PERANGKAT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING AKIDAH AKHLAK KELAS 6 MI

Pembelajaran mendalam atau deep learning dalam konteks pendidikan bukan hanya berbicara tentang teknologi kecerdasan buatan, tetapi juga tentang bagaimana menciptakan proses belajar yang bermakna (meaningful), menyenangkan (joyful), penuh keterlibatan (mainful), dan didasari oleh cinta kasih (love-based curriculum).

1. Meaningful (Bermakna)

Modul ajar deep learning dirancang agar peserta didik tidak sekadar menerima informasi, tetapi mampu menghubungkannya dengan kehidupan nyata. Setiap materi dikaitkan dengan pengalaman sehari-hari, sehingga pelajaran tidak terasa asing. Misalnya, saat belajar tentang algoritma, guru bisa mengajak siswa melihat penerapannya dalam aplikasi yang mereka gunakan sehari-hari. Dengan begitu, pembelajaran menjadi relevan dan mudah diingat.

2. Joyful (Menyenangkan)

Suasana belajar yang penuh keceriaan membuat siswa lebih terbuka dalam menerima ilmu. Modul ajar deep learning perlu dikemas dengan aktivitas kreatif seperti permainan edukatif, eksperimen sederhana, simulasi digital, maupun proyek kolaboratif. Kegembiraan dalam belajar menumbuhkan rasa ingin tahu, memantik motivasi, serta mengurangi stres yang sering muncul dalam proses akademik.

3. Mainful (Penuh Keterlibatan)

Mainful berarti siswa tidak hanya menjadi penerima pasif, tetapi juga aktor utama dalam pembelajaran. Modul ajar harus membuka ruang untuk eksplorasi, diskusi, dan praktik langsung. Pendekatan student-centered learning diterapkan melalui proyek penelitian kecil, pemecahan masalah nyata, dan pembelajaran berbasis tantangan. Dengan demikian, siswa belajar sambil bermain peran aktif, bukan hanya mendengarkan

Silahkan download di bawah ini (Klik pertama akan muncul Iklan, lalu kembali ke halaman semula dan klik kedua akan muncul link ke Google Drive untuk di download)

Perangkat Akidah Akhlak kls 6 MI

Perangkat Pembelajaran Deep Learning yang lain:

Link Perangkat Deep Learning Kls 10 SMK

Link Perangkat Deep Learning Kls 11 SMK

Link Perangkat Deep Learning Kls 12 SMK

Link Perangkat Deep Learning Kls 10 SMA/MA

Link Perangkat Deep Learning Kls 11 SMA/MA

Link Perangkat Deep Learning Kls 12 SMA/MA

Link Perangkat Deep Learning Kls 7 SMP/MTS

Link Perangkat Deep Learning Kls 8 SMP/MTS

Link Perangkat Deep Learning Kls 9 SMP/MTS

Link Perangkat Deep Learning Kls 1 - 6  SD/MI

Kokurikuler

Prota/Prosem Kls 1-6 SD/MI

Asesmen Diagnostik

Link Administrasi dan Bukti Dukung Akreditasi :

Bukti Dukung Akreditasi Komponen I

Bukti Dukung Akreditasi Komponen II

Bukti Dukung Akreditasi Komponen II

Panduan Akreditasi

Deskripsi Asesi

Bukti Kinerja yang diupload di DKA Sispena

PERANGKAT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING BAHASA INDONESIA KELAS XI SMK

Pembelajaran mendalam atau deep learning dalam konteks pendidikan bukan hanya berbicara tentang teknologi kecerdasan buatan, tetapi juga tentang bagaimana menciptakan proses belajar yang bermakna (meaningful), menyenangkan (joyful), penuh keterlibatan (mainful), dan didasari oleh cinta kasih (love-based curriculum).

1. Meaningful (Bermakna)

Modul ajar deep learning dirancang agar peserta didik tidak sekadar menerima informasi, tetapi mampu menghubungkannya dengan kehidupan nyata. Setiap materi dikaitkan dengan pengalaman sehari-hari, sehingga pelajaran tidak terasa asing. Misalnya, saat belajar tentang algoritma, guru bisa mengajak siswa melihat penerapannya dalam aplikasi yang mereka gunakan sehari-hari. Dengan begitu, pembelajaran menjadi relevan dan mudah diingat.

2. Joyful (Menyenangkan)

Suasana belajar yang penuh keceriaan membuat siswa lebih terbuka dalam menerima ilmu. Modul ajar deep learning perlu dikemas dengan aktivitas kreatif seperti permainan edukatif, eksperimen sederhana, simulasi digital, maupun proyek kolaboratif. Kegembiraan dalam belajar menumbuhkan rasa ingin tahu, memantik motivasi, serta mengurangi stres yang sering muncul dalam proses akademik.

3. Mainful (Penuh Keterlibatan)

Mainful berarti siswa tidak hanya menjadi penerima pasif, tetapi juga aktor utama dalam pembelajaran. Modul ajar harus membuka ruang untuk eksplorasi, diskusi, dan praktik langsung. Pendekatan student-centered learning diterapkan melalui proyek penelitian kecil, pemecahan masalah nyata, dan pembelajaran berbasis tantangan. Dengan demikian, siswa belajar sambil bermain peran aktif, bukan hanya mendengarkan

Silahkan download di bawah ini (Klik pertama akan muncul Iklan, lalu kembali ke halaman semula dan klik kedua akan muncul link ke Google Drive untuk di download)

Perangkat BAHASA INDONESIA XI SMK

PERANGKAT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING SEMUA PELAJARAN KELAS XI SMK

 Learning sering kali dianggap sebagai topik yang kompleks dan menakutkan, dipenuhi dengan istilah-istilah matematis dan algoritma yang rumit. Namun, dengan pendekatan yang tepat, pembelajaran Deep Learning dapat diubah menjadi perjalanan yang meaningful (bermakna), mindful (sadar), dan joyful (menyenangkan). Modul ajar ini dirancang untuk mencapai tujuan tersebut, tidak hanya untuk mengajarkan teori dan kode, tetapi juga untuk membangun pemahaman yang mendalam dan gairah yang berkelanjutan.

1. Meaningful (Bermakna): Menghubungkan Teori dengan Dunia Nyata

Pembelajaran menjadi bermakna ketika siswa dapat melihat relevansi langsung dari apa yang mereka pelajari. Alih-alih hanya membahas arsitektur jaringan saraf, modul ini akan selalu mengaitkan setiap konsep dengan aplikasi praktis di dunia nyata.

• Studi Kasus Berbasis Proyek: Setiap bab akan dimulai dengan sebuah masalah nyata. Misalnya, sebelum mempelajari Convolutional Neural Networks (CNNs), siswa akan diperkenalkan dengan tantangan klasifikasi gambar, seperti mengidentifikasi jenis-jenis hewan dari foto. Ini memberikan konteks yang kuat dDeep 

• an tujuan yang jelas.

• Data Set yang Relevan: Penggunaan data set yang akrab bagi siswa—seperti gambar-gambar produk, teks ulasan media sosial, atau data cuaca—akan membuat proses eksplorasi data terasa lebih personal dan relevan.

• Diskusi Etika dan Dampak Sosial: Modul ini juga akan menyertakan sesi diskusi tentang dampak etis dan sosial dari Deep Learning, seperti bias dalam algoritma, privasi data, dan potensi penggunaannya untuk kebaikan atau keburukan. Ini membantu siswa tidak hanya menjadi praktisi yang mahir, tetapi juga warga digital yang bertanggung jawab.

2. Mindful (Sadar): Membangun Pemahaman yang Mendalam

Pendekatan mindful dalam pembelajaran Deep Learning berarti memberikan perhatian penuh pada proses, bukan hanya pada hasil. Ini mendorong siswa untuk merenungkan, bereksperimen, dan memahami "mengapa" di balik "bagaimana".

• Belajar dari Kegagalan: Siswa didorong untuk melihat error dan bug bukan sebagai kegagalan, melainkan sebagai peluang belajar. Modul ini akan menyertakan tantangan di mana siswa harus sengaja membuat model yang buruk dan kemudian menganalisis mengapa model tersebut gagal.

• Jurnal Pembelajaran: Siswa akan diminta untuk membuat jurnal harian atau mingguan. Di sini, mereka akan mencatat pemahaman, tantangan, dan solusi yang mereka temukan. Ini melatih kemampuan metakognitif (berpikir tentang cara mereka berpikir) dan membantu mereka melacak kemajuan pribadi.

• Visualisasi adalah Kunci: Konsep abstrak seperti gradient descent atau backpropagation akan dijelaskan melalui visualisasi interaktif dan analogi sederhana. Tujuannya adalah agar siswa dapat "melihat" bagaimana algoritma bekerja, bukan hanya menghafal rumusnya.

3. Joyful (Menyenangkan): Menciptakan Pengalaman Belajar yang Positif

Pembelajaran yang menyenangkan adalah pembelajaran yang tidak terasa seperti beban. Modul ini berupaya menciptakan lingkungan yang positif dan menarik melalui gamifikasi dan kolaborasi.

• Gamifikasi Pembelajaran: Tantangan-tantangan dalam modul dapat dikemas dalam bentuk kompetisi persahabatan atau leaderboard (papan peringkat) di mana siswa berlomba-lomba untuk mencapai akurasi tertinggi pada suatu data set. Kuis interaktif dan puzzles terkait kode juga dapat disertakan.

• Proyek Kolaboratif: Siswa akan bekerja dalam tim untuk menyelesaikan proyek akhir. Hal ini mendorong kolaborasi, berbagi pengetahuan, dan membangun komunitas. Mereka akan belajar dari satu sama lain dan merasakan kepuasan saat berhasil membangun sesuatu bersama.

