Contoh RPP Pembelajaran UBD dalam Kurikulum Deep Learning

Dalam dunia pendidikan yang semakin berkembang, penggunaan teknologi telah menjadi bagian integral dari proses belajar mengajar. Salah satu pendekatan yang semakin populer adalah Understanding by Design (UBD), yang bertujuan untuk memberikan pengalaman pembelajaran yang mendalam dan aplikatif bagi siswa. Ketika digabungkan dengan Kurikulum Deep Learning, metode ini dapat membawa pembelajaran ke tingkat yang lebih tinggi dengan meningkatkan pemahaman konsep dan penerapan teknologi secara maksimal. Dalam artikel ini, kita akan membahas contoh RPP Pembelajaran UBD dalam Kurikulum Deep Learning, yang dapat membantu para pendidik merancang pembelajaran yang efektif dan terstruktur.

Apa Itu UBD (Understanding by Design)?

Understanding by Design (UBD) adalah pendekatan perencanaan pembelajaran yang dikembangkan oleh Grant Wiggins dan Jay McTighe. UBD berfokus pada desain pembelajaran yang dimulai dari tujuan akhir yang ingin dicapai, bukan hanya sekedar materi yang akan diajarkan. Hal ini membedakan UBD dari metode perencanaan pembelajaran tradisional. Konsep utama UBD terdiri dari tiga tahap, yaitu:

1. Menentukan Tujuan Pembelajaran: Fase ini melibatkan identifikasi hasil belajar yang ingin dicapai dan apa yang seharusnya diketahui serta dipahami oleh siswa pada akhir pelajaran.
2. Penilaian Pembelajaran: Setelah tujuan ditentukan, langkah selanjutnya adalah menentukan bagaimana siswa akan menunjukkan pemahaman mereka. Penilaian ini dapat berupa tugas, ujian, atau proyek.
3. Perencanaan Pembelajaran: Fase terakhir adalah merancang kegiatan pembelajaran yang memungkinkan siswa untuk mencapai tujuan pembelajaran dan menunjukkan pemahaman mereka.

Dengan menggunakan UBD, guru dapat menciptakan pembelajaran yang lebih terfokus dan terstruktur, sehingga siswa lebih mudah mencapai pemahaman yang mendalam dan bisa mengaplikasikan pengetahuan yang diperoleh dalam kehidupan nyata.

Apa Itu Deep Learning dalam Pendidikan?

Deep Learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk mengolah data dalam jumlah besar dan mengekstrak pola atau informasi yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan. Dalam pendidikan, Deep Learning memungkinkan pembelajaran yang lebih personal dan adaptif. Dengan menggunakan algoritma yang canggih, sistem ini dapat menyesuaikan materi ajar sesuai dengan kebutuhan individu siswa dan memantau perkembangan mereka secara real-time.

Mengintegrasikan Deep Learning dalam pembelajaran dapat membantu siswa untuk:

• Meningkatkan pemahaman konsep yang sulit.
• Menyelesaikan tugas atau masalah dengan bantuan teknologi.
• Mengembangkan keterampilan berbasis data dan teknologi yang sangat penting di dunia yang serba digital ini.

Mengapa UBD dan Deep Learning Perlu Digabungkan?

Ketika UBD dan Deep Learning digabungkan, proses perencanaan dan pelaksanaan pembelajaran menjadi lebih efektif dan efisien. Teknologi Deep Learning memberikan kemampuan analisis data yang mendalam, sementara UBD memastikan pembelajaran difokuskan pada tujuan dan hasil yang jelas. Dengan demikian, siswa dapat belajar lebih efektif melalui pendekatan yang lebih adaptif, menyeluruh, dan terpersonalisasi.

Struktur RPP Pembelajaran UBD dalam Kurikulum Deep Learning

Berikut adalah contoh RPP berbasis UBD dalam Kurikulum Deep Learning untuk mata pelajaran Matematika di tingkat SMP.

Identitas Mata Pelajaran

• Mata Pelajaran: Matematika
• Kelas: 8 SMP
• Topik Pembelajaran: Persamaan dan Pertidaksamaan Linear Satu Variabel
• Alokasi Waktu: 2 x 45 menit

1. Tujuan Pembelajaran

Setelah mengikuti pembelajaran ini, siswa diharapkan dapat:

• Memahami konsep dasar persamaan dan pertidaksamaan linear satu variabel.
• Mampu menyelesaikan persamaan dan pertidaksamaan linear dengan menggunakan berbagai metode.
• Menggunakan aplikasi Deep Learning untuk memvisualisasikan penyelesaian dan memahami hubungan antara variabel dalam persamaan.

