Pembelajaran

• Pendekatan: Pembelajaran berbasis masalah (Problem-Based Learning).
• Metode:
  • Ceramah interaktif untuk mengenalkan konsep dasar.
  • Diskusi kelompok untuk mendalami aplikasi Deep Learning dalam kehidupan sehari-hari.
  • Praktik langsung untuk mengimplementasikan algoritma Deep Learning sederhana.

6. Langkah-langkah Pembelajaran

• Pendahuluan (15 menit):
  • Menyapa siswa dan menghubungkan materi pembelajaran dengan kehidupan nyata.
  • Menjelaskan tujuan pembelajaran dan memberikan gambaran umum tentang Deep Learning.
• Kegiatan Inti (60 menit):
  • Pengenalan Deep Learning: Guru memberikan penjelasan singkat mengenai Deep Learning dan konsep dasar jaringan saraf tiruan.
  • Diskusi: Siswa dibagi dalam kelompok kecil untuk mendiskusikan aplikasi Deep Learning dalam berbagai bidang.
  • Praktik: Siswa mengikuti demo praktis cara menggunakan Python untuk membuat model Deep Learning sederhana.
• Penutupan (15 menit):
  • Refleksi dan tanya jawab untuk memperdalam pemahaman.
  • Menugaskan siswa untuk mencari lebih lanjut tentang aplikasi Deep Learning dalam teknologi terbaru.

Penilaian Pembelajaran

Penilaian dilakukan melalui tugas individu, kuis, dan penilaian proyek kelompok. Fokus penilaian adalah pada pemahaman konsep dasar dan kemampuan siswa dalam mengidentifikasi aplikasi Deep Learning, serta keterampilan dalam menyelesaikan masalah menggunakan teknologi tersebut.

DAPATKAN & DOWNLOAD

• MODUL AJAR DEEP LEARNING SD/MI : http://lynk.id/rudydigital/GP7AJry
• MODUL AJAR DEEP LEARNING SMP/MTs : http://lynk.id/rudydigital/vzQ9QLk
• MODUL AJAR DEEP LEARNING SMA/MA : http://lynk.id/rudydigital/KGQYPV8
• VERSI GRATIS >> DISINI

DOWNLOAD BINSIS JUAL PRODUK DIGITAL KHUSUS GURU HASILKAN 10 JUTA PERBULAN : http://lynk.id/rudydigital/o3QKDlM

WA  : wa.me/681944129560

Mengintegrasikan Deep Learning dalam kurikulum pendidikan di tingkat SMA tidak hanya memberikan pengetahuan tentang teknologi canggih, tetapi juga membuka wawasan siswa tentang kemungkinan masa depan yang penuh dengan inovasi. Dengan RPP yang tepat, siswa dapat mempelajari cara-cara untuk memecahkan masalah dunia nyata menggunakan teknologi ini. Hal ini akan membekali mereka dengan keterampilan yang relevan dan kompetitif untuk menghadapi tantangan di dunia digital yang terus berkembang.

Bagikan Artikel ini