• Perayaan Keberhasilan: Setiap kali siswa berhasil menyelesaikan sebuah tantangan, bahkan yang kecil sekalipun, akan ada momen pengakuan. Ini bisa berupa badge digital atau shout-out dari pengajar. Merayakan pencapaian, sekecil apa pun, akan meningkatkan motivasi dan kepercayaan diri siswa.

Silahkan download di bawah ini (Klik pertama akan muncul Iklan, lalu kembali ke halaman semula dan klik kedua akan muncul link ke Google Drive untuk di download)

Perangkat Pembelajaran kls 10 SMK

1. Bahasa Jawa

2. PAI

3. Pendd. Pancasila

4. Matematika

5. Sejarah

6. Informatika

7. Bahasa Indonesia

8. SPLASH

9. Dasar Desain Komunikasi

10. Akuntansi Keuangan

11. Manajemen Perkantoran dan Layanan Bisnis

12. Dasar-dasar Pemasaran

13. Dasar-dasar Perangkat Lunak

14. Jaringan Komputer dan Telekomunikasi

Perangkat Pembelajaran Deep Learning yang lain:

Link Perangkat Deep Learning Kls 10 SMK

Link Perangkat Deep Learning Kls 11 SMK

Link Perangkat Deep Learning Kls 12 SMK

Link Perangkat Deep Learning Kls 10 SMA/MA

Link Perangkat Deep Learning Kls 11 SMA/MA

Link Perangkat Deep Learning Kls 12 SMA/MA

Link Perangkat Deep Learning Kls 7 SMP/MTS

Link Perangkat Deep Learning Kls 8 SMP/MTS

Link Perangkat Deep Learning Kls 9 SMP/MTS

Link Perangkat Deep Learning Kls 1 - 6  SD/MI

Kokurikuler

Prota/Prosem Kls 1-6 SD/MI

Asesmen Diagnostik

Link Administrasi dan Bukti Dukung Akreditasi :

Bukti Dukung Akreditasi Komponen I

Bukti Dukung Akreditasi Komponen II

Bukti Dukung Akreditasi Komponen II

Panduan Akreditasi

Deskripsi Asesi

Bukti Kinerja yang diupload di DKA Sispena

PERANGKAT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING BAHASA JAWA KELAS XI SMK

 Learning sering kali dianggap sebagai topik yang kompleks dan menakutkan, dipenuhi dengan istilah-istilah matematis dan algoritma yang rumit. Namun, dengan pendekatan yang tepat, pembelajaran Deep Learning dapat diubah menjadi perjalanan yang meaningful (bermakna), mindful (sadar), dan joyful (menyenangkan). Modul ajar ini dirancang untuk mencapai tujuan tersebut, tidak hanya untuk mengajarkan teori dan kode, tetapi juga untuk membangun pemahaman yang mendalam dan gairah yang berkelanjutan.

1. Meaningful (Bermakna): Menghubungkan Teori dengan Dunia Nyata

Pembelajaran menjadi bermakna ketika siswa dapat melihat relevansi langsung dari apa yang mereka pelajari. Alih-alih hanya membahas arsitektur jaringan saraf, modul ini akan selalu mengaitkan setiap konsep dengan aplikasi praktis di dunia nyata.

• Studi Kasus Berbasis Proyek: Setiap bab akan dimulai dengan sebuah masalah nyata. Misalnya, sebelum mempelajari Convolutional Neural Networks (CNNs), siswa akan diperkenalkan dengan tantangan klasifikasi gambar, seperti mengidentifikasi jenis-jenis hewan dari foto. Ini memberikan konteks yang kuat dDeep 

• an tujuan yang jelas.

• Data Set yang Relevan: Penggunaan data set yang akrab bagi siswa—seperti gambar-gambar produk, teks ulasan media sosial, atau data cuaca—akan membuat proses eksplorasi data terasa lebih personal dan relevan.

• Diskusi Etika dan Dampak Sosial: Modul ini juga akan menyertakan sesi diskusi tentang dampak etis dan sosial dari Deep Learning, seperti bias dalam algoritma, privasi data, dan potensi penggunaannya untuk kebaikan atau keburukan. Ini membantu siswa tidak hanya menjadi praktisi yang mahir, tetapi juga warga digital yang bertanggung jawab.

2. Mindful (Sadar): Membangun Pemahaman yang Mendalam

Pendekatan mindful dalam pembelajaran Deep Learning berarti memberikan perhatian penuh pada proses, bukan hanya pada hasil. Ini mendorong siswa untuk merenungkan, bereksperimen, dan memahami "mengapa" di balik "bagaimana".

• Belajar dari Kegagalan: Siswa didorong untuk melihat error dan bug bukan sebagai kegagalan, melainkan sebagai peluang belajar. Modul ini akan menyertakan tantangan di mana siswa harus sengaja membuat model yang buruk dan kemudian menganalisis mengapa model tersebut gagal.

• Jurnal Pembelajaran: Siswa akan diminta untuk membuat jurnal harian atau mingguan. Di sini, mereka akan mencatat pemahaman, tantangan, dan solusi yang mereka temukan. Ini melatih kemampuan metakognitif (berpikir tentang cara mereka berpikir) dan membantu mereka melacak kemajuan pribadi.

• Visualisasi adalah Kunci: Konsep abstrak seperti gradient descent atau backpropagation akan dijelaskan melalui visualisasi interaktif dan analogi sederhana. Tujuannya adalah agar siswa dapat "melihat" bagaimana algoritma bekerja, bukan hanya menghafal rumusnya.

3. Joyful (Menyenangkan): Menciptakan Pengalaman Belajar yang Positif

Pembelajaran yang menyenangkan adalah pembelajaran yang tidak terasa seperti beban. Modul ini berupaya menciptakan lingkungan yang positif dan menarik melalui gamifikasi dan kolaborasi.

• Gamifikasi Pembelajaran: Tantangan-tantangan dalam modul dapat dikemas dalam bentuk kompetisi persahabatan atau leaderboard (papan peringkat) di mana siswa berlomba-lomba untuk mencapai akurasi tertinggi pada suatu data set. Kuis interaktif dan puzzles terkait kode juga dapat disertakan.

• Proyek Kolaboratif: Siswa akan bekerja dalam tim untuk menyelesaikan proyek akhir. Hal ini mendorong kolaborasi, berbagi pengetahuan, dan membangun komunitas. Mereka akan belajar dari satu sama lain dan merasakan kepuasan saat berhasil membangun sesuatu bersama.

• Perayaan Keberhasilan: Setiap kali siswa berhasil menyelesaikan sebuah tantangan, bahkan yang kecil sekalipun, akan ada momen pengakuan. Ini bisa berupa badge digital atau shout-out dari pengajar. Merayakan pencapaian, sekecil apa pun, akan meningkatkan motivasi dan kepercayaan diri siswa.

Silahkan download di bawah ini (Klik pertama akan muncul Iklan, lalu kembali ke halaman semula dan klik kedua akan muncul link ke Google Drive untuk di download)

Perangkat BAHASA JAWA XI SMK

PERANGKAT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING PAI KELAS XI SMK

 Learning sering kali dianggap sebagai topik yang kompleks dan menakutkan, dipenuhi dengan istilah-istilah matematis dan algoritma yang rumit. Namun, dengan pendekatan yang tepat, pembelajaran Deep Learning dapat diubah menjadi perjalanan yang meaningful (bermakna), mindful (sadar), dan joyful (menyenangkan). Modul ajar ini dirancang untuk mencapai tujuan tersebut, tidak hanya untuk mengajarkan teori dan kode, tetapi juga untuk membangun pemahaman yang mendalam dan gairah yang berkelanjutan.

1. Meaningful (Bermakna): Menghubungkan Teori dengan Dunia Nyata

Pembelajaran menjadi bermakna ketika siswa dapat melihat relevansi langsung dari apa yang mereka pelajari. Alih-alih hanya membahas arsitektur jaringan saraf, modul ini akan selalu mengaitkan setiap konsep dengan aplikasi praktis di dunia nyata.

• Studi Kasus Berbasis Proyek: Setiap bab akan dimulai dengan sebuah masalah nyata. Misalnya, sebelum mempelajari Convolutional Neural Networks (CNNs), siswa akan diperkenalkan dengan tantangan klasifikasi gambar, seperti mengidentifikasi jenis-jenis hewan dari foto. Ini memberikan konteks yang kuat dDeep 

• an tujuan yang jelas.

• Data Set yang Relevan: Penggunaan data set yang akrab bagi siswa—seperti gambar-gambar produk, teks ulasan media sosial, atau data cuaca—akan membuat proses eksplorasi data terasa lebih personal dan relevan.

• Diskusi Etika dan Dampak Sosial: Modul ini juga akan menyertakan sesi diskusi tentang dampak etis dan sosial dari Deep Learning, seperti bias dalam algoritma, privasi data, dan potensi penggunaannya untuk kebaikan atau keburukan. Ini membantu siswa tidak hanya menjadi praktisi yang mahir, tetapi juga warga digital yang bertanggung jawab.

2. Mindful (Sadar): Membangun Pemahaman yang Mendalam

Pendekatan mindful dalam pembelajaran Deep Learning berarti memberikan perhatian penuh pada proses, bukan hanya pada hasil. Ini mendorong siswa untuk merenungkan, bereksperimen, dan memahami "mengapa" di balik "bagaimana".

