Universitas Negeri Surabaya
Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik
Program Studi S3 Pendidikan Ilmu Pengetahuan Sosial

Kode Dokumen

SEMESTER LEARNING PLAN

Course

KODE

Rumpun MataKuliah

Bobot Kredit

SEMESTER

Tanggal Penyusunan

PENGEMBANGAN TEKNOLOGI DIGITAL DALAM PENDIDIKAN

8700104011

T=2

P=1

ECTS=7.56

1

9 April 2026

OTORISASI

Pengembang S.P

Koordinator Rumpun matakuliah

Koordinator Program Studi




TIM MBKM


TIM MBKM


NASUTION

Model Pembelajaran

Project Based Learning

Program Learning Outcomes (PLO)

PLO program Studi yang dibebankan pada matakuliah

PLO-1

Mampu menunjukkan nilai-nilai agama, kebangsaan dan budaya nasional, serta etika akademik dalam melaksanakan tugasnya

PLO-2

Menunjukkan karakter tangguh, kolaboratif, adaptif, inovatif, inklusif, belajar sepanjang hayat, dan berjiwa kewirausahaan

PLO-3

Mengembangkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan kreatif dalam melakukan pekerjaan yang spesifik di bidang keahliannya serta sesuai dengan standar kompetensi kerja bidang yang bersangkutan

PLO-4

Mengembangkan diri secara berkelanjutan dan berkolaborasi.

PLO-9

Mampu menyusun penelitian interdisiplin, multidisiplin atau transdisiplin, termasuk kajian teoritis dan/atau eksperimen pada bidang keilmuan, teknologi, seni dan inovasi yang dituangkan dalam bentuk disertasi, dan makalah yang telah diterbitkan di jurnal internasional bereputasi

Program Objectives (PO)

PO - 1

Mahasiswa mampu menjelaskan konsep dasar kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) serta prinsip dan pendekatan utama dalam penerapannya pada bidang pendidikan.

PO - 2

Mahasiswa mampu menganalisis berbagai kasus dan teknologi AI yang digunakan dalam pendidikan, termasuk sistem pembelajaran adaptif, analitik pembelajaran, dan tutor cerdas.

PO - 3

Mahasiswa mampu merancang pembelajaran berbasi Gen AI yang dapat diimplementasikan untuk mendukung proses pembelajaran, asesmen, atau manajemen pendidikan.

PO - 4

Mahasiswa mampu mengevaluasi dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.

PO - 5

Mahasiswa mampu menghasilkan gagasan dalam penggunaan teknologi AI untuk pendidikan dalam bentuk karya ilmiah.

Matrik PLO-PO
 
POPLO-1PLO-2PLO-3PLO-4PLO-9
PO-1✔    
PO-2 ✔   
PO-3  ✔  
PO-4   ✔ 
PO-5    ✔

Matrik PO pada Kemampuan akhir tiap tahapan belajar (Sub-PO)
 
PO Minggu Ke
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
PO-1✔✔✔✔
PO-2✔✔✔✔
PO-3
PO-4✔✔✔✔✔✔✔
PO-5✔

Deskripsi Singkat Mata Kuliah

Mata kuliah bertujuan untuk memaksimalkan keterampilan mahasiswa dalam memanfaatkan dan memaksimalkan potensi AI untuk tujuan pengembangan praksis pendidikan. Ruang lingkup mata kuliah ini adalah pemahaman tentang AI dan segala turunannya. Jenis-jenis Generatif AI, tantangan dan dampaknya terhadap dunia pendidikan. Selain itu, Pengenalan dan praktik pemanfaatan AI untuk pengembangan praksis pendidikan menjadi fokus dalam penelitian ini.

Pustaka

Utama :

  1. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
  2. Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson.
  3. Woolf, B. P. (2009). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann.

