Optimalisasi AI dalam Penyusunan Modul Ajar yang Kontektual

Cara Cerdas Mengoptimalkan AI Sebagai Mitra Berpikir Guru IPA untuk Modul Ajar Kontekstual 

Pernahkah Anda merasa waktu berharga yang seharusnya didedikasikan untuk menyiapkan eksperimen seru di laboratorium IPA justru habis tersita oleh tumpukan beban administrasi? Di era Kurikulum Merdeka ini, menyusun modul ajar yang kontekstual, merancang Kriteria Ketercapaian Tujuan Pembelajaran (KKTP), hingga membuat rubrik penilaian sering kali menjadi tantangan yang menguras energi para pendidik. Menariknya, kehadiran Generative AI (seperti ChatGPT atau Gemini) kini hadir bukan sebagai ancaman yang akan menggantikan peran guru, melainkan sebagai co-pilot atau mitra berpikir tepercaya. Melalui kontrol penuh pendidik (Human-in-Command), teknologi ini siap membantu melipatgandakan produktivitas Anda tanpa mengurangi esensi serta akurasi ilmiah pembelajaran sains.

Dalam presesentasi ini, kita akan membedah tuntas bagaimana menyelaraskan perencanaan sains menggunakan logika Backward Design (pembelajaran mundur) yang dipadukan dengan strategi prompting formula CREATE (Context, Role, Explicit, Align, Target, Eval). Kita juga akan mempelajari cara merumuskan KKTP praktis—baik lewat deskripsi kriteria, rubrik gradasi, hingga skala interval nilai fisis—agar proses evaluasi tumbuh kembang nalar ilmiah siswa SMP dapat terukur secara adil dan objektif.

Setidaknya ada 3 cara dalam  optimalisasi AI ini, yakni :
1. menggunakan prompt AI lengkap
2. menggunakan prompt AI + contoh
3. Generator

Tetapi apapun caranya, tetap berpegangan pada 3 tahap yakni Inisiasi - Iterasi - Editing Manual.

 Mari bersama-sama kuasai teknologi kecerdasan artifisial secara cerdas demi membimbing masa depan literasi sains generasi muda Indonesia!

 

Download presentasi