• Belajar dari Kegagalan: Siswa didorong untuk melihat error dan bug bukan sebagai kegagalan, melainkan sebagai peluang belajar. Modul ini akan menyertakan tantangan di mana siswa harus sengaja membuat model yang buruk dan kemudian menganalisis mengapa model tersebut gagal.

• Jurnal Pembelajaran: Siswa akan diminta untuk membuat jurnal harian atau mingguan. Di sini, mereka akan mencatat pemahaman, tantangan, dan solusi yang mereka temukan. Ini melatih kemampuan metakognitif (berpikir tentang cara mereka berpikir) dan membantu mereka melacak kemajuan pribadi.

• Visualisasi adalah Kunci: Konsep abstrak seperti gradient descent atau backpropagation akan dijelaskan melalui visualisasi interaktif dan analogi sederhana. Tujuannya adalah agar siswa dapat "melihat" bagaimana algoritma bekerja, bukan hanya menghafal rumusnya.

3. Joyful (Menyenangkan): Menciptakan Pengalaman Belajar yang Positif

Pembelajaran yang menyenangkan adalah pembelajaran yang tidak terasa seperti beban. Modul ini berupaya menciptakan lingkungan yang positif dan menarik melalui gamifikasi dan kolaborasi.

• Gamifikasi Pembelajaran: Tantangan-tantangan dalam modul dapat dikemas dalam bentuk kompetisi persahabatan atau leaderboard (papan peringkat) di mana siswa berlomba-lomba untuk mencapai akurasi tertinggi pada suatu data set. Kuis interaktif dan puzzles terkait kode juga dapat disertakan.

• Proyek Kolaboratif: Siswa akan bekerja dalam tim untuk menyelesaikan proyek akhir. Hal ini mendorong kolaborasi, berbagi pengetahuan, dan membangun komunitas. Mereka akan belajar dari satu sama lain dan merasakan kepuasan saat berhasil membangun sesuatu bersama.

• Perayaan Keberhasilan: Setiap kali siswa berhasil menyelesaikan sebuah tantangan, bahkan yang kecil sekalipun, akan ada momen pengakuan. Ini bisa berupa badge digital atau shout-out dari pengajar. Merayakan pencapaian, sekecil apa pun, akan meningkatkan motivasi dan kepercayaan diri siswa.

Silahkan download di bawah ini (Klik pertama akan muncul Iklan, lalu kembali ke halaman semula dan klik kedua akan muncul link ke Google Drive untuk di download)

Perangkat PAI XI SMK

PERANGKAT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING SPLASH KELAS XI SMK

 Learning sering kali dianggap sebagai topik yang kompleks dan menakutkan, dipenuhi dengan istilah-istilah matematis dan algoritma yang rumit. Namun, dengan pendekatan yang tepat, pembelajaran Deep Learning dapat diubah menjadi perjalanan yang meaningful (bermakna), mindful (sadar), dan joyful (menyenangkan). Modul ajar ini dirancang untuk mencapai tujuan tersebut, tidak hanya untuk mengajarkan teori dan kode, tetapi juga untuk membangun pemahaman yang mendalam dan gairah yang berkelanjutan.

1. Meaningful (Bermakna): Menghubungkan Teori dengan Dunia Nyata

Pembelajaran menjadi bermakna ketika siswa dapat melihat relevansi langsung dari apa yang mereka pelajari. Alih-alih hanya membahas arsitektur jaringan saraf, modul ini akan selalu mengaitkan setiap konsep dengan aplikasi praktis di dunia nyata.

• Studi Kasus Berbasis Proyek: Setiap bab akan dimulai dengan sebuah masalah nyata. Misalnya, sebelum mempelajari Convolutional Neural Networks (CNNs), siswa akan diperkenalkan dengan tantangan klasifikasi gambar, seperti mengidentifikasi jenis-jenis hewan dari foto. Ini memberikan konteks yang kuat dDeep 

• an tujuan yang jelas.

• Data Set yang Relevan: Penggunaan data set yang akrab bagi siswa—seperti gambar-gambar produk, teks ulasan media sosial, atau data cuaca—akan membuat proses eksplorasi data terasa lebih personal dan relevan.

• Diskusi Etika dan Dampak Sosial: Modul ini juga akan menyertakan sesi diskusi tentang dampak etis dan sosial dari Deep Learning, seperti bias dalam algoritma, privasi data, dan potensi penggunaannya untuk kebaikan atau keburukan. Ini membantu siswa tidak hanya menjadi praktisi yang mahir, tetapi juga warga digital yang bertanggung jawab.

2. Mindful (Sadar): Membangun Pemahaman yang Mendalam

Pendekatan mindful dalam pembelajaran Deep Learning berarti memberikan perhatian penuh pada proses, bukan hanya pada hasil. Ini mendorong siswa untuk merenungkan, bereksperimen, dan memahami "mengapa" di balik "bagaimana".

• Belajar dari Kegagalan: Siswa didorong untuk melihat error dan bug bukan sebagai kegagalan, melainkan sebagai peluang belajar. Modul ini akan menyertakan tantangan di mana siswa harus sengaja membuat model yang buruk dan kemudian menganalisis mengapa model tersebut gagal.

• Jurnal Pembelajaran: Siswa akan diminta untuk membuat jurnal harian atau mingguan. Di sini, mereka akan mencatat pemahaman, tantangan, dan solusi yang mereka temukan. Ini melatih kemampuan metakognitif (berpikir tentang cara mereka berpikir) dan membantu mereka melacak kemajuan pribadi.

• Visualisasi adalah Kunci: Konsep abstrak seperti gradient descent atau backpropagation akan dijelaskan melalui visualisasi interaktif dan analogi sederhana. Tujuannya adalah agar siswa dapat "melihat" bagaimana algoritma bekerja, bukan hanya menghafal rumusnya.

3. Joyful (Menyenangkan): Menciptakan Pengalaman Belajar yang Positif

Pembelajaran yang menyenangkan adalah pembelajaran yang tidak terasa seperti beban. Modul ini berupaya menciptakan lingkungan yang positif dan menarik melalui gamifikasi dan kolaborasi.

• Gamifikasi Pembelajaran: Tantangan-tantangan dalam modul dapat dikemas dalam bentuk kompetisi persahabatan atau leaderboard (papan peringkat) di mana siswa berlomba-lomba untuk mencapai akurasi tertinggi pada suatu data set. Kuis interaktif dan puzzles terkait kode juga dapat disertakan.

• Proyek Kolaboratif: Siswa akan bekerja dalam tim untuk menyelesaikan proyek akhir. Hal ini mendorong kolaborasi, berbagi pengetahuan, dan membangun komunitas. Mereka akan belajar dari satu sama lain dan merasakan kepuasan saat berhasil membangun sesuatu bersama.

• Perayaan Keberhasilan: Setiap kali siswa berhasil menyelesaikan sebuah tantangan, bahkan yang kecil sekalipun, akan ada momen pengakuan. Ini bisa berupa badge digital atau shout-out dari pengajar. Merayakan pencapaian, sekecil apa pun, akan meningkatkan motivasi dan kepercayaan diri siswa.

Silahkan download di bawah ini (Klik pertama akan muncul Iklan, lalu kembali ke halaman semula dan klik kedua akan muncul link ke Google Drive untuk di download)

Perangkat SPLASH XI SMK

PERANGKAT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING SEJARAH KELAS XI SMK

 Deep Learning sering kali dianggap sebagai topik yang kompleks dan menakutkan, dipenuhi dengan istilah-istilah matematis dan algoritma yang rumit. Namun, dengan pendekatan yang tepat, pembelajaran Deep Learning dapat diubah menjadi perjalanan yang meaningful (bermakna), mindful (sadar), dan joyful (menyenangkan). Modul ajar ini dirancang untuk mencapai tujuan tersebut, tidak hanya untuk mengajarkan teori dan kode, tetapi juga untuk membangun pemahaman yang mendalam dan gairah yang berkelanjutan.

1. Meaningful (Bermakna): Menghubungkan Teori dengan Dunia Nyata

Pembelajaran menjadi bermakna ketika siswa dapat melihat relevansi langsung dari apa yang mereka pelajari. Alih-alih hanya membahas arsitektur jaringan saraf, modul ini akan selalu mengaitkan setiap konsep dengan aplikasi praktis di dunia nyata.

• Studi Kasus Berbasis Proyek: Setiap bab akan dimulai dengan sebuah masalah nyata. Misalnya, sebelum mempelajari Convolutional Neural Networks (CNNs), siswa akan diperkenalkan dengan tantangan klasifikasi gambar, seperti mengidentifikasi jenis-jenis hewan dari foto. Ini memberikan konteks yang kuat dan tujuan yang jelas.

• Data Set yang Relevan: Penggunaan data set yang akrab bagi siswa—seperti gambar-gambar produk, teks ulasan media sosial, atau data cuaca—akan membuat proses eksplorasi data terasa lebih personal dan relevan.

• Diskusi Etika dan Dampak Sosial: Modul ini juga akan menyertakan sesi diskusi tentang dampak etis dan sosial dari Deep Learning, seperti bias dalam algoritma, privasi data, dan potensi penggunaannya untuk kebaikan atau keburukan. Ini membantu siswa tidak hanya menjadi praktisi yang mahir, tetapi juga warga digital yang bertanggung jawab.

2. Mindful (Sadar): Membangun Pemahaman yang Mendalam

Pendekatan mindful dalam pembelajaran Deep Learning berarti memberikan perhatian penuh pada proses, bukan hanya pada hasil. Ini mendorong siswa untuk merenungkan, bereksperimen, dan memahami "mengapa" di balik "bagaimana".

