0
Masuk

Coding Tanpa Ribet: Panduan Inovatif Membangun Computational Thinking pada Anak SD

Ingin membekali anak dengan fondasi keterampilan abad ke-21 tanpa harus pusing dengan sintaks kode yang rumit? Kursus ini hadir sebagai panduan praktis dan inovatif bagi guru SD, calon pendidik (mahasiswa PGSD), serta orang tua untuk menumbuhkan Computational Thinking (CT) dan Literasi Kecerdasan Artifisial (KA) pada anak usia sekolah dasar (Fase C/Kelas 5–6). Melalui pendekatan Deep Learning yang memadukan aktivitas unplugged (bebas layar) dan visual block coding sederhana, peserta akan dibimbing mendampingi anak bertransformasi dari sekadar pengguna pasif menjadi kreator masa depan yang cerdas, kreatif, dan beretika digital.

instructor-image MUH SYAUQI MALIK

0

... Indonesia
... Kursus Bersertifikat
... 307 Siswa
... 26h 36m

Ringkasan Kursus

Era transformasi digital dan akselerasi kecerdasan artifisial menuntut generasi muda memiliki nalar logis, kritis, dan kecakapan pemecahan masalah sejak jenjang pendidikan dasar. Kursus microcredential "Coding Tanpa Ribet: Panduan Inovatif Membangun Computational Thinking pada Anak SD" dirancang khusus untuk memfasilitasi pendidik dalam mengimplementasikan pembelajaran Koding dan Kecerdasan Artifisial (KKA) pada jenjang SD (Fase C) secara berkesadaran (mindful), bermakna (meaningful), dan menggembirakan (joyful).

Mengacu pada Capaian Pembelajaran Kurikulum Nasional serta panduan resmi pedagogis Kemendikdasmen, kursus ini memadukan kerangka kerja TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge) dan pendekatan Deep Learning berbasis proyek (Project-Based Learning). Peserta dibekali penguasaan komprehensif yang terbagi ke dalam 6 modul utama:

  1. Fondasi 4 Pilar Berpikir Komputasional: Menanamkan dekomposisi, pengenalan pola, abstraksi, dan perancangan algoritma melalui pemecahan masalah kontekstual harian.
  2. Metode Koding Bebas Layar (CS Unplugged): Merancang simulasi kinestetik (Human Coding Grid, permainan peran robot), sandi koordinat kartesius, teka-teki logika kode baris/warna, serta lembar aktivitas manipulatif tanpa ketergantungan gawai.
  3. Transisi ke Visual Block Coding Ramah Anak: Menguasai alur komputasi Input-Proses-Output (IPO), struktur sekuensial, percabangan bersyarat (if-else), perulangan (loop/forever), dan manipulasi variabel (Skor/Nyawa) pada platform Scratch Jr, Blockly Games, dan Code.org, serta teknik konversi balok digital ke kartu blok fisik (tangible cards).
  4. Konsep Dasar & Praktik Kecerdasan Artifisial (AI): Membedakan mesin konvensional vs sistem cerdas berbasis AI, memahami siklus Data --> Training --> Prediction, eksperimen klasifikasi citra (AI for Oceans & Google Teachable Machine), analisis bias data (Garbage In, Garbage Out), serta transformasi dari pengguna pasif menjadi kreator aktif.
  5. Etika, Keadaban, & Keamanan Digital di Era AI: Membekali proteksi data pribadi sensitif, pembuatan kata sandi kuat (passphrase), mitigasi phishing, jejak digital aktif/pasif, tata krama berkomunikasi (netiquette & anti-cyberbullying), pencegahan hoaks/manipulasi visual AI (deepfake), hak cipta, aturan kesehatan 20-20-20, serta perancangan Digital Family Agreement.
  6. Perancangan Perangkat Ajar & Praktik Terintegrasi: Memetakan CP menjadi TP-ATP berjenjang, mendesain modul ajar tematik lintas disiplin (Cross-Curricular STEAM memadukan KKA dengan IPAS, Matematika, dan Bahasa), mengembangkan instrumen asesmen autentik (lembar observasi debugging, rubrik performa, dan portofolio), hingga simulasi mengajar terbimbing (peer-teaching).

Kursus ini hadir sebagai solusi konkret dan inklusif bagi guru kelas SD/MI, mahasiswa PGSD, dan fasilitator pembelajaran untuk menghadirkan kelas koding yang adaptif—siap diterapkan secara optimal baik di sekolah dengan fasilitas laboratorium TIK modern (plugged) maupun sekolah di wilayah dengan keterbatasan infrastruktur gawai (unplugged).

