Course Artificial intelligence untuk Pembelajaran Sains

Deskripsi Mata Kuliah

Mata kuliah Kecerdasan Buatan untuk Pembelajaran IPA (Artificial Intelligence for Science Learning) merupakan mata kuliah yang didesain untuk memberikan pemahaman tentang konsep dan aplikasi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) dalam konteks pembelajaran IPA. Mahasiswa akan mempelajari bagaimana AI dapat digunakan untuk meningkatkan proses belajar-mengajar, mengembangkan metode pembelajaran yang lebih personalisasi, dan memecahkan masalah pendidikan yang kompleks. Bahan Kajian yang dipelajari, yaitu: Pengantar AI, AI dalam Pendidikan, AI untuk Pembelajaran IPA, Personalized Learning dengan AI, Data Science dan Analisis Data dalam Pendidikan, serta AI dalam Penilaian dan Evaluasi Pembelajaran. Mata kuliah ini menggunakan pendekatan proyek agar para mahasiswa dapat memeroleh pengalaman langsung dalam memanfaatkan AI untuk peningkatan mutu pembelajaran IPA.

CPMK

Mahasiswa mampu mengidentifikasi dan memanfaatkan perkembangan terbaru dalam bidang AI untuk pembelajaran sains guna mengembangkan diri secara berkelanjutan Sub-CPMK 1: Mahasiswa memahami sejarah dan perkembangan AI serta konsep dasar AI. (Pertemuan 1) Sub-CPMK 2: Mahasiswa mampu menjelaskan prinsip dasar machine learning dan neural networks. (Pertemuan 2) Sub-CPMK 3: Mahasiswa mengidentifikasi aplikasi AI dalam berbagai bidang dan potensi penerapannya dalam pembelajaran IPA. (Pertemuan 3)
Sub-CPMK 14: Mahasiswa mampu mengkomunikasikan hasil observasi, eksperimen, atau penyelidikan menggunakan AI secara efektif, baik lisan maupun tulisan. (Pertemuan 14) Sub-CPMK 15: Mahasiswa mampu mengembangkan proyek akhir yang menggunakan AI dalam pembelajaran sains dan mempresentasikannya secara efektif. (Pertemuan 15)
Sub-CPMK 4: Mahasiswa memahami penerapan AI dalam pendidikan serta alat dan platform AI yang digunakan untuk pembelajaran. (Pertemuan 4) Sub-CPMK 6: Mahasiswa mampu menerapkan AI dalam pembelajaran IPA, seperti simulasi ilmiah dan eksperimen virtual. (Pertemuan 6) Sub-CPMK 7: Mahasiswa mengidentifikasi contoh-contoh aplikasi AI dalam biologi, kimia, fisika, dan ilmu kebumian untuk meningkatkan pembelajaran IPA. (Pertemuan 7)
Sub-CPMK 5: Mahasiswa menganalisis studi kasus penggunaan AI di ruang kelas untuk meningkatkan efektivitas pembelajaran. (Pertemuan 5) Sub-CPMK 9: Mahasiswa mampu menjelaskan dan mengimplementasikan sistem pembelajaran adaptif berbasis AI. (Pertemuan 9) Sub-CPMK 12: Mahasiswa memahami penerapan AI untuk penilaian dan evaluasi pembelajaran serta otomatisasi penilaian. (Pertemuan 12)

Sub-CPMK 8: Mahasiswa memahami konsep personalized learning dan bagaimana AI dapat digunakan untuk menyesuaikan materi pelajaran dengan kebutuhan individual siswa. (Pertemuan 9) Sub-CPMK 13: Mahasiswa mampu menggunakan AI untuk menganalisis performa siswa dan memberikan feedback yang dipersonalisasi. (Pertemuan 13)
Mahasiswa mampu menginterpretasi data dari eksperimen atau penyelidikan yang menggunakan AI dan menarik kesimpulan yang relevan untuk pembelajaran IPA Sub-CPMK 10: Mahasiswa memahami pengumpulan dan analisis data pendidikan menggunakan AI serta konsep pengambilan keputusan berbasis data. (Pertemuan 10) Sub-CPMK 11: Mahasiswa mampu menjelaskan pertimbangan etis dalam penggunaan data siswa untuk AI dalam pendidikan. (Pertemuan 11)
Mahasiswa mampu mengkomunikasikan ide dan gagasan terkait penggunaan AI dalam pembelajaran IPA secara efektif melalui presentasi lisan/tulisan Sub-CPMK 14: Mahasiswa mampu mengkomunikasikan hasil observasi, eksperimen, atau penyelidikan menggunakan AI secara efektif, baik lisan maupun tulisan. (Pertemuan 14)
Mahasiswa mampu menyusun laporan tertulis yang menggambarkan hasil observasi, eksperimen, atau penyelidikan yang menggunakan AI dalam pembelajaran IPA secara jelas dan sistematis Sub-CPMK 14: Mahasiswa mampu mengkomunikasikan hasil observasi, eksperimen, atau penyelidikan menggunakan AI secara efektif, baik lisan maupun tulisan. (Pertemuan 14)

Aktifitas Pembelajaran

Pertemuan 1
Date 1 September 2025
Pertemuan 2
Prinsip dasar machine learning dan neural networks.
Date 8 September 2025
Pertemuan 3
Aplikasi AI dalam berbagai bidang dan potensi penerapannya dalam pembelajaran IPA.
Date 15 September 2025
Pertemuan 4
Penerapan AI dalam pendidikan serta alat dan platform AI yang digunakan untuk pembelajaran.
Date 22 September 2025
Pertemuan 5
Menganalisis studi kasus penggunaan AI di ruang kelas untuk meningkatkan efektivitas pembelajaran.
Date 29 September 2025
Pertemuan 6
AI dalam pembelajaran IPA, seperti simulasi ilmiah dan eksperimen virtual.
Date 6 Oktober 2025
Pertemuan 7
Contoh-contoh aplikasi AI dalam biologi, kimia, fisika, dan ilmu kebumian untuk meningkatkan pembelajaran IPA
Date 13 Oktober 2025
Pertemuan 8
Evaluasi Tengah Semester: evluasi terhadap hasil pengukuran asesmen sebelum ETS (mg ke 1 – 7)
Date 20 Oktober 2025
Pertemuan 9
Dan mengimplementasikan sistem pembelajaran adaptif berbasis AI.
Date 27 Oktober 2025
Pertemuan 10
Pengumpulan dan analisis data pendidikan menggunakan AI serta konsep pengambilan keputusan berbasis data
Date 3 November 2025
Pertemuan 11
Pertimbangan etis dalam penggunaan data siswa untuk AI dalam pendidikan.
Date 10 November 2025
Pertemuan 12
Penerapan AI untuk penilaian dan evaluasi pembelajaran serta otomatisasi penilaian.
Date 17 November 2025
Pertemuan 13
AI untuk menganalisis performa siswa dan memberikan feedback yang dipersonalisasi.
Date 24 November 2025
Pertemuan 14
Hasil observasi, eksperimen, atau penyelidikan menggunakan AI secara efektif, baik lisan maupun tulisan.
Date 1 Desember 2025
Pertemuan 15
Proyek akhir yang menggunakan AI dalam pembelajaran sains dan mempresentasikannya secara efektif.
Date 8 Desember 2025
Pertemuan 16
UAS / Evaluasi Akhir Semester
Date 15 Desember 2025