• Belajar dari Kegagalan: Siswa didorong untuk melihat error dan bug bukan sebagai kegagalan, melainkan sebagai peluang belajar. Modul ini akan menyertakan tantangan di mana siswa harus sengaja membuat model yang buruk dan kemudian menganalisis mengapa model tersebut gagal.

• Jurnal Pembelajaran: Siswa akan diminta untuk membuat jurnal harian atau mingguan. Di sini, mereka akan mencatat pemahaman, tantangan, dan solusi yang mereka temukan. Ini melatih kemampuan metakognitif (berpikir tentang cara mereka berpikir) dan membantu mereka melacak kemajuan pribadi.

• Visualisasi adalah Kunci: Konsep abstrak seperti gradient descent atau backpropagation akan dijelaskan melalui visualisasi interaktif dan analogi sederhana. Tujuannya adalah agar siswa dapat "melihat" bagaimana algoritma bekerja, bukan hanya menghafal rumusnya.

3. Joyful (Menyenangkan): Menciptakan Pengalaman Belajar yang Positif

Pembelajaran yang menyenangkan adalah pembelajaran yang tidak terasa seperti beban. Modul ini berupaya menciptakan lingkungan yang positif dan menarik melalui gamifikasi dan kolaborasi.

• Gamifikasi Pembelajaran: Tantangan-tantangan dalam modul dapat dikemas dalam bentuk kompetisi persahabatan atau leaderboard (papan peringkat) di mana siswa berlomba-lomba untuk mencapai akurasi tertinggi pada suatu data set. Kuis interaktif dan puzzles terkait kode juga dapat disertakan.

• Proyek Kolaboratif: Siswa akan bekerja dalam tim untuk menyelesaikan proyek akhir. Hal ini mendorong kolaborasi, berbagi pengetahuan, dan membangun komunitas. Mereka akan belajar dari satu sama lain dan merasakan kepuasan saat berhasil membangun sesuatu bersama.

• Perayaan Keberhasilan: Setiap kali siswa berhasil menyelesaikan sebuah tantangan, bahkan yang kecil sekalipun, akan ada momen pengakuan. Ini bisa berupa badge digital atau shout-out dari pengajar. Merayakan pencapaian, sekecil apa pun, akan meningkatkan motivasi dan kepercayaan diri siswa.

Silahkan download di bawah ini (Klik pertama akan muncul Iklan, lalu kembali ke halaman semula dan klik kedua akan muncul link ke Google Drive untuk di download)

Perangkat Sejarah XI SMK

PERANGKAT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING MATEMATIKA KELAS XI SMK

 Deep Learning sering kali dianggap sebagai topik yang kompleks dan menakutkan, dipenuhi dengan istilah-istilah matematis dan algoritma yang rumit. Namun, dengan pendekatan yang tepat, pembelajaran Deep Learning dapat diubah menjadi perjalanan yang meaningful (bermakna), mindful (sadar), dan joyful (menyenangkan). Modul ajar ini dirancang untuk mencapai tujuan tersebut, tidak hanya untuk mengajarkan teori dan kode, tetapi juga untuk membangun pemahaman yang mendalam dan gairah yang berkelanjutan.

1. Meaningful (Bermakna): Menghubungkan Teori dengan Dunia Nyata

Pembelajaran menjadi bermakna ketika siswa dapat melihat relevansi langsung dari apa yang mereka pelajari. Alih-alih hanya membahas arsitektur jaringan saraf, modul ini akan selalu mengaitkan setiap konsep dengan aplikasi praktis di dunia nyata.

• Studi Kasus Berbasis Proyek: Setiap bab akan dimulai dengan sebuah masalah nyata. Misalnya, sebelum mempelajari Convolutional Neural Networks (CNNs), siswa akan diperkenalkan dengan tantangan klasifikasi gambar, seperti mengidentifikasi jenis-jenis hewan dari foto. Ini memberikan konteks yang kuat dan tujuan yang jelas.

• Data Set yang Relevan: Penggunaan data set yang akrab bagi siswa—seperti gambar-gambar produk, teks ulasan media sosial, atau data cuaca—akan membuat proses eksplorasi data terasa lebih personal dan relevan.

• Diskusi Etika dan Dampak Sosial: Modul ini juga akan menyertakan sesi diskusi tentang dampak etis dan sosial dari Deep Learning, seperti bias dalam algoritma, privasi data, dan potensi penggunaannya untuk kebaikan atau keburukan. Ini membantu siswa tidak hanya menjadi praktisi yang mahir, tetapi juga warga digital yang bertanggung jawab.

2. Mindful (Sadar): Membangun Pemahaman yang Mendalam

Pendekatan mindful dalam pembelajaran Deep Learning berarti memberikan perhatian penuh pada proses, bukan hanya pada hasil. Ini mendorong siswa untuk merenungkan, bereksperimen, dan memahami "mengapa" di balik "bagaimana".

• Belajar dari Kegagalan: Siswa didorong untuk melihat error dan bug bukan sebagai kegagalan, melainkan sebagai peluang belajar. Modul ini akan menyertakan tantangan di mana siswa harus sengaja membuat model yang buruk dan kemudian menganalisis mengapa model tersebut gagal.

• Jurnal Pembelajaran: Siswa akan diminta untuk membuat jurnal harian atau mingguan. Di sini, mereka akan mencatat pemahaman, tantangan, dan solusi yang mereka temukan. Ini melatih kemampuan metakognitif (berpikir tentang cara mereka berpikir) dan membantu mereka melacak kemajuan pribadi.

• Visualisasi adalah Kunci: Konsep abstrak seperti gradient descent atau backpropagation akan dijelaskan melalui visualisasi interaktif dan analogi sederhana. Tujuannya adalah agar siswa dapat "melihat" bagaimana algoritma bekerja, bukan hanya menghafal rumusnya.

3. Joyful (Menyenangkan): Menciptakan Pengalaman Belajar yang Positif

Pembelajaran yang menyenangkan adalah pembelajaran yang tidak terasa seperti beban. Modul ini berupaya menciptakan lingkungan yang positif dan menarik melalui gamifikasi dan kolaborasi.

• Gamifikasi Pembelajaran: Tantangan-tantangan dalam modul dapat dikemas dalam bentuk kompetisi persahabatan atau leaderboard (papan peringkat) di mana siswa berlomba-lomba untuk mencapai akurasi tertinggi pada suatu data set. Kuis interaktif dan puzzles terkait kode juga dapat disertakan.

• Proyek Kolaboratif: Siswa akan bekerja dalam tim untuk menyelesaikan proyek akhir. Hal ini mendorong kolaborasi, berbagi pengetahuan, dan membangun komunitas. Mereka akan belajar dari satu sama lain dan merasakan kepuasan saat berhasil membangun sesuatu bersama.

• Perayaan Keberhasilan: Setiap kali siswa berhasil menyelesaikan sebuah tantangan, bahkan yang kecil sekalipun, akan ada momen pengakuan. Ini bisa berupa badge digital atau shout-out dari pengajar. Merayakan pencapaian, sekecil apa pun, akan meningkatkan motivasi dan kepercayaan diri siswa.

Silahkan download di bawah ini (Klik pertama akan muncul Iklan, lalu kembali ke halaman semula dan klik kedua akan muncul link ke Google Drive untuk di download)

Perangkat Matematika XI SMK

PERANGKAT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING DIGITAL BRANDING KELAS XI SMK

 Deep Learning sering kali dianggap sebagai topik yang kompleks dan menakutkan, dipenuhi dengan istilah-istilah matematis dan algoritma yang rumit. Namun, dengan pendekatan yang tepat, pembelajaran Deep Learning dapat diubah menjadi perjalanan yang meaningful (bermakna), mindful (sadar), dan joyful (menyenangkan). Modul ajar ini dirancang untuk mencapai tujuan tersebut, tidak hanya untuk mengajarkan teori dan kode, tetapi juga untuk membangun pemahaman yang mendalam dan gairah yang berkelanjutan.

1. Meaningful (Bermakna): Menghubungkan Teori dengan Dunia Nyata

Pembelajaran menjadi bermakna ketika siswa dapat melihat relevansi langsung dari apa yang mereka pelajari. Alih-alih hanya membahas arsitektur jaringan saraf, modul ini akan selalu mengaitkan setiap konsep dengan aplikasi praktis di dunia nyata.

• Studi Kasus Berbasis Proyek: Setiap bab akan dimulai dengan sebuah masalah nyata. Misalnya, sebelum mempelajari Convolutional Neural Networks (CNNs), siswa akan diperkenalkan dengan tantangan klasifikasi gambar, seperti mengidentifikasi jenis-jenis hewan dari foto. Ini memberikan konteks yang kuat dan tujuan yang jelas.

• Data Set yang Relevan: Penggunaan data set yang akrab bagi siswa—seperti gambar-gambar produk, teks ulasan media sosial, atau data cuaca—akan membuat proses eksplorasi data terasa lebih personal dan relevan.

• Diskusi Etika dan Dampak Sosial: Modul ini juga akan menyertakan sesi diskusi tentang dampak etis dan sosial dari Deep Learning, seperti bias dalam algoritma, privasi data, dan potensi penggunaannya untuk kebaikan atau keburukan. Ini membantu siswa tidak hanya menjadi praktisi yang mahir, tetapi juga warga digital yang bertanggung jawab.

2. Mindful (Sadar): Membangun Pemahaman yang Mendalam

Pendekatan mindful dalam pembelajaran Deep Learning berarti memberikan perhatian penuh pada proses, bukan hanya pada hasil. Ini mendorong siswa untuk merenungkan, bereksperimen, dan memahami "mengapa" di balik "bagaimana".

