Module 0Modul 0
Syllabus & Program Map Silabus & Peta Program
The single source of truth for what this program covers, in what order, and how learners are assessed. Sumber utama yang memuat cakupan program, urutan materi, dan cara asesmen peserta didik.
Program at a glance Sekilas tentang program
| TitleJudul | AI Agent for Teachers — Training Curriculum Agen AI untuk Guru — Kurikulum Pelatihan |
|---|---|
| AudiencePeserta | K–12 and tertiary teachers, curriculum leads, instructional coaches Guru tingkat K–12 dan perguruan tinggi, ketua kurikulum, pelatih pengajaran |
| FormatFormat | Self-paced reading + hands-on tasks; adaptable to live workshops Bacaan mandiri + tugas praktik; dapat disesuaikan untuk lokakarya tatap muka |
| Total timeTotal waktu | ~18–24 hours of study, plus a 4–6 hour capstone ±18–24 jam belajar, ditambah proyek akhir 4–6 jam |
| ModulesModul | 10 (Modules 1–10, plus this Syllabus) 10 (Modul 1–10, ditambah Silabus ini) |
| AssessmentAsesmen | Per-module knowledge checks + capstone applied project Ujian pengetahuan per modul + proyek terapan pada modul akhir |
| Certificate pathSertifikasi | Complete Modules 1–10 knowledge checks + capstone reflection (recommended) Menyelesaikan ujian Modul 1–10 dan refleksi proyek akhir (disarankan) |
Module map Peta modul
Module 10 — Capstone: Personal AI Workflow Modul 10 — Proyek Akhir: Alur Kerja AI Pribadi
Audit one term of teaching work. Pick 3 priority tasks, design agent workflows for each. Pilot, reflect, refine. Document and share with colleagues. Audit satu semester pekerjaan mengajar. Pilih 3 tugas prioritas, rancang alur kerja agen untuk masing-masing. Uji coba, refleksi, perbaiki. Dokumentasikan dan bagikan kepada rekan sejawat.
Outcome:Hasil: a teacher has a documented, piloted personal AI workflow. seorang guru memiliki alur kerja AI pribadi yang terdokumentasi dan sudah diuji coba.
Module summaries Ringkasan modul
Module 1 — Introduction to AI Agents Modul 1 — Pengantar Agen AI
- What AI is, in plain language for educators.Apa itu AI, dalam bahasa sederhana untuk pendidik.
- Generative AI, large language models, and the move from chatbot to agent.AI generatif, model bahasa besar, dan perpindahan dari chatbot ke agen.
- The agent loop: perceive → reason → act → observe.Loop agen: persepsi → penalaran → tindakan → observasi.
- A taxonomy: retrieval agents, tool-using agents, multi-agent systems.Taksonomi: agen retrieval, agen pengguna alat, sistem multi-agen.
- Outcome:Hasil: a teacher can define "AI agent" and list three things an agent can do that a chatbot cannot.guru dapat mendefinisikan "agen AI" dan列举 tiga hal yang dapat dilakukan agen tetapi tidak dapat dilakukan chatbot.
Module 2 — Why AI Agents (and Why a Chatbot Isn't Enough) Modul 2 — Mengapa Agen AI (dan Mengapa Chatbot Tidak Cukup)
- The three tiers: chatbot, AI assistant, AI agent — and a clean definition of each.Tiga tingkatan: chatbot, asisten AI, agen AI — dan definisi yang jelas untuk masing-masing.
- The capability ceiling (what the model can do) and the action ceiling (what the agent is allowed to do).Capability ceiling (apa yang dapat dilakukan model) dan action ceiling (apa yang diizinkan untuk dilakukan agen).
- Five teacher tasks where chatbots fail and agents succeed.Lima tugas guru di mana chatbot gagal dan agen berhasil.
- The hidden tax of context switching, and why agents compound time savings.Pajak tersembunyi berupa context switching, dan mengapa agen menghemat waktu secara berlipat.
- A 5-second decision tree for matching the right tool to the task.Pohon keputusan 5 detik untuk mencocokkan alat yang tepat dengan tugas.
- Outcome:Hasil: a teacher can articulate, with classroom examples, why an agent is qualitatively different from a chatbot, and pick the right tool for a given task.guru dapat menjelaskan, dengan contoh kelas, mengapa agen berbeda secara kualitatif dari chatbot, dan memilih alat yang tepat untuk tugas tertentu.
Module 3 — How AI Agents Help Teachers Modul 3 — Bagaimana Agen AI Membantu Guru
- A map of the teacher workflow (plan → prepare → teach → assess → evaluate → reflect).Peta alur kerja guru (rencanakan → siapkan → ajar → ases → evaluasi → refleksi).