Referensi yang digunakan dalam membuat Course ini yaitu:

  1. Anggelina, D. P., & Marwati, L. (2025). Koding dan Kecerdasan Artifisial (KA) Buku Berbasis Riset untuk SD/MI Kelas V Fase C. CV. Mediatama. 
  2. Badan Standar, Kurikulum, dan Asesmen Pendidikan. (2025). Capaian Pembelajaran pada Jenjang Pendidikan Dasar Fase A, B, dan C (Keputusan BSKAP No. 046 Tahun 2025). Kementerian Pendidikan Dasar dan Menengah Republik Indonesia. 
  3. Badan Standar, Kurikulum, dan Asesmen Pendidikan. (2025). Naskah Akademik Pembelajaran Koding dan Kecerdasan Artifisial Pada Pendidikan Dasar dan Menengah. Kementerian Pendidikan Dasar dan Menengah Republik Indonesia. 
  4. Fedora. (2025). Modul 3 SD: Konsep Dasar Kecerdasan Artifisial (Fase C) (Bimbingan Teknis Guru Koding dan Kecerdasan Artifisial Jenjang SD). Direktorat Guru Pendidikan Dasar, Kementerian Pendidikan Dasar dan Menengah. 
  5. Fitri, L. (2025). LKPD Coding Kelas 5-6. Penulis. 
  6. Hermawan, H. D. (2025). Materi Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial (KKA) Part 1: Konsep Koding dan Literasi Digital Fase C. Solo: Penyusun. 
  7. Ikhwanudin, A., & Purbo, O. W. (2025). Buku Artificial Intelligence Sekolah Dasar (SD) / Madrasah Ibtidaiyah (MI) Kelas 5 Semester 1. Institut Teknologi Tangerang Selatan. 
  8. Ikhwanudin, A., & Purbo, O. W. (2025). Buku Artificial Intelligence Sekolah Dasar (SD) / Madrasah Ibtidaiyah (MI) Kelas 5 Semester 2. Institut Teknologi Tangerang Selatan. 
  9. Ikhwanudin, A., & Purbo, O. W. (2025). Buku Artificial Intelligence Sekolah Dasar (SD) / Madrasah Ibtidaiyah (MI) Kelas 6 Semester 1. InTech Press. 
  10. Ikhwanudin, A., & Purbo, O. W. (2025). Buku Artificial Intelligence Sekolah Dasar (SD) / Madrasah Ibtidaiyah (MI) Kelas 6 Semester 2. Institut Teknologi Tangerang Selatan. 
  11. Joykids. (2025). Coding Anak SD: Lembar Aktivitas Belajar. Joykids. 
  12. Kementerian Pendidikan Dasar dan Menengah. (2025). Keputusan Menteri Pendidikan Dasar dan Menengah Nomor 005 Tahun 2025 tentang Buku Teks Pendamping Koding dan Kecerdasan Artifisial. Kementerian Pendidikan Dasar dan Menengah Republik Indonesia. 
  13. Maharani, T. A. (2025). Modul 4 SD: Pemanfaatan Kecerdasan Artifisial (Fase C) (Bimbingan Teknis Guru Koding dan Kecerdasan Artifisial Jenjang SD). Direktorat Guru Pendidikan Dasar, Kementerian Pendidikan Dasar dan Menengah. 
  14. Nugroho, S. E. (2025). Modul 1 SD: Mata Pelajaran Koding dan Kecerdasan Artifisial pada Kurikulum Nasional (Bimbingan Teknis Guru Koding dan Kecerdasan Artifisial Jenjang SD). Direktorat Guru Pendidikan Dasar, Kementerian Pendidikan Dasar dan Menengah. 
  15. Nurhidayah, A. (2025). Kumpulan LKPD Coding Kelas 1 sampai 6. Penulis. 
  16. Purbo, O. W. (2024). Mengadopsi AI di Kelas. Institut Teknologi Tangerang Selatan. 
  17. Syahri, D. M. (2025). Modul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial: Berpikir Komputasional dalam Kehidupan (Fase C/Kelas V). SD Negeri 01 Minas Barat. 
  18. Wagiu, E. M. (2025). Modul 2 SD: Berpikir Komputasional sebagai Dasar Koding dan Kecerdasan Artifisial (Bimbingan Teknis Guru Koding dan Kecerdasan Artifisial Jenjang SD). Direktorat Guru Pendidikan Dasar, Kementerian Pendidikan Dasar dan Menengah. 
  19. Wahyudin, A., Piantari, E., & Jihad, A. (2025). Modul Pedagogik Koding dan Kecerdasan Artifisial: Prinsip Pedagogik, HOTS, TPACK, Pembelajaran Mendalam, dan Desain Pembelajaran. Direktorat Guru Pendidikan Dasar, Kementerian Pendidikan Dasar dan Menengah. 
  20. Zaenal, A. (2025). 101 Lembar Aktivitas Coding Unplugged. Penulis. 

Pengembangan materi dan media pendukung kursus ini memanfaatkan integrasi teknologi cerdas Gemini NotebookLM untuk menyajikan sintesis rujukan yang komprehensif dan adaptif bagi peserta.