Pendukung :

  1. Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582–599. https://doi.org/10.1007/s40593-016-0110-3
  2. Baker, R. S., & Siemens, G. (2014). Educational data mining and learning analytics. In J. A. Larusson & B. White (Eds.), Learning analytics: From research to practice (pp. 89–98). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3305-7_5
  3. Khosrow-Pour, M. (Ed.). (2019). Advanced methodologies and technologies in artificial intelligence, computer simulation, and human-computer interaction. IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-5225-7368-5
  4. Lin, C.-Y., & Chang, J. (2020). Artificial intelligence for education. In C. Sun, J. Zhang, & T. McKelvey (Eds.), Machine learning and artificial intelligence: A guide to the future (pp. 225–240). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-40962-6_12
  5. Nweke, H. F., Teh, Y. W., Al-Garadi, M. A., & Alo, U. R. (2018). Deep learning algorithms for human activity recognition using mobile and wearable sensor networks: State of the art and research challenges. Expert Systems with Applications, 105, 233–261. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.03.056

Dosen Pengampu

Prof. Drs. Nasution, M.Hum., M.Ed., Ph.D.

Dr. M. Jacky, S.Sos., M.Si.

Dr. Nuansa Bayu Segara, S.Pd., M.Pd.

Minggu Ke-

Kemampuan akhir tiap tahapan belajar
(Sub-PO)

Penilaian

Bantuk Pembelajaran,

Metode Pembelajaran,

Penugasan Mahasiswa,

 [ Estimasi Waktu]

Materi Pembelajaran

[ Pustaka ]

Bobot Penilaian (%)

Indikator

Kriteria & Bentuk

Luring (offline)

Daring (online)

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

1

Minggu ke 1

Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep dasar AI.

Mampu menjelaskan konsep AI dari berbagai sumber

 Kriteria:

Formatif


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Ekspositori menyimak penjelasan konsep AI
50x2		 Eksplorasi konsep AI melalui proses diskusi dan pencarian sumber relevan
50x2		 Materi: Konsep AI
Pustaka: Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.		 5%

2

Minggu ke 2

Mahasiswa mampu memahami dan menjelaskan konsep dasar AI.

Mampu merumuskan sejarah AI dari berbagai sumber.

 Kriteria:

Formatif


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Ekspositori menyimak penjelasan sejarah perkembangan AI
50x2		 Eksplorasi sejarah perkembangan AI melalui proses diskusi dan pencarian sumber relevan
50x2		 Materi: Sejarah AI
Pustaka: Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582–599. https://doi.org/...		 5%

3

Minggu ke 3

Mahasiswa mampu memahami berbagai macam jenis AI

Mampu merumuskan jenis-jenis perkembangan AI

 Kriteria:

Formatif


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Ekspositori jenis-jenis perkembangan AI
50x2		 Eksplorasi jenis-jenis perkembangan AI proses diskusi dan pencarian sumber relevan
50x2		 Materi: Sejarah AI
Pustaka: Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582–599. https://doi.org/......
Materi: Jenis-Jenis AI
Pustaka: Lin, C.-Y., & Chang, J. (2020). Artificial intelligence for education. In C. Sun, J. Zhang, & T. McKelvey (Eds.), Machine learning and artificial intelligence: A guide to the future (pp. 225–240). Springer. https://doi.org/...		 5%

4

Minggu ke 4

Mahasiswa mampu memahami berbagai macam jenis AI

Mampu merumuskan jenis-jenis perkembangan AI

 Kriteria:

Formatif


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif		 Ekspositori jenis-jenis perkembangan AI
50x2		 Eksplorasi jenis-jenis perkembangan AI proses diskusi dan pencarian sumber relevan
50x2		 Materi: Sejarah AI
Pustaka: Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582–599. https://doi.org/......
Materi: Jenis-Jenis AI
Pustaka: Lin, C.-Y., & Chang, J. (2020). Artificial intelligence for education. In C. Sun, J. Zhang, & T. McKelvey (Eds.), Machine learning and artificial intelligence: A guide to the future (pp. 225–240). Springer. https://doi.org/...		 5%

5

Minggu ke 5

Mahasiswa mampu menganlisis studi kasus: teknologi AI yang digunakan dalam pendidikan sistem pembelajaran adaptif.

Mampu menganalisis studi kasus: teknologi AI yang digunakan dalam pendidikan sistem pembelajaran adaptif.