• Belajar dari Kegagalan: Siswa didorong untuk melihat error dan bug bukan sebagai kegagalan, melainkan sebagai peluang belajar. Modul ini akan menyertakan tantangan di mana siswa harus sengaja membuat model yang buruk dan kemudian menganalisis mengapa model tersebut gagal.

• Jurnal Pembelajaran: Siswa akan diminta untuk membuat jurnal harian atau mingguan. Di sini, mereka akan mencatat pemahaman, tantangan, dan solusi yang mereka temukan. Ini melatih kemampuan metakognitif (berpikir tentang cara mereka berpikir) dan membantu mereka melacak kemajuan pribadi.

• Visualisasi adalah Kunci: Konsep abstrak seperti gradient descent atau backpropagation akan dijelaskan melalui visualisasi interaktif dan analogi sederhana. Tujuannya adalah agar siswa dapat "melihat" bagaimana algoritma bekerja, bukan hanya menghafal rumusnya.

3. Joyful (Menyenangkan): Menciptakan Pengalaman Belajar yang Positif

Pembelajaran yang menyenangkan adalah pembelajaran yang tidak terasa seperti beban. Modul ini berupaya menciptakan lingkungan yang positif dan menarik melalui gamifikasi dan kolaborasi.

• Gamifikasi Pembelajaran: Tantangan-tantangan dalam modul dapat dikemas dalam bentuk kompetisi persahabatan atau leaderboard (papan peringkat) di mana siswa berlomba-lomba untuk mencapai akurasi tertinggi pada suatu data set. Kuis interaktif dan puzzles terkait kode juga dapat disertakan.

• Proyek Kolaboratif: Siswa akan bekerja dalam tim untuk menyelesaikan proyek akhir. Hal ini mendorong kolaborasi, berbagi pengetahuan, dan membangun komunitas. Mereka akan belajar dari satu sama lain dan merasakan kepuasan saat berhasil membangun sesuatu bersama.

• Perayaan Keberhasilan: Setiap kali siswa berhasil menyelesaikan sebuah tantangan, bahkan yang kecil sekalipun, akan ada momen pengakuan. Ini bisa berupa badge digital atau shout-out dari pengajar. Merayakan pencapaian, sekecil apa pun, akan meningkatkan motivasi dan kepercayaan diri siswa.

Silahkan download di bawah ini (Klik pertama akan muncul Iklan, lalu kembali ke halaman semula dan klik kedua akan muncul link ke Google Drive untuk di download)

Perangkat Digital Branding XI SMK

PERANGKAT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING AKUNTANSI KEUANGAN KELAS XI SMK

 Deep Learning sering kali dianggap sebagai topik yang kompleks dan menakutkan, dipenuhi dengan istilah-istilah matematis dan algoritma yang rumit. Namun, dengan pendekatan yang tepat, pembelajaran Deep Learning dapat diubah menjadi perjalanan yang meaningful (bermakna), mindful (sadar), dan joyful (menyenangkan). Modul ajar ini dirancang untuk mencapai tujuan tersebut, tidak hanya untuk mengajarkan teori dan kode, tetapi juga untuk membangun pemahaman yang mendalam dan gairah yang berkelanjutan.

1. Meaningful (Bermakna): Menghubungkan Teori dengan Dunia Nyata

Pembelajaran menjadi bermakna ketika siswa dapat melihat relevansi langsung dari apa yang mereka pelajari. Alih-alih hanya membahas arsitektur jaringan saraf, modul ini akan selalu mengaitkan setiap konsep dengan aplikasi praktis di dunia nyata.

• Studi Kasus Berbasis Proyek: Setiap bab akan dimulai dengan sebuah masalah nyata. Misalnya, sebelum mempelajari Convolutional Neural Networks (CNNs), siswa akan diperkenalkan dengan tantangan klasifikasi gambar, seperti mengidentifikasi jenis-jenis hewan dari foto. Ini memberikan konteks yang kuat dan tujuan yang jelas.

• Data Set yang Relevan: Penggunaan data set yang akrab bagi siswa—seperti gambar-gambar produk, teks ulasan media sosial, atau data cuaca—akan membuat proses eksplorasi data terasa lebih personal dan relevan.

• Diskusi Etika dan Dampak Sosial: Modul ini juga akan menyertakan sesi diskusi tentang dampak etis dan sosial dari Deep Learning, seperti bias dalam algoritma, privasi data, dan potensi penggunaannya untuk kebaikan atau keburukan. Ini membantu siswa tidak hanya menjadi praktisi yang mahir, tetapi juga warga digital yang bertanggung jawab.

2. Mindful (Sadar): Membangun Pemahaman yang Mendalam

Pendekatan mindful dalam pembelajaran Deep Learning berarti memberikan perhatian penuh pada proses, bukan hanya pada hasil. Ini mendorong siswa untuk merenungkan, bereksperimen, dan memahami "mengapa" di balik "bagaimana".

• Belajar dari Kegagalan: Siswa didorong untuk melihat error dan bug bukan sebagai kegagalan, melainkan sebagai peluang belajar. Modul ini akan menyertakan tantangan di mana siswa harus sengaja membuat model yang buruk dan kemudian menganalisis mengapa model tersebut gagal.

• Jurnal Pembelajaran: Siswa akan diminta untuk membuat jurnal harian atau mingguan. Di sini, mereka akan mencatat pemahaman, tantangan, dan solusi yang mereka temukan. Ini melatih kemampuan metakognitif (berpikir tentang cara mereka berpikir) dan membantu mereka melacak kemajuan pribadi.

• Visualisasi adalah Kunci: Konsep abstrak seperti gradient descent atau backpropagation akan dijelaskan melalui visualisasi interaktif dan analogi sederhana. Tujuannya adalah agar siswa dapat "melihat" bagaimana algoritma bekerja, bukan hanya menghafal rumusnya.

3. Joyful (Menyenangkan): Menciptakan Pengalaman Belajar yang Positif

Pembelajaran yang menyenangkan adalah pembelajaran yang tidak terasa seperti beban. Modul ini berupaya menciptakan lingkungan yang positif dan menarik melalui gamifikasi dan kolaborasi.

• Gamifikasi Pembelajaran: Tantangan-tantangan dalam modul dapat dikemas dalam bentuk kompetisi persahabatan atau leaderboard (papan peringkat) di mana siswa berlomba-lomba untuk mencapai akurasi tertinggi pada suatu data set. Kuis interaktif dan puzzles terkait kode juga dapat disertakan.

• Proyek Kolaboratif: Siswa akan bekerja dalam tim untuk menyelesaikan proyek akhir. Hal ini mendorong kolaborasi, berbagi pengetahuan, dan membangun komunitas. Mereka akan belajar dari satu sama lain dan merasakan kepuasan saat berhasil membangun sesuatu bersama.

• Perayaan Keberhasilan: Setiap kali siswa berhasil menyelesaikan sebuah tantangan, bahkan yang kecil sekalipun, akan ada momen pengakuan. Ini bisa berupa badge digital atau shout-out dari pengajar. Merayakan pencapaian, sekecil apa pun, akan meningkatkan motivasi dan kepercayaan diri siswa.

Silahkan download di bawah ini (Klik pertama akan muncul Iklan, lalu kembali ke halaman semula dan klik kedua akan muncul link ke Google Drive untuk di download)

Perangkat Akuntansi Keuangan XI SMK

PERANGKAT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING PENDIDIKAN PANCASILA KELAS XI SMK

 Deep Learning sering kali dianggap sebagai topik yang kompleks dan menakutkan, dipenuhi dengan istilah-istilah matematis dan algoritma yang rumit. Namun, dengan pendekatan yang tepat, pembelajaran Deep Learning dapat diubah menjadi perjalanan yang meaningful (bermakna), mindful (sadar), dan joyful (menyenangkan). Modul ajar ini dirancang untuk mencapai tujuan tersebut, tidak hanya untuk mengajarkan teori dan kode, tetapi juga untuk membangun pemahaman yang mendalam dan gairah yang berkelanjutan.

1. Meaningful (Bermakna): Menghubungkan Teori dengan Dunia Nyata

Pembelajaran menjadi bermakna ketika siswa dapat melihat relevansi langsung dari apa yang mereka pelajari. Alih-alih hanya membahas arsitektur jaringan saraf, modul ini akan selalu mengaitkan setiap konsep dengan aplikasi praktis di dunia nyata.

• Studi Kasus Berbasis Proyek: Setiap bab akan dimulai dengan sebuah masalah nyata. Misalnya, sebelum mempelajari Convolutional Neural Networks (CNNs), siswa akan diperkenalkan dengan tantangan klasifikasi gambar, seperti mengidentifikasi jenis-jenis hewan dari foto. Ini memberikan konteks yang kuat dan tujuan yang jelas.

• Data Set yang Relevan: Penggunaan data set yang akrab bagi siswa—seperti gambar-gambar produk, teks ulasan media sosial, atau data cuaca—akan membuat proses eksplorasi data terasa lebih personal dan relevan.

• Diskusi Etika dan Dampak Sosial: Modul ini juga akan menyertakan sesi diskusi tentang dampak etis dan sosial dari Deep Learning, seperti bias dalam algoritma, privasi data, dan potensi penggunaannya untuk kebaikan atau keburukan. Ini membantu siswa tidak hanya menjadi praktisi yang mahir, tetapi juga warga digital yang bertanggung jawab.

2. Mindful (Sadar): Membangun Pemahaman yang Mendalam

Pendekatan mindful dalam pembelajaran Deep Learning berarti memberikan perhatian penuh pada proses, bukan hanya pada hasil. Ini mendorong siswa untuk merenungkan, bereksperimen, dan memahami "mengapa" di balik "bagaimana".

