Modul Ajar Deep Learning SMP PJOK Kelas 7: Inovasi Pembelajaran yang Efektif

 

Pendahuluan

Dalam era digital dan Kurikulum Merdeka yang mendorong pembelajaran yang fleksibel dan kontekstual, penggunaan modul ajar Deep Learning untuk mata pelajaran Pendidikan Jasmani, Olahraga, dan Kesehatan (PJOK) di SMP, khususnya kelas 7, menjadi solusi inovatif. Modul ajar ini dirancang untuk membantu guru menyampaikan materi dengan lebih efektif dan mendalam, serta memberikan pengalaman belajar yang menyenangkan bagi siswa.

Apa Itu Modul Ajar Deep Learning?

Modul ajar Deep Learning bukan berarti menggunakan teknologi AI, melainkan pendekatan pembelajaran yang mendalam (deep learning) secara pedagogis. Modul ini dirancang agar siswa tidak hanya menghafal materi, tetapi juga memahami konsep, menganalisis situasi, dan menerapkannya dalam kehidupan sehari-hari.

Dalam konteks modul ajar PJOK kelas 7 SMP, pendekatan deep learning berarti siswa diajak untuk:

• Mengenal manfaat olahraga secara fisik dan mental.

• Memahami pentingnya gaya hidup sehat.

• Mampu menerapkan teknik olahraga dasar dengan benar.

Komponen Modul Ajar PJOK Kelas 7

Modul ajar PJOK berbasis deep learning biasanya memuat komponen berikut:

1. Tujuan Pembelajaran

Tujuan pembelajaran dirancang berdasarkan CP (Capaian Pembelajaran) dalam Kurikulum Merdeka. Misalnya, siswa mampu melakukan gerakan dasar permainan bola besar seperti sepak bola atau bola voli.

2. Profil Pelajar Pancasila

Modul mendukung penguatan nilai-nilai karakter, seperti kerja sama, sportivitas, dan tanggung jawab dalam kegiatan olahraga.

3. Kegiatan Pembelajaran Berbasis Proyek

Dalam modul deep learning PJOK, siswa diajak membuat proyek seperti menyusun jadwal latihan pribadi atau membuat vlog tentang olahraga favorit.

4. Asesmen Formatif dan Sumatif

Evaluasi tidak hanya berbasis nilai angka, tapi juga proses. Guru menilai bagaimana siswa bekerja sama, melakukan refleksi, dan menyelesaikan tantangan fisik secara kreatif.

5. Diferensiasi Pembelajaran

Modul deep learning memberikan ruang bagi siswa untuk belajar sesuai kemampuan dan minatnya, misalnya dengan memilih jenis olahraga yang ditekuni.

Manfaat Modul Ajar Deep Learning untuk PJOK SMP

Penggunaan modul ajar deep learning PJOK kelas 7 SMP memberikan berbagai manfaat:

• Meningkatkan partisipasi aktif siswa dalam kegiatan fisik.

• Membentuk karakter positif seperti disiplin dan tanggung jawab.

• Menumbuhkan kesadaran hidup sehat sejak dini.

• Mendorong pembelajaran mandiri dan kolaboratif.

Dengan desain yang interaktif dan berpusat pada siswa, modul ini sangat relevan dengan pendekatan pembelajaran abad ke-21.

Contoh Kegiatan dalam Modul PJOK Kelas 7

Beberapa contoh kegiatan dalam modul deep learning PJOK antara lain:

• Simulasi pertandingan mini futsal di lapangan sekolah.

• Tantangan 7 Hari Hidup Sehat (mencatat pola makan dan aktivitas fisik).

• Observasi postur tubuh saat duduk dan berjalan.

Kegiatan ini tidak hanya menarik, tetapi juga melatih pemahaman konseptual dan keterampilan motorik siswa.

DAPATKAN & DOWNLOAD

• MODUL AJAR DEEP LEARNING SD/MI : http://lynk.id/gurugela/22n2w7w9wvj3/checkout
• MODUL AJAR DEEP LEARNING SMP/MTs :http://lynk.id/gurugela/xe6ezne7j35n/checkout
• MODUL AJAR DEEP LEARNING SMA/MA : http://lynk.id/gurugela/n7x7e66x71yv/checkout
• VERSI GRATIS >> DISINI

DOWNLOAD BINSIS JUAL PRODUK DIGITAL KHUSUS GURU HASILKAN 10 JUTA PERBULAN : http://lynk.id/rudydigital/o3QKDlM

WA  : wa.me/681944129560

Modul Ajar Deep Learning SMP PJOK Kelas 7 adalah solusi tepat untuk menjawab tantangan pembelajaran di era Kurikulum Merdeka. Dengan pendekatan yang mendalam, menyenangkan, dan relevan, modul ini membantu guru menyampaikan materi secara kontekstual, serta membentuk siswa menjadi pribadi sehat, aktif, dan berkarakter.

Bagi para guru PJOK, penggunaan modul ajar ini bukan hanya meningkatkan kualitas pembelajaran, tetapi juga memberikan pengalaman belajar bermakna bagi siswa. Sudah saatnya pembelajaran PJOK menjadi lebih dari sekadar gerakan—tetapi menjadi sarana pembentukan karakter generasi sehat dan tangguh.