- Good-fit vs poor-fit tasks for AI.Tugas yang cocok vs kurang cocok untuk AI.
- The "human in the loop" principle.Prinsip "manusia di dalam loop".
- Prompting fundamentals: context, role, instructions, examples, constraints.Dasar-dasar prompting: konteks, peran, instruksi, contoh, batasan.
- Outcome:Hasil: a teacher can identify the top three tasks in their week where an agent would save the most time.guru dapat mengidentifikasi tiga tugas utama dalam seminggu yang paling banyak dihemat waktunya oleh agen.
Module 4 — Lesson Preparation Modul 4 — Persiapan Pelajaran
- Drafting lesson plans from a curriculum standard.Menyusun draf rencana pelajaran dari standar kurikulum.
- Adapting plans for ESL learners, mixed-ability classrooms, neurodiverse learners.Menyesuaikan rencana untuk pelajar ESL, kelas dengan kemampuan beragam, dan pelajar neurodiverse.
- Building slide decks, handouts, worksheets, and exemplars.Membuat slide, lembar kerja, lembar soal, dan contoh jawaban.
- Generating real-world examples, analogies, and discussion prompts.Menghasilkan contoh dunia nyata, analogi, dan pemantik diskusi.
- Outcome:Hasil: a teacher can produce a complete lesson draft (plan + materials) in under 30 minutes with an agent.guru dapat menghasilkan draf pelajaran lengkap (rencana + materi) dalam waktu kurang dari 30 menit bersamaagent.
Module 5 — Administration and Learning Management Modul 5 — Administrasi dan Manajemen Pembelajaran
- Attendance, seating, scheduling.Absensi, tempat duduk, penjadwalan.
- LMS task automation (announcements, assignments, grading imports).Otomatisasi tugas LMS (pengumuman, tugas, impor nilai).
- Parent communication drafts.Draf komunikasi orang tua.
- Meeting notes, action items, and minutes.Notulen rapat, poin aksi, dan berita acara.
- Outcome:Hasil: a teacher can automate at least three recurring admin tasks with an agent workflow.guru dapat mengotomatisasi setidaknya tiga tugas administrasi berulang dengan alur kerja agen.
Module 6 — Assessment Modul 6 — Asesmen
- Designing assessments aligned to Bloom's taxonomy, Webb's Depth of Knowledge, or local standards.Merancang asesmen yang selaras dengan taksonomi Bloom, Depth of Knowledge Webb, atau standar lokal.
- Generating quiz items in multiple formats: MCQ, short answer, essay, rubric.Menghasilkan butir soal dalam berbagai format: pilihan ganda, jawaban singkat, esai, rubrik.
- Building answer keys, rubrics, and exemplar responses.Menyusun kunci jawaban, rubrik, dan contoh jawaban.
- Administering assessments via LMS integrations and chatbot tutors.Melaksanakan asesmen melalui integrasi LMS dan tutor chatbot.
- Outcome:Hasil: a teacher can produce a 20-item aligned assessment with rubric and exemplars using an agent.guru dapat menghasilkan asesmen selaras sebanyak 20 butir beserta rubrik dan contoh jawaban menggunakan agen.
Module 7 — Evaluating Learning Materials and Assessments Modul 7 — Mengevaluasi Materi dan Asesmen Pembelajaran
- Reviewing existing materials for alignment, bias, reading level, and accessibility.Meninjau materi yang ada untuk keselarasan, bias, tingkat keterbacaan, dan aksesibilitas.
- Item analysis: are distractors good? Is there item bias?Analisis butir: apakah pengecohnya baik? Apakah ada bias butir?
- Quality assurance checklists for AI-generated outputs.Daftar periksa penjaminan mutu untuk luaran yang dihasilkan AI.
- Building a human review workflow.Membangun alur kerja tinjauan manusia.
- Outcome:Hasil: a teacher can run a structured review on a 10-page unit and produce an actionable improvement list.guru dapat menjalankan tinjauan terstruktur terhadap unit 10 halaman dan menghasilkan daftar perbaikan yang dapat ditindaklanjuti.
Module 8 — Other Teaching Tasks Modul 8 — Tugas Mengajar Lainnya
- Differentiation packs and IEP-aligned scaffolds.Paket diferensiasi dan perancah yang selaras dengan IEP.
- Parent reports and student-led conference scripts.Laporan orang tua dan skrip konferensi yang dipimpin siswa.
- Personalised feedback at scale.Umpan balik personal dalam skala besar.
- Continuing professional development: research, reading, lesson study.Pengembangan profesional berkelanjutan: riset, membaca, lesson study.