2. Langkah-Langkah Pembelajaran

Fase 1: Identifikasi Tujuan Pembelajaran (10 Menit)

• Guru menjelaskan topik yang akan dipelajari dan menghubungkannya dengan kehidupan sehari-hari. Misalnya, bagaimana kita menggunakan persamaan untuk memecahkan masalah finansial atau masalah terkait kecepatan dan jarak.
• Guru memberikan gambaran singkat tentang Deep Learning dan bagaimana teknologi ini digunakan untuk menyelesaikan permasalahan matematika.
• Siswa diberi tahu tentang apa yang diharapkan dari pembelajaran hari ini, yaitu mereka akan mempelajari persamaan linear dan cara menyelesaikannya dengan bantuan teknologi.

Fase 2: Penentuan Bukti Pembelajaran (30 Menit)

• Aktivitas 1: Pengenalan Persamaan Linear Guru menjelaskan konsep dasar persamaan linear satu variabel, seperti $ax + b = 0$, dan memberikan contoh soal sederhana. Siswa kemudian diminta untuk menyelesaikan soal tersebut secara manual.

• Aktivitas 2: Menggunakan Aplikasi Deep Learning Guru mengajak siswa untuk menggunakan aplikasi Deep Learning berbasis web atau perangkat lunak yang dapat memvisualisasikan persamaan linear. Aplikasi ini memungkinkan siswa untuk melihat grafik fungsi dan interaksi antara variabel.

  • Siswa diminta untuk memasukkan data dan menyaksikan bagaimana aplikasi ini menyelesaikan persamaan linear.
  • Guru memberi penjelasan tentang cara menggunakan aplikasi tersebut dan memberikan bimbingan selama proses penggunaan.

• Aktivitas 3: Penerapan Konsep dalam Kehidupan Nyata Setelah memahami persamaan linear secara teori dan melalui aplikasi, siswa diberi masalah kehidupan nyata, seperti menghitung biaya perjalanan dengan menggunakan tarif per kilometer.

  • Siswa diminta untuk menggunakan konsep persamaan linear untuk menghitung biaya perjalanan dan memverifikasi hasil menggunakan aplikasi Deep Learning.

Fase 3: Perencanaan Pembelajaran dan Refleksi (15 Menit)

• Penutupan: Guru merangkum konsep yang telah dipelajari dan menekankan pentingnya persamaan linear dalam kehidupan sehari-hari.
• Guru memberikan kesempatan bagi siswa untuk berbagi pengalaman mereka dalam menggunakan aplikasi Deep Learning dan bagaimana mereka merasa lebih mudah memahami konsep matematika setelah menggunakan teknologi ini.
• Siswa diberikan tugas individu untuk membuat soal terkait persamaan linear dan menyelesaikannya menggunakan aplikasi.

3. Media dan Sumber Belajar

• Alat Peraga: Papan tulis, kertas, pulpen.
• Aplikasi Deep Learning: Aplikasi untuk memvisualisasikan dan menyelesaikan persamaan linear, seperti Wolfram Alpha atau GeoGebra.
• Video Pembelajaran: Tutorial penggunaan aplikasi Deep Learning untuk pemecahan persamaan linear.

4. Penilaian

• Penilaian Formatif: Pengamatan langsung selama kelas, termasuk partisipasi siswa dalam diskusi dan latihan soal.
• Penilaian Akhir: Tes untuk mengevaluasi pemahaman siswa mengenai persamaan linear dan penerapannya dalam kehidupan sehari-hari.
• Tugas Individu: Siswa diberikan soal tambahan untuk diselesaikan dengan menggunakan aplikasi Deep Learning.

Manfaat RPP Berbasis UBD dengan Deep Learning

Menggunakan RPP berbasis UBD dengan Deep Learning memberikan sejumlah keuntungan, antara lain:

• Pembelajaran yang Lebih Interaktif dan Menarik: Deep Learning membantu membuat materi yang sulit menjadi lebih mudah dipahami, sehingga meningkatkan motivasi siswa.
• Pemahaman yang Mendalam: Pendekatan UBD memastikan bahwa siswa tidak hanya menghafal rumus, tetapi benar-benar memahami konsep matematika.
• Adaptasi Terhadap Gaya Belajar: Teknologi Deep Learning memungkinkan pembelajaran yang lebih personal, dengan siswa dapat belajar sesuai kecepatan dan cara yang paling efektif bagi mereka.

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

RPP berbasis UBD dalam Kurikulum Deep Learning memberikan pendekatan yang efektif untuk menciptakan pengalaman pembelajaran yang lebih dalam, aplikatif, dan menyenangkan. Melalui integrasi teknologi kecerdasan buatan, siswa dapat belajar dengan cara yang lebih interaktif dan terpersonalisasi, yang membantu mereka mencapai pemahaman yang lebih mendalam dan mengembangkan keterampilan penting di era digital.

Bagikan Artikel ini