• Belajar dari Kegagalan: Siswa didorong untuk melihat error dan bug bukan sebagai kegagalan, melainkan sebagai peluang belajar. Modul ini akan menyertakan tantangan di mana siswa harus sengaja membuat model yang buruk dan kemudian menganalisis mengapa model tersebut gagal.

• Jurnal Pembelajaran: Siswa akan diminta untuk membuat jurnal harian atau mingguan. Di sini, mereka akan mencatat pemahaman, tantangan, dan solusi yang mereka temukan. Ini melatih kemampuan metakognitif (berpikir tentang cara mereka berpikir) dan membantu mereka melacak kemajuan pribadi.

• Visualisasi adalah Kunci: Konsep abstrak seperti gradient descent atau backpropagation akan dijelaskan melalui visualisasi interaktif dan analogi sederhana. Tujuannya adalah agar siswa dapat "melihat" bagaimana algoritma bekerja, bukan hanya menghafal rumusnya.

3. Joyful (Menyenangkan): Menciptakan Pengalaman Belajar yang Positif

Pembelajaran yang menyenangkan adalah pembelajaran yang tidak terasa seperti beban. Modul ini berupaya menciptakan lingkungan yang positif dan menarik melalui gamifikasi dan kolaborasi.

• Gamifikasi Pembelajaran: Tantangan-tantangan dalam modul dapat dikemas dalam bentuk kompetisi persahabatan atau leaderboard (papan peringkat) di mana siswa berlomba-lomba untuk mencapai akurasi tertinggi pada suatu data set. Kuis interaktif dan puzzles terkait kode juga dapat disertakan.

• Proyek Kolaboratif: Siswa akan bekerja dalam tim untuk menyelesaikan proyek akhir. Hal ini mendorong kolaborasi, berbagi pengetahuan, dan membangun komunitas. Mereka akan belajar dari satu sama lain dan merasakan kepuasan saat berhasil membangun sesuatu bersama.

• Perayaan Keberhasilan: Setiap kali siswa berhasil menyelesaikan sebuah tantangan, bahkan yang kecil sekalipun, akan ada momen pengakuan. Ini bisa berupa badge digital atau shout-out dari pengajar. Merayakan pencapaian, sekecil apa pun, akan meningkatkan motivasi dan kepercayaan diri siswa.

Silahkan download di bawah ini (Klik pertama akan muncul Iklan, lalu kembali ke halaman semula dan klik kedua akan muncul link ke Google Drive untuk di download)

Pendidikan Pancasila XI SMK

PERANGKAT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING SEMUA PELAJARAN KELAS X SMK

Deep Learning sering kali dianggap sebagai topik yang kompleks dan menakutkan, dipenuhi dengan istilah-istilah matematis dan algoritma yang rumit. Namun, dengan pendekatan yang tepat, pembelajaran Deep Learning dapat diubah menjadi perjalanan yang meaningful (bermakna), mindful (sadar), dan joyful (menyenangkan). Modul ajar ini dirancang untuk mencapai tujuan tersebut, tidak hanya untuk mengajarkan teori dan kode, tetapi juga untuk membangun pemahaman yang mendalam dan gairah yang berkelanjutan.

1. Meaningful (Bermakna): Menghubungkan Teori dengan Dunia Nyata

Pembelajaran menjadi bermakna ketika siswa dapat melihat relevansi langsung dari apa yang mereka pelajari. Alih-alih hanya membahas arsitektur jaringan saraf, modul ini akan selalu mengaitkan setiap konsep dengan aplikasi praktis di dunia nyata.

• Studi Kasus Berbasis Proyek: Setiap bab akan dimulai dengan sebuah masalah nyata. Misalnya, sebelum mempelajari Convolutional Neural Networks (CNNs), siswa akan diperkenalkan dengan tantangan klasifikasi gambar, seperti mengidentifikasi jenis-jenis hewan dari foto. Ini memberikan konteks yang kuat dan tujuan yang jelas.

• Data Set yang Relevan: Penggunaan data set yang akrab bagi siswa—seperti gambar-gambar produk, teks ulasan media sosial, atau data cuaca—akan membuat proses eksplorasi data terasa lebih personal dan relevan.

• Diskusi Etika dan Dampak Sosial: Modul ini juga akan menyertakan sesi diskusi tentang dampak etis dan sosial dari Deep Learning, seperti bias dalam algoritma, privasi data, dan potensi penggunaannya untuk kebaikan atau keburukan. Ini membantu siswa tidak hanya menjadi praktisi yang mahir, tetapi juga warga digital yang bertanggung jawab.

2. Mindful (Sadar): Membangun Pemahaman yang Mendalam

Pendekatan mindful dalam pembelajaran Deep Learning berarti memberikan perhatian penuh pada proses, bukan hanya pada hasil. Ini mendorong siswa untuk merenungkan, bereksperimen, dan memahami "mengapa" di balik "bagaimana".

• Belajar dari Kegagalan: Siswa didorong untuk melihat error dan bug bukan sebagai kegagalan, melainkan sebagai peluang belajar. Modul ini akan menyertakan tantangan di mana siswa harus sengaja membuat model yang buruk dan kemudian menganalisis mengapa model tersebut gagal.

• Jurnal Pembelajaran: Siswa akan diminta untuk membuat jurnal harian atau mingguan. Di sini, mereka akan mencatat pemahaman, tantangan, dan solusi yang mereka temukan. Ini melatih kemampuan metakognitif (berpikir tentang cara mereka berpikir) dan membantu mereka melacak kemajuan pribadi.

• Visualisasi adalah Kunci: Konsep abstrak seperti gradient descent atau backpropagation akan dijelaskan melalui visualisasi interaktif dan analogi sederhana. Tujuannya adalah agar siswa dapat "melihat" bagaimana algoritma bekerja, bukan hanya menghafal rumusnya.

3. Joyful (Menyenangkan): Menciptakan Pengalaman Belajar yang Positif

Pembelajaran yang menyenangkan adalah pembelajaran yang tidak terasa seperti beban. Modul ini berupaya menciptakan lingkungan yang positif dan menarik melalui gamifikasi dan kolaborasi.

• Gamifikasi Pembelajaran: Tantangan-tantangan dalam modul dapat dikemas dalam bentuk kompetisi persahabatan atau leaderboard (papan peringkat) di mana siswa berlomba-lomba untuk mencapai akurasi tertinggi pada suatu data set. Kuis interaktif dan puzzles terkait kode juga dapat disertakan.

• Proyek Kolaboratif: Siswa akan bekerja dalam tim untuk menyelesaikan proyek akhir. Hal ini mendorong kolaborasi, berbagi pengetahuan, dan membangun komunitas. Mereka akan belajar dari satu sama lain dan merasakan kepuasan saat berhasil membangun sesuatu bersama.

• Perayaan Keberhasilan: Setiap kali siswa berhasil menyelesaikan sebuah tantangan, bahkan yang kecil sekalipun, akan ada momen pengakuan. Ini bisa berupa badge digital atau shout-out dari pengajar. Merayakan pencapaian, sekecil apa pun, akan meningkatkan motivasi dan kepercayaan diri siswa.

Silahkan download di bawah ini (Klik pertama akan muncul Iklan, lalu kembali ke halaman semula dan klik kedua akan muncul link ke Google Drive untuk di download)

Perangkat Pembelajaran kls 10 SMK

1. Bahasa Indonesia

2. PAI

3. Pendd. Pancasila

4. Matematika

5. Sejarah

6. Informatika

7. Proyek IPAS

8. SPLASH

9. Dasar Desain Komunikasi

10. Akuntansi Keuangan

11. Manajemen Perkantoran dan Layanan Bisnis

12. Dasar-dasar Pemasaran

13. Dasar-dasar Perangkat Lunak

14. Jaringan Komputer dan Telekomunikasi

Perangkat Pembelajaran Deep Learning yang lain:

Link Perangkat Deep Learning Kls 10 SMK

Link Perangkat Deep Learning Kls 11 SMK

Link Perangkat Deep Learning Kls 12 SMK

Link Perangkat Deep Learning Kls 10 SMA/MA

Link Perangkat Deep Learning Kls 11 SMA/MA

Link Perangkat Deep Learning Kls 12 SMA/MA

Link Perangkat Deep Learning Kls 7 SMP/MTS

Link Perangkat Deep Learning Kls 8 SMP/MTS

Link Perangkat Deep Learning Kls 9 SMP/MTS

Link Perangkat Deep Learning Kls 1 - 6  SD/MI

Kokurikuler

Prota/Prosem Kls 1-6 SD/MI

Asesmen Diagnostik

Link Administrasi dan Bukti Dukung Akreditasi :

Bukti Dukung Akreditasi Komponen I

Bukti Dukung Akreditasi Komponen II

Bukti Dukung Akreditasi Komponen II

Panduan Akreditasi

Deskripsi Asesi

Bukti Kinerja yang diupload di DKA Sispena

PERANGKAT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING DASAR-DASAR JARINGAN KOMPUTER DAN TELEKOMUNIKASI KELAS X SMK

 Deep Learning sering kali dianggap sebagai topik yang kompleks dan menakutkan, dipenuhi dengan istilah-istilah matematis dan algoritma yang rumit. Namun, dengan pendekatan yang tepat, pembelajaran Deep Learning dapat diubah menjadi perjalanan yang meaningful (bermakna), mindful (sadar), dan joyful (menyenangkan). Modul ajar ini dirancang untuk mencapai tujuan tersebut, tidak hanya untuk mengajarkan teori dan kode, tetapi juga untuk membangun pemahaman yang mendalam dan gairah yang berkelanjutan.