 Kriteria:

Formatif


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif, Praktik / Unjuk Kerja		 Studi kasus: teknologi AI yang digunakan dalam pendidikan sistem pembelajaran adaptif.
50x2		 Studi kasus: teknologi AI yang digunakan dalam pendidikan sistem pembelajaran adaptif.
50x2		 Materi: Sejarah AI
Pustaka: Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582–599. https://doi.org/......
Materi: Jenis-Jenis AI
Pustaka: Lin, C.-Y., & Chang, J. (2020). Artificial intelligence for education. In C. Sun, J. Zhang, & T. McKelvey (Eds.), Machine learning and artificial intelligence: A guide to the future (pp. 225–240). Springer. https://doi.org/...		 5%

6

Minggu ke 6

Mahasiswa mampu menganlisis studi kasus: teknologi AI yang digunakan dalam pendidikan analitik pembelajaran

Mampu menganalisis studi kasus: teknologi AI yang digunakan dalam sistem pendidikan analitik pembelajaran

 Kriteria:

Formatif


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif, Praktik / Unjuk Kerja		 Studi kasus: teknologi AI yang digunakan dalam sistem pendidikan analitik pembelajaran
50x2		 Studi kasus: teknologi AI yang digunakan dalam sistem pendidikan analitik pembelajaran
50x2		 Materi: Sejarah AI
Pustaka: Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582–599. https://doi.org/......
Materi: Jenis-Jenis AI
Pustaka: Lin, C.-Y., & Chang, J. (2020). Artificial intelligence for education. In C. Sun, J. Zhang, & T. McKelvey (Eds.), Machine learning and artificial intelligence: A guide to the future (pp. 225–240). Springer. https://doi.org/...		 5%

7

Minggu ke 7

Mahasiswa mampu menganlisis studi kasus: teknologi AI yang digunakan dalam pembelajaran tutor cerdas.

Mampu menganalisis studi kasus: teknologi AI yang digunakan dalam pembelajaran tutor cerdas.

 Kriteria:

Formatif


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif, Praktik / Unjuk Kerja		 Studi kasus: teknologi AI yang digunakan dalam pembelajaran tutor cerdas.
50x2		 Studi kasus: teknologi AI yang digunakan dalam pembelajaran tutor cerdas.
50x2		 Materi: Sejarah AI
Pustaka: Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582–599. https://doi.org/......
Materi: Jenis-Jenis AI
Pustaka: Lin, C.-Y., & Chang, J. (2020). Artificial intelligence for education. In C. Sun, J. Zhang, & T. McKelvey (Eds.), Machine learning and artificial intelligence: A guide to the future (pp. 225–240). Springer. https://doi.org/...		 5%

8

Minggu ke 8

UTS

Mahasiswa mampu merancang pembelajaran berbasi Gen AI yang dapat diimplementasikan untuk mendukung proses pembelajaran, asesmen, atau manajemen pendidikan.

 Kriteria:

Formatif


Bentuk Penilaian :
Aktifitas Partisipasif, Praktik / Unjuk Kerja		 UTS
50x2		 UTS
50x2		 Materi: Sejarah AI
Pustaka: Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582–599. https://doi.org/......
Materi: Jenis-Jenis AI
Pustaka: Lin, C.-Y., & Chang, J. (2020). Artificial intelligence for education. In C. Sun, J. Zhang, & T. McKelvey (Eds.), Machine learning and artificial intelligence: A guide to the future (pp. 225–240). Springer. https://doi.org/...		 10%

9

Minggu ke 9

Mahasiswa mampu mengevaluasi dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.

Mahasiswa mampu mengalisis kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.

 Kriteria:

formatif


Bentuk Penilaian :
Praktik / Unjuk Kerja		 Studi kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.
2x50		 Studi kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.
2x50		 Materi: AI untuk Pendidikan
Pustaka: Nweke, H. F., Teh, Y. W., Al-Garadi, M. A., & Alo, U. R. (2018). Deep learning algorithms for human activity recognition using mobile and wearable sensor networks: State of the art and research challenges. Expert Systems with Applications, 105, 233–261. https://doi.org/...
Materi: Ai untuk pembelajaran
Pustaka: Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Materi: AI untuk strategi pembelajaran
Pustaka: Woolf, B. P. (2009). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann.		 0%

10

Minggu ke 10

Mahasiswa mampu mengevaluasi dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.

Mahasiswa mampu mengalisis kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.