- Outcome:Hasil: a teacher can produce differentiated material for at least three learner profiles in their class.guru dapat menghasilkan materi terdiferensiasi untuk setidaknya tiga profil pelajar di kelasnya.
Module 9 — Ethics, Privacy, and Best Practice Modul 9 — Etika, Privasi, dan Praktik Terbaik
- Student data protection (FERPA, GDPR, K-ID, etc. — localise as needed).Perlindungan data pelajar (FERPA, GDPR, K-ID, dll. — sesuaikan dengan yurisdiksi lokal).
- Bias, representation, and cultural sensitivity.Bias, representasi, dan sensitivitas budaya.
- Academic integrity and AI literacy for students.Integritas akademik dan literasi AI untuk pelajar.
- School policy: drafting your own AI acceptable-use policy.Kebijakan sekolah: menyusun kebijakan penggunaan AI Anda sendiri.
- Outcome:Hasil: a teacher can articulate five concrete safeguards and draft a one-page classroom AI policy.guru dapat mengartikulasikan lima safeguards konkret dan menyusun kebijakan AI kelas satu halaman.
Module 10 — Capstone: Personal AI Workflow Modul 10 — Proyek Akhir: Alur Kerja AI Pribadi
- Audit one term of teaching work.Mengaudit satu semester pekerjaan mengajar.
- Pick 3 priority tasks, design agent workflows for each.Memilih 3 tugas prioritas, merancang alur kerja agen untuk masing-masing.
- Pilot, reflect, refine.Uji coba, refleksi, perbaiki.
- Document and share with colleagues.Mendokumentasikan dan membagikan kepada rekan sejawat.
- Outcome:Hasil: a teacher has a documented, piloted personal AI workflow.seorang guru memiliki alur kerja AI pribadi yang terdokumentasi dan sudah diuji coba.
Assessment plan Rencana asesmen
| ComponentKomponen | WhereLokasi | WeightingBobot | NotesCatatan |
|---|---|---|---|
| Module knowledge checksUjian pengetahuan per modul | End of each moduleAkhir setiap modul | formativeformatif | 3–5 short questions3–5 pertanyaan singkat |
| Practical "Try it now"Praktik "Coba sekarang" | Each moduleSetiap modul | formativeformatif | Submit prompt + output + reflectionKirimkan prompt + luaran + refleksi |
| Module reflectionRefleksi modul | End of each moduleAkhir setiap modul | formativeformatif | ~150 words±150 kata |
| Capstone projectProyek akhir | Module 10Modul 10 | summativesumatif | Workflow design + pilot evidenceDesain alur kerja + bukti uji coba |
| Peer review (workshop only)Tinjauan sejawat (khusus lokakarya) | Module 10Modul 10 | summativesumatif | Review 1 colleague's capstoneMeninjau proyek akhir 1 rekan |
A learner who completes all module checks plus the capstone is eligible for a completion certificate. Peserta yang menyelesaikan semua ujian modul serta proyek akhir berhak memperoleh sertifikat penyelesaian.
Facilitator notes (workshop mode) Catatan fasilitator (mode lokakarya)
- Total contact time for 2-day workshop:Total waktu kontak untuk lokakarya 2 hari: ~14 hours.±14 jam.
- Day 1 morning:Hari 1 pagi: Modules 1–4.Modul 1–4.
- Day 1 afternoon:Hari 1 siang: Modules 5–6 + hands-on.Modul 5–6 + praktik.
- Day 2 morning:Hari 2 pagi: Modules 7–8 + ethics workshop (Module 9).Modul 7–8 + lokakarya etika (Modul 9).
- Day 2 afternoon:Hari 2 siang: Capstone sprint (Module 10) + share-out.Sprint proyek akhir (Modul 10) + presentasi bersama.
- See each module's Facilitator notes section for timing, discussion prompts, and group activities.Lihat bagian Catatan Fasilitator setiap modul untuk waktu, pemantik diskusi, dan aktivitas kelompok.
Check your understanding Uji pemahaman Anda
- Which module in this program would you most want to take first? Why? Modul mana dalam program ini yang paling ingin Anda ambil terlebih dahulu? Mengapa?
- Where in your current week do you spend the most non-teaching time? Which module covers that? Di bagian mana dari minggu Anda saat ini Anda paling banyak menghabiskan waktu non-mengajar? Modul mana yang membahasnya?
- What is one thing you hope this program helps you stop doing manually? Apa satu hal yang Anda harap program ini membantu Anda berhenti melakukannya secara manual?
NextSelanjutnya
Continue to Module 1 — Introduction to AI Agents → 01-Introduction-to-AI-Agents.html
Lanjut ke Modul 1 — Pengantar Agen AI → 01-Introduction-to-AI-Agents.html