1. Meaningful (Bermakna): Menghubungkan Teori dengan Dunia Nyata

Pembelajaran menjadi bermakna ketika siswa dapat melihat relevansi langsung dari apa yang mereka pelajari. Alih-alih hanya membahas arsitektur jaringan saraf, modul ini akan selalu mengaitkan setiap konsep dengan aplikasi praktis di dunia nyata.

• Studi Kasus Berbasis Proyek: Setiap bab akan dimulai dengan sebuah masalah nyata. Misalnya, sebelum mempelajari Convolutional Neural Networks (CNNs), siswa akan diperkenalkan dengan tantangan klasifikasi gambar, seperti mengidentifikasi jenis-jenis hewan dari foto. Ini memberikan konteks yang kuat dan tujuan yang jelas.

• Data Set yang Relevan: Penggunaan data set yang akrab bagi siswa—seperti gambar-gambar produk, teks ulasan media sosial, atau data cuaca—akan membuat proses eksplorasi data terasa lebih personal dan relevan.

• Diskusi Etika dan Dampak Sosial: Modul ini juga akan menyertakan sesi diskusi tentang dampak etis dan sosial dari Deep Learning, seperti bias dalam algoritma, privasi data, dan potensi penggunaannya untuk kebaikan atau keburukan. Ini membantu siswa tidak hanya menjadi praktisi yang mahir, tetapi juga warga digital yang bertanggung jawab.

2. Mindful (Sadar): Membangun Pemahaman yang Mendalam

Pendekatan mindful dalam pembelajaran Deep Learning berarti memberikan perhatian penuh pada proses, bukan hanya pada hasil. Ini mendorong siswa untuk merenungkan, bereksperimen, dan memahami "mengapa" di balik "bagaimana".

• Belajar dari Kegagalan: Siswa didorong untuk melihat error dan bug bukan sebagai kegagalan, melainkan sebagai peluang belajar. Modul ini akan menyertakan tantangan di mana siswa harus sengaja membuat model yang buruk dan kemudian menganalisis mengapa model tersebut gagal.

• Jurnal Pembelajaran: Siswa akan diminta untuk membuat jurnal harian atau mingguan. Di sini, mereka akan mencatat pemahaman, tantangan, dan solusi yang mereka temukan. Ini melatih kemampuan metakognitif (berpikir tentang cara mereka berpikir) dan membantu mereka melacak kemajuan pribadi.

• Visualisasi adalah Kunci: Konsep abstrak seperti gradient descent atau backpropagation akan dijelaskan melalui visualisasi interaktif dan analogi sederhana. Tujuannya adalah agar siswa dapat "melihat" bagaimana algoritma bekerja, bukan hanya menghafal rumusnya.

3. Joyful (Menyenangkan): Menciptakan Pengalaman Belajar yang Positif

Pembelajaran yang menyenangkan adalah pembelajaran yang tidak terasa seperti beban. Modul ini berupaya menciptakan lingkungan yang positif dan menarik melalui gamifikasi dan kolaborasi.

• Gamifikasi Pembelajaran: Tantangan-tantangan dalam modul dapat dikemas dalam bentuk kompetisi persahabatan atau leaderboard (papan peringkat) di mana siswa berlomba-lomba untuk mencapai akurasi tertinggi pada suatu data set. Kuis interaktif dan puzzles terkait kode juga dapat disertakan.

• Proyek Kolaboratif: Siswa akan bekerja dalam tim untuk menyelesaikan proyek akhir. Hal ini mendorong kolaborasi, berbagi pengetahuan, dan membangun komunitas. Mereka akan belajar dari satu sama lain dan merasakan kepuasan saat berhasil membangun sesuatu bersama.

• Perayaan Keberhasilan: Setiap kali siswa berhasil menyelesaikan sebuah tantangan, bahkan yang kecil sekalipun, akan ada momen pengakuan. Ini bisa berupa badge digital atau shout-out dari pengajar. Merayakan pencapaian, sekecil apa pun, akan meningkatkan motivasi dan kepercayaan diri siswa.

Silahkan download di bawah ini (Klik pertama akan muncul Iklan, lalu kembali ke halaman semula dan klik kedua akan muncul link ke Google Drive untuk di download)

Perangkat Dasar-dasar Jaringan Komputer dan Telekomunikasi kls 10 SMK

PERANGKAT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING DASAR-DASAR PERANGKAT LUNAK DAN GIM KELAS X SMK

 Deep Learning sering kali dianggap sebagai topik yang kompleks dan menakutkan, dipenuhi dengan istilah-istilah matematis dan algoritma yang rumit. Namun, dengan pendekatan yang tepat, pembelajaran Deep Learning dapat diubah menjadi perjalanan yang meaningful (bermakna), mindful (sadar), dan joyful (menyenangkan). Modul ajar ini dirancang untuk mencapai tujuan tersebut, tidak hanya untuk mengajarkan teori dan kode, tetapi juga untuk membangun pemahaman yang mendalam dan gairah yang berkelanjutan.

1. Meaningful (Bermakna): Menghubungkan Teori dengan Dunia Nyata

Pembelajaran menjadi bermakna ketika siswa dapat melihat relevansi langsung dari apa yang mereka pelajari. Alih-alih hanya membahas arsitektur jaringan saraf, modul ini akan selalu mengaitkan setiap konsep dengan aplikasi praktis di dunia nyata.

• Studi Kasus Berbasis Proyek: Setiap bab akan dimulai dengan sebuah masalah nyata. Misalnya, sebelum mempelajari Convolutional Neural Networks (CNNs), siswa akan diperkenalkan dengan tantangan klasifikasi gambar, seperti mengidentifikasi jenis-jenis hewan dari foto. Ini memberikan konteks yang kuat dan tujuan yang jelas.

• Data Set yang Relevan: Penggunaan data set yang akrab bagi siswa—seperti gambar-gambar produk, teks ulasan media sosial, atau data cuaca—akan membuat proses eksplorasi data terasa lebih personal dan relevan.

• Diskusi Etika dan Dampak Sosial: Modul ini juga akan menyertakan sesi diskusi tentang dampak etis dan sosial dari Deep Learning, seperti bias dalam algoritma, privasi data, dan potensi penggunaannya untuk kebaikan atau keburukan. Ini membantu siswa tidak hanya menjadi praktisi yang mahir, tetapi juga warga digital yang bertanggung jawab.

2. Mindful (Sadar): Membangun Pemahaman yang Mendalam

Pendekatan mindful dalam pembelajaran Deep Learning berarti memberikan perhatian penuh pada proses, bukan hanya pada hasil. Ini mendorong siswa untuk merenungkan, bereksperimen, dan memahami "mengapa" di balik "bagaimana".

• Belajar dari Kegagalan: Siswa didorong untuk melihat error dan bug bukan sebagai kegagalan, melainkan sebagai peluang belajar. Modul ini akan menyertakan tantangan di mana siswa harus sengaja membuat model yang buruk dan kemudian menganalisis mengapa model tersebut gagal.

• Jurnal Pembelajaran: Siswa akan diminta untuk membuat jurnal harian atau mingguan. Di sini, mereka akan mencatat pemahaman, tantangan, dan solusi yang mereka temukan. Ini melatih kemampuan metakognitif (berpikir tentang cara mereka berpikir) dan membantu mereka melacak kemajuan pribadi.

• Visualisasi adalah Kunci: Konsep abstrak seperti gradient descent atau backpropagation akan dijelaskan melalui visualisasi interaktif dan analogi sederhana. Tujuannya adalah agar siswa dapat "melihat" bagaimana algoritma bekerja, bukan hanya menghafal rumusnya.

3. Joyful (Menyenangkan): Menciptakan Pengalaman Belajar yang Positif

Pembelajaran yang menyenangkan adalah pembelajaran yang tidak terasa seperti beban. Modul ini berupaya menciptakan lingkungan yang positif dan menarik melalui gamifikasi dan kolaborasi.

• Gamifikasi Pembelajaran: Tantangan-tantangan dalam modul dapat dikemas dalam bentuk kompetisi persahabatan atau leaderboard (papan peringkat) di mana siswa berlomba-lomba untuk mencapai akurasi tertinggi pada suatu data set. Kuis interaktif dan puzzles terkait kode juga dapat disertakan.

• Proyek Kolaboratif: Siswa akan bekerja dalam tim untuk menyelesaikan proyek akhir. Hal ini mendorong kolaborasi, berbagi pengetahuan, dan membangun komunitas. Mereka akan belajar dari satu sama lain dan merasakan kepuasan saat berhasil membangun sesuatu bersama.

• Perayaan Keberhasilan: Setiap kali siswa berhasil menyelesaikan sebuah tantangan, bahkan yang kecil sekalipun, akan ada momen pengakuan. Ini bisa berupa badge digital atau shout-out dari pengajar. Merayakan pencapaian, sekecil apa pun, akan meningkatkan motivasi dan kepercayaan diri siswa.

Silahkan download di bawah ini (Klik pertama akan muncul Iklan, lalu kembali ke halaman semula dan klik kedua akan muncul link ke Google Drive untuk di download)

Perangkat Dasar-dasar Pengembangan Perangkat Lunak dan GIM kls 10 SMK

PERANGKAT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING DASAR-DASAR PEMASARAN KELAS X SMK

 Deep Learning sering kali dianggap sebagai topik yang kompleks dan menakutkan, dipenuhi dengan istilah-istilah matematis dan algoritma yang rumit. Namun, dengan pendekatan yang tepat, pembelajaran Deep Learning dapat diubah menjadi perjalanan yang meaningful (bermakna), mindful (sadar), dan joyful (menyenangkan). Modul ajar ini dirancang untuk mencapai tujuan tersebut, tidak hanya untuk mengajarkan teori dan kode, tetapi juga untuk membangun pemahaman yang mendalam dan gairah yang berkelanjutan.

