Contoh RPP Kurikulum Deep Learning Tingkat SMP

 

Pendahuluan

Di era digital ini, teknologi semakin berkembang dengan pesat, salah satunya adalah Deep Learning. Deep Learning merupakan cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer belajar dari data dan membuat keputusan secara mandiri. Teknologi ini digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan wajah, mobil otonom, dan bahkan diagnosa medis.

Meskipun Deep Learning terdengar kompleks, penting untuk mengenalkan konsep dasar teknologi ini sejak usia muda. Salah satu cara efektif untuk memperkenalkan Deep Learning adalah melalui Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP). RPP yang dirancang dengan baik akan membantu siswa Sekolah Menengah Pertama (SMP) untuk memahami cara kerja teknologi ini dan bagaimana aplikasi-aplikasinya dapat diterapkan dalam kehidupan sehari-hari.

Tujuan Pembelajaran Deep Learning Tingkat SMP

RPP Deep Learning untuk tingkat SMP bertujuan untuk memperkenalkan siswa pada teknologi Deep Learning dan aplikasinya dalam dunia nyata. Beberapa tujuan pembelajaran yang ingin dicapai antara lain:

1. Mengenalkan konsep dasar Deep Learning: Siswa memahami apa itu Deep Learning, cara kerjanya, serta aplikasi teknologi ini.
2. Mengembangkan keterampilan berpikir kritis: Siswa dapat menganalisis bagaimana Deep Learning diterapkan dalam berbagai bidang.
3. Memahami penerapan teknologi dalam kehidupan sehari-hari: Siswa mengenal bagaimana teknologi ini mempengaruhi berbagai sektor, seperti pendidikan, kesehatan, dan hiburan.
4. Mengembangkan keterampilan digital: Siswa belajar menggunakan aplikasi atau alat berbasis Deep Learning yang sederhana.

Komponen RPP Deep Learning Tingkat SMP

Agar pembelajaran Deep Learning berjalan efektif, berikut adalah beberapa komponen penting yang harus ada dalam RPP Deep Learning untuk tingkat SMP:

1. Identitas Mata Pelajaran

• Mata Pelajaran: Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK)
• Kelas/Semester: Kelas 8, Semester 2
• Alokasi Waktu: 2 jam pelajaran (90 menit)
• Topik Pembelajaran: Pengenalan Deep Learning dan Aplikasinya

2. Standar Kompetensi

• Kompetensi Inti (KI):
  • KI-3: Memahami konsep dasar teknologi informasi dan aplikasinya.
  • KI-4: Menggunakan teknologi untuk memecahkan masalah dan berinovasi.
• 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 menjelaskan pengertian Deep Learning dengan contoh yang sederhana.
• Siswa dapat mengenali aplikasi Deep Learning yang ada di sekitar mereka, seperti pengenalan wajah dan rekomendasi produk.
• Siswa dapat memecahkan masalah sederhana menggunakan aplikasi berbasis Deep Learning.

4. Materi Pembelajaran

• Pengenalan Deep Learning: Apa itu Deep Learning dan bagaimana teknologi ini bekerja, termasuk penjelasan mengenai jaringan saraf tiruan (neural networks).
• Aplikasi Deep Learning: Contoh aplikasi Deep Learning dalam kehidupan sehari-hari, seperti teknologi pengenalan gambar, mobil otonom, dan asisten virtual.
• Alat dan Teknologi Deep Learning: Pengenalan alat dan bahasa pemrograman yang digunakan dalam Deep Learning, seperti Python dan TensorFlow.

5. Metode Pembelajaran

• Pendekatan: Pembelajaran berbasis masalah (Problem-Based Learning).
• Metode:
  • Ceramah interaktif dengan penggunaan visual dan video yang menunjukkan aplikasi Deep Learning.
  • Diskusi kelompok tentang penerapan teknologi Deep Learning dalam kehidupan sehari-hari.
  • Praktik menggunakan alat sederhana berbasis Deep Learning, seperti aplikasi pengenalan gambar.

6. Langkah-langkah Pembelajaran

• Pendahuluan (15 menit):
  • Menyapa siswa dan menghubungkan pembelajaran dengan kehidupan sehari-hari, misalnya dengan menanyakan apakah mereka pernah menggunakan aplikasi yang mengenali wajah atau suara.
  • Menjelaskan tujuan pembelajaran dan memberikan gambaran umum tentang Deep Learning.
• Kegiatan Inti (60 menit):
  • Pengenalan Deep Learning: Guru menjelaskan dasar-dasar Deep Learning, termasuk bagaimana teknologi ini digunakan untuk mengenali pola dalam data.
  • Diskusi kelompok: Siswa dibagi dalam kelompok kecil untuk mendiskusikan berbagai contoh aplikasi Deep Learning dalam kehidupan sehari-hari, seperti dalam aplikasi pemetaan, kendaraan otonom, atau alat pengenalan suara.
  • Praktik langsung: Siswa mencoba menggunakan aplikasi pengenalan gambar atau suara berbasis Deep Learning yang dapat diakses secara online.
• Penutupan (15 menit):
  • Refleksi tentang apa yang telah dipelajari selama pembelajaran dan diskusi tentang potensi masa depan teknologi Deep Learning.
  • Memberikan tugas rumah untuk mencari lebih banyak contoh penerapan Deep Learning di dunia nyata.

Penilaian Pembelajaran

Penilaian dilakukan melalui tugas individu, kuis, dan penilaian proyek kelompok. Fokus utama penilaian adalah pada pemahaman siswa terhadap dasar-dasar Deep Learning dan kemampuan mereka untuk mengidentifikasi aplikasi teknologi ini dalam kehidupan sehari-hari.

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

Pengenalan Deep Learning di tingkat SMP tidak hanya membuka wawasan siswa tentang teknologi canggih, tetapi juga mengembangkan keterampilan digital mereka. Dengan menggunakan pendekatan yang tepat dalam RPP, siswa dapat belajar cara teknologi ini bekerja dan bagaimana ia diterapkan dalam berbagai bidang kehidupan. Pembelajaran berbasis teknologi ini akan memberikan mereka bekal yang sangat berharga untuk menghadapi dunia yang semakin bergantung pada teknologi canggih. Deep Learning bukan hanya untuk masa depan, tetapi sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari yang dapat mereka pelajari dan aplikasikan sejak dini.

Bagikan Artikel ini