Lihat Lebih Banyak

FAQ

Kurikulum kursus

  • Tentang course

  • Salam Pembuka

    00:01:27

  • Tentang Instruktur

  • Pengantar course

    00:07:22

  • Peta konsep

  • Learning Outcome

  • 1.1: Konsep Dasar & Urgensi Computational Thinking di Tingkat SD

  • 1.2: Bedah 4 Pilar Utama Berpikir Komputasional

  • 1.3: Problem Solving Kontekstual dalam Kehidupan Sehari-hari Anak

  • 1.4: Integrasi Pendekatan Deep Learning

  • EVALUASI PEMAHAMAN MODUL 1

  • 2.1: Konsep & Prinsip Pembelajaran Koding tanpa Layar di Tingkat SD

  • 2.2: Aktivitas Fisik & Kinestetik

  • 2.3: Lembar Aktivitas Manipulatif: Sandi, Simbol, Pola, & Koordinat

  • 2.4: Desain & Modifikasi Lembar Kerja Peserta Didik

  • EVALUASI PEMAHAMAN MODUL 2

  • 3.1: Konsep Alur Input - Proses - Output (IPO) & Logika Sekuensial

  • 3.2: Logika Percabangan (If-Else) & Perulangan (Loop/Repeat)

  • Materi 3.3: Konsep Variabel & Praktik Lingkungan Visual

  • 3.4: Proyek Mini Kreatif & Strategi Konversi Blok Digital ke Kartu Fisik

  • EVALUASI PEMAHAMAN MODUL 3

  • 4.1: Konsep Dasar AI: Mesin Cerdas vs Mesin Non-Cerdas

  • 4.2: Alur Kerja & Cara Belajar AI

  • 4.3: Praktik Simulasi Klasifikasi AI

  • 4.4: Peran Pengguna Aktif

  • EVALUASI PEMAHAMAN MODUL 4

  • 5.1: Perlindungan Data Pribadi & Pembuatan Kata Sandi Kuat

  • 5.2: Jejak Digital & Adab Berkomunikasi

  • Literasi Informasi: Mitigasi Hoaks, Bias AI, & Penghargaan Hak Cipta

  • 5.4: Pola Penggunaan Sehat & Kolaborasi Pendampingan

  • EVALUASI PEMAHAMAN MODUL 5

  • 6.1: Pemetaan Capaian Pembelajaran (CP) & Perumusan Tujuan Pembelajaran (TP-ATP)

  • 6.2: Desain Modul Ajar Tematik & Integrasi Kerangka TPACK-Deep Learning

  • 6.3: Pengembangan Instrumen Asesmen Autentik

  • 6.4: Simulasi Pembelajaran Terbimbing

  • EVALUASI PEMAHAMAN MODUL 6

Persyaratan

  • Memiliki minat dalam pengembangan inovasi pembelajaran dan literasi digital di tingkat sekolah dasar.

  • Guru kelas SD/MI, mahasiswa PGSD/kependidikan, praktisi pendidikan, siapapun yang memiliki minat terhadap teknologi (tidak diwajibkan memiliki latar belakang IT/ilmu komputer).

  • Perangkat laptop/komputer atau ponsel pintar (smartphone) dengan koneksi internet untuk mengakses materi dan platform simulasi visual.

  • Komitmen mengikuti seluruh rangkaian materi secara mandiri dan menyelesaikan evaluasi pemahaman di setiap akhir modul.

Hasil Pembelajaran

  • Menganalisis konsep dasar dan 4 fondasi Berpikir Komputasional (Dekomposisi, Pengenalan Pola, Abstraksi, dan Algoritma) pada jenjang SD Fase C.

  • Merancang aktivitas koding bebas layar (CS Unplugged) yang kinestetik, manipulatif, dan kontekstual tanpa ketergantungan gawai.

  • Menyusun draft logika program visual mencakup alur IPO, sekuensial, percabangan (if-else), perulangan (loop), dan variabel pada Scratch Jr, Blockly, serta Code.org secara sederhana

  • Menerangkan dan menguji coba mekanisme kerja Kecerdasan Artifisial (AI) tingkat dasar, simulasi pelatihan data, dan mitigasi bias algoritma.

  • Menerapkan prinsip etika digital, keamanan siber anak, tata krama komunikasi daring (Netiket), mitigasi hoaks AI, dan Digital Family Agreement.

  • Mengembangkan modul ajar tematik lintas disiplin (STEAM), LKPD, dan instrumen asesmen autentik berbasis kerangka TPACK serta pendekatan Deep Learning.

  • Mendemonstrasikan praktik simulasi mengajar terbimbing (peer-teaching) dan evaluasi klinis perangkat ajar sebelum implementasi kelas nyata.

Instruktur

...
MUH SYAUQI MALIK

0.0

  • ... 307 Siswa
  • ... 1 Kursus
  • ... 0 Ulasan

Lihat Detail

Ulasan

Beri rating kursus ini :

Hapus semua
...

Gratis

... Daftar Sekarang
  • ...

    Siswa

     307
  • ...

    bahasa

     Indonesia
  • ...

    Durasi

     26h 36m

  • Tingkat

     beginner
  • ...

    Periode kedaluwarsa

     Seumur hidup
  • ...

    Sertifikat

     Ya
Bagikan :
Asisten suara aktif