1. Meaningful (Bermakna): Menghubungkan Teori dengan Dunia Nyata

Pembelajaran menjadi bermakna ketika siswa dapat melihat relevansi langsung dari apa yang mereka pelajari. Alih-alih hanya membahas arsitektur jaringan saraf, modul ini akan selalu mengaitkan setiap konsep dengan aplikasi praktis di dunia nyata.

• Studi Kasus Berbasis Proyek: Setiap bab akan dimulai dengan sebuah masalah nyata. Misalnya, sebelum mempelajari Convolutional Neural Networks (CNNs), siswa akan diperkenalkan dengan tantangan klasifikasi gambar, seperti mengidentifikasi jenis-jenis hewan dari foto. Ini memberikan konteks yang kuat dan tujuan yang jelas.

• Data Set yang Relevan: Penggunaan data set yang akrab bagi siswa—seperti gambar-gambar produk, teks ulasan media sosial, atau data cuaca—akan membuat proses eksplorasi data terasa lebih personal dan relevan.

• Diskusi Etika dan Dampak Sosial: Modul ini juga akan menyertakan sesi diskusi tentang dampak etis dan sosial dari Deep Learning, seperti bias dalam algoritma, privasi data, dan potensi penggunaannya untuk kebaikan atau keburukan. Ini membantu siswa tidak hanya menjadi praktisi yang mahir, tetapi juga warga digital yang bertanggung jawab.

2. Mindful (Sadar): Membangun Pemahaman yang Mendalam

Pendekatan mindful dalam pembelajaran Deep Learning berarti memberikan perhatian penuh pada proses, bukan hanya pada hasil. Ini mendorong siswa untuk merenungkan, bereksperimen, dan memahami "mengapa" di balik "bagaimana".

• Belajar dari Kegagalan: Siswa didorong untuk melihat error dan bug bukan sebagai kegagalan, melainkan sebagai peluang belajar. Modul ini akan menyertakan tantangan di mana siswa harus sengaja membuat model yang buruk dan kemudian menganalisis mengapa model tersebut gagal.

• Jurnal Pembelajaran: Siswa akan diminta untuk membuat jurnal harian atau mingguan. Di sini, mereka akan mencatat pemahaman, tantangan, dan solusi yang mereka temukan. Ini melatih kemampuan metakognitif (berpikir tentang cara mereka berpikir) dan membantu mereka melacak kemajuan pribadi.

• Visualisasi adalah Kunci: Konsep abstrak seperti gradient descent atau backpropagation akan dijelaskan melalui visualisasi interaktif dan analogi sederhana. Tujuannya adalah agar siswa dapat "melihat" bagaimana algoritma bekerja, bukan hanya menghafal rumusnya.

3. Joyful (Menyenangkan): Menciptakan Pengalaman Belajar yang Positif

Pembelajaran yang menyenangkan adalah pembelajaran yang tidak terasa seperti beban. Modul ini berupaya menciptakan lingkungan yang positif dan menarik melalui gamifikasi dan kolaborasi.

• Gamifikasi Pembelajaran: Tantangan-tantangan dalam modul dapat dikemas dalam bentuk kompetisi persahabatan atau leaderboard (papan peringkat) di mana siswa berlomba-lomba untuk mencapai akurasi tertinggi pada suatu data set. Kuis interaktif dan puzzles terkait kode juga dapat disertakan.

• Proyek Kolaboratif: Siswa akan bekerja dalam tim untuk menyelesaikan proyek akhir. Hal ini mendorong kolaborasi, berbagi pengetahuan, dan membangun komunitas. Mereka akan belajar dari satu sama lain dan merasakan kepuasan saat berhasil membangun sesuatu bersama.

• Perayaan Keberhasilan: Setiap kali siswa berhasil menyelesaikan sebuah tantangan, bahkan yang kecil sekalipun, akan ada momen pengakuan. Ini bisa berupa badge digital atau shout-out dari pengajar. Merayakan pencapaian, sekecil apa pun, akan meningkatkan motivasi dan kepercayaan diri siswa.

Silahkan download di bawah ini (Klik pertama akan muncul Iklan, lalu kembali ke halaman semula dan klik kedua akan muncul link ke Google Drive untuk di download)

Perangkat Dasar-dasar Pemasaran kls 10 SMK

PERANGKAT PEMBELAJARAN DEEP LEARNING DASAR-DASAR MANAJEMEN PERKANTORAN DAN LAYANAN BISNIS KELAS X SMK

 Deep Learning sering kali dianggap sebagai topik yang kompleks dan menakutkan, dipenuhi dengan istilah-istilah matematis dan algoritma yang rumit. Namun, dengan pendekatan yang tepat, pembelajaran Deep Learning dapat diubah menjadi perjalanan yang meaningful (bermakna), mindful (sadar), dan joyful (menyenangkan). Modul ajar ini dirancang untuk mencapai tujuan tersebut, tidak hanya untuk mengajarkan teori dan kode, tetapi juga untuk membangun pemahaman yang mendalam dan gairah yang berkelanjutan.

1. Meaningful (Bermakna): Menghubungkan Teori dengan Dunia Nyata

Pembelajaran menjadi bermakna ketika siswa dapat melihat relevansi langsung dari apa yang mereka pelajari. Alih-alih hanya membahas arsitektur jaringan saraf, modul ini akan selalu mengaitkan setiap konsep dengan aplikasi praktis di dunia nyata.

• Studi Kasus Berbasis Proyek: Setiap bab akan dimulai dengan sebuah masalah nyata. Misalnya, sebelum mempelajari Convolutional Neural Networks (CNNs), siswa akan diperkenalkan dengan tantangan klasifikasi gambar, seperti mengidentifikasi jenis-jenis hewan dari foto. Ini memberikan konteks yang kuat dan tujuan yang jelas.

• Data Set yang Relevan: Penggunaan data set yang akrab bagi siswa—seperti gambar-gambar produk, teks ulasan media sosial, atau data cuaca—akan membuat proses eksplorasi data terasa lebih personal dan relevan.

• Diskusi Etika dan Dampak Sosial: Modul ini juga akan menyertakan sesi diskusi tentang dampak etis dan sosial dari Deep Learning, seperti bias dalam algoritma, privasi data, dan potensi penggunaannya untuk kebaikan atau keburukan. Ini membantu siswa tidak hanya menjadi praktisi yang mahir, tetapi juga warga digital yang bertanggung jawab.

2. Mindful (Sadar): Membangun Pemahaman yang Mendalam

Pendekatan mindful dalam pembelajaran Deep Learning berarti memberikan perhatian penuh pada proses, bukan hanya pada hasil. Ini mendorong siswa untuk merenungkan, bereksperimen, dan memahami "mengapa" di balik "bagaimana".

• Belajar dari Kegagalan: Siswa didorong untuk melihat error dan bug bukan sebagai kegagalan, melainkan sebagai peluang belajar. Modul ini akan menyertakan tantangan di mana siswa harus sengaja membuat model yang buruk dan kemudian menganalisis mengapa model tersebut gagal.

• Jurnal Pembelajaran: Siswa akan diminta untuk membuat jurnal harian atau mingguan. Di sini, mereka akan mencatat pemahaman, tantangan, dan solusi yang mereka temukan. Ini melatih kemampuan metakognitif (berpikir tentang cara mereka berpikir) dan membantu mereka melacak kemajuan pribadi.

• Visualisasi adalah Kunci: Konsep abstrak seperti gradient descent atau backpropagation akan dijelaskan melalui visualisasi interaktif dan analogi sederhana. Tujuannya adalah agar siswa dapat "melihat" bagaimana algoritma bekerja, bukan hanya menghafal rumusnya.

3. Joyful (Menyenangkan): Menciptakan Pengalaman Belajar yang Positif

Pembelajaran yang menyenangkan adalah pembelajaran yang tidak terasa seperti beban. Modul ini berupaya menciptakan lingkungan yang positif dan menarik melalui gamifikasi dan kolaborasi.

• Gamifikasi Pembelajaran: Tantangan-tantangan dalam modul dapat dikemas dalam bentuk kompetisi persahabatan atau leaderboard (papan peringkat) di mana siswa berlomba-lomba untuk mencapai akurasi tertinggi pada suatu data set. Kuis interaktif dan puzzles terkait kode juga dapat disertakan.

• Proyek Kolaboratif: Siswa akan bekerja dalam tim untuk menyelesaikan proyek akhir. Hal ini mendorong kolaborasi, berbagi pengetahuan, dan membangun komunitas. Mereka akan belajar dari satu sama lain dan merasakan kepuasan saat berhasil membangun sesuatu bersama.

• Perayaan Keberhasilan: Setiap kali siswa berhasil menyelesaikan sebuah tantangan, bahkan yang kecil sekalipun, akan ada momen pengakuan. Ini bisa berupa badge digital atau shout-out dari pengajar. Merayakan pencapaian, sekecil apa pun, akan meningkatkan motivasi dan kepercayaan diri siswa.

Silahkan download di bawah ini (Klik pertama akan muncul Iklan, lalu kembali ke halaman semula dan klik kedua akan muncul link ke Google Drive untuk di download)

Perangkat Dasar-dasar Manajemen Perkantoran dan Layanan Bisnis kls 10 SMK