 Kriteria:

formatif


Bentuk Penilaian :
Praktik / Unjuk Kerja		 Studi kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.
2x50		 Studi kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.
2x50		 Materi: AI untuk Pendidikan
Pustaka: Nweke, H. F., Teh, Y. W., Al-Garadi, M. A., & Alo, U. R. (2018). Deep learning algorithms for human activity recognition using mobile and wearable sensor networks: State of the art and research challenges. Expert Systems with Applications, 105, 233–261. https://doi.org/...
Materi: Ai untuk pembelajaran
Pustaka: Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Materi: AI untuk strategi pembelajaran
Pustaka: Woolf, B. P. (2009). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann.		 0%

11

Minggu ke 11

Mahasiswa mampu mengevaluasi dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.

Mahasiswa mampu mengalisis kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.

 Kriteria:

formatif


Bentuk Penilaian :
Praktik / Unjuk Kerja		 Studi kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.
 Studi kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.
 Materi: AI untuk Pendidikan
Pustaka: Nweke, H. F., Teh, Y. W., Al-Garadi, M. A., & Alo, U. R. (2018). Deep learning algorithms for human activity recognition using mobile and wearable sensor networks: State of the art and research challenges. Expert Systems with Applications, 105, 233–261. https://doi.org/...
Materi: Ai untuk pembelajaran
Pustaka: Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Materi: AI untuk strategi pembelajaran
Pustaka: Woolf, B. P. (2009). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann.		 0%

12

Minggu ke 12

Mahasiswa mampu mengalisis kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.

 Kriteria:

formatif


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Praktik / Unjuk Kerja		 Studi kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.
2x50		 Studi kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.
2x50		 Materi: AI untuk Pendidikan
Pustaka: Nweke, H. F., Teh, Y. W., Al-Garadi, M. A., & Alo, U. R. (2018). Deep learning algorithms for human activity recognition using mobile and wearable sensor networks: State of the art and research challenges. Expert Systems with Applications, 105, 233–261. https://doi.org/...
Materi: Ai untuk pembelajaran
Pustaka: Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Materi: AI untuk strategi pembelajaran
Pustaka: Woolf, B. P. (2009). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann.		 10%

13

Minggu ke 13

Mahasiswa mampu menghasilkan gagasan dalam penggunaan teknologi AI untuk pendidikan dalam bentuk karya ilmiah.

Mahasiswa mampu mengalisis kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.

 Kriteria:

formatif


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Studi kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.
2x50		 Studi kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.
2x50		 Materi: AI untuk Pendidikan
Pustaka: Nweke, H. F., Teh, Y. W., Al-Garadi, M. A., & Alo, U. R. (2018). Deep learning algorithms for human activity recognition using mobile and wearable sensor networks: State of the art and research challenges. Expert Systems with Applications, 105, 233–261. https://doi.org/...
Materi: Ai untuk pembelajaran
Pustaka: Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Materi: AI untuk strategi pembelajaran
Pustaka: Woolf, B. P. (2009). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann.		 10%

14

Minggu ke 14

Mahasiswa mampu menghasilkan gagasan dalam penggunaan teknologi AI untuk pendidikan dalam bentuk karya ilmiah.

Mahasiswa mampu mengalisis kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.

 Kriteria:

formatif


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Studi kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.
2x50		 Studi kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.
2x50		 Materi: AI untuk Pendidikan
Pustaka: Nweke, H. F., Teh, Y. W., Al-Garadi, M. A., & Alo, U. R. (2018). Deep learning algorithms for human activity recognition using mobile and wearable sensor networks: State of the art and research challenges. Expert Systems with Applications, 105, 233–261. https://doi.org/...
Materi: Ai untuk pembelajaran
Pustaka: Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Materi: AI untuk strategi pembelajaran
Pustaka: Woolf, B. P. (2009). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann.		 10%

15

Minggu ke 15

Mahasiswa mampu menghasilkan gagasan dalam penggunaan teknologi AI untuk pendidikan dalam bentuk karya ilmiah.

Mahasiswa mampu mengalisis kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.

 Kriteria:

formatif


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk		 Studi kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.
2x50		 Studi kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.
2x50		 Materi: AI untuk Pendidikan
Pustaka: Nweke, H. F., Teh, Y. W., Al-Garadi, M. A., & Alo, U. R. (2018). Deep learning algorithms for human activity recognition using mobile and wearable sensor networks: State of the art and research challenges. Expert Systems with Applications, 105, 233–261. https://doi.org/...
Materi: Ai untuk pembelajaran
Pustaka: Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Materi: AI untuk strategi pembelajaran
Pustaka: Woolf, B. P. (2009). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann.		 10%

16

Minggu ke 16

Mahasiswa mampu menghasilkan gagasan dalam penggunaan teknologi AI untuk pendidikan dalam bentuk karya ilmiah.

