Daftar Isi Mata Pelajaran Koding dan Kecerdasan Artifisial (AI) untuk Kelas X SMK Semester Ganjil dan Genap

DAFTAR ISI

Mata Pelajaran: Koding dan Kecerdasan Artifisial (KA)

Kelas X – Semester Ganjil & Genap

Kurikulum Merdeka (Fase E)

---

📘 SEMESTER GANJIL

BAB 1. Berpikir Komputasional (Computational Thinking)

1. Pengertian Berpikir Komputasional

2. Prinsip dan Elemen Berpikir Komputasional

3. Langkah-langkah Berpikir Komputasional dalam Pemecahan Masalah

4. Penerapan Berpikir Komputasional dalam Kehidupan Sehari-hari

5. Aktivitas Unplugged Coding

6. Evaluasi dan Refleksi Berpikir Komputasional

🧩 Proyek Mini:
Membuat algoritma sederhana pemecahan masalah kehidupan nyata (tanpa komputer).

---

BAB 2. Pengenalan Koding dan Algoritma Dasar

1. Konsep Dasar Koding dan Bahasa Pemrograman

2. Logika Pemrograman dan Struktur Algoritma

3. Diagram Alir (Flowchart) dan Pseudocode

4. Variabel, Tipe Data, dan Operator

5. Percabangan dan Perulangan Dasar

6. Pengujian dan Debugging

🧩 Praktik:
Menulis program sederhana menggunakan Python/Blockly.

---

BAB 3. Kecerdasan Artifisial (Artificial Intelligence) dan Penerapannya

1. Pengertian Kecerdasan Artifisial (AI)

2. Sejarah dan Perkembangan AI

3. Cabang-Cabang AI (Machine Learning, NLP, Computer Vision, dsb.)

4. Contoh Implementasi AI dalam Kehidupan Sehari-hari

5. Dampak Positif dan Tantangan Etis dari AI

6. AI dalam Dunia Kerja dan Industri

🧩 Studi Kasus:
Analisis penggunaan AI dalam aplikasi populer (misalnya Google Assistant, ChatGPT, atau Face Recognition).

---

BAB 4. Mengenal Unsur Pembentuk Prompt dalam AI Generatif

1. Apa Itu AI Generatif dan Prompt

2. Struktur dan Komponen Prompt

3. Teknik Membuat Prompt Efektif (Prompt Engineering)

4. Eksperimen dengan AI Generatif (Teks, Gambar, Suara)

5. Etika dan Tanggung Jawab dalam Penggunaan AI Generatif

🧩 Praktik:
Membuat konten kreatif menggunakan AI (contoh: poster, teks narasi, atau ide proyek).

---

📗 SEMESTER GENAP

BAB 5. Penggunaan Tools dan Perangkat AI

1. Pengenalan Tools AI (ChatGPT, Canva AI, Copilot, dsb.)

2. Kolaborasi Manusia dan AI dalam Penyelesaian Tugas

3. Pemilihan Tools AI Berdasarkan Kebutuhan

4. Cara Mengintegrasikan Tools AI ke Dalam Proyek

5. Etika dan Keamanan dalam Kolaborasi dengan AI

🧩 Proyek Mini:
Menggunakan tools AI untuk menghasilkan konten digital edukatif.

---

BAB 6. Pemrograman Dasar Kecerdasan Artifisial

1. Konsep Dasar Pemrograman AI

2. Pengenalan Dataset dan Data Training

3. Penggunaan Library AI Populer (seperti TensorFlow, Scikit-learn, Teachable Machine)

4. Pembuatan Model AI Sederhana

5. Evaluasi dan Perbaikan Model

🧩 Praktik:
Membangun model klasifikasi gambar atau suara sederhana menggunakan platform AI visual.

---

BAB 7. Pengenalan Model Bahasa Besar (LLM)

1. Apa Itu LLM (Large Language Model)

2. Cara Kerja dan Contoh LLM (ChatGPT, Gemini, Claude, dll.)

3. Manfaat dan Risiko Penggunaan LLM

4. Prinsip Human-Centered AI

5. Penerapan LLM dalam Dunia Pendidikan dan Bisnis

🧩 Proyek:
Simulasi pembuatan chatbot pembelajaran menggunakan LLM sederhana.

---

BAB 8. Pedagogik dan Etika Penggunaan AI

1. Pembelajaran Koding dan AI Berbasis Proyek

2. Pendekatan Pembelajaran Mendalam (Deep Learning Approach)

3. Asesmen Otentik dalam Pembelajaran AI

4. Isu Etika, Privasi, dan Tanggung Jawab dalam AI

5. Refleksi dan Penilaian Akhir

🧩 Proyek Akhir (Capstone Project):
Membuat proyek konten kreatif berbasis AI yang bermanfaat bagi sekolah atau masyarakat.

---

📑 PENUTUP

• Evaluasi Pembelajaran

• Refleksi dan Umpan Balik Peserta Didik

• Rencana Tindak Lanjut