Mahasiswa mampu mengalisis kasus: dampak penggunaan teknologi AI terhadap kualitas pembelajaran, aksesibilitas pendidikan, serta memahami isu-isu etis dan kebijakan yang terkait.

 Kriteria:

formatif


Bentuk Penilaian :
Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk, Tes		 UAS
2x50		 UAS
2x50		 Materi: AI untuk Pendidikan
Pustaka: Nweke, H. F., Teh, Y. W., Al-Garadi, M. A., & Alo, U. R. (2018). Deep learning algorithms for human activity recognition using mobile and wearable sensor networks: State of the art and research challenges. Expert Systems with Applications, 105, 233–261. https://doi.org/...
Materi: Ai untuk pembelajaran
Pustaka: Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Materi: AI untuk strategi pembelajaran
Pustaka: Woolf, B. P. (2009). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann.		 15%



Rekap Persentase Evaluasi : Project Based Learning

No Evaluasi Persentase
1. Aktifitas Partisipasif 32.5%
2. Penilaian Hasil Project / Penilaian Produk 42.5%
3. Praktik / Unjuk Kerja 17.5%
4. Tes 7.5%
100%

Catatan

  1. Capaian Pembelajaran Lulusan Program Studi (PLO - Program Studi) adalah kemampuan yang dimiliki oleh setiap lulusan Program Studi yang merupakan internalisasi dari sikap, penguasaan pengetahuan dan ketrampilan sesuai dengan jenjang prodinya yang diperoleh melalui proses pembelajaran.
  2. PLO yang dibebankan pada mata kuliah adalah beberapa capaian pembelajaran lulusan program studi (CPL-Program Studi) yang digunakan untuk pembentukan/pengembangan sebuah mata kuliah yang terdiri dari aspek sikap, ketrampulan umum, ketrampilan khusus dan pengetahuan.
  3. Program Objectives (PO) adalah kemampuan yang dijabarkan secara spesifik dari PLO yang dibebankan pada mata kuliah, dan bersifat spesifik terhadap bahan kajian atau materi pembelajaran mata kuliah tersebut.
  4. Sub-PO Mata kuliah (Sub-PO) adalah kemampuan yang dijabarkan secara spesifik dari PO yang dapat diukur atau diamati dan merupakan kemampuan akhir yang direncanakan pada tiap tahap pembelajaran, dan bersifat spesifik terhadap materi pembelajaran mata kuliah tersebut.
  5. Indikator penilaian kemampuan dalam proses maupun hasil belajar mahasiswa adalah pernyataan spesifik dan terukur yang mengidentifikasi kemampuan atau kinerja hasil belajar mahasiswa yang disertai bukti-bukti.
  6. Kreteria Penilaian adalah patokan yang digunakan sebagai ukuran atau tolok ukur ketercapaian pembelajaran dalam penilaian berdasarkan indikator-indikator yang telah ditetapkan. Kreteria penilaian merupakan pedoman bagi penilai agar penilaian konsisten dan tidak bias. Kreteria dapat berupa kuantitatif ataupun kualitatif.
  7. Bentuk penilaian: tes dan non-tes.
  8. Bentuk pembelajaran: Kuliah, Responsi, Tutorial, Seminar atau yang setara, Praktikum, Praktik Studio, Praktik Bengkel, Praktik Lapangan, Penelitian, Pengabdian Kepada Masyarakat dan/atau bentuk pembelajaran lain yang setara.
  9. Metode Pembelajaran: Small Group Discussion, Role-Play & Simulation, Discovery Learning, Self-Directed Learning, Cooperative Learning, Collaborative Learning, Contextual Learning, Project Based Learning, dan metode lainnya yg setara.
  10. Materi Pembelajaran adalah rincian atau uraian dari bahan kajian yg dapat disajikan dalam bentuk beberapa pokok dan sub-pokok bahasan.
  11. Bobot penilaian adalah prosentasi penilaian terhadap setiap pencapaian sub-PO yang besarnya proposional dengan tingkat kesulitan pencapaian sub-PO tsb., dan totalnya 100%.
  12. TM=Tatap Muka, PT=Penugasan terstruktur, BM=Belajar mandiri.